CONCEPTUALIZAÇÃO DO MODELO

A metodologia estocástico-dinâmica baseia-se num processo por etapas que, se baseia nas interações entre os componentes chave e na redução do número de preconceitos associados ao procedimento de modelação (Cabral et al., 2008). O processo sequencial que, antecede a conceptualização do modelo, determina quais são as variáveis explicativas com efeito, estatístico significativo, na magnitude da variável de resposta, uma vez que a disponibilização de informação de n variáveis explicativas não inclui um significado automático de que todas têm efeito estatístico e ecológico significativo (Cabral et al., 2008; Santos et al., 2013b). Por este motivo, foram utilizados os resultados obtidos pelos métodos estatísticos anteriores (II.2.5) para testar as relações entre as variáveis explicativas e a variável de resposta. Após o procedimento estatístico, as variáveis ambientais identificadas como significativas na probabilidade de deteção de atividade (prob_NPASS_meteo) e nível de atividade (NPASS) das áreas de estudo foram consideradas válidas na construção do modelo estocástico-dinâmico. Genericamente, as variáveis explicativas são os principais fatores ambientais considerados no âmbito do estudo em causa (Cabral et al., 2008; Santos et al., 2013b) e a variável de resposta que é no modelo dinâmico uma variável estado, corresponde ao(s) indicador(es) ecológico(s) selecionado(s) (e. g. abundância, índice ou nível de atividade, número de espécies).

A unidade básica de um modelo StDM é a variável de estado (Figura 4-A), cuja variação se baseia nas relações detetadas na análise estatística, descrita através das equações de diferença (Santos et al., 2013b). Cada variável de estado é composta por um fluxo de entrada, um fluxo de saída e um ajuste (Figura 4-A). As influências positivas das variáveis e os coeficientes positivos são considerados no fluxo de entrada, enquanto as influências negativas das variáveis e os coeficientes com valor negativo são incluídos no fluxo de saída (Santos et al., 2013b). A variável de estado é composta por um determinado valor por unidade de tempo (dt) que, pode ter um comportamento cumulativo como resposta às alterações das condições ambientais. Para evitar tal situação, um fluxo adicional associado à variável de estado, definido como ajuste, esvazia a variável de estado no fim de cada unidade temporal (e.g. minuto, hora, dia, mês, ano), antes da próxima unidade de tempo (dt+1) e de novas condições ambientais (Santos et al., 2013b). Contudo, o modelo StDM é igualmente composto por outros elementos

básicos (Figura 4-B) da linguagem simbólica, designadamente variáveis externas ou graficadas (se as variáveis ou funções influenciam o estado do sistema, mas a sua origem é externa ao mesmo), variáveis associadas (se as variáveis influenciam o estado do sistema e pertencem ao mesmo) e constantes (se as variáveis não podem ser sujeitas a calibração e são constantes no tempo), Jørgensen (2001). A ligação entre as diversas variáveis ocorre através dos conetores, responsáveis pela tradução das relações de interdependência entre os elementos. A relação de influência é observada pelo sentido da seta, i. e., a variável de onde parte a ligação do conetor influencia a variável que recebe a ligação (Figura 4).

Figura 4 - (A) Unidade básica de um modelo StDM: o retângulo representa uma variável de estado; os círculos correspondem aos parâmetros ou constantes; as nuvens correspondem às fontes e perdas, para a influência positiva e negativa, respetivamente; as setas grossas correspondem aos fluxos de entrada/ganho e saída/perda; e as setas finas correspondem a todas as relações entre as variáveis de

estado e outras variáveis. (B) Variável externa ou gráfica e Constante.

