Modelagem de distribuição geográfica potencial de Camponotus rufipes E C. renggeri (Hymenoptera: Formicidae): uma ferramenta para futuros estudos de história natural

Resumo

Modelos de distribuição de espécies (SDM do inglês, species distribution modelling) correlativos permitem a inferência de potenciais distribuições geográficas de organismos com base nas condições climáticas e ambientais das áreas para as quais há registros de ocorrência e/ou ausência de um dado grupo, como uma espécie. Esses modelos podem contribuir com estudos de história natural que demandem trabalhos de campo árduos, visto que SDM permitem otimizar os esforços de busca ao detectar áreas potenciais desconhecidas ou não descobertas para espécies de interesse. Para duas espécies de formigas de ampla distribuição geográfica, Camponotus rufipes e C. renggeri, os fatores bioclimáticos que limitam suas distribuições são pouco conhecidos. Aqui, utilizaremos modelos correlativos, em específico, o método implementado no programa MaxEnt, para descobrir quais das 19 variáveis bioclimáticas disponíveis no WorldClim 2.0 são particularmente relevantes para a distribuição geográfica de C. rufipes e C. renggeri. Além disso, mapearemos áreas potenciais para a ocorrência atual dessas espécies. Os registros de ocorrência serão obtidos através de dois bancos de dados públicos (GBIF e speciesLink) e então, filtrados dentro do programa R, a partir do pacote dismo. Identificaremos quais das 19 variáveis bioclimáticas disponíveis no WorldClim 2.0 são colineares por meio do pacote virtualspecies. Caso haja variáveis correlacionadas sortearemos uma dentro de cada conjunto estabelecido. Analisaremos a contribuição e importância de cada variável ou conjunto de variáveis correlacionas utilizando o pacote ENMeval. Por fim, utilizaremos o programa MaxEnt 3.4, com seus devidos ajustes e regularizações, para modelar a distribuição de C. rufipes e C. renggeri para ambientes potencialmente não-análogos aos quais estas espécies ocorrem. Esperamos contribuir com trabalhos de história natural, de ambas espécies, otimizando trabalhos de campo em áreas pouco exploradas ou desconhecidas.