5.1 - Modelo preditivo de adequabilidade de habitat da vespa-asiática na AUF de Coimbra
5.1.1 - Importância das variáveis preditivas
Para a AUF de Coimbra obteve-se valor médio de AUC de 0.774 (desvio padrão = 0.013) indicando que a capacidade preditiva do modelo é razoável (Figura 24).
Tendo por base permutações, as variáveis explicativas mais importantes no modelo (Figura 25) foram os espaços florestais (31,7%), o tecido urbano descontínuo (16,9%), as áreas agrícolas (13%), a distância às vias de comunicação secundárias (7,6%) e áreas de pastagens e associações vegetais herbáceas (7,5%). Pelo contrário, a exposição ao vento, o NDVI, a sazonalidade de precipitação e a distância, em metros, à rede viária principal. surgem como as que menos contribuem na determinação da distribuição da espécie, tendo registado taxas de contribuição por permutação muito reduzidas – 1,7%, 1,9%, 2,5% e 4,2%, respetivamente.
Os resultados do teste Jackknife (Figura 26) mostraram que o tecido urbano descontínuo foi a variável mais influente, seguida da distância à rede viária secundária, dos espaços florestais e áreas agrícolas quando utilizadas isoladamente para construir o modelo. Isto significa que estes preditores contêm informação importante por si só.
Figura 24 - Curva ROC e valor de AUC do modelo preditivo da AUF de Coimbra.
55 Em sentido oposto encontram-se a sazonalidade da precipitação, a amplitude térmica anual, a exposição ao vento e as pastagens e associações vegetais herbáceas que menos informação apresentam quando utilizadas isoladamente. Por sua vez, as variáveis que quando não utilizadas, provocaram o maior decréscimo no valor da AUC do modelo multivariado, foram a distância à rede viária secundária, a distância à rede viária principal e a densidade de áreas agrícolas. Ao que tudo indica, apesar das variáveis ligadas à rede viária não conterem por si informação suficientemente robusta para influenciarem sozinhas a distribuição da espécie, quando utilizadas em interação com outras variáveis ganham uma importância notável.
Figura 25 – Contribuição relativa (permutações) das variáveis finais no modelo preditivo da AUF de Coimbra.
Figura 26 - Importância das variáveis (teste jackknife) das variáveis finais no modelo preditivo da AUF de Coimbra.
56 5.1.2 - Curvas de resposta das variáveis preditivas
As curvas de resposta das variáveis explicativas mais importantes para a adequabilidade de habitat na AUF de Coimbra – tendo por base permutações - são apresentadas na Figura 27. A variável considerada mais importante na construção do modelo nesta AUF - Florestas – denota uma associação negativa forte com a ocorrência da espécie. Os valores de densidade variaram entre 0.4 e 440.7 registando um valor médio de 220.5. O valor de adequabilidade mais elevado registado (0,72) encontra-se próximo do valor 18 de densidade de áreas florestais, enquanto o valor de adequabilidade mais reduzido (0,19) está associado ao valor de densidade máximo registado.
Em relação à variável relacionada com o tecido urbano descontínuo, os valores de densidade variaram entre 0.2 e 300.8 ( = 150.5) sendo que existe uma associação positiva forte com a adequabilidade da espécie e o aumento dos valores de densidade desta classe de uso do solo. Há ainda a salientar a existência de 4 picos de crescimento da adequabilidade, sendo o último o mais acentuado – 225 aos 300 em que a adequabilidade culmina perto do valor de adequabilidade 0,9.
Referindo-nos agora aos terenos agrícolas, encontramos valores de densidade entre 0.4 e 440.7 ( = 220.5). Mais uma vez, percebemos a existência de uma associação negativa, semelhante à encontrada com a classe das Florestas, contudo, menos progressiva que aquela. Assiste-se assim a diferentes patamares de diminuição da adequabilidade da espécie à medida que a densidade de áreas agrícolas aumenta: um primeiro entre os valores de densidade 0 a 165, um segundo entre os 165 e os 285, um terceiro entre os 285 e os 370 e um quarto que vai até perto do valor máximo de densidade registado, que está associado também ao valor mais reduzido de adequabilidade encontrado – 0,03.
