Introdução à modelagem de distribuição de espécies usando a linguagem R: teoria e prática

A ampla disponibilidade de dados sobre a biodiversidade e variáveis ambientais, tem permitido a utilização de diversas análises biogeográficas e macroecológicas, dentre elas, os modelos de distribuição de espécies (MDE). Esse minicurso tem como intuito oferecer uma introdução teórica e prática à técnica de MDE, utilizando a linguagem R. Primeiramente serão apresentados os principais conceitos da teoria de nicho ecológico (Grinnell, Elton e Hutchinson) e da teoria de modelos (espaço geográfico (G), espaço ambiental (E) e diagrama Biótico-Abiótico-Movimentação (BAM)). Seguida à parte teórica, serão apresentados as principais bases de dados (ocorrências e variáveis ambientais), tipos de algoritmos (presença e ausência - GLM, GAM e Random Forest, apenas presença - BIOCLIM, Mahalanobis e Gower, e presença e background - Maxent e SVM), avaliação dos modelos (ROC, AUC e TSS), limites de corte (thresholds) e algumas abordagens de consenso de modelos (ensembles). A parte prática será focada na construção dos modelos através da linguagem R. Inicialmente será feito uma introdução à programação e manejo de dados espaciais na linguagem R, utilizando os pacotes raster e rgdal. Em seguida, será apresentado como obter dados de ocorrências e variáveis ambientais, através dos pacotes spooc e dismo. Uma vez adquiridos os dados, serão feitas análises preliminares dos mesmos, como seleção de ocorrências (um ponto por célula) e de variáveis (correlação, PCA, análise fatorial e VIF). Por fim, serão construídos modelos utilizando os algoritmos mencionados acima, além do cálculo das métricas de avaliação dos mesmos, utilizando os pacotes dismo, randomForest e kernlab.