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Biogeografia da Flora e Fungos do Brasil  
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Perguntas & Respostas

1. Dúvidas gerais

1.1 Não entendo sobre modelagem. Posso mesmo assim utilizar o sistema?

1.2 Sou especialista numa determinada família, gênero ou espécie, como faço para gerar e avaliar os respectivos modelos no sistema?

1.3 Posso utilizar o sistema para gerar modelos para minhas próprias pesquisas sem que eles fiquem disponíveis?

1.4 O sistema ensina modelagem? Onde posso aprender mais sobre o assunto?

2. Sobre a lista de espécies e a taxonomia

2.1 De onde vem a lista de espécies e a classificação taxonômica utilizada pelo sistema?

2.2 Quando é feita a sincronização da taxonomia com uma versão mais recente da Lista da Flora do Brasil, o que ocorre com espécies que já possuem modelo no sistema?

2.3 O sistema está dizendo que a espécie com a qual estou trabalhando não foi detectada no Tropicos, o que devo fazer?

3. Sobre os dados de ocorrência de espécies

3.1 Por que nem todos os registros disponíveis na rede speciesLink aparecem aqui?

3.2 Por que o número de pixels selecionados é diferente da quantidade de registros selecionados (em verde)?

3.3 Tenho pontos de ocorrência de minhas próprias saídas a campo. Posso utilizá-los no sistema?

3.4 Quando baixo os pontos que foram usados num modelo aparece um texto num formato estranho. Que formato é esse?

3.5 Quais são os filtros utilizados na seleção de pontos de ocorrência?

3.6 Quando faço alguma alteração nos nomes utilizados na busca de pontos de ocorrência de uma espécie, há algum reflexo imediato no conjunto de pontos atual?

4. Sobre os modelos

4.1 Como os modelos são gerados?

4.2 O que significa "modelo original" e "modelo binário"?

4.3 Fiz o download da projeção do modelo. Como faço para abrir o arquivo de extensão .img?

4.4 Como faço para converter o arquivo .img para um outro formato?

4.5 Por que a geração e projeção dos modelos está restrita ao território brasileiro?

4.6 Posso gerar modelos em outra resolução espacial?

4.7 Quais camadas ambientais são utilizadas na geração dos modelos?

4.8 E no caso de espécies que tem sua distribuição controlada principalmente por condições edáficas? Como ficarão os modelos?

4.9 Posso escolher outro conjunto de camadas ambientais no sistema?

4.10 Como devo avaliar o modelo gerado pelo sistema?

4.11 Um ou mais indicadores de qualidade do modelo não apresentaram um bom resultado, mas mesmo assim gostaria de aprovar o modelo final, faz sentido?

4.12 Um dos algoritmos gerou um modelo "melhor" que o modelo de consenso, posso torná-lo o modelo de referência para a espécie?

4.13 Quando faço download do modelo aparece um conteúdo estranho na página. O que é isso?

4.14 O que significam as estrelas que aparecem ao lado dos modelos aprovados na lista de espécies?

4.15 Tenho modelos melhores do que os que foram gerados pelo sistema, posso fazer upload dos mesmos?

4.16 Baixei uma cópia dos dados utilizados na geração do modelo e consegui gerar um modelo melhor utilizando outros parâmetros, algoritmos e camadas ambientais. Há interesse nisso?

4.17 O sistema permite que vários modelos sejam gerados ao longo do tempo para a mesma espécie, porém somente um deles é exibido como referência. Qual o critério para determinar o modelo de referência?

4.18 Como alterar a citação de um modelo?

4.19 Toda vez tenho que alterar a citação dos modelos que aprovo, pois existem outros supervisores registrados para o mesmo grupo taxonômico que no momento não estão contribuindo. Como evitar esse trabalho de sempre ter que corrigir as citações?

