Dissertação
Limitations in the use of species distribution models for environmental impact assessments in the Amazon
Carregando...
Data
2013-09-12
Organizadores
Orientador(a)
Coorientador(a)
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia - INPA
Resumo
A modelagem preditiva de distribuição de espécies foi apontada como uma potencial
ferramenta para direcionar decisões nos processos de licenciamento ambiental de
empreendimentos na Amazônia. Nesse manuscrito apresentamos um estudo de caso utilizando
dados da anurofauna levantada no estudo de impacto ambiental de impacto de um aproveitamento
hidrelétrico localizado no Rio Madeira – Rondônia – Brasil, para avaliar se o uso dos MDEs é
adequado para orientar decisões nos processos de licenciamento na região. Como as estratégias
de conservação envolvem a priorização de alvos, primeiramente definimos as espécies da
anurofauna (Ordem Anura) prioritárias para as ações de manejo e analisamos suas respectivas
situações amostrais. Posteriormente, à luz do que é previsto na legislação ambiental do país e
diante as recomendações descritas na literatura especializada sobre o uso das ferramentas,
discutimos as limitações e potencialidades da utilização dessas técnicas para orientação de ações
mitigatórias e compensatórias na região. Os resultados mostraram que a maior parte das espécies
alvo não dispuseram de dados de presença representativos para o treinamento dos modelos, pois
elas são, em sua maior parte, ainda não descritas. Logo, o uso dos algoritmos somente seria
indicado utilizando uma parcela dos alvos selecionados ou com táxons não prioritários.
Considerando as inúmeras lacunas de conhecimento sobre a distribuição dos táxons na
Amazônia, e ainda que os inventários de fauna no contexto do licenciamento são tipicamente
realizados nas adjacências da área prevista para ser impactada, os modelos de distribuição de
espécies precisariam extrapolar os registros de presença dos táxons alvo para assim orientar nas
decisões de manejo em ampla escala. Os resultados das simulações que extrapolaram os dados
geograficamente corroboraram diversos autores que sugerem a diminuição da robustez das
predições com o aumento da extensão das extrapolações. Nós concluímos que o uso dos modelos
nesse contexto requer a expansão das áreas amostradas nos estudos de impacto ou que haja
investimentos em estudos estratégicos que forneçam dados integrados e comparativos no âmbito
do bioma para melhorar a situação amostral na região e suprir os pré-requisitos do bom uso
dessas técnicas.
Abstract:
Species distribution models have been recognized as a potential tool for guiding public
decisions, including in the environmental licensing process of large ventures. In this paper, we
present a case study using data on frogs that were obtained from the impact assessment of a
hydroelectric project located in Amazon Basin to evaluate the use of SDMs in the decisionmaking
process in this context. Because conservation strategies must prioritize targets, we
defined the priority species and analyzed their respective sampling situations. Based on the
expectations of environmental legislation in Brazil and using the tools recommended in the
literature, we discussed the limitations and potential use of SDM techniques for guiding
mitigation and compensation actions. The results suggest that the lack of knowledge regarding
the distribution of species poses a risk to biodiversity when potentially damaging enterprises are
licensed in the Amazon. However, there were insufficient data for most of the target species to be
included in the distribution models because most of those species have not yet been described.
The mandatory surveys are typically conducted in areas adjacent to the affected areas, and so
models must extrapolate beyond the sampled data to guide decisions, such as defining areas to be
used to offset the negatives effects. The results of geographical extrapolation simulations, were
corroborated by several authors who suggested that predictions can be varied when it is use
different arrangements of data for calibration of the tools, since random data within the range of
many Amazonian species are not available. We conclude that the use of SDMs for supporting
decisions to license projects in the Amazon requires expanded sampling areas for impact studies
or an investment in integrated and comparative survey strategies to improve biodiversity
sampling and to fulfill the prerequisites for the use of such techniques.
Descrição
Palavras-chave
Distribuição de espécies, Hidrelétricas, Impactos ambientais
Citação
DOI
ISSN
Coleções
Avaliação
Revisão
Suplementado Por
Referenciado Por
Licença Creative Commons
Exceto quando indicado de outra forma, a licença deste item é descrita como Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil