SONUÇLAR VE ÖNERİLER

Após a geração dos mapas pelos modelos, as regiões apontadas como ambientalmente adequadas que não estavam representadas por fragmentos florestais foram excluídas por meio

98 de um mapa com os mesmos remanescentes de Mata Atlântica utilizado na elaboração da camada de paisagem. O tamanho do pixel utilizado foi de 30 arco-segundos (~900 x 900 m), considerado adequado para os objetivos. Todas as camadas foram preparadas no software ArcGIS 10.2 para que apresentassem mesmo número de células e alinhamento, e transformadas para formato .asc quando necessário. Para as análises foram consideradas três sub-regiões da Mata Atlântica (florestas de araucária, interior e serra do mar) que estavam dentro da área de estudo e correspondem à áreas de endemismo de aves, lepidópteros e primatas (da Silva & Casteleti 2003).

R

Obteve-se um total de 122 pontos de ocorrência ao longo de toda a distribuição da espécie (figura 1). Após os procedimentos de exclusão dos locais que não estavam dentro dos limites da área de estudo (24), registros sem localização exata (5), registros feitos há mais de vinte anos (30) e descarte após a filtragem para reduzir a correlação espacial (20) alguns pontos se encontravam dentro de mais de uma categoria de exclusão como, por exemplo, provenientes de registros com mais de vinte anos e que estavam fora da área de estudo. Desse modo, foram utilizados 53 pontos para a geração dos modelos (figura 1). Esse número foi considerado acima do mínimo recomendado sugerido por alguns autores (10 [Stockwell & Peterson 2002] e 30 [Wisz et al. 2008]). Das 19 variáveis bioclimáticas disponíveis, seis foram selecionadas pela PCA por corresponderem a 95% da variação total dos dados, foram elas: sazonalidade de temperatura (BIO4), precipitação anual (BIO12), precipitação do quadrimestre mais seco (BIO16) e precipitação do quadrimestre mais quente (BIO18) (Hijmans et al. 2005).

A importância de cada uma das variáveis utilizadas pode ser vista na tabela 1 e os gráficos com as curvas-resposta de cada uma dessas variáveis na figura 2. A altitude foi a que

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Figura 2. Curvas respostas de cada variável preditora do modelo consensual final de distribuição potencial atual.

Altitude (m)

BIO12

Precipitação anual (mm) Conectividade funcional

BIO4

Sazonalidade da temperatura (°C*1000)

BIO16

Precipitação do quadrimestre mais seco (mm)

BIO18

Precipitação do quadrimestre mais quente (mm)

100 apresentou maior importância (46,4%) em relação às demais e estava positivamente relacionada com a presença da espécie (figura 2). A precipitação anual (BIO12) foi a segunda que mais contribuiu para os resultados observados (17,1%). As variáveis de paisagem (conectividade funcional) e sazonalidade de temperatura (BIO 04) também apresentaram certa correlação positiva em relação à probabilidade de ocorrência da espécie. E as que menos contribuíram, precipitação do quadrimestre mais seco (5,1%; BIO 16) e precipitação do quadrimestre mais quente (2,6%; BIO 18) variaram pouco em relação à probabilidade de ocorrência.

Os resultados dos testes de validação dos modelos gerados pelos diferentes algoritmos e do modelo de consenso, assim como o número de réplicas geradas por cada algoritmo que foram excluídas da elaboração do mapa de consenso final por terem apresentado valor de TSS menor que 0,4, podem ser vistos na tabela 2. Valores de TSS maiores que 0,6 são considerados “bons”, entre 0,4 e 0,6 “adequados” e menores que 0,4 “ruins” (Beauregard & de Blois 2014). Já para o AUC, valores maiores que 0,8 são considerados “bons”, entre 0,6 e 0,8 “adequados” e abaixo de 0,6 “ruins” (Swets 1988). Os três algoritmos que apresentaram melhores resultados dos testes de validação foram o GLM, GBM e MAXENT, para ambos os testes empregados. Para esses algoritmos, nenhuma das dez réplicas apresentou valor de TSS menor que 0,4, tendo sido, portanto, todas utilizadas para a geração do mapa de consenso. O FDA foi o que apresentou pior desempenho, com apenas três réplicas tendo sido utilizadas para a geração do mapa final de consenso por apresentarem valor de TSS acima de 0,4 (tabela 2). A utilização de diversos algoritmos resultou em melhores resultados dos testes de validação do mapa final (TSS = 0,81; AUC = 0,97) do que os resultados dos mesmos testes para os modelos gerados pelos algoritmos individualmente (tabela 2).

Os fragmentos de Mata Atlântica que possuem valor de adequabilidade ambiental acima do valor do threshold utilizado (em que o valor do TSS é máximo) podem ser vistos no

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Tabela 1. Importância em porcentagem de cada variável preditora na geração do mapa consensual final de distribuição potencial atual de Phylloscartes eximius. BIO = variáveis Bioclimáticas.

Variável Importância (%) Altitude 46,4 BIO12 17,1 Conectividade 15,6 BIO04 12,9 BIO16 5,1 BIO18 2,6

Tabela 2. Resultados médios dos testes de validação ± desvio padrão das réplicas que apresentaram valores de TSS acima de 0,4 para cada

algoritmo e para o mapa consensual final (= Consenso) da distribuição potencial atual. ANN = Artificial Neural Networks; CTA = Classification

Tree Analysis; RF = Random Forest; GLM = Generalized Linear Models; GBM = Generalized Boosting Models; GAM = Generalized Additive Models; FDA = Flexible Discriminant Analysis; MAXENT = Máxima Entropia; NRE = número de replicas excluídas da elaboração do mapa de

consenso final; TSS = True Skill Statistic; AUC = Area Under the Curve.