4.20 Como faço para incluir o nome do(a) meu(minha) orientador(a) na citação do modelo?

5. Outros

5.1 Como é calculado o perfil ambiental?

5.2 Tenho outra pergunta! Quem poderia responder?

6. Referências bibliográficas


1. Dúvidas gerais

1.1 Não entendo sobre modelagem. Posso mesmo assim utilizar o sistema?

Sim! Não é preciso ser um profundo conhecedor de modelagem para utilizar o sistema, pois utilizamos um procedimento padronizado com algoritmos e variáveis ambientais previamente escolhidos. Por outro lado é importante conhecer sobre a taxonomia, nomenclatura e distribuição geográfica das espécies em questão. [voltar]

1.2 Sou especialista numa determinada família, gênero ou espécie, como faço para gerar e avaliar os respectivos modelos no sistema?

Basta realizar o cadastro no sistema e aguardar a liberação do(s) grupo(s) taxonômico(s) selecionados. Qualquer dúvida ou problema entre em contato conosco: biogeo@florabrasil.net [voltar]

1.3 Posso utilizar o sistema para gerar modelos para minhas próprias pesquisas sem que eles fiquem disponíveis?

Este sistema foi desenvolvido sim para que os modelos sejam utilizados, entre outras coisas, em pesquisa. Por outro lado, trata-se de um banco de dados cuja finalidade é compartilhar com o público todo conhecimento produzido através dele. Se a intenção do pesquisador é restringir o acesso aos resultados por qualquer motivo, recomendamos que os modelos sejam gerados de outra forma, uma vez que existem inúmeras ferramentas disponíveis para este fim. A ideia central do site é construir uma base de dados de acesso público. [voltar]

1.4 O sistema ensina modelagem? Onde posso aprender mais sobre o assunto?

Não faz parte do escopo do sistema ensinar modelagem, pois já existe vasta literatura sobre o assunto. Uma boa referência é: "Peterson AT et al., 2011. Ecological Niches and Geographical Distributions. Princeton University Press, Princeton". [voltar]

2. Sobre a lista de espécies e a taxonomia

2.1 De onde vem a lista de espécies e a classificação taxonômica utilizada pelo sistema?

Da Lista de Espécies da Flora do Brasil. Mais especificamente, os dados foram sincronizados com a última versão da lista de 2014. [voltar]

2.2 Quando é feita a sincronização da taxonomia com uma versão mais recente da Lista da Flora do Brasil, o que ocorre com espécies que já possuem modelo no sistema?

Tais espécies permanecem no sistema junto com seus respectivos modelos, porém elas ficam invisíveis. Ou seja, não é possível chegar até elas navegando pela taxonomia. Por outro lado o link para os modelos permanece funcional indefinidamente, assim garantimos que qualquer citação ao modelo continue válida. [voltar]

2.3 O sistema está dizendo que a espécie com a qual estou trabalhando não foi detectada no Tropicos, o que devo fazer?

Como nem sempre o nosso sistema consegue detectar automaticamente o registro correspondente na base de dados do Tropicos, recomendamos que seja feita uma busca manual no Tropicos para confirmar se a espécie está ou não registrada lá. Se estiver registrada, copie o código que aparece no final do endereço da página da espécie no Tropicos para o respectivo campo na nossa página de nomes da espécie e clique em gravar. Se não estiver, continue normalmente o procedimento de modelagem. [voltar]

3. Sobre os dados de ocorrência de espécies

3.1 Por que nem todos os registros disponíveis na rede speciesLink aparecem aqui?

As buscas na rede speciesLink são realizadas com base nos campos gênero, espécie e eventualmente variedade. Em alguns casos pode ser que esses campos não estejam preenchidos separadamente na coleção, mas que o campo nome científico esteja, portanto o registro não será encontrado. Outro motivo é a ausência de número de catálogo. É imprescindível que os registros de ocorrência tenham um número de catálogo associado, do contrário não é possível detectar alterações ao longo do tempo e nem sequer fazer a devida referência ao registro. Em casos de duplicação de número de catálogo na mesma coleção, o sistema trabalha apenas com o registro que possui data de identificação mais recente. [voltar]

