Autoria: FIGUEIREDO, S. M. de M.; FIGUEIREDO, E. O.

Resumo: O objetivo do estudo foi analisar a predição da distribuição de espécies florestais madeireiras, em escala local, utilizando dados de ocorrência agrupados por classe diamétrica. Para estimar a distribuição foi utilizado o método de máxima entropia (Maxent) e as ocorrências são de inventário florestal de planos de manejo. Foram selecionadas seis variáveis preditoras, por espécie, pelo método de todas as regressões possíveis. Os modelos tiveram em média bom desempenho (AUC = 0,7; taxa de omissão = 8,8%), demonstrando a viabilidade de se predizer a distribuição de espécies por classe diamétrica. De acordo com os modelos, Astonium lecointei, Clarisia racemosa e Ceiba pentandra com diâmetro a altura do peito (DAP) ≥ 100 cm têm maior probabilidade de ocorrer em locais com altitudes mais elevadas do terreno. Esse procedimento de modelagem é eficiente para ampliar o conhecimento sobre as preferências de habitat e a distribuição geográfica de espécies na paisagem. The aim of the study was to analyze the predicting the distribution of forest tree species, on a local scale, using occurrence data grouped by diameter class. To estimate the distribution of species was used the maximum entropy method (Maxent) and the occurrence data are forest management plan. Six predictor variables were selected by species by method of all possible regressions. The models, by species and diameter class, had an average good performance (AUC = 0.7; omission rate = 8.8%), demonstrate the viability of predicting distribution of species by diameter class. According to the models, trees Astonium lecointei, Clarisia racemosa and Ceiba pentandra with diameter at breast height (DBH) ≥ 100 cm are more likely to occur in localized at higher elevations. This modeling procedure is efficient to increase knowledge about habitat preferences and geographical distribution of species in the landscape.

Ano de publicação: 2019

Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings

Unidade: Embrapa Acre

Palavras-chave: Acre, Administração Florestal, Amazonia Occidental, Amazônia Ocidental, Biodiversidad, Biodiversidade, Biodiversity, Biogeografia, Biogeography, Conservation practices, Conservação, Dendrometria, Diâmetro, Embrapa Acre, Forest inventory, Forest management, Forest mensuration, Forest trees, Geographic information systems, Instituto de Meio Ambiente do Acre, Inventario forestal, Inventário Florestal, Manejo florestal, Manejo forestal, Maximum Entropy Method (Maxent), Modeflora, Método da Máxima Entropia (Maxent), Predicción, Prediction, Predição, Prácticas de conservación, Remote sensing, Sensoriamento Remoto, Sistema de Informação Geográfica, Sistemas de información geográfica, Teledetección, Western Amazon, Árboles forestales, Árvore Florestal