A complexidade do modelo a desenvolver é determinada pela natureza da questão e após a definição da complexidade do modelo, segue-se a conceptualização. Esta etapa é elementar para a compreensão das variáveis de estado e processos necessários para uma representação fiável da questão em estudo (Jørgensen, 2001), usando para tal os símbolos anteriormente referidos (Figura 4). A representação esquemática facilita a visualização e compreensão da conexão entre os vários componentes com maior importância para o objetivo definido (Jørgensen, 2001). Cada fluxo de entrada e saída, variável de estado, variáveis associadas e graficadas tem associado uma equação matemática, que inclui e relaciona as variáveis externas ou associadas com as variáveis de estado, define condições e limites. As etapas seguintes estão relacionadas com a verificação, calibração e validação, respetivamente.

A construção do modelo estocástico-dinâmico foi desenvolvida numa plataforma de software de dinâmica de sistemas (e.g. software STELLA 9.0.3®), que adota uma representação

A

Variável de estado

Fluxo de entrada Fluxo de saída

Ajuste Variável 1 Variável 2 Variável 3 Variável 4 ~

Variável gráfica 1 Constante

conceptual baseada na linguagem do tipo Forrester modificado (Jørgensen, 2001), permitindo obter simulações quantitativas mais sofisticadas, e por consequência obter resultados mais robustos e confiáveis (Santos et al., 2013b).

II.2.6.1 ESCALAS TEMPORAIS: ESPECIFICAÇÕES

A estrutura do modelo StDM tem a capacidade de realizar simulações estocásticas/probabilísticas e/ou determinísticas. As simulações baseadas em princípios estocásticos têm em consideração o comportamento aleatório de algumas variáveis ambientais com influência sobre os fenómenos ecológicos estudados. Na prática, na escrita das expressões matemáticas é incluída a função aleatória (que causa flutuações imprevisíveis em torno dos valores das variáveis ambientais), havendo a definição de valores-limite, para que os valores mínimos e máximos tenham equivalência na realidade (Santos et al., 2013b). Na opção determinística, o modelo restringe relações previsíveis entre variáveis explicativas e a variável de resposta, com a finalidade de determinar o cenário mais provável (Santos et al., 2013b). O procedimento de validação de um modelo StDM segue os princípios determinísticos e os vários valores das variáveis ambientais podem ser introduzidos no modelo como funções graficadas (Cabral et al., 2008). Com base neste procedimento é possível, posteriormente, comparar os valores simulados com os valores reais relativos à variável de resposta (Cabral et al., 2008).

Os objetivos das duas opções são complementares e podem coexistir no modelo, sendo necessário apenas selecionar o modo de execução (determinístico ou estocástico), Santos et al. (2013b). Uma vez que, os modelos baseados em sistemas dinâmicos, como o StDM, são métodos úteis para compreender as alterações do ecossistema ao longo do tempo, foram selecionadas três escalas temporais (mês, quinzena e noite), com base nas variações meteorológicas e de ocupação do solo, para prever a atividade de morcegos nas cumeadas de serras, da região Norte e Centro-Norte de Portugal.

A unidade de tempo escolhida para a escala anual e quinzenal foi o dia e as simulações seguiram os princípios estocásticos. A escala anual representa um período de 8 meses (de março a outubro), que corresponde ao período de atividade dos morcegos para Portugal continental. Para a escala quinzenal, os quinze dias selecionados correspondem ao período entre os dias 8 e 22 de maio e os dias 8 e 22 de setembro. A seleção destes dois períodos é justificada pelo facto de corresponderem aos dois picos de ocorrência de mortalidade em parques eólicos em Portugal (ICNB, 2010).

Os resultados obtidos para a escala da noite foram baseados em princípios determinísticos e a unidade de tempo escolhido para as simulações foi um período 10 minutos, que corresponde à duração da deteção acústica realizada em cada ponto monitorizado. As simulações, nesta escala, foram realizadas para um período de 4 horas (entre as 20-24 horas), como recomendado pelo documento guia da monitorização de morcegos (ICNF, 2009).

II.2.7 AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DOS MODELOS ESTATÍSTICOS ASSOCIADOS AO