3.2 Por que o número de pixels selecionados é diferente da quantidade de registros selecionados (em verde)?

Cada registro de ocorrência com coordenadas corresponde a um determinado pixel no mapa. É possível que mais de um registro esteja associado ao mesmo pixel, seja porque as coordenadas são iguais, seja porque estão muito próximas. Quando mais de um registro em verde corresponde ao mesmo pixel, apenas um deles será utilizado, evitando assim passar dados redundantes ao algoritmo de modelagem. Por este motivo o número de pixels únicos, e não o número de registros em verde, é o que irá definir a estratégia de modelagem a ser utilizada para a espécie. [voltar]

3.3 Tenho pontos de ocorrência de minhas próprias saídas a campo. Posso utilizá-los no sistema?

Em princípio não. O sistema foi planejado para gerar modelos apenas a partir de registros depositados em coleções biológicas, ou seja, por trás de cada ponto é necessário que haja um material físico disponível a qualquer um para consulta. Sem isso torna-se complicado avaliar a identificação da espécie bem como acompanhar mudanças na taxonomia. Nada impede, porém, que os pontos utilizados para gerar o modelo no sistema sejam baixados por qualquer pessoa e incorporados a outros registros de observação com o intuito de obter um melhor modelo utilizando outros meios. [voltar]

3.4 Quando baixo os pontos que foram usados num modelo aparece um texto num formato estranho. Que formato é esse?

É um formato de texto com valores separados por tabulação. Cada registro (ponto) está numa linha diferente. As colunas em questão são: 1) Identificador do registro, 2) Nome da espécie, 3) Longitude em graus decimais, 4) Latitude em graus decimais e 5) Abundância (valor fixo igual a 1). Observe que o identificador é na verdade um endereço que pode ser usado para obter mais informações sobre o registro na rede speciesLink.

Este formato é o mesmo formato usado pelo openModeller para ler pontos de ocorrência e é o formato mais conveniente para visualizar os pontos num Sistema de Informação Geográfica. Para usar os pontos em outro aplicativo, salve a página da mesma forma que salvaria qualquer página na Internet. Note que o Excel também consegue abrir arquivos neste formato. [voltar]

3.5 Quais são os filtros utilizados na seleção de pontos de ocorrência?

Os procedimentos para seleção de registros de ocorrência estão descritos em detalhes na seguinte publicação: Giovanni, R., Bernacci, L.C., Siqueira, M.F., Rocha, F.S. 2012. The Real Task of Selecting Records for Ecological Niche Modelling. Natureza & Conservação, v.10, p.139-144. [voltar]

3.6 Quando faço alguma alteração nos nomes utilizados na busca de pontos de ocorrência de uma espécie, há algum reflexo imediato no conjunto de pontos atual?

Não. Para que as alterações nos nomes façam algum tipo de efeito, é necessário iniciar uma nova busca. [voltar]

4. Sobre os modelos

4.1 Como os modelos são gerados?

Todos os modelos são gerados com a ferramenta openModeller, sendo que diferentes estratégias são usadas dependendo do número de pontos disponíveis. Para espécies com poucos pontos (menos de 5) gera-se apenas um modelo de dissimilaridade ambiental através do cálculo da distância euclideana ao ponto de ocorrência mais próximo. Neste caso os parâmetros no openModeller são os seguintes:

Algoritmo: ENVDIST
DistanceType  = 1
NearestPoints = 1
MaxDistance   = 0.1

Este é o único modelo final contínuo gerado pelo sistema, pois seu objetivo principal é orientar novas coletas e ainda não há uma maneira bem estabelecida de como usá-lo para este fim. Trata-se de um assunto que ainda é objeto de pesquisa. Uma sugestão seria iniciar as buscas por novos registros de ocorrência em áreas relativamente próximas e ambientalmente semelhantes e, em caso de sucesso, seguir por caminhos que gradualmente se distanciem ambientalmente. Registros coletados em locais ambientalmente distintos dos registros conhecidos são amostras valiosas que tendem a enriquecer futuros modelos.

