Menos pode ser mais para modelar espécies invasoras

A modelagem pode prever onde as espécies invasoras aparecerão e onde precisam de proteção. Um novo estudo mostra de onde os dados vêm. Após apenas 100 observações de plantas invasoras nos EUA, modelos usando apenas dados dos EUA preveem melhor sua disseminação do que aqueles que incorporam informações de alcance global.

Nicholas Young e colegas examinaram como os modelos podem usar dados do alcance de uma planta para prever onde é mais provável que ela invada os EUA. Eles descobriram que os melhores modelos variam dependendo do estágio da invasão. Os melhores modelos para o estágio inicial, abaixo de 50 observações, usaram dados dos EUA e globais.

No entanto, quando havia mais de 100 observações nos EUA, algo estranho aconteceu. O conselho tradicional de construir modelos de distribuição usando toda a área global de uma planta (nativa + invadida) na verdade teve um desempenho pior na maioria dos casos. Os autores sugerem que a qualidade dos dados pode ser um problema.

Os preditores globais geralmente são mais grosseiros (tamanho de grão ou célula), menos precisos localmente e têm uma quantidade limitada disponível, enquanto os preditores dos EUA podem estar disponíveis em resoluções mais finas, geralmente são mais precisos e podem ter uma maior variedade e diversidade de preditores disponíveis.

Outro fator pode ser mudanças de nicho. Quando as plantas invadem novas regiões, elas podem frequentemente encontrar novas oportunidades. No caso do capim-estilte japonês, Young e colegas não encontraram quase nenhuma sobreposição entre os nichos dos EUA e globais. Essas diferenças podem tornar as observações locais mais valiosas do que os dados globais.

A equipe aplicou seu método a 13 espécies diferentes, desde a Árvore do Céu, que invadiu em 1841, até a Batata-do-Ar, que invadiu em 1965. Eles descobriram que seu ponto de inflexão de 100 observações funcionou em trepadeiras, ervas daninhas, arbustos, árvores e gramíneas, sugerindo que funciona como uma abordagem geral para modelagem.

Nossas descobertas mostram que, uma vez que um invasor acumula 100 ocorrências após filtragem espacial para pelo menos 5 km na área de distribuição invadida dos EUA, os modelos desenvolvidos usando ocorrências da área de distribuição global são significativamente piores do que outras estratégias de modelo e que os modelos devem ser desenvolvidos usando ocorrências da área de distribuição invadida deste ponto em diante na invasão.

O estudo fornece orientação para trabalhadores com detecção precoce de invasão e esforços de resposta rápida. Melhorar a modelagem ajudará a desenvolver uma abordagem mais precisa e eficiente para identificar áreas de alto risco, permitindo melhor alocação de recursos limitados de monitoramento e controle.

Young, N. E., Williams, D. A., Shadwell, K. S., Pearse, I. S., & Jarnevich, C. S. (2025). How to model a new invader? US-invaded range models outperform global or combined range models after 100 occurrences. Ecological Applications, 35(2), e70010. https://doi.org/pbqd

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Postagem cruzada para Bluesky & Mastodonte.

Imagem: Lisimachia nummularia / canva.