Modelos ecológicos

@misc{elton1927animal11,
    author = "Elton, C. S",
    title = "Ecologia animal",
    year = "1927",
    howpublished = "Londres, Sidgwick and Jackson, 209 p",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Elton, C. S., 1927, Ecologia animal: Londres, Sidgwick and Jackson, 209 p.}"
}

@article{cole1951population7,
    author = "Cole, L. C",
    title = "Population cycles and random oscillations",
    year = "1951",
    journal = "Journal of Wildlife Management, v. 15, p. 233-251",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Cole, L. C., 1951, Population cycles and random oscillations: Journal of Wildlife Management, v. 15, p. 233-251.}"
}

@article{cole1954the9,
    author = "Cole, L. C",
    title = "The population consequences of life history phenonema",
    year = "1954",
    journal = "Quarterly Review of Biology, v. 29, p. 103-137",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Cole, L. C., 1954, The population consequences of life history phenonema: Quarterly Review of Biology, v. 29, p. 103-137.}"
}

Propõe-se um modelo para explicar o nível de diversidade suportado por qualquer comunidade ecológica. Se começarmos com um aumento hipotético na estabilidade do ambiente físico, as seguintes consequências ocorrem. Com maior estabilidade ambiental, é necessária menos energia para atividades regulatórias, ou seja, aquelas que contrabalançam os desafios oferecidos pelo ambiente. Portanto, mais energia é alocada para a produtividade líquida, ou seja, crescimento e reprodução. Com a produtividade líquida aumentada, são suportadas populações maiores. Populações maiores oferecem mais oportunidades para a formação de associações interespecíficas; elas também mantêm maior variedade genética. Animais em comunidades mais produtivas são mais sedentários, de modo que a espécie tende a ser dividida em muitas populações semi-isoladas. Como resultado, a especiação é favorecida, com as associações interespecíficas fornecendo as novas oportunidades adaptativas. Plantas polinizadas por animais estariam na mesma situação. As novas espécies tendem a ser mais 'especializadas' e a ter, inicialmente, populações menores. Estes eventos são mostrados nos Passos 1 a 5 na figura 1. Nos estágios iniciais da evolução de uma comunidade, mecanismos de feedback positivo operariam, aumentando incessantemente a taxa de especiação. A evolução de grandes heterótrofos (animais) aumentaria a taxa de ciclagem de nutrientes minerais, o que aumentaria a produtividade líquida. À medida que redes alimentares mais complexas se desenvolviam com o aumento no número de espécies, a estabilidade da comunidade aumentaria, aumentando a estabilidade do ambiente físico. A cobertura da superfície da Terra com plantas maiores tenderia a amortecer as flutuações climáticas, também aumentando a estabilidade (Passo 6). Nos estágios posteriores, a tendência à hiperespecialização e a populações menores diminuiria a estabilidade da comunidade e proporcionaria um controle de feedback negativo sobre todo o processo (Passos 7 e 8). Mesmo sob condições muito estáveis, a produtividade pode ser limitada diretamente pela escassez de vários fatores, como luz, água, calor, etc. O tamanho da população também pode ser limitado diretamente por uma restrição na área de habitat adequado ou por um tamanho corporal maior. Quaisquer tais limitações resultariam em uma menor diversidade de espécies. Este modelo aplica-se apenas a condições de equilíbrio. Em certas situações, como durante os curtos períodos favoráveis no Ártico ou no deserto, a diversidade pode ser temporariamente aumentada; deve-se ter cuidado ao comparar isso com a diversidade mantida durante todo o ano nos trópicos úmidos. Acreditamos que, embora alguns nichos sejam determinados por variações físicas no ambiente, a maioria das dimensões do nicho é resultado da interação entre organismos. Por esta razão, é impossível prever o número de nichos (e, portanto, de espécies) apenas a partir da complexidade ambiental. Também rejeitamos a ideia de que a rigorosidade em si limita a diversidade. Por fim, a hipótese de que os trópicos estão mais próximos do equilíbrio, enquanto a zona temperada está em um estado "sucedâneo" de desenvolvimento da diversidade, não é aceita, por razões teóricas e por falta de evidências.

@article{doi101086282335,
    author = "Connell, Joseph H. and Orias, Eduardo",
    title = "A Regulação Ecológica da Diversidade de Espécies",
    year = "1964",
    journal = "The American Naturalist",
    abstract = {Propõe-se um modelo para explicar o nível de diversidade suportado por qualquer comunidade ecológica. Se começarmos com um aumento hipotético na estabilidade do ambiente físico, as seguintes consequências ocorrem. Com maior estabilidade ambiental, é necessário menos energia para atividades regulatórias, ou seja, aquelas que contrabalançam os desafios oferecidos pelo ambiente. Portanto, mais energia é alocada para a produtividade líquida, ou seja, crescimento e reprodução. Com maior produtividade líquida, são suportadas populações maiores. Populações maiores proporcionam mais oportunidades para a formação de associações interespecíficas; elas também mantêm maior variedade genética. Animais em comunidades mais produtivas são mais sedentários, de modo que a espécie tende a ser dividida em muitas populações semi-isoladas. Como resultado, a especiação é favorecida, com as associações interespecíficas fornecendo novas oportunidades adaptativas. Plantas polinizadas por animais estariam na mesma situação. As novas espécies tendem a ser mais 'especializadas' e a ter, inicialmente, populações menores. Estes eventos são mostrados nos Passos 1 a 5 na figura 1. Nos estágios iniciais da evolução de uma comunidade, mecanismos de realimentação positiva operariam, aumentando continuamente a taxa de especiação. A evolução de grandes heterotróficos (animais) aumentaria a taxa de ciclagem de nutrientes minerais, o que aumentaria a produtividade líquida. À medida que redes alimentares mais complexas se desenvolviam com o aumento no número de espécies, a estabilidade da comunidade aumentaria, aumentando a estabilidade do ambiente físico. A cobertura da superfície da Terra com plantas maiores tenderia a amortecer as flutuações climáticas, também aumentando a estabilidade (Passo 6). Nos estágios posteriores, a tendência à hiperespecialização e a populações menores diminuiria a estabilidade da comunidade e proporcionaria um controle de realimentação negativa sobre todo o processo (Passos 7 e 8). Mesmo sob condições muito estáveis, a produtividade pode ser limitada diretamente pela escassez de vários fatores, como luz, água, calor, etc. O tamanho da população também pode ser limitado diretamente por uma restrição na área de habitat adequado ou por um tamanho corporal maior. Quaisquer tais limitações resultariam em uma menor diversidade de espécies. Este modelo aplica-se apenas a condições de equilíbrio. Em certas situações, como durante os curtos períodos favoráveis no Ártico ou no deserto, a diversidade pode ser temporariamente aumentada; deve-se ter cuidado ao comparar isso com a diversidade mantida durante todo o ano nos trópicos úmidos. Acreditamos que, embora alguns nichos sejam determinados por variações físicas no ambiente, a maioria das dimensões do nicho é resultado da interação entre organismos. Por esta razão, é impossível prever o número de nichos (e, portanto, de espécies) apenas a partir da complexidade ambiental. Também rejeitamos a ideia de que a rigorosidade em si limita a diversidade. Por fim, a hipótese de que os trópicos estão mais próximos do equilíbrio enquanto a zona temperada está em um estado "sucedâneo" de desenvolvimento da diversidade não é aceita, por razões teóricas e por falta de evidências.},
    url = "https://doi.org/10.1086/282335",
    doi = "10.1086/282335",
    openalex = "W2041192555",
    references = "doi101130mem67v1p461"
}

@misc{dunbar1968ecological10,
    author = "Dunbar, M. J",
    title = "Desenvolvimento ecológico em regiões polares",
    year = "1968",
    howpublished = "Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice-Hall, 119 p",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Dunbar, M. J., 1968, Desenvolvimento ecológico em regiões polares: Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice-Hall, 119 p.}"
}

@misc{brower1969ecological3,
    author = "Brower, L. P",
    title = "Química ecológica",
    year = "1969",
    howpublished = "Scientific American, v. 220, p. 22- 29",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Brower, L. P., 1969, Química ecológica: Scientific American, v. 220, p. 22- 29.}"
}

@book{cody1971ecological6,
    author = "Cody, M. L",
    title = "Aspectos ecológicos da reprodução. Capítulo 10, em Farner, D. S., e King, J. R., eds., Avian Biology",
    year = "1971",
    publisher = "Nova York, Academic Press, v. 1, p. 461-512; 586 pp",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Cody, M. L., 1971, Aspectos ecológicos da reprodução. Capítulo 10, em Farner, D. S., e King, J. R., eds., Avian Biology: Nova York, Academic Press, v. 1, p. 461-512; 586 pp.}"
}

@misc{arnold1972species1,
    author = "Arnold, S. J",
    title = "Densidades de espécies de predadores e suas presas",
    year = "1972",
    howpublished = "American Naturalist, v. 106, p. 220-236",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Arnold, S. J., 1972, Densidades de espécies de predadores e suas presas: American Naturalist, v. 106, p. 220-236.}"
}

Para compreender o partitionamento de recursos, essencialmente um fenômeno comunitário, precisamos de uma teoria holística que se baseie em modelos no nível individual e populacional. No entanto, alguns investigadores ainda se contentam principalmente em documentar diferenças entre espécies, um procedimento de interesse limitado. Portanto, pode ser útil concluir com uma lista de perguntas apropriadas para estudos de partitionamento de recursos, perguntas que este artigo relacionou à teoria de forma preliminar. 1) Qual é o mecanismo de competição? Qual é a importância relativa da predação? É provável que as diferenças sejam causadas por pressões em direção ao isolamento reprodutivo? 2) Os nichos (utilizações) estão regularmente espaçados ao longo de uma única dimensão? 3) Quantas dimensões são importantes e há uma tendência para mais dimensões serem adicionadas à medida que o número de espécies aumenta? 4) A separação dimensional é complementar? 5) Quais dimensões são utilizadas, como elas se classificam em importância e por quê? Como as dimensões particulares mudam de classificação à medida que o número de espécies aumenta? 6) Qual é a relação da separação dimensional com a diferença em indicadores fenotípicos? Até que ponto a relação funcional do fenótipo com as características dos recursos limita o partitionamento? 7) Qual é a distância entre a posição média dos nichos, qual é o desvio padrão do nicho e qual é a razão entre os dois? Qual é a forma do nicho?

@article{doi101126science185414527,
    author = "Schoener, Thomas W.",
    title = "Resource Partitioning in Ecological Communities",
    year = "1974",
    journal = "Science",
    abstract = "Para compreender o partitionamento de recursos, essencialmente um fenômeno comunitário, precisamos de uma teoria holística que se baseie em modelos no nível individual e populacional. No entanto, alguns investigadores ainda se contentam principalmente em documentar diferenças entre espécies, um procedimento de interesse limitado. Portanto, pode ser útil concluir com uma lista de perguntas apropriadas para estudos de partitionamento de recursos, perguntas que este artigo relacionou à teoria de forma preliminar. 1) Qual é o mecanismo de competição? Qual é a importância relativa da predação? É provável que as diferenças sejam causadas por pressões em direção ao isolamento reprodutivo? 2) Os nichos (utilizações) estão regularmente espaçados ao longo de uma única dimensão? 3) Quantas dimensões são importantes e há uma tendência para mais dimensões serem adicionadas à medida que o número de espécies aumenta? 4) A separação dimensional é complementar? 5) Quais dimensões são utilizadas, como elas se classificam em importância e por quê? Como as dimensões particulares mudam de classificação à medida que o número de espécies aumenta? 6) Qual é a relação da separação dimensional com a diferença em indicadores fenotípicos? Até que ponto a relação funcional do fenótipo com as características dos recursos limita o partitionamento? 7) Qual é a distância entre a posição média dos nichos, qual é o desvio padrão do nicho e qual é a razão entre os dois? Qual é a forma do nicho?",
    url = "https://doi.org/10.1126/science.185.4145.27",
    doi = "10.1126/science.185.4145.27",
    openalex = "W2034690972",
    references = "doi101016s0065250408603190, doi101073pnas6951109, doi101086282070, doi101086282146, doi101086282400, doi101086282454, doi101086282505, doi101086282531, doi101111j109583121972tb00690x, doi101111j1469185x1965tb00815x, doi101126science1473655250, doi101126science16338741419, doi101126science1794075759, doi101146annureves02110171002101, doi1023071931600, doi1023071933181, doi1023071933500, doi1023071935534, doi1023071936893, doi1023071942327, doi1023072411924, doi104039ent913857, doi107312pric91844"
}

Prever a distribuição de espécies ameaçadas a partir de dados de habitat é frequentemente percebida como uma técnica útil. Modelos que preveem a presença ou ausência de uma espécie são normalmente julgados pelo número de erros de predição. Estes podem ser de dois tipos: falsos positivos e falsos negativos. Muitos dos erros de predição podem ser atribuídos a processos ecológicos, como habitat insaturado e interações entre espécies. Consequentemente, se os erros de predição não forem colocados em um contexto ecológico, os resultados do modelo podem ser enganosos. A medida mais simples e amplamente utilizada de precisão de predição é o número de casos corretamente classificados. Existem outras medidas de sucesso de predição que podem ser mais apropriadas. Estratégias para avaliar as causas e custos desses erros são discutidas. Uma variedade de técnicas para medir erro em modelos de presença/ausência, incluindo algumas raramente utilizadas por ecologistas (por exemplo, gráficos ROC e matrizes de custo), são descritas. Uma nova abordagem para estimar erro de predição, baseada nas características espaciais dos erros, é proposta. Treze recomendações são feitas para permitir a seleção objetiva de uma técnica de avaliação de erro para modelos ecológicos de presença/ausência.

@article{doi101017s0376892997000088,
    author = "Fielding, Alan H. e Bell, John F.",
    title = "Uma revisão de métodos para a avaliação de erros de predição em modelos de presença/ausência na conservação",
    year = "1997",
    journal = "Environmental Conservation",
    abstract = "Prever a distribuição de espécies ameaçadas a partir de dados de habitat é frequentemente percebida como uma técnica útil. Modelos que preveem a presença ou ausência de uma espécie são normalmente julgados pelo número de erros de predição. Estes podem ser de dois tipos: falsos positivos e falsos negativos. Muitos dos erros de predição podem ser atribuídos a processos ecológicos, como habitat insaturado e interações entre espécies. Consequentemente, se os erros de predição não forem colocados em um contexto ecológico, os resultados do modelo podem ser enganosos. A medida mais simples e amplamente utilizada de precisão de predição é o número de casos corretamente classificados. Existem outras medidas de sucesso de predição que podem ser mais apropriadas. Estratégias para avaliar as causas e custos desses erros são discutidas. Uma variedade de técnicas para medir erro em modelos de presença/ausência, incluindo algumas raramente utilizadas por ecologistas (por exemplo, gráficos ROC e matrizes de custo), são descritas. Uma nova abordagem para estimar erro de predição, baseada nas características espaciais dos erros, é proposta. Treze recomendações são feitas para permitir a seleção objetiva de uma técnica de avaliação de erro para modelos ecológicos de presença/ausência.",
    url = "https://doi.org/10.1017/s0376892997000088",
    doi = "10.1017/s0376892997000088",
    openalex = "W2115268776",
    references = "openalexw2077454220"
}

Toda forma de comportamento é moldada por tentativa e erro. Tal adaptação passo a passo pode ocorrer através da aprendizagem individual ou através da seleção natural, a base da evolução. Desde o trabalho de Maynard Smith e outros, percebeu-se como a teoria dos jogos pode modelar esse processo. A teoria dos jogos evolutiva substitui as soluções estáticas da teoria dos jogos clássica por uma abordagem dinâmica centrada não no conceito de jogadores racionais, mas na dinâmica populacional de programas comportamentais. Neste livro, os autores investigam a dinâmica não linear da autorregulação do comportamento social e econômico, e das interações entre espécies em comunidades ecológicas intimamente relacionadas. As equações replicadoras descrevem como estratégias bem-sucedidas se espalham e, assim, criam novas condições que podem alterar a base de seu sucesso, ou seja, para nos permitir compreender as fundações estratégicas e genéticas da crônica interminável de invasões e extinções que pontuam a evolução. Em suma, a teoria dos jogos evolutiva descreve quando escalar um conflito, como elicitar cooperação, por que esperar um equilíbrio dos sexos e como compreender a seleção natural em termos matemáticos.

@book{doi101017cbo9781139173179,
    author = "Hofbauer, Josef and Sigmund, Karl",
    title = "Evolutionary Games and Population Dynamics",
    year = "1998",
    booktitle = "Cambridge University Press eBooks",
    abstract = "Toda forma de comportamento é moldada por tentativa e erro. Tal adaptação passo a passo pode ocorrer através da aprendizagem individual ou através da seleção natural, a base da evolução. Desde o trabalho de Maynard Smith e outros, percebeu-se como a teoria dos jogos pode modelar esse processo. A teoria dos jogos evolutiva substitui as soluções estáticas da teoria dos jogos clássica por uma abordagem dinâmica centrada não no conceito de jogadores racionais, mas na dinâmica populacional de programas comportamentais. Neste livro, os autores investigam a dinâmica não linear da autorregulação do comportamento social e econômico, e das interações entre espécies em comunidades ecológicas intimamente relacionadas. As equações replicadoras descrevem como estratégias bem-sucedidas se espalham e, assim, criam novas condições que podem alterar a base de seu sucesso, ou seja, para nos permitir compreender as fundações estratégicas e genéticas da crônica interminável de invasões e extinções que pontuam a evolução. Em suma, a teoria dos jogos evolutiva descreve quando escalar um conflito, como elicitar cooperação, por que esperar um equilíbrio dos sexos e como compreender a seleção natural em termos matemáticos.",
    url = "https://doi.org/10.1017/cbo9781139173179",
    doi = "10.1017/cbo9781139173179",
    openalex = "W2085728653",
    references = "doi101007978146847862422, doi1010160040580977900429, doi101038119012b0, doi101086282272, doi1023071578, doi1023072965538, doi1023074549, doi1023075530, doi105962bhltitle4489"
}

