Distribuição e refúgios de comunidades arbóreas da Mata Atlântica

Abstract

Padrões de diversidade e endemismo de espécies são supostamente influenciados por três processos principais no espaço e no tempo: (i) limitações históricas e evolutivas, incluindo dispersão em grande escala; (ii) filtros ambientais, representados pelo espaço abiótico em múltiplas escalas; e (iii) filtros bióticos, considerando relações inter- e intraespecíficas. Padrões de biodiversidade na Mata Atlântica brasileira também são supostamente causados por dois fatores principais. O primeiro é a presença de áreas relativamente protegidas das mudanças climáticas ao longo do tempo (i.e. refúgios). O segundo é a heterogeneidade ambiental que organiza as espécies em múltiplos habitats. Mapear e detectar esses habitats e refúgios é fundamental para estudos aplicados (e.g. conservação da biodiversidade) e teóricos (e.g. efeitos de escala). Somado a isso, uma tese vigora na literatura propondo que modelos de distribuição de espécies podem ser utilizados para inferir a distribuição de comunidades. Aplicações deste método agrupam a heterogeneidade interna em um único modelo, o que pode ocultar a capacidade dispersiva de espécies menos comuns ou que ocupam ambientes menos comuns. Por meio deste documento, eu exploro uma antítese ao segregar análises em diferentes habitats. Primeiro, reviso a literatura para entender alternativas para modelar as distribuições das comunidades e exploro, por meio de algoritmos de Machine Learning, uma alternativa para detecção de habitats usando apenas componentes taxonômicos. Em seguida, uso modelos de distribuição de espécies (SDMs) para inferir a distribuição de habitats da Mata Atlântica brasileira no passado e uso a análise categórica de neo- e paleoendemismo (CANAPE) para corroborar os resultados. Por fim, apresento um estudo de caso em nível de espécie com Paubrasilia echinata, segregando SDMs em ocorrências naturais e ocorrências cultivadas. Outros artigos onde aplico esta tese também são apresentados. Os estudos incluídos aqui: (1) elucidam como os processos históricos, bióticos e abióticos são atualmente e potencialmente contabilizados em SDMs, destacando alternativas para construir modelos correlativos biologicamente significativos; (2) propõem um modelo para mapear as distribuições de habitats usando a riqueza de espécies em famílias-chave; (3) indicam que a persistência das espécies e a estabilidade climática são cruciais para a manutenção e detecção de padrões de diversidade; (4) revelam regiões de endemismo para a Mata Atlântica brasileira com a persistência de linhagens mais antigas e a diversificação de novas linhagens; e (5) informam sobre dados relevantes para o planejamento de estratégias de conservação. Como síntese, defendo aqui que comunidades vegetais com grande variação ambiental podem ter sua distribuição melhor mensurada ao se considerar diferentes partições da mesma.

Current patterns of species diversity and endemism are allegedly influenced by three main processes in space and time: (i) Historical and evolutionary constraints, including dispersal at large scales; (ii) environmental filters, represented by the abiotic space at multiple scales; and (iii) biotic drivers, accounting for inter- and intraspecific relationships. Biodiversity patterns in Brazilian Atlantic Forest are also allegedly caused by two main factors. The first is the presence of areas relatively buffered from climatic change over time, i.e. refugia. The second is the environmental heterogeneity that sorts species into multiple habitats. Mapping and detecting those habitats and refugia is key for applied (e.g. biodiversity conservation) and theoretical (e.g. scale effects) studies. Moreover, there is a current thesis in the literature that proposes that species distribution models can be used to infer the distribution of communities. Applications of this method group the internal heterogeneity into a single model, which may hide the dispersive capacity of less common species or that occupy less common environments. I hereby explore an antithesis by segregating analysis into different habitats. I first review the literature to understand alternatives for modeling the communities distributions and explore, through Machine Learning algorithms, an alternative to habitats detection by using only taxonomical components. Then I use species distribution models (SDMs) to infer Brazilian Atlantic Forest habitats distribution to past and Categorical Analysis of Neo- and Paleo-endemism (CANAPE) to corroborate findings. I finally present a study case at the species level with Paubrasilia echinata, by segregating SDMs into natural and cultivated occurrences. Further articles where I apply this thesis are also presented. Studies included here: (1) elucidate how historical, biotic and abiotic processes are currently and potentially accounted for in SDMs, highlighting alternatives to build biologically meaningful correlative models; (2) propose a model to map habitat distributions using species richness in key families; (3) indicate that species persistence and climatic stability are crucial for the maintenance and detection of diversity patterns; (4) unveil endemism regions for Brazilian Atlantic Forest with the persistence of older lineages and the diversification of new lineages; (5) inform regarding relevant data for conservation planning. As a synthesis, I defended here that plant communities with great environmental variation can have their distribution better measured when considering different partitions of itself.