Summary: | Nas últimas duas décadas, houve um aumento sig nificativo no uso de Modelos de Distribuição de Espécies (MDE) para estudar e gerenciar espécies marinhas. Esse aumento se deve principalmente à disponibilidade generalizada de variáveis preditoras globais e à facilidade de implementação das técnicas de MD E. Os pesquisadores estão cada vez mais focados em entender a distribuição de espécies no mar profundo. No entanto, a tradução dessa pesquisa em ferramentas práticas de gestão para lidar com as mudanças climáticas e a crescente exploração dos recursos do m ar profundo tem sido mais lenta, mas é imperativa. O MDE, conforme definido por Zurrel (2020), é um modelo de biodiversidade baseado empiricamente que utiliza métodos estatísticos e de aprendizado de máquina. Esses modelos associam registros de biodiversid ade geográfica, incluindo presenças observadas e às vezes ausências ou contagens medidas, às características abióticas e/ou bióticas em locais específicos. Os MDEs são usados de forma intercambiável com termos como Modelos de Nicho Ecológico (MNE), model os de adequação de habitat e outros, destacando diferentes aspectos das entidades que estão sendo modeladas e do tipo de dados usados. O crescimento dos MDEs é atribuído a dois fatores chave: aumento da capacidade computacional e aprimoramento dos métodos de aquisição de dados. Esse crescimento tornou os Modelos de Adequação de Habitat (MAHs) ferramentas essenciais para avaliar implicações ecológicas e ambientais, especialmente diante de pressões sociais e da expansão da economia azul. Além disso, o aquecimento dos oceanos e as mudanças na concentração de aragonita aumentaram a necessidade de tais modelos. A contínua diminuição da biodiversidade, conhecida como a sexta extinção em massa, destaca a urgência de reverter essa tendência. Informações conf iáveis sobre a ecologia e a distribuição das espécies são essenciais para a proteção de habitats, a mitigação das mudanças ambientais e a tomada de decisões informadas. No entanto, o uso de modelos inadequados ...
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