Este endereço trata apenas de um tipo de inimigo natural, os parasitoides de insetos, e ilustra algumas maneiras pelas quais nossa compreensão de sua interação dinâmica com os hospedeiros avançou nos últimos 25 anos ou mais. Os parasitoides compreendem cerca de 10% ou mais de todas as espécies metazoanas e pertencem principalmente a duas famílias, os Diptera (moscas de duas asas) e os Hymenoptera (abelhas, vespas, formigas e sirfídeos). Introduções excelentes à biologia dos parasitoides podem ser encontradas em Clausen (1940), Askew (1971) e Godfray (1994). As fêmeas adultas de parasitoides põem um ou mais ovos sobre, dentro ou perto do corpo de seu hospedeiro, geralmente uma fase imatura de outro inseto, que é então consumido ao longo de dias ou semanas pela larva ou larvas do parasitoide alimentadora. Como na maioria dos parasitas verdadeiros, todo o alimento necessário para completar o desenvolvimento vem de um único hospedeiro, mas, como os predadores verdadeiros, isso quase sempre leva à morte do hospedeiro, embora com um atraso até que a larva do parasitoide esteja totalmente desenvolvida. Os parasitoides têm sido há muito tempo temas populares para estudos ecológicos por várias razões. Primeiro, eles são importantes para o controle biológico de pragas e isso tem estimulado muito trabalho empírico e teórico sobre os atributos que tornam os parasitoides agentes eficazes de controle de pragas. Segundo, os parasitoides são temas ideais para o desenvolvimento de modelos populacionais relativamente simples. Isso ocorre principalmente porque são apenas as fêmeas adultas que buscam hospedeiros e porque o ato de encontrar um hospedeiro é normalmente seguido pela oviposição. O sucesso na localização e ataque de hospedeiros, portanto, define de perto a reprodução do parasitoide, o que significa que (i) os modelos hospedeiro–parasitoide podem ter uma estrutura muito mais simples do que os modelos predador–presa correspondentes, em que todas as fases do predador podem atacar a presa com diferentes eficácias, e (ii) a reprodução é menos definida pelo consumo da presa. Finalmente, muitas espécies de parasitoides e seus hospedeiros podem ser facilmente cultivadas em microcosmos de laboratório, o que aumentou significativamente a quantidade de informações empíricas sobre interações hospedeiro–parasitoide sob condições controladas. Essa abordagem experimental à dinâmica populacional tem sido devidamente elogiada por Kareiva et al. (1989). Muito do trabalho sobre a dinâmica das interações hospedeiro–parasitoide tem adotado uma abordagem mecanicista. Os componentes da interação são investigados usando experimentos simples, e seus efeitos dinâmicos são examinados de forma passo a passo dentro de modelos populacionais. O objetivo geral é ter uma compreensão detalhada de como os processos importantes que operam nos ciclos de vida do hospedeiro e do parasitoide afetam a dinâmica das populações. Esses componentes podem ser os parâmetros demográficos fundamentais, características das histórias de vida, efeitos de outras espécies interagentes ou outras características do habitat, como a fragmentação dos recursos e a variabilidade da qualidade dos recursos. Em cada caso, são necessárias informações empíricas para descrever os componentes e definir sua relação com variáveis-chave, como a densidade populacional. A partir disso, obtém-se uma descrição de cada componente em um quadro de modelagem apropriado. Finalmente, a análise do modelo parametrizado indica os efeitos dinâmicos desse componente. Tal abordagem mecanicista à dinâmica populacional exige dados e requer uma interação particularmente próxima entre dados e desenvolvimento de modelos. Este endereço ilustra como a dinâmica das interações hospedeiro–parasitoide pode ser influenciada por três processos ecológicos principais: pela fragmentação espacial, por interações com outras espécies e pela estrutura de metapopulação. Um tema subjacente comum é que o parasitismo não ocorre aleatoriamente e que processos espaciais e outros levam a distribuições agregadas de parasitismo entre a população hospedeira. A realização de como importantes são os processos espaciais para a dinâmica populacional em geral levou a uma revolução no assunto (Wiens 1989), e como resultado, muitos dos modelos hospedeiro–parasitoide simples anteriores são agora vistos como casos limites bastante especiais. Como é usual, desenvolver os modelos matemáticos às vezes provou-se menos desafiador do que projetar e executar estudos apropriados para coletar os dados. Mas é encorajador que agora haja vários exemplos em que estudos de campo empíricos e modelos foram trazidos bastante perto um do outro (por exemplo, Hassell 1980; Jones et al. 1993; Reeve et al. 1994; Murdoch et al. 1996). Mas problemas de escala espacial ainda permeiam a ecologia (Levin 1992, 1994). As interações discutidas neste artigo envolvem ou uma única espécie de hospedeiro e parasitoide interagindo juntas ou teias simples, e são discutidas em duas escalas espaciais muito diferentes. De um lado, há populações locais caracterizadas por uma mistura mais ou menos completa de indivíduos em algum ponto(s) durante o período geracional. De outro lado, há metapopulações formadas por coleções de populações locais ligadas por algum grau de dispersão a cada geração entre as populações locais individuais. Mas primeiro, um quadro básico é esboçado sobre o qual muitas das desenvolvimentos na modelagem de interações hospedeiro–parasitoide foram construídos. Uma tradição de modelagem, iniciada principalmente por entomologistas com hospedeiros de insetos e seus parasitoides em mente (Thompson 1924; Nicholson 1933; Varley 1947), assume que as populações têm gerações discretas e sincronizadas. Isso contrasta com os modelos de Lotka–Volterra (Lotka 1925; Volterra 1926), que partem da premissa de que as gerações das populações interagentes se sobrepõem completamente e que os processos de nascimento e morte são contínuos. Gerações discretas inevitavelmente introduzem um atraso de uma geração entre o ato de parasitismo e a mudança resultante nas populações hospedeiras, e é a presença desses atrasos temporais que representa a diferença fundamental entre os dois tipos de modelo. Embora os quadros discretos e contínuos reflitam fundamentalmente tipos diferentes de ciclo de vida, ambas as classes de modelo têm sido usadas para demonstrar como umwide range of comparable features of host–parasitoid interactions influence population dynamics O quadro usual para modelos de hospedeiro–parasitoide de gerações discretas é dado por N t + 1 = λNtf(Nt, Pt) P t + 1 = cNt[1 - f(Nt, Pt)]eqn 1 onde P e N são os tamanhos populacionais das fêmeas adultas parasitoides em busca e da fase hospedeira suscetível, respectivamente, em gerações sucessivas t e t + 1. Na equação do hospedeiro, o parâmetro λ é a taxa finita líquida de aumento dos hospedeiros na ausência dos parasitoides, que pode ser dependente da densidade ou assumida como constante. Depende da fecundidade dos hospedeiros, da razão sexual, de qualquer imigração e emigração, e de todas as mortalidades dos hospedeiros além do parasitismo em si. A função f(Nt,Pt) define a fração dos hospedeiros Nt que escapam ao parasitismo; portanto, um menos este termo (dentro dos colchetes na equação do parasitoide) fornece a fração de hospedeiros parasitados. Todas as suposições sobre a eficiência dos parasitoides em encontrar e parasitar hospedeiros estão, assim, contidas neste termo. Finalmente, c é o número médio de fêmeas adultas parasitoides emergindo de cada hospedeiro parasitado (frequentemente assumido como um, o que corresponde a parasitoides com larvas solitárias). Depende da razão sexual da prole do parasitoide, de qualquer mortalidade sofrida dentro dos hospedeiros e de qualquer mortalidade das fêmeas adultas parasitoides subsequentes antes de buscar hospedeiros na geração seguinte. Claramente, estas equações simples subsumem uma enorme quantidade de biologia de hospedeiro e parasitoide, e a aparente simplicidade do modelo é enganosa: para ser parametrizado para um sistema particular de hospedeiro–parasitoide requer informações detalhadas de tabelas de vida sobre ambas as populações (e.g. Hassell 1980; Jones et al. 1993). O exemplo mais conhecido do modelo 1 é o de Nicholson (1933) e Nicholson & Bailey (1935), que exploraram em profundidade um modelo no qual as seguintes suposições sobre o parasitismo foram feitas. Primeiro, os parasitoides nunca são limitados por ovos e encontram hospedeiros em proporção direta à abundância de hospedeiros. O número total de encontros com hospedeiros é, portanto, dado por Nenc=aNtPt, onde a é a eficiência de busca per capita que Nicholson chamou de 'área de descoberta'. Segundo, estes Nenc encontros são distribuídos aleatoriamente entre a população de hospedeiros igualmente suscetíveis. Assim, não há evitação do superparasitismo ou, se os parasitoides podem evitar o superparasitismo, fazem-no instantaneamente sem afetar o desempenho subsequente de qualquer forma. Estas duas suposições estão no cerne da chamada 'curva de competição' de Nicholson, na qual a proporção de hospedeiros que escapam ao parasitismo é dada pelo termo zero da distribuição de Poisson, exp(– aPt), onde aPt são os encontros médios por hospedeiro, Nenc/Nt = aPt. Assim, um menos este termo zero é a probabilidade de um hospedeiro ser atacado. Substituindo no modelo 1 temos: N t + 1 = λNt exp(- aPt) P t + 1 = Na = cNt[1 - exp (- aPt)]eqn 2 onde Na é o número de hospedeiros que são parasitados independentemente do número de vezes que foram encontrados. As propriedades dinâmicas do modelo Nicholson–Bailey são bem conhecidas. Um equilíbrio hospedeiro–parasitoide sempre existe dependendo dos valores de a, c e λ, e este é sempre localmente instável, com a menor perturbação levando a oscilações de amplitude rapidamente crescente (Fig. 1a). Esta instabilidade, comparada ao modelo Lotka–Volterra neutramente estável, surge dos atrasos de tempo de uma geração entre causa e efeito que são inerentes a estes modelos de equações de diferença (May 1973) e que aumentam o grau em que o parasitismo atua como um processo de dependência da densidade retardada, ou de feedback de segunda ordem (Varley 1947; Berryman & Turchin 1997). Simulações numéricas mostrando oscilações de hospedeiro (○) e parasitoide (●) populacionais de: (a) o modelo Nicholson–Bailey com eficiência de busca do parasitoide, a = 0·068 e a taxa de aumento do hospedeiro, λ = 2; (b) o modelo binomial negativo. Os parâmetros são os mesmos que em (a), exceto que o parasitismo não é mais aleatório (k = 0·6 em vez de k→∞). Embora oscilações instáveis tenham sido observadas em alguns simples experimentos laboratoriais de hospedeiro–parasitoide e predador–presa (e.g. Burnett 1958; Huffaker 1958; Hassell & May 1988), tal instabilidade é difícil de conciliar com os resultados de outros sistemas laboratoriais nos quais as interações são muito mais estáveis (e.g. Utida 1957; Huffaker 1958; Huffaker et al. 1963; Fujii 1983; Bonsall & Hassell 1997, 1998; Shimada 1999) (e veja a Fig. 2 abaixo) e, mais geralmente, com a persistência de longo prazo de sistemas naturais. Nicholson (1947), antecipando a atual moda por metapopulações, sugeriu um meio pelo qual populações locais oscilatoriamente instáveis podem persistir. Assumindo que a interação ocorre em áreas distintas e separadas, o 'ciclo de aumento no número, seguido por … extermínio, prossegue independentemente em diferentes partes do país ocupado; assim, em todos os momentos alguns grupos estão aumentando e alguns diminuindo em números…. Consequentemente, quando se considera um grande trecho de país, a abundância [de ambos hospedeiro e parasitoide].. permanece mais ou menos constante; enquanto em qualquer pequena área do mesmo país a flutuação no número ….pode ser violenta.' Tal persistência de metapopulação é considerada com mais detalhe abaixo. Dinâmica populacional do besouro bruchido, Callosobruchus chinensis (●) alimentando-se de feijões de olho preto e seu parasitoide pteromalídeo, Anisopteromalus calandrae (○) em um sistema laboratorial (Hassell & May 1988). (a) Um sistema não fragmentado com 50 feijões uniformemente distribuídos no chão da arena. Os parasitoides são introduzidos na semana 19 e tornam-se extintos na semana 32, permitindo que os hospedeiros aumentem até serem limitados pelos recursos. (b) Um sistema fragmentado com 50 feijões cada em um recipiente individual com acesso restrito tanto aos hospedeiros quanto aos parasitoides. (De Hassell 2000.) Existem, no entanto, várias outras maneiras importantes pelas quais o modelo Nicholson–Bailey pode ser modificado que tanto adicionam realismo quanto permitem que as populações persistam (Hassell 2000). Muitos desses envolvem elaborar a função de parasitismo f(·). Por exemplo, May (1978) partiu da premissa de que a suposição de que os hospedeiros são parasitados aleatoriamente é uma proposição improvável no mundo real, onde os indivíduos hospedeiros estão inevitavelmente sujeitos a variações em sua localização espacial, fenótipo e estágio de desenvolvimento. É muito mais provável, portanto, que o risco de ser parasitado varie dentro da população hospedeira, levando a uma distribuição geral de ataques de parasitoides que é mais agregada do que aleatória. Seu modelo, em vez de ser baseado na distribuição de Poisson, faz a suposição específica de que a sobrevivência ao parasitismo é descrita pelo termo zero da distribuição binomial negativa, de modo que f na eqn 1 é dada por: onde k é o índice que define o grau de agregação da distribuição de parasitismo entre a população hospedeira (mais agregada quando k→ 0, tornando-se aleatória (ou seja, Poisson) quando k→∞). As propriedades deste modelo são importante diferentes das do modelo Nicholson − Bailey. Os equilíbrios são localmente estáveis desde que a distribuição de parasitismo seja suficientemente agregada, ou, mais especificamente, se e somente se k < 1 (Fig. 1b). O efeito estabilizador de k pequeno decorre da maneira como o parasitismo é distribuído heterogeneamente entre a população hospedeira. Isso é explorado ainda mais na próxima seção. Nenhum estudo teve maior influência na divulgação de como a heterogeneidade pode afetar a dinâmica populacional do que os experimentos clássicos de C.B. Huffaker com ácaros predadores e presas alimentando-se de laranjas (Huffaker 1958; Huffaker et al. 1963). Embora esses experimentos nos digam pouco sobre os mecanismos detalhados pelos quais a mancha espacial promove a persistência, eles foram a inspiração para o desenvolvimento de muitos modelos para sistemas predador–presa estruturados espacialmente (e.g. Hilborn 1975; Caswell 1978; Hastings 1978; Crowley 1979; Nisbet & Gurney 1982). Um exemplo de um experimento hospedeiro–parasitoide é mostrado na Fig. 2; a interação é instável em um ambiente mais ou menos homogêneo, mas persiste em uma interação relativamente estável quando as feijões, que são o recurso hospedeiro, são confinados dentro de pequenas manchas. Como com os ácaros de Huffaker, o aumento da partição do ambiente em manchas discretas reduziu as chances de extinção e permitiu que as populações persistissem em níveis bem abaixo da capacidade de suporte do hospedeiro ou da presa. O termo 'heterogeneidade' será usado aqui de uma maneira específica. Seguindo Chesson & Murdoch (1986), é definido em termos da variação no risco de parasitismo entre diferentes indivíduos na população hospedeira. Por exemplo, o modelo Nicholson–Bailey é recuperado se o risco relativo de parasitismo for uniformemente distribuído por mancha, enquanto o modelo binomial negativo de May (1978) é obtido quando o risco é distribuído gamma. Nesta terminologia, portanto, um habitat é apenas 'heterogêneo' na medida em que leva à 'agregação de risco' de parasitismo entre indivíduos hospedeiros. A importância desta medida reside na maneira como ela pode ser usada para quantificar o efeito estabilizador de uma distribuição agregada de parasitismo entre indivíduos hospedeiros em uma população. Uma das maneiras mais óbvias pelas quais a heterogeneidade do risco de parasitismo pode surgir é em um ambiente manchado onde o nível de parasitismo varia entre manchas. Mas também pode surgir de maneiras bastante diferentes. Por exemplo, os ciclos de vida do hospedeiro e do parasitoide podem não estar devidamente sincronizados, de modo que alguns hospedeiros estão menos em risco de parasitismo, ou escapam completamente, devido ao descompasso fenológico de ciclos de vida que não coincidem. Ou, pode haver variação fenotípica entre indivíduos hospedeiros, de modo que alguns hospedeiros são capazes de reduzir seu risco de parasitismo em virtude de sua fisiologia ou comportamento. A heterogeneidade de risco é, portanto, uma característica pervasiva de interações naturais. Uma exposição muito clara de como essa heterogeneidade ajuda a estabilizar interações hospedeiro–parasitoide da forma do modelo é dada por Taylor (1993). Vamos considerar um ambiente composto por manchas discretas de plantas alimentícias sobre as quais uma espécie de herbívoro inseto com gerações discretas se alimenta. O herbívoro é atacado por uma espécie de parasitoide especialista cujos adultos coincidem temporalmente com o estágio hospedeiro suscetível. Ao emergir, os hospedeiros adultos e os parasitoides fêmeas dispersam de suas manchas natais e se movem entre as manchas ovipositando. Temos, portanto, populações totais de Nt hospedeiros e Pt parasitoides adultos fêmeas distribuídos entre as n manchas, de modo que dentro de qualquer uma das manchas há Pi parasitoides buscando Ni hospedeiros. Suponha primeiro que os parasitoides se dividem igualmente entre as manchas, e que dentro de qualquer mancha eles têm uma resposta funcional linear, uma eficiência de busca constante e encontram hospedeiros aleatoriamente. A porcentagem de parasitismo é agora a mesma em cada mancha em qualquer geração, e o modelo Nicholson–Bailey para a população inteira é recuperado exatamente. Todos os indivíduos hospedeiros sofrem, portanto, o mesmo risco de parasitismo. Tal risco uniforme de parasitismo entre manchas é contrabalançado por uma riqueza de evidências empíricas. Os dois exemplos de laboratório na Fig. 3 são casos claros onde os parasitoides que buscam tendem a se congregarem nas manchas de alta densidade de hospedeiros. Em um caso, o padrão resultante de parasitismo é positivamente dependente da densidade, enquanto no outro, é exatamente o oposto – o parasitismo é inversamente dependente da densidade. Essa diferença decorre das respostas funcionais diferentes das duas espécies da seguinte maneira. Trybliographa rapae tem um tempo de manuseio curto, dando uma taxa máxima de ataque relativamente alta por parasitoide (ou seja, altas assíntotas superiores de suas respostas funcionais). O padrão de parasitismo reflete, portanto, a distribuição de parasitoides, e, consequentemente, os padrões dependentes da densidade na Fig. 3b. Em contraste, o parasitoide de ovos, Trichogramma evanescens, tem um tempo de manuseio muito mais longo e, portanto, uma taxa máxima de ataque menor por fêmea. Individual parasitoides são, portanto, restritos em sua capacidade de explorar manchas de alta densidade de hospedeiros e isso leva à dependência inversa da densidade na Fig. 3d. Exemplos ilustrando este mecanismo são mostrados na Fig. 4. Padrões médios de alocação de tempo (a, c) e parasitismo (b, d) por mancha em relação à densidade de hospedeiros por mancha de dois sistemas laboratoriais. (a, b) Dez fêmeas do parasitoide cinípido, Trybliographa rapae, parasitando larvas de repolho em diferentes densidades dentro de Hassell 1988). d) fêmeas do parasitoide, Trichogramma, parasitando ovos de em diferentes densidades. Em contraste com (a, b), o parasitismo é inversamente dependente da densidade, enquanto a para os parasitoides para sobre os com hospedeiro (Hassell 1982). Exemplos numéricos mostrando como a de parasitoides e diferentes tipos de funcional podem levar a padrões espaciais de parasitismo tanto dependentes quanto inversamente dependentes da densidade. (a) Uma distribuição agregada de parasitoides em busca. (b) tipos de funcional definindo a taxa de ataque por parasitoide dentro de uma de uma funcional linear com a = e = de uma com a = e = O parasitismo geral resultante por mancha com e correspondentes a aqueles em que o mais do que para o dos parasitoides para causar dependência inversa da densidade (De Hassell 2000.) Embora dados informações sobre a distribuição de parasitoides em busca e os padrões resultantes de parasitismo sejam para coletar do campo veja 1983; & é relativamente para quantificar padrões de parasitismo sem sobre a distribuição de hospedeiros em busca pode ser de uma variedade de manchas, levadas ao laboratório e a de parasitismo então geralmente pela próxima geração ou pelos diferentes exemplos na de & Murdoch e Hassell & padrões diretos dependentes da densidade de parasitismo, padrões inversos e parasitismo com densidade de hospedeiros por exemplos são mostrados na Fig. a de et al. e Hassell et al. os padrões diretos e inversamente dependentes da densidade surgem de e os padrões surgem de Exemplos de estudos de campo mostrando diferentes padrões espaciais de parasitismo. (a) parasitismo das larvas de repolho pelo parasitoide cinípido, Trybliographa rapae & Hassell 1988). (b) parasitismo dependente da densidade de ovos pelo parasitoide, & parasitismo da cochonilha pelo parasitoide, et al. parasitismo do pelo parasitoide, para uma de o (De & Hassell Muito do nesses diferentes padrões tem sobre sua importância para o trabalho teórico populacional com interações de gerações discretas para como padrões dependentes da densidade (e.g. Hassell & May Murdoch & 1975; et al. têm que tanto os padrões inversos quanto o podem ser igualmente importantes para (Hassell Chesson & Murdoch Hassell & May & Murdoch et al. Hassell et al. modelos sobre isso O simples framework de modelo pode ser para interações em um ambiente manchado desde que f(Nt,Pt) a em todas as manchas, da fração de hospedeiros escapando do parasitismo. A função f(Nt,Pt) portanto depende tanto da sobrevivência do parasitismo dentro das manchas quanto das distribuições espaciais de hospedeiros e parasitoides entre as n manchas. Vamos considerar o simples de um habitat com n manchas como dentro de cada uma das quais o parasitismo é aleatório e por uma funcional A distribuição de hospedeiros e parasitoides de mancha para mancha é definida por e a de hospedeiros totais e parasitoides em busca totais, respectivamente, na mancha, de modo que f é dado por: onde a é a eficiência de busca por mancha e é o tempo de manuseio (Hassell & May especificamente, será que os parasitoides em manchas de alta densidade de hospedeiros seguindo o simples onde é um índice de parasitoide e é uma constante tal que os valores para (Hassell & May O pode descrever uma ampla gama de distribuição de parasitoides eles serão distribuídos uniformemente entre as manchas se = 0, e tendem a em manchas de alta densidade de hospedeiros como no eles se congregarão todos na única mancha de densidade de hospedeiro a medida que completa se < a distribuição do parasitoide é com sua abundância local agora inversamente com densidade de hospedeiros por A maneira como esses diferentes padrões podem para uma funcional linear dentro é mostrado pelo seguinte exemplo em que os hospedeiros são agregados a uma binomial negativa é a probabilidade de hospedeiros em uma mancha da distribuição binomial negativa e são o número de parasitoides em uma mancha com hospedeiros pela eqn deste modelo que suficientemente distribuições diretas ou inversamente dependentes da densidade de parasitoides podem estabilizar as interações (Fig. enquanto parasitoide leva à instabilidade local a taxa de aumento do hospedeiro é alguma uma gama de dinâmicas pode ocorrer et al. de parasitoide também pode ter um efeito sobre os níveis de equilíbrio (Fig. Parasitoides têm o efeito em equilíbrios de hospedeiro quando sua distribuição mais próxima à dos hospedeiros (i.e. = ou neste modelo leva ao hospedeiro porque os parasitoides, estão confinados às suas manchas, independentemente do grau de hospedeiro Os efeitos de parasitoide sobre e equilíbrio (a) entre o grau de de parasitoides, na eqn e a quantidade de hospedeiro k uma distribuição binomial negativa de hospedeiros por de modelo com sobrevivência do parasitismo, dada pela eqn número total de manchas n = eficiência de busca a = 1 e taxa de aumento do hospedeiro λ = (b) Exemplos do nível de equilíbrio do hospedeiro com o grau de parasitoide para três números diferentes de manchas de modelo com dada por e a = λ = 2 e n = n = e n = Hassell em que são Tem havido muito mais sobre os efeitos de do que porque de ter sido assumido ter em populacional e porque têm que fazer entre e dinâmicas populacionais et al. et al. Godfray 1994). No entanto, agora, que a heterogeneidade pode ser tão importante um processo em populacional Vamos considerar um exemplo específico onde toda a heterogeneidade no parasitismo é da distribuição espacial de hospedeiros como na Fig. e que isso é pela distribuição de parasitoides em busca sendo agregados independentemente de mancha para mancha seguindo uma gama Também que dentro de qualquer uma mancha os parasitoides exploram hospedeiros aleatoriamente e têm uma eficiência de busca per capita constante (i.e. uma funcional A fração de hospedeiros escapando do parasitismo é agora dada by: onde está a função de densidade de probabilidade gama para parasitoides por patch com média e é uma constante da densidade e a é a eficiência de busca per capita usual dos parasitoides. Em cada patch, portanto, a sobrevivência do hospedeiro por busca aleatória de parasitoides é dada pelo termo zero de uma distribuição de Poisson com média et al. Chesson & Murdoch muito semelhante foram os parasitoides uniformemente distribuídos entre os patches, mas sua eficiência de busca, a, para uma distribuição gama et al. As propriedades do modelo são as populações serão pela heterogeneidade desde que haja na distribuição de parasitoides ou, mais especificamente, se < 1. eqn também para (1978) modelo binomial negativo. O índice de é agora para o grau de dos parasitoides de busca & Murdoch et al. Hassell et al. O k < 1 do modelo binomial negativo, portanto corresponde neste modelo espacial a < 1. propriedades estabilizadoras também foram de modelos com parasitismo por Reeve et al. além disso, padrões de parasitismo são importantes como um estabilizante. O parasitoide descreveu um em que indivíduos são distribuídos entre os patches no início de cada geração, onde eles então confinados independentemente de como os hospedeiros se tornam e ou não há mais patches. Os parasitoides neste são muito mais em ser capazes de os melhores patches. O grande corpo de sobre patch vem do clássico papel por em que um patch quando a taxa de é reduzida à taxa máxima no ambiente como um todo (por exemplo. & & 1997). para parasitoides, isso significa uma distribuição de busca de parasitoide que a taxa de parasitismo para os parasitoides de busca individuais, dependendo da distribuição espacial dos hospedeiros e qualquer e vida & & (1978) e & Hassell modelos para tais parasitoides de busca. O modelo parasitoides individuais entre patches, seu tempo de busca em relação ao da distribuição do hospedeiro e o da eficiência de busca do parasitoide e tempo de manuseio também o início

