Análise de algoritmos para construção de um modelo conjunto para modelagem de espécies amazônicas - Morais, Ingrid Lana Lima de; Lima, Alexandra Amaro de; Santos, Ivinne Nara Lobato dos; Nascimento, Lair Cristina Avelino do; Ramos, Santiago Linorio Ferreyra; Meneses, Carlos Henrique Salvino Gadelha; Lopes, Ricardo; Aguiar, Ananda Virginia de; Lopes, Maria Teresa Gomes (Ciência Florestal, 2025)
Para monitorar as mudanças da biodiversidade em relação as mudanças climáticas são utilizadas diferentes modelos de nicho ecológico (ENMs). A seleção do modelo mais adequado para uma espécie pode ser limitada por inúmeros fatores, como disponibilidade e resolução de dados. O objetivo do trabalho foi analisar 13 algoritmos e determinar um modelo consenso para simular a distribuição potencial de cinco espécies alvo do desmatamento na Amazônia: Aspidosperma desmanthum, Cariniana micranta, Clarisia racemosa, Couratari oblongifolia e Vouchysia guianensis. Para a construção dos ENMs foram utilizadas variáveis bioclimáticas e edáficas. As informações de cada espécie foram modeladas individualmente considerando os 13 algoritmos, posteriormente foi obtida a média de cada algoritmo para todas as espécies onde o desempenho foi analisado a partir das métricas: Area Under the Curve, True Skill Statistics e Índice de Sorensen. Com base nos resultados, observou-se que não existe um algoritmo ideal para todas as espécies, assim, foi proposto um modelo consenso a partir dos algoritmos Random Forest, Boosted Regression Trees, Support Vector Machine, Bayesian Gaussian Process e Maximum Entropy Default, uma vez que estes apresentaram melhor desempenho a partir da média. Concluímos é importante considerar as particularidades de cada espécie e a individualidade do conjunto de dados.