ANN CTA RF GLM GBM GAM FDA MAXENT Consenso

NRE 3 4 1 0 0 2 7 0 ̶

TSS 0,57 ± 0,05 0,55 ± 0,05 0,53 ± 0,07 0,64 ± 0,06 0,62 ± 0,07 0,54 ± 0,07 0,43 ± 0,04 0,64 ± 0,06 0,81

102 mapa da figura 3 e somam uma área de 37.511 km². Apesar de apenas 19% dessa área estar protegida por Unidades de Conservação, esse valor deveria ser de 41% segundo a abordagem sugerida por (Rodrigues et al. 2004a; figura 4). Nas partes mais ao sul da distribuição, o Parque Nacional do Iguaçu (170.000 ha) e Parque Estadual do Turvo (17.000 ha), representando as florestas de interior, e o Parque Nacional de São Joaquim (50.000 ha), na sub-região de florestas de Araucária, são os maiores remanescentes contínuos com distribuição potencial da espécie representados por Unidades de Conservação. Nas porções intermediárias da distribuição, as grandes reservas que foram apontadas como adequadas são o Parque Estadual das Lauráceas (9.700 ha), Parque Estadual de Intervales (41.000 ha) e Parque Estadual Carlos Botelho (37.000 ha), inseridos da região da Serra do Mar (IBGE 2010). E na região norte da distribuição da espécie, que está muito mais fragmentada que as demais, as maiores reservas apontadas como de distribuição potencial são o Parque Estadual da Cantareira (7.900 ha), Monumento Natural Estadual da Pedra Grande (3.300 ha), Parque Estadual do Itapetinga (10.000 ha), Parque Estadual do Itaberaba (15.000 ha), Parque Nacional do Itatiaia (11.943 ha), Parque Estadual dos Três Picos (65.113 ha), Parque Nacional do Caparaó (31.800 ha) e Parque Estadual Serra do Brigadeiro (14.984 ha).

A área de distribuição potencial para o ano de 2070 é de 15.215 km², 40,5% menor que a área de distribuição atual (figura 5), e apesar de ser recomendado que ao menos 55,6% estejam protegidas (Rodrigues et al. 2004a), apenas 18% da área estão dentro dos limites de Unidades de Conservação (figura 6). A rede de reservas que será ambientalmente adequada para a espécie em um cenário de mudanças climáticas é muito similar à rede de reservas da distribuição potencial atual, apesar de a área adequada dentro dessas reservas ser menor na projeção futura. Em relação ao deslocamento, pôde ser notada uma mudança de apenas 46 km do local que corresponde ao centróide da distribuição futura para direção nordeste em relação ao centróide da distribuição atual (figuras 3 e 4). A altitude média dos locais potencialmente

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Figura 3. Distribuição potencial atual indicada pelo mapa consensual final. Fragmentos de

Mata Atlântica que apresentam valor de adequabilidade ambiental abaixo do valor de threshold obtido (445) estão representados pela cor preta; fragmentos com valor de adequabilidade ambiental acima do valor de limite de corte estão em colorido; Centróide = centróide da distribuição potencial atual.

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Figura 4. Distribuição potencial atual dentro dos limites de Unidades de Conservação de

Proteção Integral (Presença em UC) e todos os demais fragmentos florestais de Mata Atlântica (Remanescentes).

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Figura 5. Distribuição potencial futura indicada pelo mapa consensual final. Fragmentos de

Mata Atlântica que apresentam valor de adequabilidade ambiental abaixo do valor de threshold obtido (445) estão representados pela cor preta; fragmentos com valor de adequabilidade ambiental acima do valor de limite de corte estão em colorido; Centróide = centróide da distribuição potencial futura.

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Figura 6. Distribuição potencial futura dentro dos limites de Unidades de Conservação de

Proteção Integral (Presença em UC) e todos os demais fragmentos florestais de Mata Atlântica (Remanescentes).

107 adequados para a espécie sob efeitos de mudança climática é de 1003 m, 105 m mais elevada que a altitude da distribuição atual (898 m) e significativamente diferente (teste t, p < 0,05).

A adequabilidade ambiental dos remanescentes florestais apresenta certa variação. As áreas mais ao norte da distribuição, incluindo parte do Estado de São Paulo, centro-sul de Minas Gerais e leste do Espírito Santo e Rio de Janeiro, principalmente nas regiões que compreendem as Serras da Cantareira, Mantiqueira, do Caparaó, dos Órgãos e Gandarela (IBGE 2010), são as que apresentam maiores valores de probabilidade de ocorrência da espécie e podem ser vistas em vermelho no mapa da figura 3. Esse resultado pode ter sido obtido pelo fato de que a altitude foi a variável que apresentou a maior contribuição para os modelos (46,4%; tabela 1), estando positivamente relacionada com a ocorrência da espécie (figura2) e essas regiões possuem um grande número de serras. As partes mais ao sul da distribuição, que vão do sul do Estado de São Paulo até o norte do Rio Grande do Sul, foram apontadas com valores menores de adequabilidade, e correspondem, em sua maior parte, aos locais onde a espécie ocorre em menores altitudes (IBGE 2010). O mesmo padrão se manteve em cenários de mudanças climáticas, as regiões ao norte da distribuição apresentam maior adequabilidade (figura 5).

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