No que diz respeito à distância à rede viária complementar diz respeito, encontrámos grande amplitude de valores (min = 1.3 m; máx = 1649.5 m) tendo-se obtido uma média de 825.4 m. A curva de resposta obtida é bastante complexa: começa por uma queda acentuada dos valores de adequabilidade – culimando no valor mais reduzido encontrado – perto dos 120 m. De seguida, a curva inverte-se e os valores de adequabilidade tornam a aumentar de forma abruta com o aumento da distância à rede viária, tendo-se atingido mesmo, nalguns modelos, o máximo de adequabilidade registado até aí que se situava próximo da distância dos 0 m. O desvio padrão dos valores desta variável é bastante grande, o que dificulta a análise pormenorizada deste preditor.
A média dos valores indica assim que a partir do aumento acentuado dos valores de adequabilidade a curva de resposta atenuou e manteve-se praticamente constante até à distância mais longa registada.
57 Por fim temos a curva de resposta da variável associada às pastagens e associações vegetais herbáceas – muito semelhante à curva de resposta das áreas agrícolas – mostrando uma associação negativa entre os valores de densidade desta ocupação do solo e a adequabilidade para a vespa-asiática. Os valores de densidade variaram entre os 0.4 e os 440.7 com uma média de 220.5.
Figura 27 - Curvas de resposta das 5 variáveis explicativas com maior contribuição relativa (permutações) no modelo preditivo da AUF de Coimbra.
58 5.1.3 - Adequabilidade de habitat
A figura seguinte representa o resultado final da modelação da adequabilidade de habitat na AUF de Coimbra (Figura 28).
Os valores de adequabilidade mais elevados aparecem no centro, nordeste, sudeste e leste da AUF de Coimbra. Pelo contrário, o setor ocidental – com exceção de uma franja no centro-oeste – parece representar a área que menor adequabilidade apresenta para a existência da espécie.
Figura 28 - Modelo preditivo de adequabilidade de habitat da AUF de Coimbra.
59 O mapa binário adequado/inadequado para a espécie, obtido com base no valor do percentil 10 em 0,278 (Figura 29), permite-nos expandir a análise espacial dos resultados. A área total classificada como ‘inadequada’ apresenta uma extensão territorial de cerca de 88 102 ha (55% do total) enquanto a área classificada como ‘adequada’ representa cerca de 45%, equivalente a 72 090 ha.
Ao nível concelhio, os resultados do mapa binário são díspares (Tabela 9). O município de Vila Nova de Poiares é aquele que apresenta maior extensão relativa de áreas adequadas (63,9%), correspondendo a 5 295 ha de um total de 8 242 ha. Seguem-se os municípios de Coimbra, com 57,3% (18 251 ha), e da Mealhada, onde a percentagem de área adequada chega praticamente à metade da área total do concelho (49,1%).
Em contrapartida, o concelho de Soure é aquele que apresentou menor área relativa classificada como ‘adequada’ (30,4% - 7 813 ha) e maior área classificada como ‘inadequada’ (17 918 ha – 69,6%) correspondendo a quase 3/4 da área do concelho. Os concelhos de Condeixa-a-Nova, Montemor-o-Velho e Lousã seguem-se como aqueles que apresentam uma maior área predita como inadequada, com valores percentuais de 61,6% (8 377 ha), 58,5% (13 334 ha) e 58,4% (7 802 ha), respetivamente.
Ao nível das freguesias (Tabela 11) pode referir-se que das 72 existentes na AUF de Coimbra, 27 registaram valores percentuais de área classificada como ‘adequado’ para a espécie superiores a 50% sendo que 6 superaram mesmo os 70%:
• Município de Coimbra - União das Freguesias de Coimbra (Sé Nova, Santa Cruz, Almedina e São Bartolomeu, 92,1%), União das Freguesias de Santa Clara e Castelo
Tabela 9 - Resultados do mapa binário de adequabilidade (adequado/inadequado) por concelhos na AUF de Coimbra.