@article{doi101046j13652656200000445x,
    author = "Hassell, M. P.",
    title = "Host–parasitoid population dynamics*",
    year = "2000",
    journal = "Journal of Animal Ecology",
    abstract = "This address deals with just one kind of natural enemy, insect parasitoids, and illustrates some ways in which our understanding of their dynamical interaction with hosts has advanced over the past 25 years or so. Parasitoids comprise some 10\% or more of all metazoan species, and largely belong to two families, the Diptera (two-winged flies) and the Hymenoptera (sawflies, bees, wasps and ants). Excellent introductions to the biology of parasitoids can be found in Clausen (1940), Askew (1971) and Godfray (1994). Adult female parasitoids lay one or more of their eggs on, in or close to the body of their host, usually an immature stage of another insect, which is then consumed over a period of days or weeks by the feeding parasitoid larva or larvae. As in most true parasites, all the food necessary to complete development comes from a single host, but like true predators this almost always leads to the death of the host, albeit with a delay until the parasitoid larva is fully developed. Parasitoids have long been popular subjects for ecological study for several reasons. First, they are important for biological pest control and this has stimulated much empirical and theoretical work on the attributes that make parasitoids effective pest control agents. Secondly, parasitoids are ideal subjects for developing relatively simple population models. This is mainly because it is only the adult females that search for hosts, and because the act of finding a host is normally followed by oviposition. The success in finding and attacking hosts therefore closely defines parasitoid reproduction, which means that (i) host–parasitoid models can have a much simpler structure than corresponding predator–prey models in which all predator stages may attack prey with different effectiveness, and (ii) reproduction is less closely defined by prey consumption. Finally, many species of parasitoids and their hosts can readily be cultured in laboratory microcosms, and this has greatly increased the amount of empirical information on host–parasitoid interactions under controlled conditions. This experimental approach to population dynamics has rightly been extolled by Kareiva et al. (1989). Much of the work on the dynamics of host–parasitoid interactions has taken a mechanistic approach. Components of the interaction are investigated using simple experiments, and their dynamical effects examined in a step-wise way within population models. The overall objective is to have a detailed understanding of how the important processes operating in the host and parasitoid life cycles affect the dynamics of the populations. These components may be the fundamental demographic parameters, features of the life histories, effects of other interacting species or other features of the habitat such as patchiness of resources and variability of resource quality. In each case, empirical information is needed to describe the components and define their relationship with key variables such as population density. From this, a description is obtained of each component in an appropriate model framework. Finally, analysis of the parameterised model indicates the dynamical effects of that component. Such a mechanistic approach to population dynamics is demanding of data and requires a particularly close interaction between data and model development. This address illustrates how the dynamics of host–parasitoid interactions may be influenced by three major ecological processes: by spatial patchiness, by interactions with other species, and by metapopulation structure. A common underlying theme is that parasitism does not occur at random and that spatial and other processes lead to aggregated distributions of parasitism amongst the host population. The realisation of how important spatial processes are to population dynamics in general has led to a revolution in the subject (Wiens 1989), and as a result many of the earlier, simple host–parasitoid models are now viewed as rather special limiting cases. As is usually the case, developing the mathematical models has sometimes proved less of a challenge than designing and executing appropriate studies to collect the data. But it is encouraging that there are now several examples where empirical field studies and models have been drawn fairly close together (e.g. Hassell 1980; Jones et al. 1993; Reeve et al. 1994; Murdoch et al. 1996). But problems of spatial scale still pervade ecology (Levin 1992, 1994). The interactions discussed in this paper involve either a single host and parasitoid species interacting together or simple webs, and are discussed at two very different spatial scales. On the one hand, there are local populations characterised by more-or-less complete mixing of individuals at some point(s) during the generation period. On the other hand, there are metapopulations formed by collections of local populations linked by some degree of dispersal each generation between the individual local populations. But first a basic framework is outlined upon which many of the developments in modelling host–parasitoid interactions have been built. A modelling tradition, initiated mainly by entomologists with insect hosts and their parasitoids in mind (Thompson 1924; Nicholson 1933; Varley 1947), assumes that populations have discrete and synchronized generations. This is in contrast to Lotka–Volterra models (Lotka 1925; Volterra 1926), which start with the assumption that the generations of the interacting populations overlap completely and that birth and death processes are continuous. Discrete generations inevitably introduce a one-generation time lag between the act of parasitism and the resulting change in host populations, and it is the presence of these time lags that represent the fundamental difference between the two kinds of model. Although the discrete and continuous frameworks reflect fundamentally different kinds of life cycle, both classes of model have been used to demonstrate how a wide range of comparable features of host–parasitoid interactions influence population dynamics The usual framework for discrete-generation host–parasitoid models is given by N t + 1 = λNtf(Nt, Pt) P t + 1 = cNt[1 - f(Nt, Pt)]eqn 1 where P and N are the population sizes of the searching adult female parasitoids and the susceptible host stage, respectively, in successive generations t and t + 1. In the host equation, the parameter λ is the net finite rate of increase of hosts in the absence of the parasitoids, which may be density-dependent or assumed to be a constant. It depends on the hosts' fecundity, sex ratio, any immigration and emigration, and all host mortalities other than parasitism itself. The function f(Nt,Pt) defines the fraction of the Nt hosts escaping parasitism; one minus this term (within the square brackets in the parasitoid equation) therefore gives the fraction of hosts parasitized. All assumptions about the efficiency of parasitoids at finding and parasitizing hosts are thus contained within this term. Finally, c is the average number of adult female parasitoids emerging from each host parasitized (often assumed to be one, that corresponds to parasitoids with solitary larvae). It depends upon the sex ratio of the parasitoid progeny, any mortality suffered within hosts and any mortalities of the subsequent adult female parasitoids prior to searching for hosts in the next generation. Clearly, these simple equations subsume a huge amount of host and parasitoid biology, and the apparent simplicity of the model is deceptive: to be parameterized for a particular host–parasitoid system requires detailed life table information on both populations (e.g. Hassell 1980; Jones et al. 1993). The best known example of model 1 is that of Nicholson (1933) and Nicholson \& Bailey (1935) who explored in depth a model in which the following assumptions about parasitism were made. First, the parasitoids are never egg-limited and encounter hosts in direct proportion to host abundance. The total number of encounters with hosts is therefore given by Nenc=aNtPt, where a is the per capita searching efficiency which Nicholson called the ‘area of discovery’. Secondly, these Nenc encounters are distributed randomly amongst the population of equally susceptible hosts. There is thus either no avoidance of superparasitism or, if the parasitoids can avoid superparasitism, they do so instantaneously without affecting subsequent performance in any way. These two assumptions are at the core of Nicholson's so-called ‘competition curve’ in which the proportion of hosts escaping parasitism is given by the zero term of the Poisson distribution, exp(– aPt), where aPt are the mean encounters per host, Nenc/Nt = aPt. Thus, one minus this zero term is the probability of a host being attacked. Substituting into model 1 gives: N t + 1 = λNt exp(- aPt) P t + 1 = Na = cNt[1 - exp (- aPt)]eqn 2 where Na is the number of hosts that are parasitized irrespective of the number of times they have been encountered. The dynamical properties of the Nicholson–Bailey model are well known. A host–parasitoid equilibrium always exists depending on the values of a, c andλ, and this is always locally unstable with the slightest perturbation leading to oscillations of rapidly increasing amplitude (Fig. 1a). This instability, compared to the neutrally stable Lotka–Volterra model, arises from the one-generation time lags between cause and effect that are inherent in these difference equation models (May 1973) and which enhance the degree that parasitism acts as a delayed density-dependent, or second-order feedback process (Varley 1947; Berryman \& Turchin 1997). Numerical simulations showing host (○) and parasitoid (● population oscillations from: (a) the Nicholson–Bailey model with parasitoid searching efficiency, a = 0·068 and the host rate of increase, λ = 2; (b) the negative binomial model. The parameters are the same as in (a), except that parasitism is no longer random (k = 0·6 instead of k→∞). Although unstable oscillations have been observed in a few simple laboratory host–parasitoid and predator–prey experiments (e.g. Burnett 1958; Huffaker 1958; Hassell \& May 1988), such instability is hard to reconcile with the results from other laboratory systems in which the interactions are much more stable (e.g. Utida 1957; Huffaker 1958; Huffaker et al. 1963; Fujii 1983; Bonsall \& Hassell 1997, 1998; Shimada 1999) (and see Fig. 2 below) and, more generally, with the long-term persistence of natural systems. Nicholson (1947), anticipating the current vogue for metapopulations, suggested one means by which oscillatorily unstable local populations may persist. Assuming that the interaction occurs in distinct and separated areas, the ‘cycle of increase in numbers, followed by … extermination, proceeds independently in different parts of the occupied country; so at all times some groups are increasing and some decreasing in numbers…. Consequently when one considers a large tract of country, the abundance [of both host and parasitoid].. remains more or less constant; whereas in any small area of the same country the fluctuation in numbers ….may be violent.’ Such metapopulation persistence is considered in more detail below. Population dynamics of the bruchid beetle, Callosobruchus chinensis (●) feeding on black eyed beans and its pteromalid parasitoid, Anisopteromalus calandrae (○) in a laboratory system (Hassell \& May 1988). (a) A non-patchy system with 50 beans uniformly distributed on the arena floor. The parasitoids are introduced in week 19 and become extinct in week 32, allowing the hosts to increase until checked by resources. (b) A patchy system with 50 beans each in an individual container with restricted access to both hosts and parasitoids. (From Hassell 2000.) There are, however, several other important ways in which the Nicholson–Bailey model can be modified that both add realism and allow the populations to persist (Hassell 2000). Many of these involve elaborating the parasitism function f(·). For example, May (1978) started from the premise that the assumption that hosts are parasitized at random is an unlikely proposition in the real world where host individuals are bound to vary in their spatial location, phenotype, and stage of development. It is much more likely, therefore, that the risk of being parasitized will vary within the host population, leading to an overall distribution of parasitoid attacks that is more aggregated than random. His model, instead of being based on the Poisson distribution, makes the specific assumption that survival from parasitism is described by the zero term of the negative binomial distribution so that f in eqn 1 is given by: where k is the index defining the degree to which the distribution of parasitism amongst the host population is aggregated (most aggregated as k→ 0, becoming random (i.e. Poisson) as k→∞). The properties of this model are importantly different from those of the Nicholson − Bailey model. The equilibria are locally stable provided that the distribution of parasitism is sufficiently aggregated, or, more specifically, if and only if k < 1 (Fig. 1b). The stabilizing effect of small k stems from the way that parasitism is heterogeneously distributed amongst the host population. This is further explored in the next section. No study has had a greater influence in publicising how heterogeneity can affect population dynamics than C.B. Huffaker's classic experiments with predatory and prey mites feeding on oranges (Huffaker 1958; Huffaker et al. 1963). While these experiments tell us little about the detailed mechanisms by which spatial patchiness promotes persistence, they have been the inspiration for the development of many models for spatially structured predator–prey systems (e.g. Hilborn 1975; Caswell 1978; Hastings 1978; Crowley 1979; Nisbet \& Gurney 1982). An example from a host–parasitoid experiment is shown in Fig. 2; the interaction is unstable in a more-or-less homogeneous environment, but persists in a relatively stable interaction when the beans, which are the host resource, are confined within small patches. As with Huffaker's mites, increased partitioning of the environment into discrete patches reduced the chances of extinction and allowed the populations to persist at levels well below the host or prey's carrying capacity. The term ‘heterogeneity’ will be used here in a specific way. Following Chesson \& Murdoch (1986), it is defined in terms of the variation in risk of parasitism between different individuals in the host population. For example, the Nicholson–Bailey model is recovered if the relative risk of parasitism is uniformly distributed per patch, while the negative binomial model of May (1978) is obtained when the risk is gamma distributed. In this terminology, therefore, a habitat is only ‘heterogeneous’ in so far as it leads to ‘aggregation of risk’ of parasitism between host individuals. The importance of this measure lies in the way that it can be used to quantify the stabilizing effect of an aggregated distribution of parasitism amongst host individuals in a population. One of the most obvious ways in which heterogeneity of risk of parasitism can arise is in a patchy environment where the level of parasitism varies between patches. But it can also arise in quite different ways. For example, host and parasitoid life cycles may not be properly synchronized so that some hosts are less at risk from parasitism, or escape completely, due to the phenological mismatch of life cycles that do not coincide. Or, there may be phenotypic variation between host individuals such that some hosts are able to reduce their risk of parasitism by virtue of their physiology or behaviour. Heterogeneity of risk is thus a pervasive feature of natural interactions. A very clear exposition of how this heterogeneity helps to stabilize host–parasitoid interactions of the form of model is given by Taylor (1993). Let us consider an environment made up of discrete patches of food plants upon which an insect herbivore species with discrete generations feeds. The herbivore is attacked by a specialist parasitoid species whose adults coincide temporally with the susceptible host stage. On emergence, the adult hosts and female parasitoids disperse from their natal patches and move amongst the patches ovipositing. We have, therefore, total populations of Nt hosts and Pt adult female parasitoids distributed amongst the n patches such that within any one patch there are Pi parasitoids searching for Ni hosts. Suppose first that the parasitoids divide themselves evenly amongst the patches, and that within any patch they have a linear functional response, a constant searching efficiency and encounter hosts at random. Percentage parasitism is now the same in each patch in any one generation, and the Nicholson–Bailey model for the whole population is recovered exactly. All host individuals therefore suffer the same risk of parasitism. Such a uniform risk of parasitism across patches is countered by a wealth of empirical evidence. The two laboratory examples in Fig. 3 are clear cases where the searching parasitoids tend to congregate in the patches of high host density. In one case, the resulting pattern of parasitism is positively density-dependent, while in the other, it is just the opposite – parasitism is inversely density-dependent. This difference stems from the different functional responses of the two species in the following way. Trybliographa rapae has a short handling time giving a relatively high maximum attack rate per parasitoid (i.e. high upper asymptotes of their functional responses). The pattern of parasitism thus reflects the distribution of parasitoids, and hence the density-dependent patterns in Fig. 3b. In contrast, the egg parasitoid, Trichogramma evanescens, has a much longer handling time and hence a lower maximum attack rate per female. Individual parasitoids are therefore restricted in their ability to exploit high host density patches and this leads to the inverse density dependence in Fig. 3d. Examples illustrating this mechanism are shown in Fig. 4. Average patterns of time allocation (a, c) and parasitism (b, d) per patch in relation to host density per patch from two laboratory systems. (a, b) Ten females of the cynipid parasitoid, Trybliographa rapae, parasitizing larvae of the cabbage at different within of \& Hassell 1988). d) females of the parasitoid, Trichogramma parasitizing eggs of the on at different In contrast to (a, b) parasitism is inversely density-dependent, the for the parasitoids to on the with host (Hassell 1982). Numerical examples showing how the of parasitoids and different kinds of functional can lead to both density-dependent and inverse density-dependent spatial patterns of parasitism. (a) An aggregated distribution of searching parasitoids. (b) kinds of functional defining the attack rate per parasitoid within a from a linear functional with a = and = from a with a = and = The resulting overall parasitism per patch with and corresponding to those in that the more than for the of the parasitoids to cause inverse density (From Hassell 2000.) While data information on the distribution of searching parasitoids and the resulting patterns of parasitism are to collect from the field see 1983; \& it is relatively to quantify patterns of parasitism without about the distribution of searching hosts can be from a range of patches, taken to the laboratory and the of parasitism then usually by the next generation or by the different examples in the of \& Murdoch and Hassell \& direct density-dependent patterns of parasitism, inverse patterns and parasitism with host density per examples are shown in Fig. the of et al. and Hassell et al. the direct and inverse density-dependent patterns arise from and the patterns arise from Examples of field studies showing different spatial patterns of parasitism. (a) parasitism of the larvae of cabbage by the cynipid parasitoid, Trybliographa rapae \& Hassell 1988). (b) density-dependent parasitism of eggs by the parasitoid, \& parasitism of the scale by the parasitoid, et al. parasitism of the by the parasitoid, for a of the (From \& Hassell Much of the in these different patterns has on their importance to population theoretical work with discrete generation interactions to how density-dependent patterns (e.g. Hassell \& May Murdoch \& 1975; et al. have that both the inverse patterns and the can be equally important for (Hassell Chesson \& Murdoch Hassell \& May \& Murdoch et al. Hassell et al. models on this The simple model framework can be to interactions in an patchy environment as long as f(Nt,Pt) the across all patches, of the fraction of hosts escaping parasitism. The function f(Nt,Pt) therefore depends on both survival from parasitism within patches as well as the spatial distributions of hosts and parasitoids between the n patches. Let us consider the simple of a habitat with n patches as within each of which parasitism is random and by a functional The distribution of hosts and parasitoids from patch to patch is defined by and the of total hosts and total searching parasitoids, respectively, in the patch, so that f is given by: where a is the searching efficiency per patch and is the handling time (Hassell \& May specifically, will that the parasitoids in patches of high host density following the simple where is an index of parasitoid and is a constant such that the values to (Hassell \& May The can describe a wide range of parasitoid distribution they will be evenly distributed across patches if = 0, and tend to in patches of high host density as in the they will all congregate in the single patch of host density the as complete if < the parasitoid distribution is with their local abundance now inversely with host density per The way that these different patterns can for a linear functional within is shown by the following example in which the hosts are aggregated to a negative binomial is the probability of hosts in a patch from the negative binomial distribution and are the number of parasitoids in a patch with hosts by eqn of this model that sufficiently direct or inverse density-dependent distributions of parasitoids can stabilize the interactions (Fig. while parasitoid leads to local instability the host rate of increase is some a range of dynamics can occur et al. of parasitoid can also have a effect on equilibrium levels (Fig. Parasitoids have the effect in host equilibria when their distribution most closely that of the hosts (i.e. = or in this model leads to host because the parasitoids, are confined to their patches, irrespective of the degree of host The effects of parasitoid on and equilibrium (a) between the degree of of parasitoids, in eqn and the amount of host k a negative binomial distribution of hosts per from model with survival from parasitism, given by eqn total number of patches n = searching efficiency a = 1 and host rate of increase λ = (b) Examples of the host equilibrium level with the degree of parasitoid for three different numbers of patches from model with given by and a = λ = 2 and n = n = and n = Hassell in which are There has been much more on the effects of than because of the it has been assumed to have in population and because have to make the between and population dynamics et al. et al. Godfray 1994). It is now however, that heterogeneity can be at as important a process in population Let us consider a specific example where all the heterogeneity in parasitism is of the spatial distribution of hosts as in Fig. and that this is by the distribution of searching parasitoids being independently aggregated from patch to patch following a gamma We also that within any one patch the parasitoids exploit hosts at random and have a constant per capita searching efficiency (i.e. a linear functional The fraction of hosts escaping parasitism is now given by: where is the gamma probability density function for parasitoids per patch with mean and is a constant the of the density and a is the usual per capita searching efficiency of the In each patch, therefore, host survival by randomly searching parasitoids is given by the zero term of a Poisson distribution with mean et al. Chesson \& Murdoch much the same were the parasitoids uniformly distributed across patches but their searching efficiency, a, to a gamma distribution et al. The properties of the model are the populations will be by the heterogeneity as long as there is in the distribution of parasitoids or, more specifically, if < 1. eqn also to (1978) negative binomial model. The index of is now to the degree of of the searching parasitoids \& Murdoch et al. Hassell et al. The k < 1 from the negative binomial model, therefore corresponds in this spatially model to < 1. stabilizing properties have also been from models with parasitism by Reeve et al. further that patterns of parasitism are important as a stabilizing The parasitoid described an in which individuals are distributed amongst the patches at the start of each generation, where they then confined irrespective of how the hosts become and or not there are more patches The parasitoids in this are much more in being able to the best patches The large body of on patch stems from the classic paper by in which a a patch when the rate of is reduced to the maximum rate in the environment as a whole (e.g. \& \& 1997). to parasitoids, this means an distribution of parasitoid searching that the rate of parasitism for the individual searching parasitoids, depending on the spatial distribution of hosts and any and life \& \& (1978) and \& Hassell models for such searching parasitoids. The model individual parasitoids amongst patches, their searching time in relation to the of the host distribution and the of the parasitoid searching efficiency and handling time also the start",
    url = "https://doi.org/10.1046/j.1365-2656.2000.00445.x",
    doi = "10.1046/j.1365-2656.2000.00445.x",
    openalex = "W2082296409",
    references = "doi101016004058097690040x, doi101086282400, doi101093besa153237, doi101093oso97801985406630010001, doi1015159780691206912, doi1015159780691209418, doi1023071941447, doi1023072389612, doi1023075530, doi102307jctvx5wbbh"
}

