Author(s):
Ferreira, Ana Filipa Dinis
Date: 2015
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10174/14070
Origin: Repositório Científico da Universidade de Évora
Subject(s): Modelos de distribuição; Preferências de habitat; Lampetra planeri; Lampreia-de-riacho; Lampetra fluviatilis; Lampreia-de-rio; Boosted regression trees; Pressão ambiental; Conservação; Distribution models; Habitat preferences; Lampetra planeri; Brook lamprey; Lampetra fluviatilis; River lamprey; Boosted regression trees; Environmental stress; Conservation
Description
O género Lampetra sp. apresenta um elevado estatuto de conservação em Portugal. No entanto, a falta de informação a nível da sua ecologia e distribuição, coloca dificuldades na designação de medidas para a sua conservação. A realização deste trabalho permitiu a explicação dos factores ambientais que condicionam a distribuição do género em Portugal e a previsão da sua ocorrência em todo o país. O método estatístico utilizado foi Boosted Regression Trees, uma forma de regressão logística que incorpora árvores de decisão e um algoritmo boosting. Verificou-se que as lampreias ocorrem em locais com elevada percentagem de areia, baixas altitudes, temperaturas máximas médias do mês mais quente próximas dos 30 ºC e níveis de poluição industrial e precipitação relativamente baixos. Os modelos ajustados permitiram ainda a designação das linhas de água com importância para a conservação do género Lampetra, nas quais se verificou a presença de problemas ambientais que ameaçam a sobrevivência das populações de lampreias; ABSTRACT: The genus Lampetra sp. shows a high conservation status in Portugal. However, the lack of information about its ecology and distribution poses difficulties in the nomination of measures to conserve it. This work allowed the explanation of the environmental factors that influence the distribution of Lampetra sp. in Portugal, and the prediction of their occurrence in the whole country. The statistical method used was Boosted Regression Trees, a form of logistic regression incorporating decision trees and a boosting algorithm. It was found that the lampreys occurs in places with a high percentage of sand, low altitudes, maximum temperature of the warmest month near 30 degrees and levels of industrial pollution and precipitation relatively low. The fitted models also allowed the description of the water lines of importance for the conservation of the genus Lampetra, in which there was the constant presence of environmental problems that threaten the survival of lamprey populations.
