Leave out or put in: selecting input data to improve ecological niche models applied to conservation and climate change analysis: an approach using the Atlantic Goliath Grouper, Epinephelus itajara (Perciformes)

Minsky, Eduardo Motta Carelli

DSpace Home
→
Centro de Ciências Biológicas e da Saúde (CCBS)
→
Biociências
→
BIOC - Dissertações de Mestrado
→
View Item

dc.contributor.advisor	Lorini, Maria Lucia
dc.contributor.author	Minsky, Eduardo Motta Carelli
dc.date.accessioned	2024-08-02T18:19:26Z
dc.date.available	2024-08-02T18:19:26Z
dc.date.issued	2021-06-30
dc.identifier.citation	MINSKY, Eduardo Motta Carelli. Leave out or put in: selecting input data to improve ecological niche models applied to conservation and climate change analysis: an approach using the Atlantic Goliath Grouper, Epinephelus itajara (Perciformes). 130 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Ciências Biológicas) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2021.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/14078
dc.description.sponsorship	Fundação Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)	pt_BR
dc.language.iso	English	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Leave out or put in: selecting input data to improve ecological niche models applied to conservation and climate change analysis: an approach using the Atlantic Goliath Grouper, Epinephelus itajara (Perciformes)	pt_BR
dc.type	masterThesis	pt_BR
dc.contributor.advisor-co	Figueiredo, Marcos de Souza Lima
dc.contributor.referee	Lorini, Maria Lucia
dc.contributor.referee	Santos, Luciano Neves dos
dc.contributor.referee	Carvalho, Bruno
dc.degree.department	CCBS	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.level	Mestrado Acadêmico	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro, RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Ciências Biológicas	pt_BR
dc.subject.cnpq	ECOLOGIA	pt_BR
dc.subject.cnpq	ECOLOGIA APLICADA	pt_BR
dc.subject.en	Biogeography	pt_BR
dc.subject.en	Ecological Niche Modeling	pt_BR
dc.description.abstracten	The offer of ready-to-use software packages and increasing availability of digital geoinformation about occurrence and environmetal data have considerably boosted the application of ecological niche models (ENMs)/species distribution models (SDMs) in the past decades, greatly enabling their broader use for informing conservation and management, and for quantifying impacts from global change. However, although input data for ENM are increasingly available, to define procedures to both minimize uncertainties (spatial, environmental, temporal and taxonomic) associated to the occurrence data and to select the correct environmental predictors remain a challenge. This master thesis, structured into three chapters, focuses on developing approaches to select input data for ENMs aiming to improve models applied to climate change and conservation analysis. To illustrate our approaches, we used an iconic threatened fish, the Atlantic Goliath Grouper (Epinephelus itajara), as a model species. In the first chapter, we developed a multiple steps framework that was able to support decision about the use of unreliable records in ecological niche modeling for the target species. We showed that uncertain occurrence records decrease the models' performance, increasing their omission error and decreasing their ability to project the models from the environmental space to the geographical space, leading to low power to predict suitable areas. In the second chapter, we compared models developed with different combinations of environmental predictors to assess the effect of adding habitat variables on ENMs performance. We found that habitat predictors in combination with climate have a strong influence on ENMs accuracy and suitability predictions. The model combining climate/salinity and habitat predictors for different habitats (EnvHabs) showed the best performance. Finally, in the third chapter, we applied the EnvHabs best model (EnvHabs) identified in the second chapter to assess the future climate change impacts on the geographic distribution of E. itajara and discuss its implications from a conservation point of view.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	A oferta de pacotes de software prontos para uso e o aumento da disponibilidade de geoinformação digital sobre dados de ocorrência e dados ambientais impulsionaram consideravelmente a aplicação de modelos de nicho ecológico (MNEs) / modelos de distribuição de espécies (MDSs) nas últimas décadas, permitindo seu uso mais amplo para informar ações de conservação e gestão e para quantificar os impactos das mudanças globais. No entanto, embora os dados de entrada para MNE estejam cada vez mais disponíveis, definir procedimentos para minimizar as incertezas (espaciais, ambientais, temporais e taxonômicas) associadas aos dados de ocorrência e selecionar os preditores ambientais corretos continua sendo um desafio. Esta dissertação de mestrado, estruturada em três capítulos, concentra-se no desenvolvimento de abordagens para selecionar dados de entrada para ENMs com o objetivo de melhorar os modelos aplicados à análise de mudanças climáticas e conservação. Para ilustrar nossas abordagens, usamos um peixe ameaçado icônico, a Garoupa-Golias do Atlântico (Epinephelus itajara), como espécie modelo. No primeiro capítulo, desenvolvemos um arcabouço de várias etapas que foi capaz de apoiar a decisão sobre o uso de registros não confiáveis na modelagem de nicho ecológico para a espécie-alvo. Mostramos que os registros de ocorrência com incertezas diminuem o desempenho dos modelos, aumentando o erro de omissão e diminuindo sua capacidade de projetar os modelos do espaço ambiental para o espaço geográfico, levando a um baixo poder de predição de áreas adequadas. No segundo capítulo, comparamos modelos desenvolvidos com diferentes combinações de preditores ambientais para avaliar o efeito da adição de variáveis de habitat no desempenho de MNEs. Descobrimos que os preditores de habitat em combinação com o clima têm uma forte influência na precisão dos MNEs e nas previsões de adequabilidade. O modelo combinando clima / salinidade e preditores de habitat para diferentes habitats (EnvHabs) mostrou o melhor desempenho. Finalmente, no terceiro capítulo, aplicamos o melhor modelo (EnvHabs) identificado no segundo capítulo para avaliar os impactos das mudanças climáticas futuras na distribuição geográfica de E. itajara e discutir suas implicações do ponto de vista da conservação da espécie.	pt_BR
dc.subject.pt	Biogeografia	pt_BR
dc.subject.pt	Modelagem de Nicho Ecologico	pt_BR