As vespas de galhas de carvalho (Hymenoptera: Cynipidae, Cynipini) são caracterizadas pela posse de ciclos de vida complexos e ciclicamente partenogenéticos e pela capacidade de induzir uma ampla diversidade de galhas altamente complexas, específicas de espécie e geração, em carvalhos e outras Fagaceae. As galhas sustentam comunidades fechadas e ricas em espécies de inquilinos e parasitoides que se tornaram um sistema modelo em ecologia de comunidades. Revisamos avanços recentes na ecologia de cínipidos de carvalho, com ênfase particular nas características do ciclo de vida e na dinâmica das interações entre plantas hospedeiras, vespas de galhas e inimigos naturais. Avaliamos a importância das características das galhas na estruturação de comunidades de cínipidos de carvalho e resumimos as evidências para efeitos bottom-up e top-down através dos níveis tróficos. Identificamos principais perguntas não respondidas e sugerimos abordagens para o futuro.

@article{doi101146annurevento47091201145247,
    author = "Stone, Graham N. and Schönrogge, Karsten and Atkinson, Rachel and Bellido, David and Pujade‐Villar, Juli",
    title = "The Population Biology of Oak Gall Wasps (Hymenoptera: Cynipidae)",
    year = "2002",
    journal = "Annual Review of Entomology",
    abstract = "Oak gall wasps (Hymenoptera: Cynipidae, Cynipini) are characterized by possession of complex cyclically parthenogenetic life cycles and the ability to induce a wide diversity of highly complex species- and generation-specific galls on oaks and other Fagaceae. The galls support species-rich, closed communities of inquilines and parasitoids that have become a model system in community ecology. We review recent advances in the ecology of oak cynipids, with particular emphasis on life cycle characteristics and the dynamics of the interactions between host plants, gall wasps, and natural enemies. We assess the importance of gall traits in structuring oak cynipid communities and summarize the evidence for bottom-up and top-down effects across trophic levels. We identify major unanswered questions and suggest approaches for the future.",
    url = "https://doi.org/10.1146/annurev.ento.47.091201.145247",
    doi = "10.1146/annurev.ento.47.091201.145247",
    openalex = "W2114831299",
    references = "doi101006mpev19990614, doi1010160092867494902178, doi101046j13652656199900288x, doi101046j13652656200000445x, doi101093aesa861122, doi101093ee16115, doi101146annureven37010192001541, doi101146annureves11110180000353, doi1023072261636, doi1023072409571, doi107208chicago97802267976700010001"
}

O Projeto Global de População LandScan produziu um banco de dados mundial de população de 1998 com resolução de 30 por 30 segundos para estimar populações ambiantes em risco. As contagens de censo disponíveis foram distribuídas para células com base em coeficientes de probabilidade que, por sua vez, foram baseados na proximidade de estradas, declive, cobertura do solo e luzes noturnas. O LandScan 1998 foi concluído para todo o mundo. Estudos de verificação e validação (V&V) foram realizados rotineiramente para todas as regiões e de forma mais extensa para Israel, Alemanha e o sudoeste dos Estados Unidos. Sistemas de informação geográfica (SIG) foram essenciais para a confluência de variáveis de entrada diversas, cálculo de coeficientes de probabilidade, alocação de população para células e reconciliação de totais de células com totais de controle agregados (geralmente província). Sensoriamento remoto foi uma fonte essencial de duas variáveis de entrada—cobertura do solo e luzes noturnas—e de um banco de dados auxiliar—imagens pancromáticas de alta resolução—usado na V&V do modelo de população e do banco de dados LandScan resultante.

@incollection{doi101201978148226467824,
    title = "LandScan: um banco de dados global de população para estimar populações em risco",
    year = "2003",
    abstract = "O Projeto Global de População LandScan produziu um banco de dados mundial de população de 1998 com resolução de 30 por 30 segundos para estimar populações ambiantes em risco. As contagens de censo disponíveis foram distribuídas para células com base em coeficientes de probabilidade que, por sua vez, foram baseados na proximidade de estradas, declive, cobertura do solo e luzes noturnas. O LandScan 1998 foi concluído para todo o mundo. Estudos de verificação e validação (V\&V) foram realizados rotineiramente para todas as regiões e de forma mais extensa para Israel, Alemanha e o sudoeste dos Estados Unidos. Sistemas de informação geográfica (SIG) foram essenciais para a confluência de variáveis de entrada diversas, cálculo de coeficientes de probabilidade, alocação de população para células e reconciliação de totais de células com totais de controle agregados (geralmente província). Sensoriamento remoto foi uma fonte essencial de duas variáveis de entrada—cobertura do solo e luzes noturnas—e de um banco de dados auxiliar—imagens pancromáticas de alta resolução—usado na V\&V do modelo de população e do banco de dados LandScan resultante.",
    url = "https://doi.org/10.1201/9781482264678-24",
    doi = "10.1201/9781482264678-24",
    openalex = "W1541771177"
}

Nas últimas duas décadas, o interesse pelos modelos de distribuição de espécies (SDMs) de plantas e animais cresceu dramaticamente. Avanços recentes em SDMs permitem-nos potencialmente prever efeitos antropogênicos sobre os padrões de biodiversidade em diferentes escalas espaciais. No entanto, algumas limitações ainda impedem o uso de SDMs em muitas aplicações teóricas e práticas. Aqui, fornecemos uma visão geral dos avanços recentes neste campo, discutimos os princípios ecológicos e as premissas que sustentam os SDMs e destacamos as limitações e decisões críticas inerentes à construção e avaliação de SDMs. Ênfase especial é dada ao uso de SDMs para a avaliação dos impactos das mudanças climáticas e questões de gestão da conservação. Sugerimos novas vias para incorporar a migração de espécies, dinâmica populacional, interações bióticas e ecologia de comunidades nos SDMs em múltiplas escalas espaciais. Abordar todas essas questões requer uma melhor integração de SDMs com a teoria ecológica.

@article{doi101111j14610248200500792x,
    author = "Guisan, Antoine e Thuiller, Wilfried",
    title = "Previsão da distribuição de espécies: oferecendo mais do que modelos simples de habitat",
    year = "2005",
    journal = "Ecology Letters",
    abstract = "Nas últimas duas décadas, o interesse pelos modelos de distribuição de espécies (SDMs) de plantas e animais cresceu dramaticamente. Avanços recentes em SDMs permitem-nos potencialmente prever efeitos antropogênicos sobre os padrões de biodiversidade em diferentes escalas espaciais. No entanto, algumas limitações ainda impedem o uso de SDMs em muitas aplicações teóricas e práticas. Aqui, fornecemos uma visão geral dos avanços recentes neste campo, discutimos os princípios ecológicos e as premissas que sustentam os SDMs e destacamos as limitações e decisões críticas inerentes à construção e avaliação de SDMs. Ênfase especial é dada ao uso de SDMs para a avaliação dos impactos das mudanças climáticas e questões de gestão da conservação. Sugerimos novas vias para incorporar a migração de espécies, dinâmica populacional, interações bióticas e ecologia de comunidades nos SDMs em múltiplas escalas espaciais. Abordar todas essas questões requer uma melhor integração de SDMs com a teoria ecológica.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00792.x",
    doi = "10.1111/j.1461-0248.2005.00792.x",
    openalex = "W2123337039",
    references = "doi101016jtree200310013, doi101016jtree200409003, doi101038nature02121, doi101111j001438202004tb00461x, doi101146annurevecolsys271597, doi1023073071998"
}

Uma característica comum dos conjuntos de dados ecológicos é a tendência de conter muitos valores zero. A inferência estatística baseada em tais dados provavelmente será ineficiente ou incorreta, a menos que seja dada atenção cuidadosa à origem desses zeros e à melhor maneira de modelá-los. Neste artigo, propomos um quadro para entender como conjuntos de dados com excesso de zeros surgem e decidir como modelá-los da melhor maneira. Definimos e classificamos os diferentes tipos de zeros que ocorrem em dados ecológicos e descrevemos como eles surgem: seja de observações de 'zero verdadeiro' ou 'zero falso'. Após revisar desenvolvimentos recentes na modelagem de conjuntos de dados com excesso de zeros, usamos exemplos práticos para demonstrar como não levar em conta a origem da inflação de zeros pode reduzir nossa capacidade de detectar relações em dados ecológicos e, no pior caso, levar a inferências incorretas. A adoção de métodos que modelam explicitamente as fontes de observações zero aprimorará as percepções e melhorará a robustez das análises ecológicas.

@article{doi101111j14610248200500826x,
    author = "Martin, Tara G. e Wintle, Brendan A. e Rhodes, Jonathan R. e Kuhnert, Petra e Field, Scott A. e Low‐Choy, Samantha e Tyre, Andrew J. e Possingham, Hugh P.",
    title = "Zero tolerance ecology: improving ecological inference by modelling the source of zero observations",
    year = "2005",
    journal = "Ecology Letters",
    abstract = "Uma característica comum dos conjuntos de dados ecológicos é a tendência de conter muitos valores zero. A inferência estatística baseada em tais dados provavelmente será ineficiente ou incorreta, a menos que seja dada atenção cuidadosa à origem desses zeros e à melhor maneira de modelá-los. Neste artigo, propomos um quadro para entender como conjuntos de dados com excesso de zeros surgem e decidir como modelá-los da melhor maneira. Definimos e classificamos os diferentes tipos de zeros que ocorrem em dados ecológicos e descrevemos como eles surgem: seja de observações de 'zero verdadeiro' ou 'zero falso'. Após revisar desenvolvimentos recentes na modelagem de conjuntos de dados com excesso de zeros, usamos exemplos práticos para demonstrar como não levar em conta a origem da inflação de zeros pode reduzir nossa capacidade de detectar relações em dados ecológicos e, no pior caso, levar a inferências incorretas. A adoção de métodos que modelam explicitamente as fontes de observações zero aprimorará as percepções e melhorará a robustez das análises ecológicas.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00826.x",
    doi = "10.1111/j.1461-0248.2005.00826.x",
    openalex = "W2149914006",
    references = "doi1018900012965820020831131scmise20co2"
}

Resumo Nos últimos anos, o uso de modelos de distribuição de espécies por ecologistas e gestores de conservação aumentou consideravelmente, juntamente com uma maior conscientização da necessidade de fornecer avaliação de precisão para as previsões de tais modelos. O estatístico kappa é a medida mais amplamente utilizada para o desempenho de modelos que geram previsões de presença–ausência, mas vários estudos criticaram-no por ser inerentemente dependente da prevalência, argumentando que essa dependência introduz artefatos estatísticos nas estimativas de precisão preditiva. Essa crítica foi recentemente apoiada por simulações computacionais que mostram que o kappa responde à prevalência da espécie modelada de forma unimodal. Neste artigo, fornecemos uma explicação teórica para a dependência observada do kappa em relação à prevalência e introduzimos na ecologia uma medida alternativa de precisão, o estatístico de habilidade verdadeira (TSS), que corrige essa dependência mantendo ainda todas as vantagens do kappa. Também comparamos as respostas do kappa e do TSS à prevalência usando dados empíricos, modelando padrões de distribuição de 128 espécies de plantas lenhosas em Israel. A análise teórica mostra que o kappa responde de forma unimodal à variação na prevalência e que o nível de prevalência que maximiza o kappa depende da razão entre sensibilidade (a proporção de presenças corretamente previstas) e especificidade (a proporção de ausências corretamente previstas). Em contraste, o TSS é independente da prevalência. Quando as duas medidas de precisão foram comparadas usando dados empíricos, o kappa mostrou uma resposta unimodal à prevalência, em conformidade com a análise teórica. O TSS mostrou uma resposta linear decrescente à prevalência, um resultado que interpretamos como refletindo fenômenos ecológicos reais em vez de um artefato estatístico. Essa interpretação é apoiada pelo fato de que um padrão similar foi encontrado para a área sob a curva ROC, uma medida conhecida por ser independente da prevalência. Síntese e aplicações. Nossos resultados fornecem evidências teóricas e empíricas de que o kappa, uma das medidas mais amplamente utilizadas de desempenho de modelos na ecologia, tem limitações sérias que o tornam inadequado para tais aplicações. A alternativa que sugerimos, o TSS, compensa as deficiências do kappa mantendo todas as suas vantagens. Portanto, recomendamos o TSS como uma medida simples e intuitiva para o desempenho de modelos de distribuição de espécies quando as previsões são expressas como mapas de presença–ausência.

@article{doi101111j13652664200601214x,
    author = "Allouche, Omri and Tsoar, Asaf and Kadmon, Ronen",
    title = "Assessing the accuracy of species distribution models: prevalence, kappa and the true skill statistic (TSS)",
    year = "2006",
    journal = "Journal of Applied Ecology",
    abstract = "Resumo Nos últimos anos, o uso de modelos de distribuição de espécies por ecologistas e gestores de conservação aumentou consideravelmente, juntamente com uma maior conscientização da necessidade de fornecer avaliação de precisão para as previsões de tais modelos. O estatístico kappa é a medida mais amplamente utilizada para o desempenho de modelos que geram previsões de presença–ausência, mas vários estudos criticaram-no por ser inerentemente dependente da prevalência, argumentando que essa dependência introduz artefatos estatísticos nas estimativas de precisão preditiva. Essa crítica foi recentemente apoiada por simulações computacionais que mostram que o kappa responde à prevalência da espécie modelada de forma unimodal. Neste artigo, fornecemos uma explicação teórica para a dependência observada do kappa em relação à prevalência e introduzimos na ecologia uma medida alternativa de precisão, o estatístico de habilidade verdadeira (TSS), que corrige essa dependência mantendo ainda todas as vantagens do kappa. Também comparamos as respostas do kappa e do TSS à prevalência usando dados empíricos, modelando padrões de distribuição de 128 espécies de plantas lenhosas em Israel. A análise teórica mostra que o kappa responde de forma unimodal à variação na prevalência e que o nível de prevalência que maximiza o kappa depende da razão entre sensibilidade (a proporção de presenças corretamente previstas) e especificidade (a proporção de ausências corretamente previstas). Em contraste, o TSS é independente da prevalência. Quando as duas medidas de precisão foram comparadas usando dados empíricos, o kappa mostrou uma resposta unimodal à prevalência, em conformidade com a análise teórica. O TSS mostrou uma resposta linear decrescente à prevalência, um resultado que interpretamos como refletindo fenômenos ecológicos reais em vez de um artefato estatístico. Essa interpretação é apoiada pelo fato de que um padrão similar foi encontrado para a área sob a curva ROC, uma medida conhecida por ser independente da prevalência. Síntese e aplicações. Nossos resultados fornecem evidências teóricas e empíricas de que o kappa, uma das medidas mais amplamente utilizadas de desempenho de modelos na ecologia, tem limitações sérias que o tornam inadequado para tais aplicações. A alternativa que sugerimos, o TSS, compensa as deficiências do kappa mantendo todas as suas vantagens. Portanto, recomendamos o TSS como uma medida simples e intuitiva para o desempenho de modelos de distribuição de espécies quando as previsões são expressas como mapas de presença–ausência.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2006.01214.x",
    doi = "10.1111/j.1365-2664.2006.01214.x",
    openalex = "W1541774929",
    references = "doi101111j09067590200503957x"
}

A conectividade, ou a troca de indivíduos entre populações marinhas, é um tópico central na ecologia marinha. Para a maioria das espécies bentônicas marinhas com ciclos de vida complexos, essa troca ocorre principalmente durante a fase larval pelágica. O pequeno tamanho das larvas, combinado com o vasto e complexo ambiente fluido que ocupam, dificulta nossa capacidade de quantificar a dispersão e a conectividade. Evidências de abordagens diretas e indiretas usando técnicas geoquímicas e genéticas sugerem que as populações variam de totalmente abertas a totalmente fechadas. Compreender os processos biofísicos que contribuem para os padrões de dispersão observados requer abordagens interdisciplinares integradas que incorporem modelagem biofísica de alta resolução e dados empíricos. Além disso, a sobrevivência diferencial pós-assentamento das larvas pode adicionar complexidade às medições de conectividade. O grau em que as populações se recrutam sozinhas ou recebem subsídio de outras populações tem consequências para vários processos ecológicos fundamentais que afetam a regulação e a persistência das populações. Finalmente, uma compreensão completa da conectividade populacional tem importantes aplicações para a gestão e conservação.