Concelhos Área (ha) % da área Área (ha) % da área
Vila Nova de Poiares 2987.1 36.1 5295.3 63.9
Inadequado Adequado
60 Viegas (83,8%), Santo António dos Olivais (80,8%), União das Freguesias de Trouxemil e Torre de Vilela (80,6%);
• Município de Condeixa-a-Nova - União das Freguesias de Sebal e Belide (71,8%);
• Município de Vila Nova de Poiares - Poiares (Santo André, 80,6%).
Figura 29 - Modelo preditivo de adequabilidade de habitat binário (adequado/inadequado) da AUF de Coimbra.
61 Em sentido contrário, pode afirmar-se que 45 freguesias registaram valores percentuais de área classificada como ‘inadequado’ da espécie superiores a 50%, 25ª cima dos 60% e 8 superaram os 70%:
• Município de Condeixa-a-Nova – Zambujal (90,4%), Furadouro (88%),
• Município de Montemor-o-Velho – União das Freguesias de Abrunheira, Verride e Vila Nova da Barca (79,3%), Ereira (77%).
• Município de Soure – União das Freguesias de Degracias e Pombalinho (85,6%), Samuel (82,6%), Tapéus (79,2%), Vila Nova de Anços (78,8%).
Mapa binário Nº ninhos de validação %
Inadequado 181 15.6
Adequado 1074 84.4
1255 100
Tabela 10 - Validação do mapa de adequabilidade binário com dados independentes da AUF de Coimbra.
Santo António dos Olivais 368.9 19.2 1557.2 80.8
Santo Varão 629.5 53.1 555.2 46.9
São João do Campo 264.1 33.4 525.8 66.6
São Miguel de Poiares 797.1 38.8 1256.8 61.2
São Silvestre 531.0 51.9 492.6 48.1
U.F. da Mealhada, Ventosa do Bairro e Antes 850.8 40.2 1267.7 59.8
U.F. de Abrunheira, Verride e Vila Nova da Barca 2320.4 79.3 606.8 20.7
U.F. de Antuzede e Vil de Matos 829.0 47.2 927.4 52.8
U.F. de Assafarge e Antanhol 904.7 46.4 1046.5 53.6
U.F. de Coimbra (Sé Nova, Santa Cruz, Almedina e
São Bartolomeu) 65.8 7.9 762.8 92.1
U.F. de Condeixa-a-Velha e Condeixa-a-Nova 1334.8 48.6 1411.7 51.4
U.F. de Degracias e Pombalinho 3052.2 85.6 512.0 14.4
U.F. de Eiras e São Paulo de Frades 954.0 38.5 1523.7 61.5
U.F. de Foz de Arouce e Casal de Ermio 725.8 36.6 1257.7 63.4
U.F. de Friúmes e Paradela 795.3 38.5 1273.0 61.5
U.F. de Gesteira e Brunhós 1065.8 63.6 609.7 36.4
U.F. de Lousã e Vilarinho 4419.6 63.5 2544.5 36.5
U.F. de Montemor-o-Velho e Gatões 1796.6 58.1 1293.2 41.9
U.F. de Oliveira do Mondego e Travanca do
Mondego 1344.2 60.0 895.3 40.0
U.F. de Santa Clara e Castelo Viegas 284.2 16.2 1474.2 83.8
U.F. de São Martinho de Árvore e Lamarosa 1022.7 50.8 990.5 49.2
U.F. de São Martinho do Bispo e Ribeira de Frades 776.1 31.5 1691.6 68.5
U.F. de São Pedro de Alva e São Paio de Mondego 2335.3 65.3 1239.7 34.7
U.F. de Sebal e Belide 366.4 28.2 932.2 71.8
U.F. de Semide e Rio Vide 1708.2 45.8 2022.1 54.2
U.F. de Souselas e Botão 1766.8 53.5 1533.8 46.5
U.F. de Taveiro, Ameal e Arzila 1241.3 51.0 1192.6 49.0
U.F. de Trouxemil e Torre de Vilela 204.8 19.4 851.0 80.6
U.F. de Vila Seca e Bem da Fé 1042.2 67.2 509.3 32.8
Vacariça 946.6 50.7 919.9 49.3
Vila Nova 1680.2 68.8 761.0 31.2
Vila Nova de Anços 1621.1 78.8 436.6 21.2
Vinha da Rainha 1185.6 61.0 758.8 39.0
Zambujal 1514.6 90.4 160.8 9.6
Inadequado Adequado
Tabela 11 – Frequência das classes ‘adequado’ e ‘inadequado’ do modelo de adequabilidade binário por freguesias da AUF de Coimbra.
