Navegando por Autor "Silva, Carlos Leandro Costa"
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Dissertação O futuro das espécies de plantas invasoras na Caatinga: projeções climáticas e visualização interativa(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-03-06) Silva, Carlos Leandro Costa; Lopes, Priscila Fabiana Macedo; Lucena, Rebecca Luna; https://orcid.org/0000-0003-4670-265X; http://lattes.cnpq.br/7007364724379098; http://lattes.cnpq.br/0025274238475995; https://orcid.org/0000-0002-9808-2301; http://lattes.cnpq.br/1357487756960536; Costa, Diógenes Felix da Silva; Pimentel, Rejane Magalhães de MendonçaO aumento de espécies de plantas invasoras, que podem prosperar em novos ambientes apesar dos desafios impostos pelas mudanças climáticas, representa uma preocupação ecológica significativa. Nesse contexto, a Caatinga, uma floresta tropical sazonalmente seca que se estende por 833.000 km², emerge como um ecossistema particularmente vulnerável. As oscilações climáticas podem eventualmente torná-la ainda mais vulnerável a invasões biológicas, abrindo espaço para reestruturações, como a formação de comunidades sem análogos atuais. Para estudar as complexidades dessa vulnerabilidade, utilizamos Modelos de Distribuição de Espécies (MDEs), projetando a distribuição futura de 19 espécies de plantas já reconhecidas como invasoras na Caatinga sob dois cenários climáticos contrastantes, divididos em quatro intervalos de tempo até o ano de 2100. O procedimento de modelagem foi realizado utilizando o algoritmo de máxima entropia (MaxEnt), que é uma técnica estatística utilizada para modelar distribuições de espécies com base em dados de presença e variáveis ambientais. Os dados de presença e as variáveis foram obtidos de bases de dados online. Esses dados passaram por etapas de tratamento, incluindo a remoção de pontos duplicados e a reprojeção, recorte e criação de uma superfície de viés. Após a criação dos modelos individuais de cada espécie, realizamos uma sobreposição entre eles, resultando em modelos consensuais que oferecem uma visão mais integrada da área potencialmente adequada para invasão na Caatinga. Para aprofundar a exploração dos modelos, agrupamos as espécies em árvores, arbustos, herbáceas e gramíneas. Adicionalmente, exploramos a possibilidade de formação de comunidades sem análogos atuais até o final do século. As análises revelam que as mesmas áreas, com temperaturas médias anuais entre 24 e 27°C e maior precipitação, estão mais propensas a invasões em todos os intervalos de tempo. Árvores e gramíneas foram as formas de vida com uma maior quantidade de áreas aptas à invasão. Megathyrsus maximus Jacq., Cenchrus ciliaris L., Cenchrus echinatus L., Dodonaea viscosa Jacq. E Prosopis juliflora (Sw.) DC. São as espécies com maior potencial de invasão em ambos os cenários. Apesar da projeção significativa ser de perda de áreas adequadas para invasões na Caatinga (-46,3% otimista, -30,1% pessimista, entre os primeiros e últimos intervalos de tempo), hotspots específicos, tais como áreas de maior altitude e mais úmidas, ainda poderiam formar comunidades sem análogos, particularmente sob o estresse ecossistêmico induzido pelas mudanças climáticas. Isso suscita preocupações significativas sobre a sobrevivência das espécies nativas, que são pressionadas por suas limitações fisiológicas e de recursos. Neste contexto, destaca-se a importância de medidas relevantes para proteger o ecossistema da Caatinga e deter a sua perda de biodiversidade. Isto está de acordo com a consecução da ODS 15 (Vida Terrestre) da Agenda 2030 das Nações Unidas, ao agregar novos conhecimentos que podem subsidiar a proteção desse ecossistema único. Como forma de facilitar a disseminação dos resultados gerados e facilitar sua aplicação em políticas públicas, aqui também foi desenvolvida uma aplicação interativa R/Shiny para compor o segundo capítulo desta dissertação. Utilizou-se a linguagem de programação R, implementando bibliotecas e funções essenciais, como o pacote Shiny e tecnologias web complementares. Os MDEs de cada espécie, por forma de vida, e os consensos resultantes da modelagem foram armazenados e organizados em diretórios específicos para facilitar a leitura do script e promover a sua visualização na internet. Já os dados dinâmicos (tabelas) foram estruturados em diretórios separados para garantir eficiência no gerenciamento. A identificação do serviço de hospedagem foi feita com base nas publicações feitas entre 2014 e dezembro de 2023. O design da tela inicial foi definido para garantir uma experiência amigável ao usuário. Esta aplicação pode ser observada em https://llle.shinyapps.io/SDM_App_2024/. Esta ferramenta serve como uma conexão entre a pesquisa acadêmica e sua aplicação prática. Ela permite aos usuários visualizarem todas as figuras geradas na modelagem de distribuição de espécies, compreenderem o processo de desenvolvimento da aplicação e, assim, aplicarem esse conhecimento em suas próprias pesquisas.