@article{doi101146annurevmarine010908163757,
    author = "Cowen, Robert K. e Sponaugle, Su",
    title = "Dispersão Larval e Conectividade de Populações Marinhas",
    year = "2008",
    journal = "Annual Review of Marine Science",
    abstract = "A conectividade, ou a troca de indivíduos entre populações marinhas, é um tópico central na ecologia marinha. Para a maioria das espécies bentônicas marinhas com ciclos de vida complexos, essa troca ocorre principalmente durante a fase larval pelágica. O pequeno tamanho das larvas, combinado com o vasto e complexo ambiente fluido que ocupam, dificulta nossa capacidade de quantificar a dispersão e a conectividade. Evidências de abordagens diretas e indiretas usando técnicas geoquímicas e genéticas sugerem que as populações variam de totalmente abertas a totalmente fechadas. Compreender os processos biofísicos que contribuem para os padrões de dispersão observados requer abordagens interdisciplinares integradas que incorporem modelagem biofísica de alta resolução e dados empíricos. Além disso, a sobrevivência diferencial pós-assentamento das larvas pode adicionar complexidade às medições de conectividade. O grau em que as populações se recrutam sozinhas ou recebem subsídio de outras populações tem consequências para vários processos ecológicos fundamentais que afetam a regulação e a persistência das populações. Finalmente, uma compreensão completa da conectividade populacional tem importantes aplicações para a gestão e conservação.",
    url = "https://doi.org/10.1146/annurev.marine.010908.163757",
    doi = "10.1146/annurev.marine.010908.163757",
    openalex = "W2140618008",
    references = "doi1010160169534789900086, doi101046j14610248200300530x, doi101073pnas82113707, doi101093icbicj028, doi101126science11538249, doi101146annurevecolsys271477, doi101146annurevmarine010908163708, doi1018900012965820020831490prhcac20co2"
}

A conectividade entre populações e habitats é importante para uma ampla gama de processos ecológicos. Compreender, preservar e restaurar a conectividade em paisagens complexas exige modelos e métricas de conectividade que sejam confiáveis, eficientes e baseados em processos. Apresentamos uma nova classe de modelos de conectividade ecológica baseada na teoria dos circuitos elétricos. Embora tenham sido aplicados em outras disciplinas, os modelos de conectividade baseados em teoria de circuitos são novos para a ecologia. Eles oferecem vantagens distintas em relação aos modelos analíticos comuns de conectividade, incluindo uma base teórica na teoria do passeio aleatório e a capacidade de avaliar as contribuições de múltiplos caminhos de dispersão. Resistência, corrente e tensão calculadas através de grafos ou grades de pixels podem ser relacionadas a processos ecológicos (como movimento individual e fluxo gênico) que ocorrem em grandes redes de populações ou paisagens. Algoritmos eficientes podem resolver rapidamente redes com milhões de nós ou paisagens com milhões de células de pixel. Aqui, revisamos a teoria básica de circuitos, discutimos as relações entre a teoria de circuitos e a teoria do passeio aleatório e descrevemos aplicações em ecologia, evolução e conservação. Fornecemos exemplos de como os modelos de circuitos podem ser usados para prever padrões de movimento e destinos de caminhantes aleatórios em paisagens complexas e para identificar manchas de habitat importantes e corredores de movimento para planejamento de conservação.

@article{doi1018900718611,
    author = "McRae, Brad H. e Dickson, Brett G. e Keitt, Timothy H. e Shah, Viral B.",
    title = "USING CIRCUIT THEORY TO MODEL CONNECTIVITY IN ECOLOGY, EVOLUTION, AND CONSERVATION",
    year = "2008",
    journal = "Ecology",
    abstract = "A conectividade entre populações e habitats é importante para uma ampla gama de processos ecológicos. Compreender, preservar e restaurar a conectividade em paisagens complexas exige modelos e métricas de conectividade que sejam confiáveis, eficientes e baseados em processos. Apresentamos uma nova classe de modelos de conectividade ecológica baseada na teoria dos circuitos elétricos. Embora tenham sido aplicados em outras disciplinas, os modelos de conectividade baseados em teoria de circuitos são novos para a ecologia. Eles oferecem vantagens distintas em relação aos modelos analíticos comuns de conectividade, incluindo uma base teórica na teoria do passeio aleatório e a capacidade de avaliar as contribuições de múltiplos caminhos de dispersão. Resistência, corrente e tensão calculadas através de grafos ou grades de pixels podem ser relacionadas a processos ecológicos (como movimento individual e fluxo gênico) que ocorrem em grandes redes de populações ou paisagens. Algoritmos eficientes podem resolver rapidamente redes com milhões de nós ou paisagens com milhões de células de pixel. Aqui, revisamos a teoria básica de circuitos, discutimos as relações entre a teoria de circuitos e a teoria do passeio aleatório e descrevemos aplicações em ecologia, evolução e conservação. Fornecemos exemplos de como os modelos de circuitos podem ser usados para prever padrões de movimento e destinos de caminhantes aleatórios em paisagens complexas e para identificar manchas de habitat importantes e corredores de movimento para planejamento de conservação.",
    url = "https://doi.org/10.1890/07-1861.1",
    doi = "10.1890/07-1861.1",
    openalex = "W2091202128",
    references = "doi1018900012965820020831131scmise20co2"
}

Resumo Objetivo Avaliar uma série de modelos de distribuição de espécies quanto à sua utilidade como preditores de habitat adequado e como ferramentas para a descoberta de novas populações de seis espécies de plantas raras que possuem tanto faixas geográficas estreitas quanto requisitos especializados de habitat. Localização O Terrano do Riacho das Cobras-de-Rio (RCT) da Floresta Nacional Shasta-Trinity, na Cordilheira da Costa da Califórnia do Norte, nos Estados Unidos. Métodos Utilizamos registros de ocorrência de 25 anos de levantamentos botânicos do Serviço Florestal dos EUA, dados ambientais e de clima por sensoriamento remoto para modelar as distribuições das espécies-alvo em todo o RCT. Os modelos incluíram modelos lineares generalizados (GLM), redes neurais artificiais (ANN), florestas aleatórias (RF) e máxima entropia (ME). A partir dos resultados, geramos mapas preditivos que foram usados para identificar áreas de alta probabilidade de ocorrência. Fizemos visitas de campo aos locais de maior classificação para buscar novas populações das espécies-alvo. Resultados As florestas aleatórias deram os melhores resultados de acordo com a área sob a curva e estatísticas Kappa, embora a ME estivesse em acordo próximo. Embora GLM e ANN também tenham dado bons resultados, foram menos restritivos e mais variados do que RF e ME. As correlações entre modelos foram as mais altas para espécies com mais registros e diminuíram com o número de registros. A avaliação do modelo usando um conjunto de dados separado confirmou que RF forneceu as melhores previsões de habitat adequado. O uso da saída de RF para priorizar áreas de busca resultou na descoberta de 16 novas populações das espécies-alvo. Conclusões principais Modelos de distribuição de espécies, como RF e ME, que usam dados de presença e informações sobre a matriz de fundo onde as espécies não ocorrem, podem ser uma ferramenta eficaz para a descoberta de novas populações de espécies de plantas raras, mas parece haver um limite inferior no número de ocorrências necessárias para construir um bom modelo.

@article{doi101111j14724642200900567x,
    author = "Williams, John e Seo, Changwan e Thorne, James H. e Nelson, Julie К. e Erwin, Susan A. e O'Brien, Joshua e Schwartz, Mark W.",
    title = "Using species distribution models to predict new occurrences for rare plants",
    year = "2009",
    journal = "Diversity and Distributions",
    abstract = "Resumo Objetivo Avaliar uma série de modelos de distribuição de espécies quanto à sua utilidade como preditores de habitat adequado e como ferramentas para a descoberta de novas populações de seis espécies de plantas raras que possuem tanto faixas geográficas estreitas quanto requisitos especializados de habitat. Localização O Terrano do Riacho das Cobras-de-Rio (RCT) da Floresta Nacional Shasta-Trinity, na Cordilheira da Costa da Califórnia do Norte, nos Estados Unidos. Métodos Utilizamos registros de ocorrência de 25 anos de levantamentos botânicos do Serviço Florestal dos EUA, dados ambientais e de clima por sensoriamento remoto para modelar as distribuições das espécies-alvo em todo o RCT. Os modelos incluíram modelos lineares generalizados (GLM), redes neurais artificiais (ANN), florestas aleatórias (RF) e máxima entropia (ME). A partir dos resultados, geramos mapas preditivos que foram usados para identificar áreas de alta probabilidade de ocorrência. Fizemos visitas de campo aos locais de maior classificação para buscar novas populações das espécies-alvo. Resultados As florestas aleatórias deram os melhores resultados de acordo com a área sob a curva e estatísticas Kappa, embora a ME estivesse em acordo próximo. Embora GLM e ANN também tenham dado bons resultados, foram menos restritivos e mais variados do que RF e ME. As correlações entre modelos foram as mais altas para espécies com mais registros e diminuíram com o número de registros. A avaliação do modelo usando um conjunto de dados separado confirmou que RF forneceu as melhores previsões de habitat adequado. O uso da saída de RF para priorizar áreas de busca resultou na descoberta de 16 novas populações das espécies-alvo. Conclusões principais Modelos de distribuição de espécies, como RF e ME, que usam dados de presença e informações sobre a matriz de fundo onde as espécies não ocorrem, podem ser uma ferramenta eficaz para a descoberta de novas populações de espécies de plantas raras, mas parece haver um limite inferior no número de ocorrências necessárias para construir um bom modelo.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2009.00567.x",
    doi = "10.1111/j.1472-4642.2009.00567.x",
    openalex = "W2113965979"
}

É amplamente reconhecido que as espécies respondem às mudanças climáticas através de deslocamentos de distribuição. Previsões robustas de tais mudanças nas distribuições das espécies são fundamentais para o planejamento da conservação e a formulação de políticas, e constituem, portanto, grandes desafios na pesquisa ecológica. Modelos estatísticos de distribuição de espécies (SDMs) têm sido amplamente aplicados neste contexto, embora permaneçam sujeitos a críticas, uma vez que implicitamente assumem equilíbrio e não incorporam explicitamente dispersão, processos demográficos nem interações bióticas. Neste estudo, foram testados os efeitos da dinâmica transitória e das propriedades e processos ecológicos na precisão preditiva dos SDMs para projeções de mudanças climáticas. Foi construído um modelo dinâmico de população multi-espécies explicitamente espacial, incorporando processos ecológicos específicos de espécie e interespecíficos, estocasticidade ambiental e mudanças climáticas. As distribuições das espécies foram amostradas em diferentes cenários, e os SDMs foram estimados aplicando modelos lineares generalizados (GLMs) e árvores de regressão aumentadas (BRTs). Os desempenhos resultantes dos modelos foram relacionados aos processos ecológicos e dinâmicas temporais predominantes. O desempenho do SDM variou para diferentes dinâmicas de distribuição. As precisões preditivas diminuíram quando ocorreram deslocamentos abruptos de distribuição, pois as espécies foram superadas pela taxa de mudança climática, e aumentaram novamente quando uma nova situação de equilíbrio foi realizada. Quando as distribuições se contrairam, as precisões preditivas aumentaram, pois as ausências foram bem previstas. Espécies de longa dispersão foram mais rápidas em acompanhar as mudanças climáticas e foram previstas com maior precisão pelos SDMs do que espécies de curta dispersão. As BRTs superaram em geral os GLMs. A presença de um predador, e a inclusão de sua incidência como preditor ambiental, fez com que as BRTs e os GLMs apresentassem desempenhos semelhantes. Os resultados são discutidos à luz de outros estudos que tratam dos efeitos de traços e processos ecológicos no desempenho do SDM. São apresentadas perspectivas sobre avanços futuros dos SDMs e sobre possíveis interfaces com abordagens mais mecanicistas a fim de melhorar as previsões sob mudança ambiental.

@article{doi101111j16000587200905810x,
    author = "Zurell, Damaris and Jeltsch, Florian and Dormann, Carsten F. and Schröder, Boris",
    title = "Static species distribution models in dynamically changing systems: how good can predictions really be?",
    year = "2009",
    journal = "Ecography",
    abstract = "É amplamente reconhecido que as espécies respondem às mudanças climáticas através de deslocamentos de distribuição. Previsões robustas de tais mudanças nas distribuições das espécies são fundamentais para o planejamento da conservação e a formulação de políticas, e constituem, portanto, grandes desafios na pesquisa ecológica. Modelos estatísticos de distribuição de espécies (SDMs) têm sido amplamente aplicados neste contexto, embora permaneçam sujeitos a críticas, uma vez que implicitamente assumem equilíbrio e não incorporam explicitamente dispersão, processos demográficos nem interações bióticas. Neste estudo, foram testados os efeitos da dinâmica transitória e das propriedades e processos ecológicos na precisão preditiva dos SDMs para projeções de mudanças climáticas. Foi construído um modelo dinâmico de população multi-espécies explicitamente espacial, incorporando processos ecológicos específicos de espécie e interespecíficos, estocasticidade ambiental e mudanças climáticas. As distribuições das espécies foram amostradas em diferentes cenários, e os SDMs foram estimados aplicando modelos lineares generalizados (GLMs) e árvores de regressão aumentadas (BRTs). Os desempenhos resultantes dos modelos foram relacionados aos processos ecológicos e dinâmicas temporais predominantes. O desempenho do SDM variou para diferentes dinâmicas de distribuição. As precisões preditivas diminuíram quando ocorreram deslocamentos abruptos de distribuição, pois as espécies foram superadas pela taxa de mudança climática, e aumentaram novamente quando uma nova situação de equilíbrio foi realizada. Quando as distribuições se contrairam, as precisões preditivas aumentaram, pois as ausências foram bem previstas. Espécies de longa dispersão foram mais rápidas em acompanhar as mudanças climáticas e foram previstas com maior precisão pelos SDMs do que espécies de curta dispersão. As BRTs superaram em geral os GLMs. A presença de um predador, e a inclusão de sua incidência como preditor ambiental, fez com que as BRTs e os GLMs apresentassem desempenhos semelhantes. Os resultados são discutidos à luz de outros estudos que tratam dos efeitos de traços e processos ecológicos no desempenho do SDM. São apresentadas perspectivas sobre avanços futuros dos SDMs e sobre possíveis interfaces com abordagens mais mecanicistas a fim de melhorar as previsões sob mudança ambiental.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2009.05810.x",
    doi = "10.1111/j.1600-0587.2009.05810.x",
    openalex = "W1965759024",
    references = "doi1010020471722146, doi1010079781475734621, doi1010079783319194257, doi101017cbo9780511790942, doi101017s0376892997000088, doi101038nature02121, doi101046j13652656200000445x, doi101109tac19741100705, doi101111j13652656200801390x, doi101111j14610248200500792x, doi105860choice273338"
}

Modelos de distribuição de espécies (SDMs) são ferramentas numéricas que combinam observações de ocorrência ou abundância de espécies com estimativas ambientais. São utilizados para obter insights ecológicos e evolutivos e para prever distribuições ao longo de paisagens, por vezes exigindo extrapolação no espaço e no tempo. Os SDMs são agora amplamente utilizados em todos os reinos terrestres, de água doce e marinhos. Diferenças nos métodos entre disciplinas refletem tanto diferenças na mobilidade das espécies quanto no "uso estabelecido". O realismo e a robustez do modelo são influenciados pela seleção de preditores relevantes e pelo método de modelagem, pela consideração da escala, pela forma como a interação entre fatores ambientais e geográficos é tratada e pelo grau de extrapolação. As atuais ligações entre a prática dos SDMs e a teoria ecológica são frequentemente fracas, dificultando o progresso. Os desafios remanescentes incluem: melhoria dos métodos para modelagem de dados de presença-única e para seleção e avaliação de modelos; consideração das interações bióticas; e avaliação da incerteza do modelo.

@article{doi101146annurevecolsys110308120159,
    author = "Elith, Jane and Leathwick, John R.",
    title = "Species Distribution Models: Ecological Explanation and Prediction Across Space and Time",
    year = "2009",
    journal = "Annual Review of Ecology Evolution and Systematics",
    abstract = "Modelos de distribuição de espécies (SDMs) são ferramentas numéricas que combinam observações de ocorrência ou abundância de espécies com estimativas ambientais. São utilizados para obter insights ecológicos e evolutivos e para prever distribuições ao longo de paisagens, por vezes exigindo extrapolação no espaço e no tempo. Os SDMs são agora amplamente utilizados em todos os reinos terrestres, de água doce e marinhos. Diferenças nos métodos entre disciplinas refletem tanto diferenças na mobilidade das espécies quanto no "uso estabelecido". O realismo e a robustez do modelo são influenciados pela seleção de preditores relevantes e pelo método de modelagem, pela consideração da escala, pela forma como a interação entre fatores ambientais e geográficos é tratada e pelo grau de extrapolação. As atuais ligações entre a prática dos SDMs e a teoria ecológica são frequentemente fracas, dificultando o progresso. Os desafios remanescentes incluem: melhoria dos métodos para modelagem de dados de presença-única e para seleção e avaliação de modelos; consideração das interações bióticas; e avaliação da incerteza do modelo.",
    url = "https://doi.org/10.1146/annurev.ecolsys.110308.120159",
    doi = "10.1146/annurev.ecolsys.110308.120159",
    openalex = "W2097601813",
    references = "doi1010079780387848587, doi101016jecolmodel200503026, doi101016s0304380000003549, doi101111j001438202004tb00461x, doi101111j13652656200801390x, doi101111j14610248200500792x, doi101111j14610248200801277x, doi101111j20060906759004596x, doi101146annurevecolsys39110707173430, doi1018900012965820020832248esorwd20co2, doi1023071931600, doi1023071941447, doi1023071943577, doi1023072669574, doi1023073802723, doi1023073803117"
}

Modelos estatísticos de distribuição de espécies (SDMs) são amplamente utilizados para prever as mudanças potenciais nas distribuições de espécies sob cenários de mudanças climáticas. Sugerimos que precisamos rever o quadro conceitual e as suposições ecológicas nas quais se baseia a relação entre as distribuições de espécies e o ambiente. Apresentamos um quadro conceitual simples para examinar a seleção de preditores ambientais e escalas de resolução de dados. Estes variam amplamente em artigos recentes, com a luz sendo incluída de forma inconsistente nos modelos. Focando na luz como um componente necessário dos SDMs de plantas, revisamos brevemente sua dependência do aspecto e da inclinação e o conhecimento existente sobre sua influência na distribuição de plantas. Diferenças nos regimes de luz entre aspectos voltados para o norte e para o sul em latitudes temperadas podem produzir diferenças de temperatura equivalentes a deslocamentos de 200 km em direção aos polos. A topografia local pode criar refúgios que não são reconhecidos em muitos SDMs de mudanças climáticas que usam dados de escala grosseira. Argumentamos que as suposições atuais sobre a seleção de preditores e resolução de dados precisam de mais testes. A aplicação dessas ideias pode esclarecer muitas questões de escala, extensão e escolha de preditores e, potencialmente, melhorar o uso de SDMs para modelagem de mudanças climáticas da biodiversidade.