De 5 a 9 pontos gera-se um modelo com o algoritmo Maxent. O modelo é transformado em modelo binário através de um corte baseado no limiar de presença mínima (LPT). Os parâmetros no openModeller são os seguintes:

Algoritmo: MAXENT
NumberOfBackgroundPoints = 10000
UseAbsencesAsBackground  = 1
IncludePresencePointsInBackground = 1
NumberOfIterations = 500
TerminateTolerance = 0.00001
OutputFormat = 2
QuadraticFeatures = 1
ProductFeatures   = 1
HingeFeatures     = 1
ThresholdFeatures = 1
AutoFeatures      = 1
MinSamplesForProductThreshold = 80
MinSamplesForQuadratic = 10
MinSamplesForHinge = 15

IMPORTANTE: Caso queira repetir o experimento com o openModeller, utilize versão igual ou superior à versão 1.3.0, pois do contrário os resultados serão muito diferentes daqueles que são obtidos com o software Maxent.

De 10 a 19 pontos são gerados dois modelos, um com o Maxent (mesmos parâmetros acima) e outro com o GARP Best Subsets. Ambos modelos são transformados em modelos binários através de um corte baseado no limiar de presença mínima (LPT) e posteriormente agregados num único modelo de consenso que exibe apenas os locais onde há concordância entre os algoritmos. Os parâmetros no openModeller utilizados com o GARP Best Subsets são os seguintes:

Algoritmo: GARP_BS
TrainingProportion = 50
TotalRuns = 100
HardOmissionThreshold = 100
ModelsUnderOmissionThreshold = 20
CommissionThreshold = 50
CommissionSampleSize = 10000
MaxThreads = 1
MaxGenerations = 400
ConvergenceLimit = 0.01
PopulationSize = 50
Resamples = 2500

A partir de 20 pontos são utilizados 5 algoritmos: Maxent, GARP Best Subsets, Distância Mahalanobis, ENFA e Máquina Vetores de Suporte de classe única. Aqui os modelos também são transformados em modelos binários através de um corte baseado no limiar de presença mínima (LPT) e posteriormente agregados num único modelo de consenso que exibe apenas os locais onde há concordância entre pelo menos 3 dos algoritmos utilizados. Os parâmetros para o ENFA, Distância Mahalanobis e SVM são, respectivamente:

Algoritmo: ENFA
NumberOfBackgroundPoints = 10000
NumberOfRetries  = 5
DiscardMethod    = 2
RetainComponents = 2
RetainVariation  = 0.75
DisplayLoadings  = 0
VerboseDebug = 0

Algoritmo: ENVDIST
DistanceType  = 2
NearestPoints = 0
MaxDistance   = 1

Algoritmo: SVM
SvmType    = 2
KernelType = 2
Degree = 3
Gamma  = 0
C      = 1
Coef0  = 0
Nu     = 0.05
ProbabilisticOutput = 0
NumberOfPseudoAbsences = 500

4.2 O que significa "modelo original" e "modelo binário"?

Utilizamos o termo "modelo original" para nos referir à projeção do modelo gerado por um determinado algoritmo sem nenhum tipo de pós-processamento. Quando este modelo é contínuo, ou seja, produz uma gama de valores entre zero e um, utilizamos uma técnica de pós-processamento com base num limiar de corte para tornar o modelo "binário", garantindo que seus valores sejam ou zero ou um - sem valores intermediários. Para determinados algoritmos o modelo original pode já ser binário, não sendo necessária esta transformação. [voltar]

4.3 Fiz o download da projeção do modelo. Como faço para abrir o arquivo de extensão .img?

Este arquivo raster está em formato ERDAS Imagine. Ele pode ser aberto com Sistemas de Informação Geográfica compatíveis com este formato, tal como o Quantum GIS, que é gratuito. [voltar]

4.4 Como faço para converter o arquivo .img para um outro formato?

Existem várias ferramentas que permitem fazer este tipo de conversão. Uma delas é o programa gdal_translate da biblioteca GDAL, mas apenas recomendamos seu uso para quem tem familiaridade com programas em linha de comando. [voltar]

