Banca de QUALIFICAÇÃO: EUZÉBIO LEONARDO DA SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: EUZÉBIO LEONARDO DA SILVA
DATA: 29/09/2023
HORA: 09:00
LOCAL: Prodema
TÍTULO: ÁREAS PRIORITÁRIAS PARA O COMBATE AO RISCO OFÍDICO NO BRASIL
PALAVRAS-CHAVES: Ofidismo. Mudanças climáticas. Modelos de nicho. Priorização espacial
RESUMO: As doenças tropicais negligenciadas são responsáveis por grande impacto na saúde pública global. Dentre elas, os acidentes causados pelo envenenamento por picadas de cobra são de grande preocupação visto os problemas que estes geram principalmente na população em extrema pobreza das regiões mais quentes do planeta. As ações humanas, como o desmatamento, queimadas e o crescente volume de CO₂ lançado na atmosfera que aumentam gradativamente a temperatura global, tendem a agravar ainda mais a intensidade e frequência destes acidentes, visto a vulnerabilidade das serpentes a temperatura ambiente. Neste contexto, testamos no presente estudo a hipótese de que as mudanças climáticas podem causar mudanças nas distribuições geográficas das serpentes venenosas do Brasil, e por consequência alterar as áreas prioritárias para o combate ao ofidismo no país. Para tal, aqui integramos técnicas de modelos de nicho ecológico e análise de priorização espacial para avaliar o efeito das mudanças climáticas na distribuição de 42 serpentes venenosas e na distribuição espacial das prioridades de combate ao ofidismo no Brasil em condições climáticas atuais e em cenários de mudanças climáticas futuras. Para isso, utilizamos 10.546 pontos de ocorrências para as 42 espécies coletados em diversas fontes, dentre elas; Web of Science, Scielo, ScienceDirect, Google acadêmico e no banco de teses da CAPES, Specieslink, The Global Biodiversity Information Facility (GBIF) e do Atlas de serpentes do Brasil. Após coletar dos dados, estes foram revisados para averiguar possíveis erros geográficos nas longitudes e latitudes e coordenadas que não representam a região e a distribuição conhecida das espécies. Os preditores climáticos utilizados foram extraídos do site Worldclim, que consistem num conjunto de 19 variáveis ambientais em formato de rasters baseadas em médias mensais de 1970-2000. Das 19 variáveis ambientais, cinco foram selecionadas para criação dos modelos e cortadas para a região neotropical para corresponder a área máxima de ocorrência das espécies. Assim neste estudo utilizamos as variáveis BIO5 = Temperatura máxima do mês mais quente, BIO6 = Temperatura mínima do mês mais frio, BIO13 = Precipitação do mês mais chuvoso, BIO14 = Precipitação do Mês Mais Seco e BIO15 = Sazonalidade da Precipitação (Coeficiente de Variação). Visando produzir modelos ecologicamente mais confiáveis estas variáveis foram selecionadas de acordo com os requisitos e importância fisiológica para as serpentes e exclusão das variáveis correlacionadas entre si. Os modelos de nicho ecológico foram gerados baseados em 4 algoritmos distintos: Redes Neurais Artificiais (ANNs), Modelos Lineares Generalizados (GLM), Algoritmo de Máxima Entropia (MaxEnt), e Floresta aleatória (RF). Devido a gama de opções de parametrização dos modelos produzidos com os algoritmos utilizados, aqui nós optamos por minimizar a complexidade dos modelos por causa do reduzido número de ocorrências para algumas espécies. Dessa maneira, os parâmetros do ANN foram deixados na opção padrão, GLM ajuste linear, MaxEnt foi criado ajuste linear e quadráticos e o RF foi criado com base em 500 árvores com um tamanho mínimo de cinco nós terminais. Como nossos dados são apenas de presenças das espécies, aqui criamos dez conjunto de 1000 pseudo-ausências (que representam as condições ambientais disponíveis para a espécie) gerados de forma aleatória dentro da área de estudo. Posteriormente, os dados de presença e pseudo-ausências foram divididos em dois conjuntos 70% para calibração e 30% para avaliação dos modelos. Avaliamos o poder de predição dos modelos através de três métricas estatísticas AUC, BOYCE e TSS, além da qualidade das curvas respostas e da comparação com a distribuição prevista com a distribuição conhecida feito com ajuda de um especialista. A análise de priorização espacial foi realizada no software Zonation. Apoiados neste conjunto de dados, aqui produzimos mapas das áreas que devem ser prioridades para o combate ao risco ofídico no Brasil baseados em modelos de nicho de 42 espécies de serpentes venenosas encontradas no país. Os melhores modelos para cada espécie foram selecionados com base nas (combinações de variáveis), métricas BOYCE, AUC, TSS, importância de cada preditor ambiental e nas curvas respostas das espécies para cada variável e opinião de um especialista. Por exemplo, o melhor modelo para a espécie Bothrocophias hyoprora foi gerado com as variáveis BIO13, BIO14, BIO5 e BIO6. As curvas respostas para cada variável preditora indicam a qualidade do ajuste de cada variável para o ensemble da espécie; com valores BOYCE médios variando de 0.67 a 0.99; AUC médios de 0.85 a 0.99 e TSS médios de 0.67 a 0.99. Análise de priorização espacial indicou áreas de alta prioridades nas regiões Nordeste, Sul, Sudeste e partes dos estados do Pará e Amapá, e baixas prioridades na região Norte e Centro-oeste do país. Conclui-se que os modelos de nicho ecológico estimaram de forma segura as distribuições conhecidas das serpentes venenosas do Brasil. A variável BIO6 - Temperatura mínima do mês mais frio foi a mais importante para prever a distribuição das espécies, seguida da BIO13 - Precipitação do mês mais chuvoso. E a análise de priorização indicou zonas de prioridades que coincidem com a distribuição da maioria das espécies de serpentes modeladas.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2641694 - PABLO RIUL
Interno - 1673697 - DENISE DIAS DA CRUZ
Externo à Instituição - GENTIL ALVES PEREIRA FILHO