@article{doi101111j13652699201002416x,
    author = "Austin, Mike P. e Niel, Kimberly P. Van",
    title = "Melhorando modelos de distribuição de espécies para estudos de mudanças climáticas: seleção de variáveis e escala",
    year = "2010",
    journal = "Journal of Biogeography",
    abstract = "Modelos estatísticos de distribuição de espécies (SDMs) são amplamente utilizados para prever as mudanças potenciais nas distribuições de espécies sob cenários de mudanças climáticas. Sugerimos que precisamos rever o quadro conceitual e as suposições ecológicas nas quais se baseia a relação entre as distribuições de espécies e o ambiente. Apresentamos um quadro conceitual simples para examinar a seleção de preditores ambientais e escalas de resolução de dados. Estes variam amplamente em artigos recentes, com a luz sendo incluída de forma inconsistente nos modelos. Focando na luz como um componente necessário dos SDMs de plantas, revisamos brevemente sua dependência do aspecto e da inclinação e o conhecimento existente sobre sua influência na distribuição de plantas. Diferenças nos regimes de luz entre aspectos voltados para o norte e para o sul em latitudes temperadas podem produzir diferenças de temperatura equivalentes a deslocamentos de 200 km em direção aos polos. A topografia local pode criar refúgios que não são reconhecidos em muitos SDMs de mudanças climáticas que usam dados de escala grosseira. Argumentamos que as suposições atuais sobre a seleção de preditores e resolução de dados precisam de mais testes. A aplicação dessas ideias pode esclarecer muitas questões de escala, extensão e escolha de preditores e, potencialmente, melhorar o uso de SDMs para modelagem de mudanças climáticas da biodiversidade.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2010.02416.x",
    doi = "10.1111/j.1365-2699.2010.02416.x",
    openalex = "W1496467185",
    references = "doi101016s0304380000003549, doi101016s0925857400001786, doi101017cbo9780511810602, doi101017cbo9780511845727, doi101046j1466822x200300042x, doi1010970001069419411100000009, doi101111j13652699200601584x, doi101111j14668238200700359x, doi101146annurevecolsys110308120159, doi102307211491"
}

Resumo Objetivo O avanço nos métodos ecológicos que preveem distribuições de espécies é uma condição prévia crucial para derivar ações de gestão sólidas. Os modelos de máxima entropia (MaxEnt) são uma ferramenta popular para prever distribuições de espécies, pois são considerados capazes de lidar bem com dados esparsos, irregularmente amostrados e pequenos erros de localização. Embora uma suposição fundamental do MaxEnt seja que toda a área de interesse tenha sido sistematicamente amostrada, na prática, os modelos MaxEnt são geralmente construídos a partir de registros de ocorrência que são espacialmente enviesados em direção a áreas melhor investigadas. Duas estratégias comuns, porém não comparadas, para lidar com esforço de amostragem desigual são o filtro espacial dos dados de ocorrência e a manipulação de fundo usando dados ambientais com o mesmo viés espacial dos dados de ocorrência. Testamos essas estratégias usando dados simulados e um conjunto de dados recentemente compilado sobre a civeta malaia Viverra tangalunga em Bornéu. Localização Bornéu, Sudeste Asiático. Métodos Compilamos 504 registros de ocorrência de civetas malaias de Bornéu, dos quais 291 registros foram de 2001 a 2011, e utilizamos-os na análise MaxEnt (cenário de linha de base) juntamente com 25 variáveis de entrada ambientais. Simulamos conjuntos de dados para duas espécies virtuais (semelhantes a uma espécie de altitude restrita de distribuição e uma espécie de baixa altitude) usando o mesmo número de registros para a construção do modelo. Como os registros de ocorrência estavam enviesados em direção ao nordeste de Bornéu, investigamos a eficácia do filtro espacial versus a manipulação de fundo para reduzir a superpredição ou subpredição em áreas específicas. Resultados O filtro espacial minimizou os erros de omissão (falsos negativos) e os erros de comissão (falsos positivos). Recomendamos que, quando o tamanho da amostra for insuficiente para permitir o filtro espacial, a manipulação do conjunto de dados de fundo seja preferível à não correção do viés de amostragem, embora as previsões tenham sido comparativamente fracas e os erros de comissão tenham aumentado. Conclusões Principais Concluímos que uma melhoria substancial na qualidade das previsões do modelo pode ser alcançada se o esforço de amostragem desigual for levado em consideração, melhorando assim a eficácia do planejamento da conservação de espécies.

@article{doi101111ddi12096,
    author = "Kramer‐Schadt, Stephanie and Niedballa, Jürgen and Pilgrim, John D. and Schröder, Boris and Lindenborn, Jana and Reinfelder, Vanessa and Stillfried, Milena and Heckmann, Ilja and Scharf, Anne K. and Augeri, Dave M. and Cheyne, Susan M. and Hearn, Andrew J. and Ross, Joanna and Macdonald, David W. and Mathai, John and Eaton, James A. and Marshall, Andrew J. and Semiadi, Gono and Rustam, Rustam and Bernard, Henry and Alfred, Raymond and Samejima, Hiromitsu and Duckworth, J. W. and Breitenmoser‐Würsten, Christine and Belant, Jerrold L. and Hofer, Heribert and Wilting, Andreas",
    title = "The importance of correcting for sampling bias in MaxEnt species distribution models",
    year = "2013",
    journal = "Diversity and Distributions",
    abstract = "Resumo Objetivo O avanço nos métodos ecológicos que preveem distribuições de espécies é uma condição prévia crucial para derivar ações de gestão sólidas. Os modelos de máxima entropia (MaxEnt) são uma ferramenta popular para prever distribuições de espécies, pois são considerados capazes de lidar bem com dados esparsos, irregularmente amostrados e pequenos erros de localização. Embora uma suposição fundamental do MaxEnt seja que toda a área de interesse tenha sido sistematicamente amostrada, na prática, os modelos MaxEnt são geralmente construídos a partir de registros de ocorrência que são espacialmente enviesados em direção a áreas melhor investigadas. Duas estratégias comuns, porém não comparadas, para lidar com esforço de amostragem desigual são o filtro espacial dos dados de ocorrência e a manipulação de fundo usando dados ambientais com o mesmo viés espacial dos dados de ocorrência. Testamos essas estratégias usando dados simulados e um conjunto de dados recentemente compilado sobre a civeta malaia Viverra tangalunga em Bornéu. Localização Bornéu, Sudeste Asiático. Métodos Compilamos 504 registros de ocorrência de civetas malaias de Bornéu, dos quais 291 registros foram de 2001 a 2011, e utilizamos-os na análise MaxEnt (cenário de linha de base) juntamente com 25 variáveis de entrada ambiental. Simulamos conjuntos de dados para duas espécies virtuais (semelhantes a uma espécie de altitude restrita de distribuição e uma espécie de baixa altitude) usando o mesmo número de registros para a construção do modelo. Como os registros de ocorrência estavam enviesados em direção ao nordeste de Bornéu, investigamos a eficácia do filtro espacial versus a manipulação de fundo para reduzir a superpredição ou subpredição em áreas específicas. Resultados O filtro espacial minimizou os erros de omissão (falsos negativos) e os erros de comissão (falsos positivos). Recomendamos que, quando o tamanho da amostra for insuficiente para permitir o filtro espacial, a manipulação do conjunto de dados de fundo seja preferível à não correção do viés de amostragem, embora as previsões tenham sido comparativamente fracas e os erros de comissão tenham aumentado. Conclusões Principais Concluímos que uma melhoria substancial na qualidade das previsões do modelo pode ser alcançada se o esforço de amostragem desigual for levado em consideração, melhorando assim a eficácia do planejamento da conservação de espécies.",
    url = "https://doi.org/10.1111/ddi.12096",
    doi = "10.1111/ddi.12096",
    openalex = "W2109735604",
    references = "doi101111j09067590200503957x, doi101146annurevecolsys110308120159"
}

Para investigar as capacidades comparativas de seis modelos bioclimáticos diferentes em uma área independente, utilizando a distribuição de oito espécies diferentes disponíveis em escala global e na Austrália. Escala global e Austrália. Testamos uma variedade de modelos bioclimáticos para oito espécies vegetais diferentes empregando cinco modelos correlativos discriminatórios de distribuição de espécies (SDMs), incluindo Modelo Linear Generalizado (GLM), MaxEnt, Floresta Aleatória (RF), Árvore de Regressão Boostada (BRT), Bioclim, juntamente com CLIMEX (CL) como modelo de nicho mecanicista. Estes modelos foram ajustados utilizando um conjunto de dados de treinamento de dados globais disponíveis, mas com exclusão de locais australianos. As capacidades destas técnicas em projetar clima adequado, com base em registros independentes para estas espécies na Austrália, foram comparadas. Assim, a Austrália não é utilizada para calibrar os modelos e, portanto, constitui uma área independente em relação às localizações geográficas. Para avaliar e comparar o desempenho, utilizamos a área sob as curvas de operação característica do receptor (ROC) (AUC), estatística de habilidade verdadeira (TSS) e áreas previstas fracionárias para todos os SDMs. Além disso, avaliamos acordos satisfatórios entre as saídas dos seis modelos bioclimáticos diferentes, para todas as oito espécies na Austrália. O método de modelagem impactou as previsões de distribuição potencial sob o clima atual. No entanto, a utilização da sensibilidade e das áreas previstas fracionárias mostrou que GLM, MaxEnt, Bioclim e CL tiveram a maior sensibilidade para as condições climáticas australianas. O Bioclim calculou a maior área prevista fracionária de uma área independente, enquanto RF e BRT foram pobres. Para muitas aplicações, é difícil decidir qual modelo bioclimático utilizar. Esta pesquisa mostra que resultados variáveis são obtidos utilizando diferentes SDMs em uma área independente. Esta pesquisa também mostra que os SDMs produzem resultados diferentes para espécies diferentes; por exemplo, o Bioclim pode não ser bom para uma espécie, mas funciona melhor para outras espécies. Além disso, ao projetar um "grande" número de espécies em ambientes novos ou em uma área independente, a seleção do "melhor" modelo/técnica é frequentemente menos confiável do que uma abordagem de modelagem por conjunto. Além disso, é vital compreender a precisão das previsões dos SDMs. Além disso, enquanto a TSS, juntamente com as áreas previstas fracionárias, são ferramentas apropriadas para a medição de precisão entre os resultados do modelo, particularmente ao realizar projeções em uma área independente, a AUC provou-se não ser. Nosso estudo destaca que cada um destes modelos (CL, Bioclim, GLM, MaxEnt, BRT e RF) fornece resultados ligeiramente diferentes nas projeções e que pode ser mais seguro utilizar um conjunto de modelos.

@article{doi101002ece32332,
    author = "Shabani, Farzin and Kumar, Lalit and Ahmadi, Mohsen",
    title = "Uma comparação do desempenho absoluto de diferentes modelos de distribuição de espécies correlativos e mecanísticos em uma área independente",
    year = "2016",
    journal = "Ecology and Evolution",
    abstract = {Para investigar as capacidades comparativas de seis diferentes modelos bioclimáticos em uma área independente, utilizando a distribuição de oito espécies diferentes disponíveis em escala global e na Austrália. Escala global e Austrália. Testamos uma variedade de modelos bioclimáticos para oito espécies vegetais diferentes empregando cinco modelos correlativos discriminatórios de distribuição de espécies (SDMs) incluindo Modelo Linear Generalizado (GLM), MaxEnt, Floresta Aleatória (RF), Árvore de Regressão Boosted (BRT), Bioclim, juntamente com CLIMEX (CL) como um modelo de nicho mecanístico. Estes modelos foram ajustados utilizando um conjunto de dados de treinamento de dados globais disponíveis, mas com a exclusão de locais australianos. As capacidades destas técnicas em projetar clima adequado, com base em registros independentes para estas espécies na Austrália, foram comparadas. Assim, a Austrália não é utilizada para calibrar os modelos e, portanto, é uma área independente em relação às localizações geográficas. Para avaliar e comparar o desempenho, utilizamos a área sob as curvas de operação do receptor (ROC) (AUC), estatística de habilidade verdadeira (TSS) e áreas previstas fracionárias para todos os SDMs. Além disso, avaliamos acordos satisfatórios entre as saídas dos seis diferentes modelos bioclimáticos, para todas as oito espécies na Austrália. O método de modelagem impactou nas previsões de distribuição potencial sob o clima atual. No entanto, a utilização da sensibilidade e das áreas previstas fracionárias mostrou que GLM, MaxEnt, Bioclim e CL tiveram a maior sensibilidade para as condições climáticas australianas. Bioclim calculou a maior área prevista fracionária de uma área independente, enquanto RF e BRT foram pobres. Para muitas aplicações, é difícil decidir qual modelo bioclimático utilizar. Esta pesquisa mostra que resultados variáveis são obtidos utilizando diferentes SDMs em uma área independente. Esta pesquisa também mostra que os SDMs produzem resultados diferentes para diferentes espécies; por exemplo, Bioclim pode não ser bom para uma espécie, mas funciona melhor para outras espécies. Além disso, ao projetar um "grande" número de espécies em ambientes novos ou em uma área independente, a seleção do "melhor" modelo/técnica é frequentemente menos confiável do que uma abordagem de modelagem de conjunto. Além disso, é vital entender a precisão das previsões dos SDMs. Além disso, enquanto TSS, juntamente com áreas previstas fracionárias, são ferramentas apropriadas para a medição da precisão entre resultados de modelos, particularmente ao realizar projeções em uma área independente, AUC provou-se não ser. Nosso estudo destaca que cada um destes modelos (CL, Bioclim, GLM, MaxEnt, BRT e RF) fornece resultados ligeiramente diferentes em projeções e que pode ser mais seguro utilizar um conjunto de modelos.},
    url = "https://doi.org/10.1002/ece3.2332",
    doi = "10.1002/ece3.2332",
    openalex = "W2476764914",
    references = "doi101111j13652699201002416x"
}

A modelagem de distribuição de espécies é uma ferramenta valiosa com muitas aplicações em ecologia e biologia evolutiva. A seleção de variáveis ambientais biologicamente significativas que determinam a adequação relativa do habitat é um aspecto crucial do pipeline de modelagem. As 19 variáveis bioclimáticas do WorldClim são frequentemente empregadas, principalmente porque são facilmente acessíveis e disponíveis globalmente para cenários climáticos passados, presentes e futuros. No entanto, a disponibilidade de relativamente poucos outros conjuntos de dados ambientais comparáveis pode limitar nossa capacidade de selecionar variáveis apropriadas que caracterizarão com mais sucesso a distribuição de uma espécie. Identificamos um conjunto de 16 variáveis climáticas e duas variáveis topográficas na literatura, que chamamos de conjunto de dados ENVIREM, muitas das quais provavelmente têm relevância direta para processos ecológicos ou fisiológicos que determinam as distribuições das espécies. Geramos este conjunto de variáveis nas mesmas resoluções do WorldClim, para o presente, o Holoceno médio e o Último Máximo Glacial (LGM). Para 20 espécies de vertebrados norte-americanos, avaliamos então se a inclusão das variáveis ENVIREM levou a modelos de distribuição de espécies melhorados em comparação com modelos que usam apenas as variáveis existentes do WorldClim. Encontramos que a inclusão do conjunto de dados ENVIREM no conjunto de variáveis a partir do qual selecionar levou a melhorias substanciais no desempenho da modelagem de nicho em 13 das 20 espécies. Também mostramos que, ao comparar modelos construídos com diferentes variáveis ambientais, as diferenças nas distribuições projetadas foram frequentemente maiores no LGM do que no presente. Essas variáveis valem a pena ser consideradas em aplicações de modelagem de distribuição de espécies, especialmente porque muitas delas têm links diretos com processos importantes para a ecologia das espécies. Fornecemos essas variáveis para download em múltiplas resoluções e para vários períodos de tempo em envirem.github.io. Além disso, escrevemos o pacote R 'envirem' para facilitar a geração dessas variáveis a partir de outros conjuntos de dados de entrada.

@article{doi101111ecog02880,
    author = "Title, Pascal O. e Bemmels, Jordan B.",
    title = "ENVIREM: um conjunto expandido de variáveis bioclimáticas e topográficas aumenta a flexibilidade e melhora o desempenho da modelagem de nicho ecológico",
    year = "2017",
    journal = "Ecography",
    abstract = "A modelagem de distribuição de espécies é uma ferramenta valiosa com muitas aplicações em ecologia e biologia evolutiva. A seleção de variáveis ambientais biologicamente significativas que determinam a adequação relativa do habitat é um aspecto crucial do pipeline de modelagem. As 19 variáveis bioclimáticas do WorldClim são frequentemente empregadas, principalmente porque são facilmente acessíveis e disponíveis globalmente para cenários climáticos passados, presentes e futuros. No entanto, a disponibilidade de relativamente poucos outros conjuntos de dados ambientais comparáveis pode limitar nossa capacidade de selecionar variáveis apropriadas que caracterizarão com mais sucesso a distribuição de uma espécie. Identificamos um conjunto de 16 variáveis climáticas e duas variáveis topográficas na literatura, que chamamos de conjunto de dados ENVIREM, muitas das quais provavelmente têm relevância direta para processos ecológicos ou fisiológicos que determinam as distribuições das espécies. Geramos este conjunto de variáveis nas mesmas resoluções do WorldClim, para o presente, o Holoceno médio e o Último Máximo Glacial (LGM). Para 20 espécies de vertebrados norte-americanos, avaliamos então se a inclusão das variáveis ENVIREM levou a modelos de distribuição de espécies melhorados em comparação com modelos que usam apenas as variáveis existentes do WorldClim. Encontramos que a inclusão do conjunto de dados ENVIREM no conjunto de variáveis a partir do qual selecionar levou a melhorias substanciais no desempenho da modelagem de nicho em 13 das 20 espécies. Também mostramos que, ao comparar modelos construídos com diferentes variáveis ambientais, as diferenças nas distribuições projetadas foram frequentemente maiores no LGM do que no presente. Essas variáveis valem a pena ser consideradas em aplicações de modelagem de distribuição de espécies, especialmente porque muitas delas têm links diretos com processos importantes para a ecologia das espécies. Fornecemos essas variáveis para download em múltiplas resoluções e para vários períodos de tempo em envirem.github.io. Além disso, escrevemos o pacote R 'envirem' para facilitar a geração dessas variáveis a partir de outros conjuntos de dados de entrada.",
    url = "https://doi.org/10.1111/ecog.02880",
    doi = "10.1111/ecog.02880",
    openalex = "W2953259387",
    references = "doi101111j13652699201002416x"
}

A avaliação crítica da adequação de modelos ecológicos é urgentemente necessária para aumentar sua utilidade no desenvolvimento de teorias e permitir que gestores ambientais e formuladores de políticas tomem decisões informadas. A gestão mal fundamentada pode ter impactos prejudiciais, custosos ou irreversíveis no ambiente e na sociedade. Aqui, examinamos questões comuns na modelagem ecológica e sugerimos critérios para melhorar os quadros de modelagem. Um nível adequado de descrição de processos é crucial para construir o melhor modelo possível, dado os dados disponíveis e a compreensão das estruturas ecológicas. Detalhes do modelo não suportados por dados geralmente levam à superparametrização e a um desempenho ruim do modelo. Por outro lado, a falta de detalhes mecanísticos pode limitar a capacidade de um modelo de prever as respostas dos sistemas ecológicos à gestão. Estudos ecológicos que empregam modelos devem seguir um conjunto de protocolos de avaliação de adequação de modelos que incluam: fazer uma série de perguntas críticas sobre a seleção de variáveis de estado e controle, a determinação dos dados, e a sensibilidade e validade das análises. Também precisamos melhorar os procedimentos de elaboração, refinamento e agrupamento grosseiro de modelos para melhor compreender a relevância e a adequação de nossos modelos e o papel que eles desempenham no avanço da teoria, na melhoria da hindcasting e do forecasting, e na habilitação da resolução de problemas e da gestão.

