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@TechReport{ConceiçãoAmar:2016:DiPoPa,
               author = "Concei{\c{c}}{\~a}o, Mariana Cavalcanti da and Amaral, Silvana",
                title = "Distribui{\c{c}}{\~a}o potencial de palmeiras (Arecaceae) no 
                         estado de S{\~a}o Paulo em cen{\'a}rios de aquecimento global",
          institution = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                 year = "2016",
                 type = "RPQ",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
             keywords = "palmeiras, Arecaceae, registro de ocorr{\^e}ncia de 
                         esp{\'e}cies, modelagem de distribui{\c{c}}{\~a}o potencial, 
                         mudan{\c{c}}as clim{\'a}ticas.",
             abstract = "As palmeiras s{\~a}o plantas de ampla distribui{\c{c}}{\~a}o 
                         nas regi{\~o}es tropicais do planeta e importantes 
                         esp{\'e}cies-chave para a manuten{\c{c}}{\~a}o dos ecossistemas 
                         onde est{\~a}o inseridas, e servem como ferramentas para entender 
                         os impactos das mudan{\c{c}}as clim{\'a}ticas nessas 
                         regi{\~o}es. Esse trabalho tem por objetivo elaborar modelos de 
                         distribui{\c{c}}{\~a}o potencial atual de palmeiras nativas do 
                         Estado de S{\~a}o Paulo para que se possa projet{\'a}-los em 
                         cen{\'a}rios de mudan{\c{c}}as clim{\'a}ticas globais. 
                         Primeiramente, foi elaborado um banco de dados geogr{\'a}ficos 
                         contendo pontos de ocorr{\^e}ncia das palmeiras nativas do 
                         Estado, atrav{\'e}s da plataforma speciesLink, selecionando-se 
                         apenas os registros com coordenadas geogr{\'a}ficas dos pontos de 
                         coleta e pontos de ocorr{\^e}ncia oriundos de 
                         publica{\c{c}}{\~o}es. As lacunas de observa{\c{c}}{\~a}o 
                         foram preenchidas a partir de duas expedi{\c{c}}{\~o}es de campo 
                         nas regi{\~o}es Nordeste (maio de 2015) e Noroeste (dezembro de 
                         2015) do Estado para complementar o banco de dados. Com o banco de 
                         dados formado, realizou-se o processo de sele{\c{c}}{\~a}o das 
                         vari{\'a}veis ambientais relevantes para criar os modelos de 
                         distribui{\c{c}}{\~a}o atual das esp{\'e}cies que apresentaram 
                         no m{\'{\i}}nimo dez pontos de ocorr{\^e}ncia com coordenadas 
                         geogr{\'a}ficas vi{\'a}veis. Com as vari{\'a}veis mais 
                         relevantes, foram elaborados os modelos considerando-se 500 
                         intera{\c{c}}{\~o}es, e projetando a distribui{\c{c}}{\~a}o 
                         para o Estado de S{\~a}o Paulo com o algoritmo Maxent 3.3.3k. 
                         Apenas 18 esp{\'e}cies foram consideradas para a 
                         cria{\c{c}}{\~a}o do modelo, por apresentarem o m{\'{\i}}nimo 
                         de pontos de ocorr{\^e}ncia estipulado. A {\'u}nica 
                         exce{\c{c}}{\~a}o, a esp{\'e}cie Lytocaryum hoehnei (Burret) 
                         Toledo, com apenas oito pontos de ocorr{\^e}ncia, foi submetida 
                         {\`a} modelagem por ser esp{\'e}cie end{\^e}mica do Estado. 
                         Pela plataforma speciesLink, obteve-se 140 pontos de 
                         ocorr{\^e}ncia com coordenadas geogr{\'a}ficas, 256 pontos a 
                         partir de publica{\c{c}}{\~o}es e 289 das expedi{\c{c}}{\~o}es 
                         a campo.Os resultados foram avaliados junto {\`a} especialista de 
                         palmeiras, e a maioria dos modelos apresentou resultados coerentes 
                         com a distribui{\c{c}}{\~a}o conhecida das esp{\'e}cies, sendo 
                         que muitas delas tiveram suas {\'a}reas de 
                         distribui{\c{c}}{\~a}o melhor representadas pelas 
                         expedi{\c{c}}{\~o}es de campo. A pr{\'o}xima etapa do trabalho 
                         dever{\'a} adquirir as vari{\'a}veis de clima simuladas e 
                         substitu{\'{\i}}-las nos modelos atuais das esp{\'e}cies, para 
                         gerar modelos de distribui{\c{c}}{\~a}o das palmeiras em 
                         cen{\'a}rios preditivos de mudan{\c{c}}as clim{\'a}ticas.",
          affiliation = "{Universidade de Taubat{\'e} (UNITAU)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
             language = "pt",
                pages = "28",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34R/42PMMTL",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34R/42PMMTL",
           targetfile = "Conceicao_distribuicao.pdf",
        urlaccessdate = "23 jan. 2021"
}


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