62
Santo António dos Olivais 368.9 19.2 1557.2 80.8
Santo Varão 629.5 53.1 555.2 46.9
São João do Campo 264.1 33.4 525.8 66.6
São Miguel de Poiares 797.1 38.8 1256.8 61.2
São Silvestre 531.0 51.9 492.6 48.1
U.F. da Mealhada, Ventosa do Bairro e Antes 850.8 40.2 1267.7 59.8
U.F. de Abrunheira, Verride e Vila Nova da Barca 2320.4 79.3 606.8 20.7
U.F. de Antuzede e Vil de Matos 829.0 47.2 927.4 52.8
U.F. de Assafarge e Antanhol 904.7 46.4 1046.5 53.6
U.F. de Coimbra (Sé Nova, Santa Cruz, Almedina e
São Bartolomeu) 65.8 7.9 762.8 92.1
U.F. de Condeixa-a-Velha e Condeixa-a-Nova 1334.8 48.6 1411.7 51.4
U.F. de Degracias e Pombalinho 3052.2 85.6 512.0 14.4
U.F. de Eiras e São Paulo de Frades 954.0 38.5 1523.7 61.5
U.F. de Foz de Arouce e Casal de Ermio 725.8 36.6 1257.7 63.4
U.F. de Friúmes e Paradela 795.3 38.5 1273.0 61.5
U.F. de Gesteira e Brunhós 1065.8 63.6 609.7 36.4
U.F. de Lousã e Vilarinho 4419.6 63.5 2544.5 36.5
U.F. de Montemor-o-Velho e Gatões 1796.6 58.1 1293.2 41.9
U.F. de Oliveira do Mondego e Travanca do
Mondego 1344.2 60.0 895.3 40.0
U.F. de Santa Clara e Castelo Viegas 284.2 16.2 1474.2 83.8
U.F. de São Martinho de Árvore e Lamarosa 1022.7 50.8 990.5 49.2
U.F. de São Martinho do Bispo e Ribeira de Frades 776.1 31.5 1691.6 68.5
U.F. de São Pedro de Alva e São Paio de Mondego 2335.3 65.3 1239.7 34.7
U.F. de Sebal e Belide 366.4 28.2 932.2 71.8
U.F. de Semide e Rio Vide 1708.2 45.8 2022.1 54.2
U.F. de Souselas e Botão 1766.8 53.5 1533.8 46.5
U.F. de Taveiro, Ameal e Arzila 1241.3 51.0 1192.6 49.0
U.F. de Trouxemil e Torre de Vilela 204.8 19.4 851.0 80.6
U.F. de Vila Seca e Bem da Fé 1042.2 67.2 509.3 32.8
Vacariça 946.6 50.7 919.9 49.3
Vila Nova 1680.2 68.8 761.0 31.2
Vila Nova de Anços 1621.1 78.8 436.6 21.2
Vinha da Rainha 1185.6 61.0 758.8 39.0
Zambujal 1514.6 90.4 160.8 9.6
63 Procedeu-se então à validação dos resultados obtidos em relação ao mapa binário com alguns registos de ninhos secundários independentes (Tabela 10), ie., que não entraram na construção do modelo preditivo no MaxEnt.
