Post on 07-Feb-2019
Redes neurais para a seleção de variáveis climáticas no processo de modelagem de distribuição de espécies na região Norte do Brasil
Arimatéa de Carvalho XimenesGustavo Arcoverde
Silvana Amaral Antônio Miguel Vieira Monteiro
Introdução
� Os dados climáticos do WorldClim são amplamente usados em trabalhos de modelos de distribuição de espécies (Buermann et al., 2008).
� A maioria das variáveis climáticas usadas em modelos de distribuição de espécies são correlacionadas.
� Entretanto, este assunto é raramente testado e avaliado.
Introdução
� Os estudos não avaliam a redundância de informação que existem nas variáveis climáticas disponíveis pelo WorldClim, principalmente na região Norte do Brasil onde há falta de estações meteorológicas bem distribuídas.
Porque usar a rede neural do tipo Mapa Auto-Organizável?
Não-supervisionado - Não exige conhecimento e hipótese a priori
Redução da dimensionalidade
Ferramenta de visualização de dados multivariados
Análise da dependência espacial
Objetivo
� Analisar a correlação espacial entre as variáveis climáticas e bioclimáticas da base de dados do WorldClim a partir do método de rede neural Mapa Auto-Organizável.
� Realizar uma pré-seleção das variáveis de entrada para realizar a modelagem de distribuição de espécies da região norte do Brasil.
Como foram geradas as superfícies climáticas do WorldClim ?
Precipitação Temperatura
Fonte: Hijmans et al., 2005 (WorldClim)
18,5km
Superfície climática Variáveis independentes:Altitude, latitude e longitude
Precipitação
Conclusões
� A precipitação é influenciada pela longitude e latitude.
� A temperatura é influenciada pela altitude.
� Todos os meses da variável de temperatura mínima são correlacionados.