4.5 Por que a geração e projeção dos modelos está restrita ao território brasileiro?

A ampliação da cobertura geográfica depende de uma série de alterações não triviais, como conhecer os datums utilizados em outros países para poder calcular o erro de datum corretamente, ampliar a base de dados de estados e municípios, bem como alterar a rotina de interpretação de dados para poder detectar conflitos de georreferenciamento corretamente em outros contextos geográficos, além de outros detalhes. No momento o foco do sistema está restrito ao território brasileiro. [voltar]

4.6 Posso gerar modelos em outra resolução espacial?

Não, no momento o sistema produz apenas modelos em alta resolução (30s). [voltar]

4.7 Quais camadas ambientais são utilizadas na geração dos modelos?

Um subconjunto das variáveis bioclimáticas do WorldClim que demonstraram não possuir correlação no território brasileiro e que sabidamente afetam a distribuição de grande parte das espécies vegetais:

Neste caso a altitude é utilizada como variável indireta de outros fatores, como incidência de radiação solar e pressão atmosférica. [voltar]

4.8 E no caso de espécies que tem sua distribuição controlada principalmente por condições edáficas? Como ficarão os modelos?

Provavelmente mais amplos do que ficariam se tivéssemos mapas de solo com abrangência nacional em alta resolução e preferencialmente associados a variáveis contínuas, uma vez que a maioria dos algoritmos de modelagem não é capaz de lidar bem com variáveis categóricas. [voltar]

4.9 Posso escolher outro conjunto de camadas ambientais no sistema?

No momento trabalhamos apenas com um conjunto padronizado de camadas ambientais. [voltar]

4.10 Como devo avaliar o modelo gerado pelo sistema?

Em primeiro lugar, é preciso ter em mente que os modelos gerados NÃO representam a distribuição real da espécie e nem é este o objetivo. Os modelos representam a distribuição potencial, ou seja, espera-se que eles indiquem áreas ambientalmente adequadas à espécie de acordo com os pontos e variáveis ambientais utilizados no procedimento de modelagem. Vários motivos históricos podem ter contribuído para que a espécie não tenha ocupado todas as áreas potencialmente adequadas. Assim, a projeção do modelo é frequentemente maior que a distribuição real.

Dois tipos de erro podem ocorrer num modelo - algumas vezes simultaneamente em diferentes regiões: 1) omissão: quando o modelo não prevê áreas que são ambientalmente adequadas para a espécie, e 2) sobreprevisão: quando o modelo erra ao prever determinadas áreas como sendo adequadas. Erros de omissão são mais fáceis de detectar ao confrontar o modelo com pontos de ocorrência. Dois indicadores são calculados para este fim: a omissão interna, que é calculada com os mesmos pontos utilizados na geração do modelo, e a omissão externa, que é calculada com pontos que não foram utilizados na geração do modelo. Normalmente sugere-se que a primeira não ultrapasse 5% e a segunda 20% (Peterson et al. 2008 sugerem a mesma faixa para erros de omissão). Para modelos contínuos a omissão é calculada com base no limiar mínimo (acima de zero) de presença.

Os valores de AUC (Area under the Curve) são calculados com validação cruzada quando há pelo menos 20 pontos de ocorrência. A validação é do tipo 5-fold de 20 a 199 pontos. Acima disso ela é do tipo 10-fold. De acordo com Swets (Swets K. 1988. Measuring the accuracy of diagnostic systems. Science 240: 1285–1293), valores de AUC >0.9 são considerados como tendo muito boa, >0.8 boa e >0.7 razoável capacidade de discriminação. É importante observar que a AUC apenas é calculada quando o modelo foi gerado com pelo menos 20 pontos de ocorrência.

Modelos com 5 a 19 pontos de ocorrência são testados com o procedimento de leave-one-out, seguido do cálculo da probabilidade associada ao número de acertos.

Modelos com menos de 5 pontos não são testados. [voltar]

4.11 Um ou mais indicadores de qualidade do modelo não apresentaram um bom resultado, mas mesmo assim gostaria de aprovar o modelo final, faz sentido?

