Modelagem espacial de áreas susceptíveis a danos econômicos de Glycaspis brimblecombei em plantios de Eucalyptus spp. no território brasileiro: cenários presente e futuro
Authors:   , Fernandes André Pereira 
Published: October 2024

O Glycaspis brimblecombei (Hemiptera: Aphalaridae) destaca-se como uma das principais pragas exóticas do eucalipto no Brasil, anualmente infestando milhares de hectares e impactando a produtividade dos plantios. Sua rápida dispersão e adaptação têm sido evidentes, porém, ainda não está claro quais variáveis ambientais contribuem para a distribuição potencial de áreas suscetíveis à ocorrência de danos econômicos. As atuais medidas de controle se mostram insuficientes, indicando a necessidade de desenvolvimento de novas estratégias de gestão climática inteligente. Nesse contexto, este estudo teve como objetivo modelar a distribuição geográfica das áreas suscetíveis a danos econômicos causados por G. brimblecombei no território brasileiro, em cenários climáticos do presente e do futuro. No processamento inicial dos dados, foram empregados 56 preditores ambientais, (36 variáveis climáticas, 19 variáveis bioclimáticas e 1 variável topográfica). Para cada preditor, foram extraídos os valores de máximo, mínimo, mediana, desvio padrão (SD) e quartis 0,05, 0,25, 0,75 e 0,95. A seleção das variáveis preditoras foi conduzida em um processo subdividido em três etapas complementares: remoção por variância próxima a zero (1), remoção baseada na correlação e avaliação (2) da importância das variáveis (3). Sete algoritmos de machine learning amplamente utilizados foram aplicados para mapear a distribuição da espécie: Random Forest (RF), C5.0, Support Vector Machine Radial Sigma (SVM), k-Nearest Neighbors (KNN) e Model Averaged Neural Network (AVNNET), Gradient Boosting Machine (GBM) e Partial Least Squares (PLS). A avaliação do desempenho incluiu métricas de acurácia, acurácia balanceada, F1- score, sensibilidade, especificidade e Kappa. O modelo mais eficiente foi então empregado na modelagem dos cenários atuais e futuros. Os cenários climáticos IPSL- CM6A-LR, MIROC6, HadGEM3-GC31-LL e UKESM1-0-LL foram utilizados para simulações nos cenários SSP-2.45 e SSP-5.85 nos períodos de 2041-2060, 2061- 2080 e 2081–2100. As variáveis que mais influenciaram nas previsões das distribuições potenciais incluíram o quartil 0,05 da precipitação do trimestre mais seco (q05.BIO17), máxima temperatura máxima de maio (max.tmax_05), máxima temperatura máxima de setembro (max.tmax_09), máxima, temperatura máxima do mês de novembro (max.tmax_11), o mínimo da precipitação anual (min.BIO12), máxima temperatura mínima de novembro (max.tmin_11) e mínima precipitação de novembro (min.prec_11). Embora todos os setes modelos tenham apresentado previsões de alta precisão, o RF demonstrou o melhor desempenho na maioria das métricas avaliativas. No cenário presente, as regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste concentram as maiores áreas suscetíveis a danos econômicos, enquanto o Norte e o Nordeste exibem as menores extensões. Para os cenários futuros, o modelo prevê uma redução nas áreas potenciais para ocorrência de danos econômicos, as áreas que prevalecem suscetíveis se concentram no Sudeste e Sul do território. Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Danos econômicos; Pragas florestais; Modelo de distribuição de espécie; Mudanças climáticas.