@article{doi101111ele12893,
    author = "Getz, Wayne M. e Marshall, Charles R. e Carlson, Colin J. e Giuggioli, Luca e Ryan, Sadie J. e Romañach, Stephanie S. e Boettiger, Carl e Chamberlain, Samuel D. e Larsen, Laurel G. e D’Odorico, Paolo e O’Sullivan, David",
    title = "Tornando modelos ecológicos adequados",
    year = "2017",
    journal = "Ecology Letters",
    abstract = "A avaliação crítica da adequação de modelos ecológicos é urgentemente necessária para aumentar sua utilidade no desenvolvimento de teorias e permitir que gestores ambientais e formuladores de políticas tomem decisões informadas. A gestão mal fundamentada pode ter impactos prejudiciais, custosos ou irreversíveis no ambiente e na sociedade. Aqui, examinamos questões comuns na modelagem ecológica e sugerimos critérios para melhorar os quadros de modelagem. Um nível adequado de descrição de processos é crucial para construir o melhor modelo possível, dado os dados disponíveis e a compreensão das estruturas ecológicas. Detalhes do modelo não suportados por dados geralmente levam à superparametrização e a um desempenho ruim do modelo. Por outro lado, a falta de detalhes mecanísticos pode limitar a capacidade de um modelo de prever as respostas dos sistemas ecológicos à gestão. Estudos ecológicos que empregam modelos devem seguir um conjunto de protocolos de avaliação de adequação de modelos que incluam: fazer uma série de perguntas críticas sobre a seleção de variáveis de estado e controle, a determinação dos dados, e a sensibilidade e validade das análises. Também precisamos melhorar os procedimentos de elaboração, refinamento e agrupamento grosseiro de modelos para melhor compreender a relevância e a adequação de nossos modelos e o papel que eles desempenham no avanço da teoria, na melhoria da hindcasting e do forecasting, e na habilitação da resolução de problemas e da gestão.",
    url = "https://doi.org/10.1111/ele.12893",
    doi = "10.1111/ele.12893",
    openalex = "W2778023581",
    references = "doi1010160021999176900413, doi101016jecolmodel200503026, doi101021j100540a008, doi101038nature02121, doi101046j13652656200000445x, doi101111j14610248200400608x, doi101137s0036144500371907, doi101143ptp33423, doi101214ss1009213726, doi1023071941447, doi107551mitpress32060010001"
}

Formulamos um modelo geral de equação de reação-difusão impulsiva para descrever a dinâmica populacional de espécies com estágios reprodutivos e de dispersão distintos. A reprodução sazonal é modelada por um mapa de tempo discreto, enquanto a dispersão é modelada por uma equação diferencial parcial de reação-difusão. O estudo deste modelo requer uma análise simultânea da equação diferencial e da relação de recorrência. Quando as condições de contorno são hostis, fornecemos resultados críticos de domínio mostrando como a extinção versus a persistência da espécie surge, dependendo do tamanho e da geometria do domínio. Mostramos que existe um tamanho de volume extremo tal que, se $|\Omega|$ cair abaixo deste tamanho, a espécie será levada à extinção, independentemente da geometria do domínio. Para construir tais tamanhos de volume extremos e tamanhos de domínio críticos, aplicamos argumentos de rearranjo de simetria de Schwarz, a desigualdade clássica de Rayleigh--Faber--Krahn e o espectro de operadores uniformemente elípticos. Os resultados críticos de domínio fornecem insights qualitativos sobre a dinâmica de longo prazo para o modelo. Por fim, fornecemos aplicações dos nossos principais resultados a certos modelos biológicos de reação-difusão relativos a reservas marinhas, reservas terrestres, surtos de pragas de insetos e populações sujeitas às mudanças climáticas.

@article{doi10113715m1046666,
    author = "Fazly, Mostafa and Lewis, Mark A. and Wang, Hao",
    title = "On Impulsive Reaction-Diffusion Models in Higher Dimensions",
    year = "2017",
    journal = "SIAM Journal on Applied Mathematics",
    abstract = "We formulate a general impulsive reaction-diffusion equation model to describe the population dynamics of species with distinct reproductive and dispersal stages. The seasonal reproduction is modeled by a discrete-time map, while the dispersal is modeled by a reaction-diffusion partial differential equation. Study of this model requires a simultaneous analysis of the differential equation and the recurrence relation. When boundary conditions are hostile we provide critical domain results showing how extinction versus persistence of the species arises, depending on the size and geometry of the domain. We show that there exists an extreme volume size such that if $|\Omega|$ falls below this size the species is driven extinct, regardless of the geometry of the domain. To construct such extreme volume sizes and critical domain sizes, we apply Schwarz symmetrization rearrangement arguments, the classical Rayleigh--Faber--Krahn inequality, and the spectrum of uniformly elliptic operators. The critical domain results provide qualitative insight regarding long-term dynamics for the model. Last, we provide applications of our main results to certain biological reaction-diffusion models regarding marine reserve, terrestrial reserve, insect pest outbreak, and population subject to climate change.",
    url = "https://doi.org/10.1137/15m1046666",
    doi = "10.1137/15m1046666",
    openalex = "W2963089269",
    references = "doi101016jmbs200806008"
}

Os modelos de distribuição de espécies (SDMs) evoluíram rapidamente para uma das ferramentas mais amplamente utilizadas para responder a uma ampla gama de questões ecológicas, desde os efeitos das mudanças climáticas até os desafios para a gestão de espécies. Os SDMs atuais e suas previsões sob mudanças climáticas antropogênicas são, no entanto, frequentemente baseados em condições de temperatura de ar livre ou sinóticas com resolução grosseira, e, portanto, falham em capturar a temperatura aparente (cf. microclima) experimentada por organismos vivos dentro de seus habitats. No entanto, o microclima opera assim que um habitat pode ser caracterizado por um componente vertical (por exemplo, florestas, montanhas ou cidades) ou por variação horizontal na cobertura da superfície. O descompasso entre como geralmente expressamos o clima (cf. condições de ar livre de grão grosso) e as condições microclimáticas aparentes que os organismos vivos experimentam foi reconhecido nos SDMs apenas recentemente, embora vários estudos já tenham feito progressos consideráveis em abordar esse problema sob diferentes ângulos. Nesta revisão, resumimos os métodos atualmente disponíveis para obter dados microclimáticos significativos para uso na modelagem de distribuição. Discutimos a questão da extensão e resolução, e propomos um quadro integrado usando uma seleção de sensores adequadamente posicionados em combinação com as medições detalhadas da estrutura 3D do habitat, por exemplo, derivadas de modelos de elevação digital ou varredura a laser por aeronaves, e os registros de longo prazo de condições de ar livre de estações meteorológicas. Assim, podemos obter dados microclimáticos com resolução e extensão espaciotemporais relevantes para modelar dinamicamente as distribuições atuais e futuras de espécies.

@article{doi101111ecog03947,
    author = "Lembrechts, Jonas J. and Nijs, Ivan and Lenoir, Jonathan",
    title = "Incorporating microclimate into species distribution models",
    year = "2018",
    journal = "Ecography",
    abstract = "Os modelos de distribuição de espécies (SDMs) evoluíram rapidamente para uma das ferramentas mais amplamente utilizadas para responder a uma ampla gama de questões ecológicas, desde os efeitos das mudanças climáticas até os desafios para a gestão de espécies. Os SDMs atuais e suas previsões sob mudanças climáticas antropogênicas são, no entanto, frequentemente baseados em condições de temperatura de ar livre ou sinóticas com resolução grosseira, e, portanto, falham em capturar a temperatura aparente (cf. microclima) experimentada por organismos vivos dentro de seus habitats. No entanto, o microclima opera assim que um habitat pode ser caracterizado por um componente vertical (por exemplo, florestas, montanhas ou cidades) ou por variação horizontal na cobertura da superfície. O descompasso entre como geralmente expressamos o clima (cf. condições de ar livre de grão grosso) e as condições microclimáticas aparentes que os organismos vivos experimentam foi reconhecido nos SDMs apenas recentemente, embora vários estudos já tenham feito progressos consideráveis em abordar esse problema sob diferentes ângulos. Nesta revisão, resumimos os métodos atualmente disponíveis para obter dados microclimáticos significativos para uso na modelagem de distribuição. Discutimos a questão da extensão e resolução, e propomos um quadro integrado usando uma seleção de sensores adequadamente posicionados em combinação com as medições detalhadas da estrutura 3D do habitat, por exemplo, derivadas de modelos de elevação digital ou varredura a laser por aeronaves, e os registros de longo prazo de condições de ar livre de estações meteorológicas. Assim, podemos obter dados microclimáticos com resolução e extensão espaciotemporais relevantes para modelar dinamicamente as distribuições atuais e futuras de espécies.",
    url = "https://doi.org/10.1111/ecog.03947",
    doi = "10.1111/ecog.03947",
    openalex = "W2892846357",
    references = "doi101002joc1276, doi101002joc5086, doi101038sdata2017122, doi101038sdata2017191, doi101109jproc20102043918, doi101111j14610248200500792x, doi101111j14668238201100686x, doi101126science1150195, doi101146annurevecolsys110308120159, doi101146annureves15110184002141, doi105167uzh139381, lenoir2017climatic"
}

Compreender e prever as consequências ecológicas de diferentes alternativas de gestão está se tornando cada vez mais importante para apoiar decisões de gestão ambiental. Modelos ecológicos poderiam contribuir para tais previsões, mas, no passado, isso nem sempre era o caso. Modelos ecológicos são frequentemente desenvolvidos dentro de projetos de pesquisa, mas raramente são utilizados para aplicações práticas. Neste artigo de síntese, discutimos como fortalecer o papel da modelagem ecológica no apoio às decisões de gestão ambiental, com foco em aspectos metodológicos. Dirigimo-nos principalmente a modeladores ecológicos, mas também a potenciais usuários de resultados de modelagem. Diferentes abordagens de modelagem podem ser utilizadas para prever a resposta dos ecossistemas a intervenções antrópicas, incluindo modelos mecanísticos, modelos estatísticos e abordagens de aprendizado de máquina. Independentemente da abordagem escolhida, delineamos como alinhar melhor a modelagem ao processo de tomada de decisão e identificamos seis requisitos que acreditamos ser importantes para aumentar a utilidade dos modelos ecológicos para o apoio à gestão, especialmente se as decisões de gestão precisarem ser justificadas ao público. Estes abrangem: (i) uma compreensão mecanística sobre causalidade, (ii) alinhamento da entrada e saída do modelo com a decisão de gestão, (iii) resoluções espaciais e temporais apropriadas, (iv) quantificação de incerteza, (v) desempenho preditivo suficiente e (vi) comunicação transparente. Discutimos desafios e sintetizamos sugestões para abordar esses pontos.

@article{doi101016jecolmodel2019108784,
    author = "Schuwirth, Nele e Borgwardt, Florian e Domisch, Sami e Friedrichs‐Manthey, Martin e Kattwinkel, Mira e Kneis, David e Kuemmerlen, Mathias e Langhans, Simone D. e Martínez‐López, Javier e Vermeiren, Peter",
    title = "Como tornar modelos ecológicos úteis para a gestão ambiental",
    year = "2019",
    journal = "Ecological Modelling",
    abstract = "Compreender e prever as consequências ecológicas de diferentes alternativas de gestão está se tornando cada vez mais importante para apoiar decisões de gestão ambiental. Modelos ecológicos poderiam contribuir para tais previsões, mas, no passado, isso nem sempre era o caso. Modelos ecológicos são frequentemente desenvolvidos dentro de projetos de pesquisa, mas raramente são utilizados para aplicações práticas. Neste artigo de síntese, discutimos como fortalecer o papel da modelagem ecológica no apoio às decisões de gestão ambiental, com foco em aspectos metodológicos. Dirigimo-nos principalmente a modeladores ecológicos, mas também a potenciais usuários de resultados de modelagem. Diferentes abordagens de modelagem podem ser utilizadas para prever a resposta dos ecossistemas a intervenções antrópicas, incluindo modelos mecanísticos, modelos estatísticos e abordagens de aprendizado de máquina. Independentemente da abordagem escolhida, delineamos como alinhar melhor a modelagem ao processo de tomada de decisão e identificamos seis requisitos que acreditamos ser importantes para aumentar a utilidade dos modelos ecológicos para o apoio à gestão, especialmente se as decisões de gestão precisarem ser justificadas ao público. Estes abrangem: (i) uma compreensão mecanística sobre causalidade, (ii) alinhamento da entrada e saída do modelo com a decisão de gestão, (iii) resoluções espaciais e temporais apropriadas, (iv) quantificação de incerteza, (v) desempenho preditivo suficiente e (vi) comunicação transparente. Discutimos desafios e sintetizamos sugestões para abordar esses pontos.",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2019.108784",
    doi = "10.1016/j.ecolmodel.2019.108784",
    openalex = "W2971429758",
    references = "doi101111ele12893"
}

@article{doi101016jeswa201905028,
    author = "Speiser, Jaime L. e Miller, Michael E. e Tooze, Janet A. e Ip, Edward H.",
    title = "A comparação de métodos de seleção de variáveis de floresta aleatória para modelagem de previsão de classificação",
    year = "2019",
    journal = "Expert Systems with Applications",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.05.028",
    doi = "10.1016/j.eswa.2019.05.028",
    openalex = "W2944954104",
    references = "doi1018637jssv036i11"
}

Resumo. A evapotranspiração (ET) é crítica para conectar os ciclos globais de água, carbono e energia. No entanto, a medição direta da ET terrestre global não é viável. Aqui, primeiro revisamos a teoria básica e as abordagens de última geração para estimar a ET terrestre global, incluindo modelos físicos baseados em sensoriamento remoto, algoritmos de aprendizado de máquina e modelos de superfície terrestre (LSMs). Em seguida, utilizamos 4 modelos físicos baseados em sensoriamento remoto, 2 algoritmos de aprendizado de máquina e 14 LSMs para analisar as variações espaciais e temporais na ET terrestre global. Os resultados mostraram que as médias dos conjuntos da ET terrestre global anual estimadas por essas três categorias de abordagens concordaram bem, com valores variando de 589,6 mm yr−1 (6,56×104 km3 yr−1) a 617,1 mm yr−1 (6,87×104 km3 yr−1). Para o período de 1982 a 2011, tanto os conjuntos de modelos físicos baseados em sensoriamento remoto quanto os algoritmos de aprendizado de máquina sugeriram tendências de aumento na ET terrestre global (0,62 mm yr−2 com um nível de significância de p 0,05), embora muitos dos LSMs individuais reproduzissem uma tendência de aumento. No entanto, todos os 20 modelos usados neste estudo mostraram que o verdejamento antropogênico da Terra teve um papel positivo no aumento da ET terrestre. A variabilidade interanual pequena e simultânea, ou seja, estabilidade relativa, encontrada em todas as estimativas da ET terrestre global, sugere que uma fronteira planetária potencial existe na regulação da ET terrestre global, com o valor dessa fronteira sendo em torno de 600 mm yr−1. Incertezas entre as abordagens foram identificadas em regiões específicas, particularmente na Bacia do Amazonas e em regiões áridas/semiáridas. Melhorias na parametrização do estresse hídrico e da dinâmica do dossel, a utilização de novas retrievals de satélite disponíveis e métodos de aprendizado profundo, e a fusão modelo–dados avançarão nossa compreensão preditiva da ET terrestre global.

@article{doi105194hess2414852020,
    author = "Pan, Shufen e Pan, Naiqing e Tian, Hanqin e Friedlingstein, Pierre e Sitch, Stephen e Shi, Hao e Arora, Vivek K. e Haverd, Vanessa e Jain, Atul K. e Kato, Etsushi e Lienert, Sebastian e Lombardozzi, Danica e Nabel, Julia E. M. S. e Ottlé, Catherine e Poulter, Benjamin e Zaehle, Sönke e Running, Steven W.",
    title = "Avaliação da evapotranspiração terrestre global usando abordagens de última geração em sensoriamento remoto, aprendizado de máquina e modelagem de superfície terrestre",
    year = "2020",
    journal = "Hidrologia e ciências do sistema terrestre",
    abstract = "Resumo. A evapotranspiração (ET) é crítica para conectar os ciclos globais de água, carbono e energia. No entanto, a medição direta da ET terrestre global não é viável. Aqui, primeiro revisamos a teoria básica e as abordagens de última geração para estimar a ET terrestre global, incluindo modelos físicos baseados em sensoriamento remoto, algoritmos de aprendizado de máquina e modelos de superfície terrestre (LSMs). Em seguida, utilizamos 4 modelos físicos baseados em sensoriamento remoto, 2 algoritmos de aprendizado de máquina e 14 LSMs para analisar as variações espaciais e temporais na ET terrestre global. Os resultados mostraram que as médias dos conjuntos da ET terrestre global anual estimadas por essas três categorias de abordagens concordaram bem, com valores variando de 589,6 mm yr−1 (6,56×104 km3 yr−1) a 617,1 mm yr−1 (6,87×104 km3 yr−1). Para o período de 1982 a 2011, tanto os conjuntos de modelos físicos baseados em sensoriamento remoto quanto os algoritmos de aprendizado de máquina sugeriram tendências de aumento na ET terrestre global (0,62 mm yr−2 com um nível de significância de p 0,05), embora muitos dos LSMs individuais reproduzissem uma tendência de aumento. No entanto, todos os 20 modelos usados neste estudo mostraram que o verdejamento antropogênico da Terra teve um papel positivo no aumento da ET terrestre. A variabilidade interanual pequena e simultânea, ou seja, estabilidade relativa, encontrada em todas as estimativas da ET terrestre global, sugere que uma fronteira planetária potencial existe na regulação da ET terrestre global, com o valor dessa fronteira sendo em torno de 600 mm yr−1. Incertezas entre as abordagens foram identificadas em regiões específicas, particularmente na Bacia do Amazonas e em regiões áridas/semiáridas. Melhorias na parametrização do estresse hídrico e da dinâmica do dossel, a utilização de novas retrievals de satélite disponíveis e métodos de aprendizado profundo, e a fusão modelo–dados avançarão nossa compreensão preditiva da ET terrestre global.",
    url = "https://doi.org/10.5194/hess-24-1485-2020",
    doi = "10.5194/hess-24-1485-2020",
    openalex = "W2969713210"
}

@article{doi101007s00477021021524,
    author = "Alnahit, Ali O. e Mishra, Ashok K. e Khan, Abdul A.",
    title = "Previsão da qualidade da água de rios usando modelos de regressão tree aumentada e floresta aleatória",
    year = "2022",
    journal = "Stochastic Environmental Research and Risk Assessment",
    url = "https://doi.org/10.1007/s00477-021-02152-4",
    doi = "10.1007/s00477-021-02152-4",
    openalex = "W4205243560"
}

Os avanços na imagem de sensoriamento remoto e nas aplicações de aprendizado de máquina desbloqueiam o potencial para desenvolver algoritmos de classificação de espécies no nível de copas individuais de árvores em escalas sem precedentes. No entanto, a maioria das abordagens até hoje concentra-se em aplicações específicas de local e em um pequeno número de grupos taxonômicos. Pouco se sabe sobre o quão bem essas abordagens se generalizam em áreas geográficas mais amplas e ecossistemas. Aproveitando levantamentos de campo e dados de sensoriamento remoto hiperespectral da Rede Nacional de Observação Ecológica (NEON), desenvolvemos um modelo de extensão continental para classificação de espécies arbóreas que pode ser aplicado à rede, incluindo uma ampla gama de ecossistemas terrestres dos EUA. Comparamos o desempenho de um modelo treinado com dados de 27 locais da NEON com modelos treinados com dados de cada local individual, avaliando as vantagens e desafios impostos pelo treinamento de classificadores de espécies em escala nacional. Avaliamos o efeito da localização geográfica, topografia e condições ecológicas na precisão e exatidão das previsões de espécies (72 de 77 espécies). Em média, o modelo geral resultou em boa exatidão geral de classificação (micro-F1 score), com melhor exatidão do que classificadores específicos de local (exatidão média no nível de árvore individual de 0,77 para o modelo geral e 0,70 para modelos específicos de local). A agregação de espécies ao nível de gênero aumentou a exatidão para 0,83. Regiões com mais espécies exibiram menor exatidão de classificação. As espécies previstas eram mais propensas a ser confundidas com espécies congêneres e co-ocorrentes, e a confusão era maior para árvores com danos estruturais e em florestas fechadas complexas. O modelo produziu estimativas precisas de incerteza, identificando corretamente árvores onde a confusão era provável. Usando apenas dados da NEON, este classificador integrado único pode fazer previsões para 20% de todas as espécies arbóreas encontradas em ecossistemas florestais em todo o EUA, que compõem cerca de 90% do dossel superior dos ecossistemas estudados. Isso sugere o potencial de integrar informações de múltiplos conjuntos de dados e locais para desenvolver modelos gerais de grande escala para classificação de espécies a partir de imagem hiperespectral.