Dos 1255 registos de validação utilizados cerca de 84% ocorreram em áreas classificadas como adequadas, equivalente a 1074 registos, e apenas 181 ninhos (16%) intersetaram território classificado como ‘inadequado’.
U.F. de São Martinho de Árvore e Lamarosa 1022.7 50.8 990.5 49.2
U.F. de São Martinho do Bispo e Ribeira de Frades 776.1 31.5 1691.6 68.5
U.F. de São Pedro de Alva e São Paio de Mondego 2335.3 65.3 1239.7 34.7
U.F. de Sebal e Belide 366.4 28.2 932.2 71.8
U.F. de Semide e Rio Vide 1708.2 45.8 2022.1 54.2
U.F. de Souselas e Botão 1766.8 53.5 1533.8 46.5
U.F. de Taveiro, Ameal e Arzila 1241.3 51.0 1192.6 49.0
U.F. de Trouxemil e Torre de Vilela 204.8 19.4 851.0 80.6
U.F. de Vila Seca e Bem da Fé 1042.2 67.2 509.3 32.8
Vacariça 946.6 50.7 919.9 49.3
Vila Nova 1680.2 68.8 761.0 31.2
Vila Nova de Anços 1621.1 78.8 436.6 21.2
Vinha da Rainha 1185.6 61.0 758.8 39.0
Zambujal 1514.6 90.4 160.8 9.6
64 5.2 - Modelo preditivo de adequabilidade de habitat da vespa-asiática na AUF de Viana do Castelo
5.2.1 - Importância das variáveis preditivas
Na AUF de Viana do Castelo o valor médio de AUC registado após as dez replicações foi de 0.784 (o desvio padrão foi de 0.023) significando que a capacidade preditiva do modelo é, uma vez mais, razoável (Figura 30).
O método de permutação de valores indicou que as variáveis explicativas com maior contribuição relativa para o modelo para o modelo foram a precipitação do mês mais seco (31,2%), a altitude (21,2%), a sazonalidade da precipitação (11,3%) o tecido urbano descontínuo (11,1%), e a precipitação do mês mais húmido (10,9%), seguida da distância, em metros, às vias rodoviárias complementares (9,2%) (Figura 31). As variáveis que apresentaram menor importância foram a distância às vias rápidas, com 1,2%, a densidade de tecido urbano contínuo (1,9%) e a exposição de vertentes – orientação este/oeste, com 2% (Figura 31).
Figura 30 - Curva ROC e valor de AUC do modelo preditivo da AUF de Viana do Castelo.
65 Nos resultados do teste Jackknife, (Figura 32) a densidade do tecido urbano descontínuo surge como a variável mais influente, seguida da distância à rede viária complementar e da altitude, quando utilizadas isoladamente para construir o modelo. Tal significa que estes fatores contêm informação útil por si só, informação essa não encontrada nas outras variáveis. Pelo contrário, a sazonalidade da precipitação, a distância à rede viária principal e a orientação de vertentes – exposição a este/oeste, são as variáveis que menos informação relevante oferecem ao modelo quando utilizadas isoladamente.
Relativamente às variáveis que quando não utilizadas, provocaram o maior decréscimo geral nos valores da AUC, destacam-se a precipitação do mês mais seco, o tecido urbano descontínuo e a precipitação do mês mais húmido/sazonalidade da precipitação.
Figura 31 - Contribuição relativa (permutações) das variáveis finais no modelo preditivo da AUF de Viana do Castelo.
Figura 32 - Importância das variáveis (teste jackknife) das variáveis finais no modelo preditivo da AUF de Viana do Castelo.