Os indicadores de qualidade são parâmetros adicionais para ajudar na avaliação do modelo. O sistema não impede que modelos com maus indicadores sejam aprovados e nem que modelos com bons indicadores sejam rejeitados. Cabe ao especialista tomar a decisão final sobre a publicação do modelo. [voltar]

4.12 Um dos algoritmos gerou um modelo "melhor" que o modelo de consenso, posso torná-lo o modelo de referência para a espécie?

Os modelos preliminares gerados por cada algoritmo estarão sempre disponíveis para consulta e para referência, podendo ser utilizados e citados em qualquer situação. No entanto, o modelo exibido como referência para a espécie, e que portanto está sujeito à aprovação ou reprovação por parte dos especialistas, é o modelo que leva em consideração o resultado de todos os algoritmos utilizados. [voltar]

4.13 Quando faço download do modelo aparece um conteúdo estranho na página. O que é isso?

Trata-se da representação matemática do modelo em formato XML compatível com o openModeller. Assim, qualquer um tem total acesso ao modelo podendo inclusive projetá-lo em outros cenários climáticos ou outras regiões geográficas usando o openModeller. Para isto é necessário salvar o modelo num arquivo e aprender a usar o openModeller. Conhecendo os detalhes deste formato para cada algoritmo, também é possível inspecionar o modelo para obter informações mais específicas como o valor de entropia final do Maxent, a marginalidade e a especialização do ENFA, ou os limites de corte usados para gerar o consenso. [voltar]

4.14 O que significam as estrelas que aparecem ao lado dos modelos aprovados na lista de espécies?

É uma forma de distinguir os modelos pela estratégia de modelagem utilizada, ou seja, conforme o número de pontos usados na geração do modelo. Quanto mais pontos disponíveis, melhor tende a ser a amostragem e mais algoritmos são usados, portanto espera-se que os modelos gerados sejam melhores. Nenhuma estrela significa que o modelo foi gerado com menos de 5 pontos, ou seja, utilizou-se apenas dissimilaridade ambiental. Um estrela significa que 5-9 pontos foram usados para gerar um modelo com o algoritmo Maxent. Duas estrelas significa que 10-19 pontos foram usados para gerar um modelo com Maxent e GARP BS. Três estrelas significa que a espécie já alcançou a marca de 20 pontos para poder gerar um modelo de consenso com 5 algoritmos diferentes. O ideal é que um dia todos os modelos das espécies tenham as 3 estrelas. [voltar]

4.15 Tenho modelos melhores do que os que foram gerados pelo sistema, posso fazer upload dos mesmos?

Não, pois o sistema busca não apenas padronizar a geração de modelos, mas também compartilhar os resultados de forma que os experimentos possam ser facilmente reproduzidos e verificados por qualquer pessoa. Se permitirmos o upload de modelos externos, como saberemos de que forma eles foram gerados? Que pontos foram utilizados na sua geração? Que tipo de controle de qualidade foi feito na seleção dos pontos? Qual a origem dos registros de ocorrência? Que ferramenta foi utilizada na geração do modelo? Se foi utilizado software livre de forma que qualquer um tenha acesso aos detalhes de funcionamento do algoritmo? Neste sistema buscamos tratar todas estas questões de forma clara, objetiva e padronizada. [voltar]

4.16 Baixei uma cópia dos dados utilizados na geração do modelo e consegui gerar um modelo melhor utilizando outros parâmetros, algoritmos e camadas ambientais. Há interesse nisso?

Claro! Neste caso pedimos que entre em contato conosco para descrever o novo procedimento. Se ele de fato produzir melhores resultados, poderá ser adotado pelo sistema e utilizado para as outras espécies. [voltar]

4.17 O sistema permite que vários modelos sejam gerados ao longo do tempo para a mesma espécie, porém somente um deles é exibido como referência. Qual o critério para determinar o modelo de referência?

