Predicting the distribution of forest tree species using topographic variables and vegetation index in eastern Acre, Brazil / Predição da distribuição de espécies florestais usando variáveis topográficas e de índice de vegetação no leste do Acre, Brasil

Species distribution modeling has relevant implications for the studies of biodiversity, decision making about conservation and knowledge about ecological requirements of the species. The aim of this study was to evaluate if the use of forest inventories can improve the estimation of occurrence probability, identify the limits of the potential distribution and habitat preference of a group of timber tree species. The environmental predictor variables were: elevation, slope, aspect, normalized difference vegetation index (NDVI) and height above the nearest drainage (HAND). To estimate the distribution of species we used the maximum entropy method (Maxent). In comparison with a random distribution, using topographic variables and vegetation index as features, the Maxent method predicted with an average accuracy of 86% the geographical distribution of studied species. The altitude and NDVI were the most important variables. There were limitations to the interpolation of the models for non-sampled locations and that are outside of the elevation gradient associated with the occurrence data in approximately 7% of the basin area. Ceiba pentandra (samaúma), Castilla ulei (caucho) and Hura crepitans (assacu) is more likely to occur in nearby water course areas. Clarisia racemosa (guariúba), Amburana acreana (cerejeira), Aspidosperma macrocarpon (pereiro), Apuleia leiocarpa (cumaru cetim), Aspidosperma parvifolium (amarelão) and Astronium lecointei (aroeira) can also occur in upland forest and well drained soils. This modeling approach has potential for application on other tropical species still less studied, especially those that are under pressure from logging.

A modelagem de distribuição de espécie tem implicações fundamentais para o estudo da biodiversidade, tomada de decisão em conservação e para a compreensão dos requerimentos ecológicos das espécies. O objetivo deste trabalho foi avaliar se a utilização de inventários florestais pode melhorar a estimativa de probabilidade de ocorrência, identificar os limites da distribuição potencial e preferência de habitat de um grupo de espécies madeireiras. As variáveis ambientais preditoras foram: altitude, declividade, exposição, índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e distância vertical à drenagem mais próxima (HAND). Para estimar a distribuição das espécies foi utilizado o método de máxima entropia (Maxent). Em comparação com uma distribuição aleatória, utilizando variáveis topográficas e de índice de vegetação, o método Maxent alcançou uma acurácia de 86%, em média, na distribuição geográfica predita das espécies estudadas. A altitude e o NDVI foram as variáveis mais importantes. Houve limitações na interpolação dos modelos para locais não amostrados e que estão fora do gradiente de altitude associado aos dados de ocorrência, em aproximadamente 7% da área da bacia. Ceiba pentandra (samaúma), Castilla ulei (caucho) e Hura crepitans (assacu) tem maior probabilidade de ocorrência em áreas próximas aos cursos de água. Clarisia racemosa (guariúba), Amburana acreana (cerejeira), Aspidosperma macrocarpon (pereiro), Apuleia leiocarpa (cumaru cetim), Aspidosperma parvifolium (amarelão) e Astronium lecointei (aroeira) podem ocorrer também em floresta de terra firme e solos bem drenados. Essa abordagem de modelagem tem potencial de aplicação para outras espécies tropicais ainda pouco estudadas, sobretudo aquelas que estão sobre pressão da atividade madeireira.

Predicting the distribution of forest tree species using topographic variables and vegetation index in eastern Acre, Brazil / Predição da distribuição de espécies florestais usando variáveis topográficas e de índice de vegetação no leste do Acre, Brasil

Species distribution modeling has relevant implications for the studies of biodiversity, decision making about conservation and knowledge about ecological requirements of the species. The aim of this study was to evaluate if the use of forest inventories can improve the estimation of occurrence probability, identify the limits of the potential distribution and habitat preference of a group of timber tree species. The environmental predictor variables were: elevation, slope, aspect, normalized difference vegetation index (NDVI) and height above the nearest drainage (HAND). To estimate the distribution of species we used the maximum entropy method (Maxent). In comparison with a random distribution, using topographic variables and vegetation index as features, the Maxent method predicted with an average accuracy of 86% the geographical distribution of studied species. The altitude and NDVI were the most important variables. There were limitations to the interpolation of the models for non-sampled locations and that are outside of the elevation gradient associated with the occurrence data in approximately 7% of the basin area. Ceiba pentandra (samaúma), Castilla ulei (caucho) and Hura crepitans (assacu) is more likely to occur in nearby water course areas. Clarisia racemosa (guariúba), Amburana acreana (cerejeira), Aspidosperma macrocarpon (pereiro), Apuleia leiocarpa (cumaru cetim), Aspidosperma parvifolium (amarelão) and Astronium lecointei (aroeira) can also occur in upland forest and well drained soils. This modeling approach has potential for application on other tropical species still less studied, especially those that are under pressure from logging.(AU)

A modelagem de distribuição de espécie tem implicações fundamentais para o estudo da biodiversidade, tomada de decisão em conservação e para a compreensão dos requerimentos ecológicos das espécies. O objetivo deste trabalho foi avaliar se a utilização de inventários florestais pode melhorar a estimativa de probabilidade de ocorrência, identificar os limites da distribuição potencial e preferência de habitat de um grupo de espécies madeireiras. As variáveis ambientais preditoras foram: altitude, declividade, exposição, índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e distância vertical à drenagem mais próxima (HAND). Para estimar a distribuição das espécies foi utilizado o método de máxima entropia (Maxent). Em comparação com uma distribuição aleatória, utilizando variáveis topográficas e de índice de vegetação, o método Maxent alcançou uma acurácia de 86%, em média, na distribuição geográfica predita das espécies estudadas. A altitude e o NDVI foram as variáveis mais importantes. Houve limitações na interpolação dos modelos para locais não amostrados e que estão fora do gradiente de altitude associado aos dados de ocorrência, em aproximadamente 7% da área da bacia. Ceiba pentandra (samaúma), Castilla ulei (caucho) e Hura crepitans (assacu) tem maior probabilidade de ocorrência em áreas próximas aos cursos de água. Clarisia racemosa (guariúba), Amburana acreana (cerejeira), Aspidosperma macrocarpon (pereiro), Apuleia leiocarpa (cumaru cetim), Aspidosperma parvifolium (amarelão) e Astronium lecointei (aroeira) podem ocorrer também em floresta de terra firme e solos bem drenados. Essa abordagem de modelagem tem potencial de aplicação para outras espécies tropicais ainda pouco estudadas, sobretudo aquelas que estão sobre pressão da atividade madeireira.(AU)