<b>Mapeando o habitat potencialmente adequado de </b><b><i>Mora paraensis</i></b><b> (Ducke) Ducke (Fabaceae) na bacia amazônica</b>
Creators: name: da Cruz Vasconcelos, Caroline
name: Rivera-Parada, Laura Lorena
name: Costa, Janaina Barbosa Pedrosa
name: Rocha Dantas, Adelson
name: Lima, Robson Borges de
Publisher: name: figshare
Year: 2024
Subjects: classificationCode: 410401
subject: Conservation and biodiversity

description: A modelagem de distribuição de espécies (MDE) é uma abordagem que combina dados de ocorrência e variáveis ambientais para prever a distribuição espacial e a adequabilidade ambiental de táxons-alvo, contribuindo para estratégias de conservação. <i>Mora paraensis</i> (Ducke) Ducke (Fabaceae, Caesalpinioideae) é uma das espécies hiperdominantes nas florestas de várzea do leste da Amazônia brasileira, atingindo até 40 m de altura e 130 cm de diâmetro. É popularmente conhecida como pracuúba e suas árvores são exploradas para fins madeireiros, concentrando altos estoques de madeira na região. Neste estudo, modelamos o habitat adequado de <i>M. paraensis </i>sob as condições ambientais atuais, considerando a Pan-Amazônia como área de estudo. As ocorrências foram compiladas da literatura e de repositórios como GBIF e speciesLink. Um total de 35 camadas ambientais foram obtidas das bases WorldClim (clima), SoilGrids (solo) e EarthEnv (heterogeneidade, topografia e cobertura da terra), padronizadas na resolução de 5 km. Um subconjunto de variáveis foi selecionado por correlação de Spearman e fator de inflação da variância (VIF) para evitar a colinearidade entre as preditoras. Múltiplos algoritmos (Mahalanobis, BIOCLIM, DOMAIN, GLM, SVM, MaxEnt e RandomForest) foram implementados em um ensemble ponderado de modelos com desempenho ideal, resultando em um consenso médio. Para a construção e validação dos modelos, os dados foram particionados em conjuntos de treino (70%) e teste (30%) com 100 réplicas. A performance dos modelos foi avaliada com base na AUC (Area Under the Curve) e na TSS (True Skill Statistic) com limites de corte ≥ 0,75 e ≥ 0,50, respectivamente. A rotina MDE foi conduzida no ambiente R e o mapa final produzido no QGIS. Mora paraensis é frequentemente encontrada na foz do Rio Amazonas, mas raramente é coletada para fins de documentação científica, como evidenciado pelo número final de registros compilados (n=103). Nove variáveis ambientais foram usadas na construção dos modelos: sazonalidade de temperatura (BIO4), precipitação do trimestre mais quente (BIO18), precipitação do trimestre mais frio (BIO19), radiação solar (RAD, média anual), velocidade do vento (VEN, média anual), elevação média (ELV), declividade média (DCL) e cobertura da terra (CT2, árvores perenes de folha larga; CT8, vegetação regularmente inundada). O consenso médio incluiu todos os algoritmos imputados, com AUC média de 0,96 e TSS média de 0,87, indicando desempenho excelente. A elevação foi o fator mais importante (49% de contribuição), seguido da BIO19 (27%), CT8 (21%), VEN (20%) e RAD (15%). As demais variáveis obtiveram importância inferior a 13% cada. Os resultados sugerem que <i>M. paraensis</i> tem maior adequabilidade em uma grande mancha no estuário amazônico (core habitat) entre Amapá e Pará na Amazônia Oriental (Brasil), estreitando-se para a Amazônia Central. A heterogeneidade ambiental, impulsionada por diferenças de pulso de inundação e dinamismo hidrogeomórfico nas florestas de várzea dessas regiões, cria habitats específicos (p.ex. diferentes elevações) que exigem adaptações e estratégias de sobrevivência. Logo, <i>M. paraensis</i> mostra uma clara preferência por habitats com elevações mais baixas (&lt; 120 m), cuja dinâmica de fluxo contínuo das marés favorece suas estratégias de dispersão e estabelecimento. Em tempos de ameaças sem precedentes, presumimos que uma redução drástica na qualidade de habitat de <i>M. paraensis</i> poderia restringir ainda mais sua distribuição e suas populações.