@article{doi101016jrse2022113264,
    author = "Marconi, Sergio e Weinstein, Ben e Zou, Sheng e Bohlman, Stephanie e Zare, Alina e Singh, Aditya e Stewart, Dylan e Harmon, Ira e Steinkraus, Ashley e White, Ethan P.",
    title = "Classificação de espécies arbóreas em escala continental na Rede Nacional de Observação Ecológica dos Estados Unidos",
    year = "2022",
    journal = "Remote Sensing of Environment",
    abstract = "Os avanços na imagem de sensoriamento remoto e nas aplicações de aprendizado de máquina desbloqueiam o potencial para desenvolver algoritmos de classificação de espécies no nível de copas individuais de árvores em escalas sem precedentes. No entanto, a maioria das abordagens até hoje concentra-se em aplicações específicas de local e em um pequeno número de grupos taxonômicos. Pouco se sabe sobre o quão bem essas abordagens se generalizam em áreas geográficas mais amplas e ecossistemas. Aproveitando levantamentos de campo e dados de sensoriamento remoto hiperespectral da Rede Nacional de Observação Ecológica (NEON), desenvolvemos um modelo de extensão continental para classificação de espécies arbóreas que pode ser aplicado à rede, incluindo uma ampla gama de ecossistemas terrestres dos EUA. Comparamos o desempenho de um modelo treinado com dados de 27 locais da NEON com modelos treinados com dados de cada local individual, avaliando as vantagens e desafios impostos pelo treinamento de classificadores de espécies em escala nacional. Avaliamos o efeito da localização geográfica, topografia e condições ecológicas na precisão e exatidão das previsões de espécies (72 de 77 espécies). Em média, o modelo geral resultou em boa exatidão geral de classificação (micro-F1 score), com melhor exatidão do que classificadores específicos de local (exatidão média no nível de árvore individual de 0,77 para o modelo geral e 0,70 para modelos específicos de local). A agregação de espécies ao nível de gênero aumentou a exatidão para 0,83. Regiões com mais espécies exibiram menor exatidão de classificação. As espécies previstas eram mais propensas a ser confundidas com espécies congêneres e co-ocorrentes, e a confusão era maior para árvores com danos estruturais e em florestas fechadas complexas. O modelo produziu estimativas precisas de incerteza, identificando corretamente árvores onde a confusão era provável. Usando apenas dados da NEON, este classificador integrado único pode fazer previsões para 20% de todas as espécies arbóreas encontradas em ecossistemas florestais em todo o EUA, que compõem cerca de 90% do dossel superior dos ecossistemas estudados. Isso sugere o potencial de integrar informações de múltiplos conjuntos de dados e locais para desenvolver modelos gerais de grande escala para classificação de espécies a partir de imagem hiperespectral.",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113264",
    doi = "10.1016/j.rse.2022.113264",
    openalex = "W4297920830"
}

OBJETIVO: Investigar se aspectos estruturais de unidades de atenção primária (UAP) e processos de trabalho das equipes de atenção primária estão associados à taxa de hospitalizações por condições sensíveis à atenção primária (HPCSC) em crianças menores de 5 anos de idade no Brasil. MÉTODO: Para este estudo ecológico longitudinal, dados secundários foram obtidos do Sistema de Informações Hospitalares do Brasil e de três ciclos do Programa Nacional de Acesso e Qualidade em Atenção Primária (PMAQ-AB) (2012, 2014, 2017/2018). A análise incluiu 42 916 UAP. Foi utilizado um modelo de intercepto aleatório multinível com inclinação fixa. No primeiro nível, foram analisados o desfecho (taxas de HPCSC) e variáveis explicativas (indicadores de estrutura e processo) agregados por UAP. Os determinantes sociais (representados por um critério de estratificação que combina população municipal e indicadores de gestão em saúde) foram inseridos no segundo nível. O teste t com correção de Bonferroni foi utilizado para comparar médias de indicadores entre regiões, e a regressão linear multinível foi utilizada para estimar os coeficientes de correlação. RESULTADOS: A taxa de HPCSC em crianças menores de 5 anos foi de 62,78/100 mil habitantes por área de cobertura estimada da UAP. Observou-se associação direta com o desfecho para: participação em um ou mais ciclos do PMAQ-AB; planejamento da equipe; horários especiais; área dedicada ao cuidado pediátrico; e disponibilidade de vacinas. Equipamentos, materiais, suprimentos e ser um município pequeno ou de médio porte estiveram inversamente associados à HPCSC. CONCLUSÕES: As taxas de HPCSC em crianças abaixo de 5 anos de idade podem potencialmente ser reduzidas por meio de melhorias nos indicadores de estrutura e processo das UAP e nos determinantes sociais municipais.

@article{doi1026633rpsp202263,
    author = "Dos Santos, Danilo Marcelo Araujo and Alves, Cláudia Maria Coelho and Rocha, Thiago Augusto Hernandes and da Silva, Núbia Cristina and Queiroz, Rejane Christine de Sousa and Pinho, Judith Rafaelle Oliveira and Lopes, Clarissa Galvão da Silva and Thomaz, Erika Barbara Abreu Fonseca",
    title = "[Fatores associados a hospitalizações por condições sensíveis à atenção primária no Brasil: um estudo ecológicoFactores asociados a las hospitalizaciones infantiles por afecciones que podrían tratarse en la atención primaria en Brasil: estudio ecológico].",
    year = "2022",
    journal = "Revista panamericana de salud publica = Pan American journal of public health",
    abstract = "OBJETIVO: Investigar se aspectos estruturais de unidades de atenção primária (UAP) e processos de trabalho das equipes de atenção primária estão associados à taxa de hospitalizações por condições sensíveis à atenção primária (HPCSC) em crianças menores de 5 anos de idade no Brasil. MÉTODO: Para este estudo ecológico longitudinal, dados secundários foram obtidos do Sistema de Informações Hospitalares do Brasil e de três ciclos do Programa Nacional de Acesso e Qualidade em Atenção Primária (PMAQ-AB) (2012, 2014, 2017/2018). A análise incluiu 42 916 UAP. Foi utilizado um modelo de intercepto aleatório multinível com inclinação fixa. No primeiro nível, foram analisados o desfecho (taxas de HPCSC) e variáveis explicativas (indicadores de estrutura e processo) agregados por UAP. Os determinantes sociais (representados por um critério de estratificação que combina população municipal e indicadores de gestão em saúde) foram inseridos no segundo nível. O teste t com correção de Bonferroni foi utilizado para comparar médias de indicadores entre regiões, e a regressão linear multinível foi utilizada para estimar os coeficientes de correlação. RESULTADOS: A taxa de HPCSC em crianças menores de 5 anos foi de 62,78/100 mil habitantes por área de cobertura estimada da UAP. Observou-se associação direta com o desfecho para: participação em um ou mais ciclos do PMAQ-AB; planejamento da equipe; horários especiais; área dedicada ao cuidado pediátrico; e disponibilidade de vacinas. Equipamentos, materiais, suprimentos e ser um município pequeno ou de médio porte estiveram inversamente associados à HPCSC. CONCLUSÕES: As taxas de HPCSC em crianças abaixo de 5 anos de idade podem potencialmente ser reduzidas por meio de melhorias nos indicadores de estrutura e processo das UAP e nos determinantes sociais municipais.",
    url = "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9426956/",
    doi = "10.26633/RPSP.2022.63",
    openalex = "W4293579593",
    pmcid = "PMC9426956",
    pmid = "36060205",
    references = "doi101001jama260121743, doi101136jech568588, doi101186s129130194098x, doi101371journalpone0251905, doi101590010311042018s104, doi10159014138123201521925002015, doi101590141381232018231232122016, doi105123s167949742016000400010, doi105123s167949742017000100018, doi105123s167949742017000200006"
}

Espécies de pequenos mamíferos desempenham um papel importante influenciando a produtividade primária da vegetação e a composição de espécies de plantas, dispersão de sementes, estrutura do solo, e como espécies predadoras e/ou presas. Espécies que experimentam ciclos de dinâmica populacional podem, em fases de alta população, impactar fortemente setores agrícolas e promover a transmissão de doenças transmitidas por roedores. Para melhor compreender os fatores que impulsionam as distribuições e abundâncias de pequenos mamíferos, e como essas diferem para espécies individuais, é necessário caracterizar variáveis de paisagem importantes para os ciclos de vida das espécies em questão. Neste estudo, um conjunto de métricas derivadas de observação da Terra que quantificam características e dinâmicas de paisagem, e dados de levantamentos de armadilhas e transectos de pequenos mamíferos in situ, são utilizados para gerar modelos de distribuição de espécies de floresta aleatória para nove espécies de pequenos mamíferos em locais de estudo em Narati, China e Sary Mogul, Quirguistão. Estes modelos de distribuição de espécies identificam as variáveis proxy de paisagem importantes que impulsionam a abundância e distribuições das espécies, identificando por sua vez as condições ótimas para cada espécie. As relações observadas diferiram entre as espécies, com o número de variáveis proxy de paisagem identificadas como importantes para cada espécie variando de 3 para Microtus gregalis em Sary Mogul, a 26 para Ellobius tancrei em Narati. Os resultados indicam que as pradarias foram previstas para conter maiores abundâncias de Microtus obscurus, E. tancrei e Marmota baibacina, áreas florestais contêm maiores abundâncias de Myodes centralis e Sorex asper, com áreas de fronteira floresta-pradaria mista e áreas próximas a cursos d'água previstas para conter maiores abundâncias de Apodemus uralensis e Sicista tianshanica. A variabilidade localizada nas condições de vegetação e umidade, bem como a presença de certos tipos de habitat, também são mostradas para influenciar as abundâncias destas espécies de pequenos mamíferos. A aplicação preditiva dos modelos de Floresta Aleatória (RF) identificou hot-spots espaciais de alta abundância, com validação do modelo produzindo valores de R2 entre 0,670 para dados de transecto de M. gregalis em Sary Mogul a 0,939 para dados de transecto de E. tancrei em Narati. Isso aprimora trabalhos anteriores onde o habitat ótimo era definido simplesmente como a presença de um determinado tipo de cobertura terrestre, e em vez disso define o habitat ótimo via uma combinação de variáveis dinâmicas de paisagem importantes, movendo-se de uma perspectiva de habitat ótimo definida pelo ser humano para uma perspectiva definida pela espécie. Os modelos de distribuição de espécies demonstram distribuições e abundâncias diferentes de espécies hospedeiras ao longo das áreas de estudo, utilizando as forças da dados de observação da Terra para melhorar nossa compreensão das ligações de paisagem e ecológicas às distribuições e abundâncias de pequenos mamíferos.

@article{doi101371journalpone0289209,
    author = "Marston, Christopher and Raoul, Francis and Rowland, Clare and Quéré, Jean-Pierre and Feng, Xiaohui and Lin, Renyong e Giraudoux, Patrick",
    title = "Mapeamento de habitats ótimos de pequenos mamíferos usando variáveis proxy derivadas de satélite e modelos de distribuição de espécies.",
    year = "2023",
    journal = "PloS one",
    abstract = "Espécies de pequenos mamíferos desempenham um papel importante influenciando a produtividade primária da vegetação e a composição de espécies de plantas, dispersão de sementes, estrutura do solo, e como espécies predadoras e/ou presas. Espécies que experimentam ciclos de dinâmica populacional podem, em fases de alta população, impactar fortemente setores agrícolas e promover a transmissão de doenças transmitidas por roedores. Para melhor compreender os fatores que impulsionam as distribuições e abundâncias de pequenos mamíferos, e como essas diferem para espécies individuais, é necessário caracterizar variáveis de paisagem importantes para os ciclos de vida das espécies em questão. Neste estudo, uma série de métricas derivadas de observação da Terra que quantificam características e dinâmicas de paisagem, e dados de levantamento de armadilhas e transectos de pequenos mamíferos in situ, são usadas para gerar modelos de distribuição de espécies de floresta aleatória para nove espécies de pequenos mamíferos em locais de estudo em Narati, China e Sary Mogul, Quirguistão. Esses modelos de distribuição de espécies identificam as variáveis proxy de paisagem importantes que impulsionam a abundância e distribuições das espécies, identificando por sua vez as condições ótimas para cada espécie. As relações observadas diferiram entre as espécies, com o número de variáveis proxy de paisagem identificadas como importantes para cada espécie variando de 3 para Microtus gregalis em Sary Mogul, a 26 para Ellobius tancrei em Narati. Os resultados indicam que as pradarias foram previstas para conter maiores abundâncias de Microtus obscurus, E. tancrei e Marmota baibacina, áreas florestais contêm maiores abundâncias de Myodes centralis e Sorex asper, com áreas de fronteira floresta-pradaria mista e áreas próximas a cursos d'água previstas para conter maiores abundâncias de Apodemus uralensis e Sicista tianshanica. A variabilidade localizada nas condições de vegetação e umidade, bem como a presença de certos tipos de habitat, também são mostradas para influenciar as abundâncias dessas espécies de pequenos mamíferos. A aplicação preditiva dos modelos de Floresta Aleatória (RF) identificou hotspots espaciais de alta abundância, com validação do modelo produzindo valores de R2 entre 0,670 para dados de transecto de M. gregalis em Sary Mogul a 0,939 para dados de transecto de E. tancrei em Narati. Isso aprimora trabalhos anteriores onde o habitat ótimo era definido simplesmente como a presença de um determinado tipo de cobertura terrestre, e em vez disso define o habitat ótimo por meio de uma combinação de variáveis dinâmicas de paisagem importantes, passando de uma perspectiva de habitat ótimo definida pelo ser humano para uma perspectiva definida pela espécie. Os modelos de distribuição de espécies demonstram distribuições e abundâncias diferentes de espécies hospedeiras em toda a área de estudo, utilizando as vantagens dos dados de observação da Terra para melhorar nossa compreensão das ligações de paisagem e ecológicas às distribuições e abundâncias de pequenos mamíferos.",
    url = "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10434852/",
    doi = "10.1371/journal.pone.0289209",
    openalex = "W4385945117",
    pmcid = "PMC10434852",
    pmid = "37590218",
    references = "doi101016jtree200505011, doi101023a1010933404324, doi101111j09067590200503957x, doi101111j13652699201002416x, doi1018637jssv036i11, doi1023073235884, doi103390rs12030426, doi10560219780801882210, lenoir2017climatic, openalexw273955616"
}

O rato-campo comum é uma das pragas mamíferas que causam mais danos agrícolas na Europa. Desde o final dos anos 1970, esta espécie invadiu o vale do Douro, no noroeste da Espanha, colonizando cerca de 5 milhões de hectares de áreas agrícolas do vale em cerca de 20 anos. Uma vez estabelecido em paisagens agrícolas, a espécie sofreu explosões populacionais cíclicas que causaram danos às culturas. A maior explosão populacional de ratos-campo, de 2006–2007, foi gerida pelo Governo Regional (Junta de Castilla y León, JCYL) principalmente através da aplicação em grande escala de rodenticidas anticoagulantes (ARs) e da destruição generalizada das margens dos campos, manchas de vegetação natural e restos de culturas por incêndio. Estas ações causaram sérios danos à biodiversidade agrária regional, incluindo espécies de caça menor. A ação coordenada de instituições científicas e ONGs ambientais, com o apoio da principal associação de caça espanhola num momento crítico, levou a uma mudança progressiva nas estratégias de gestão de pragas durante as explosões subsequentes, promovendo a adoção do controlo biológico e outras técnicas de gestão que causam menos danos ambientais. Finalmente, a JCYL implementou um programa de GIPS baseado principalmente no controlo biológico, boas práticas agrícolas e gestão de habitats. Este programa tem sido cada vez mais adotado nos últimos anos, levando a uma redução significativa do controlo químico e à eliminação completa da queima como ferramenta de gestão. Ao longo deste período, o conhecimento científico sobre a ecologia da espécie expandiu-se substancialmente, fornecendo insights-chave para o desenvolvimento e refinamento de estratégias de GIPS. Aqui, sintetizamos este corpo de conhecimento e fornecemos recomendações adicionais para melhorar ainda mais o atual programa de GIPS, que pode servir de modelo para a gestão de pragas de roedores em outras regiões em todo o mundo.

@article{doi103390agriculture16050577,
    author = "Viñuela, Javier e Cuéllar-Basterrechea, Carlos e Báscones-Reina, Miriam e Olea, Pedro P e Fernando, Jubete e Domínguez, Julio C. e Jareño, Daniel e Santamaría, Ana Esther e Hernández-Garavís, Lorena e Calero-Riestra, María e Blanca, Fernando e González-Simón, Paula e Paz, Alfonso e García, Jesús T. e Garcés, Fernando",
    title = "Quatro Décadas de Explosões Populacionais de Rato-Campo Comum (Microtus arvalis Pallas 1778) no Noroeste da Espanha: Transição de Práticas Ambientalmente Nocivas para Gestão Integrada de Pragas Sustentável (GIPS)",
    year = "2026",
    journal = "Agriculture",
    abstract = "O rato-campo comum é uma das pragas mamíferas que causam mais danos agrícolas na Europa. Desde o final dos anos 1970, esta espécie invadiu o vale do Douro, no noroeste da Espanha, colonizando cerca de 5 milhões de hectares de áreas agrícolas do vale em cerca de 20 anos. Uma vez estabelecido em paisagens agrícolas, a espécie sofreu explosões populacionais cíclicas que causaram danos às culturas. A maior explosão populacional de ratos-campo, de 2006–2007, foi gerida pelo Governo Regional (Junta de Castilla y León, JCYL) principalmente através da aplicação em grande escala de rodenticidas anticoagulantes (ARs) e da destruição generalizada das margens dos campos, manchas de vegetação natural e restos de culturas por incêndio. Estas ações causaram sérios danos à biodiversidade agrária regional, incluindo espécies de caça menor. A ação coordenada de instituições científicas e ONGs ambientais, com o apoio da principal associação de caça espanhola num momento crítico, levou a uma mudança progressiva nas estratégias de gestão de pragas durante as explosões subsequentes, promovendo a adoção do controlo biológico e outras técnicas de gestão que causam menos danos ambientais. Finalmente, a JCYL implementou um programa de GIPS baseado principalmente no controlo biológico, boas práticas agrícolas e gestão de habitats. Este programa tem sido cada vez mais adotado nos últimos anos, levando a uma redução significativa do controlo químico e à eliminação completa da queima como ferramenta de gestão. Ao longo deste período, o conhecimento científico sobre a ecologia da espécie expandiu-se substancialmente, fornecendo insights-chave para o desenvolvimento e refinamento de estratégias de GIPS. Aqui, sintetizamos este corpo de conhecimento e fornecemos recomendações adicionais para melhorar ainda mais o atual programa de GIPS, que pode servir de modelo para a gestão de pragas de roedores em outras regiões em todo o mundo.",
    url = "https://doi.org/10.3390/agriculture16050577",
    doi = "10.3390/agriculture16050577",
    openalex = "W7133347975",
    references = "doi101016jlanplh2025101300"
}