O modelo de referência é sempre o último modelo aprovado para a espécie. Quando vários modelos são gerados ao longo do tempo, espera-se que cada novo modelo seja melhor que os anteriores, portanto ao aprovar um novo modelo ele automaticamente torna-se o modelo de referência. Para evitar isso, ou seja, caso o novo modelo seja pior que o modelo anterior, o novo modelo deve ser reprovado. [voltar]

4.18 Como alterar a citação de um modelo?

Uma vez logado no sistema, basta ir até a página do modelo e clicar no ícone de edição que aparece no final da citação. [voltar]

4.19 Toda vez tenho que alterar a citação dos modelos que aprovo, pois existem outros supervisores registrados para o mesmo grupo taxonômico que no momento não estão contribuindo. Como evitar esse trabalho de sempre ter que corrigir as citações?

Você pode alterar a citação padrão do grupo taxonômico em questão. Isso pode ser feito na sua página de preferências pessoais. Clique no ícone de edição que aparece ao lado do grupo taxonômico e faça as alterações necessárias. [voltar]

4.20 Como faço para incluir o nome do(a) meu(minha) orientador(a) na citação do modelo?

Primeiro ele(a) deve se cadastrar no sistema, mesmo que não queira ou não possa utilizá-lo. No cadastro, deve solicitar a supervisão do mesmo grupo taxonômico em questão. Em seguida você pode alterar a citação padrão do grupo taxonômico em sua página de preferências pessoais. Clique no ícone de edição que aparece ao lado do grupo taxonômico e faça as alterações necessárias. Caso já tenha aprovado ou rejeitado modelos antes disso, terá que alterar a citação de cada modelo individualmente. [voltar]

5. Outros

5.1 Como é calculado o perfil ambiental?

O perfil ambiental é calculado para cada procedimento de modelagem aprovado. Apenas os pontos de ocorrência utilizados no procedimento de modelagem em questão são considerados no cálculo. Procedimentos que utilizaram 1 ponto exibem somente o valor ambiental de cada variável usada na modelagem naquele ponto. Procedimentos que utilizaram mais de 1 ponto exibem um intervalo de valores ambientais (mínimo e máximo) considerando todos os pontos. Procedimentos que utilizaram mais de 9 pontos, além do intervalo incluem um histograma para cada variável (para visualizar o histograma clique no ícone do gráfico que aparece ao lado da faixa de valores de cada variável ambiental). [voltar]

5.2 Tenho outra pergunta! Quem poderia responder?

Escreva para: biogeo@florabrasil.net

6. Referências bibliográficas

Modelagem de nicho ecológico em geral: Peterson, A.T., Soberón, J., Pearson, R.G., Anderson, R.P., Martínez-Meyer, H., Nakamura, M., Araújo, M.B., 2011. Ecological Niches and Geographical Distributions. Princeton University Press, Princeton.

GARP Best Subsets: Anderson R.P., Lew, D., Peterson, A.T., 2003. Evaluating predictive models of species’ distributions: criteria for selecting optimal models. Ecological Modelling, 162: 211–232.

Distância Mahalanobis: Farber, O., Kadmon, R., 2003. Assessment of alternative approaches for bioclimatic modeling with special emphasis on the Mahalanobis distance. Ecological Modelling, 160: 115–130.

ENFA: Hirzel, A.H., Hausser, J., Chessel, D., Perrin, N., 2002. Ecological-niche factor analysis: How to compute habitat-suitability maps without absence data? Ecology, 83 (7): 2027–2036.

Maxent: Phillips, S.J., Anderson, R.P., Schapire, R.E., 2006. Maximum entropy modelling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190: 231–259.

SVM one-class: Schölkopf, B., Platt, J., Shawe-Taylor, J., Smola, A.J., Williamson, R.C., 2001. Estimating the support of a high-dimensional distribution. Neural Computation, 13: 1443-1471.

Outras referências:

Peterson, A.T., Papeş, M., Soberón, J., 2008. Rethinking receiver operating characteristic analysis applications in ecological niche modeling. Ecological Modelling, 213: 63–72.