| Summary: | A lontra euroasiática teve um declínio significativo das suas populações a partir da década de 50. A espécie é considerada um importante indicador de mudança ambiental, devido à sensibilidade à transformação dos seus habitats. Este estudo teve como objetivo a criação de mapas de distribuição potencial da lontra, de forma a identificar as áreas mais críticas, e potenciais áreas de conservação da espécie, bem como analisar o comportamento da espécie a um conjunto de variáveis. Foi selecionado para o estudo uma área de 1 125 km2 ao redor da cidade de Évora, Portugal. Desta forma recorreu-se ao software Maxent, no qual foram utilizados 46 pontos de presença da lontra e um total de nove variáveis. Sendo que a variável distância às linhas de água teve o maior contributo na construção do modelo final. O modelo teve um bom desempenho (AUC de treino = 0,912 e AUC de teste = 0,891) na avaliação da sua capacidade de previsão. Com a finalidade de complementar os resultados do Maxent foi criado um mapa de adequabilidade da área de estudo, recorrendo ao sistema de informação geográfica ArcGIS. Assim, selecionaram-se três variáveis com ponderações diferentes na produção do mapa, de acordo com o Analytic Hierarchy Process. As áreas mais críticas na zona de estudo, coincidiram com os maiores aglomerados populacionais, já as áreas com maior probabilidade de ocorrência da espécie corresponderam a cursos de água com baixa perturbação, níveis de precipitação mais elevados e vegetação densa. A informação produzida nesta dissertação vem corroborar com o levantamento nacional da distribuição da lontra, na classificação da serra de Monfurado como Sítio Importante para a Conservação da Lontra. The Eurasian otter has had a significant decline in its populations since the 1950s. The species is considered an important indicator of environmental change due to the sensitivity to transformation of its habitats. This study aimed to create potential distribution maps of the otter, in order to identify the most critical areas, and potential ...
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