66 5.2.2 - Curvas de resposta das variáveis preditivas
As curvas de resposta das variáveis mais importantes na modelação da distribuição da vespa-asiática na AUF de Viana do Castelo são apresentadas de seguida (Figura 33). Começando pelas variáveis relacionadas com a precipitação, desta feita com a precipitação do mês mais seco, verificou-se que os valores variaram entre os 19 mm e os 37 mm ( = 28 mm) atingindo o pico de adequabilidade no valor de precipitação 20 mm. A curva de resposta desta variável é peculiar:
na fase inicial sofre um acréscimo importante até atingir o valor máximo de adequabilidade registado para, em seguida, registar um decréscimo brusco alcançando o valor mínimo de adequabilidade correspondendo aos 36.9 mm de precipitação. A partir dos 37 mm a adequabilidade volta a registar novo incremento apesar da variabilidade dos valores registados (entre 0,47 e 0,92).
Os valores do coeficiente de variação da precipitação - sazonalidade da precipitação - variaram entre os 44 mm e os 57.5 mm ( = 50.7 mm). Através da curva de resposta pode referir-se que à medida que a sazonalidade aumenta, os valores de adequabilidade diminuem. O valor de diferença de precipitações correspondente ao valor de adequabilidade mais baixo (0,06) é 57.5 mm.
No que diz respeito à curva de resposta da variável altitude, percebemos uma relação negativa bem clara: à medida que os valores desta aumentam, a adequabilidade para a espécie decresce consistentemente, estabilizando perto do valor de altitude máximo registado. Os valores desta variável variaram entre os 0.7 m e os 818.7 m de altitude com uma média de 409.7 m.
A densidade de tecido urbano descontínuo apresentou valores entre 0.3 e 336.5 ( = 168.8). De acordo com a curva de resposta desta variável conseguimos perceber uma relação positiva clara entre o aumento da densidade de tecido urbano descontínuo e o crescimento da adequabilidade para a espécie. É ainda possível verificar a existência de 3 picos de crescimentos: um inicial que vai até ao valor de adequabilidade de 0,39 (densidade = 9.1), um segundo pico até ao 0,57 (densidade = 77.6) e, por fim, o pico mais acentuado que culmina no valor de densidade mais alto registado que corresponde ao valor de densidade de 350 m.
Por fim, considerando a curva de resposta associada à distância, em metros, à rede viária complementar, os valores obtidos para esta variável variaram entre os 0 e os 2801.3 m ( = 883.3 m) e houve uma associação negativa entre a adequabilidade para a espécie e o aumento da distância a estas vias. Ou seja, a adequabilidade para a vespa-asiática parece aumentar com a proximidade às vias e diminuir quanto mais se afasta daquelas.
67 5.2.3 – Adequabilidade de habitat
O resultado da modelação de adequabilidade de habitat na AUF de Viana do Castelo é apresentado de seguida (Figura 34). Os valores de adequabilidade mais elevados ocorrem em toda a área central do município, ao longo do vale do Rio Lima, mas também numa pequena franja alongada a noroeste próxima da costa. No sul da AUF de Viana os valores de adequabilidade embora medianos não são elevados. Por outro lado, é no setor norte da área de estudo que os valores de adequabilidade são mais reduzidos, principalmente a nordeste.
Figura 33 - Curvas de resposta das 5 variáveis explicativas com maior contribuição relativa (permutações) no modelo preditivo da AUF de Viana do Castelo.
68
Figura 34 - Modelo preditivo de adequabilidade de habitat da AUF de Viana do Castelo.
69 Analisando os resultados do mapa binário adequado/inadequado (média do valor do percentil 10
= 0,299), 52% do território está classificado como ‘inadequado’ para a espécie - equivalente a cerca de 16 528 ha - enquanto os restantes 48% representam a área total classificada como
‘adequada’ (15 190 ha) (Figura. 35).
Tendo em conta os resultados obtidos ao nível da freguesia (Tabela 12) pode-se referir que 17 das 27 freguesias registaram percentagens superiores a 50% no que toca à área adequada à presença da espécie. Dessas 17 freguesias, 9 obtiveram valores percentuais acima dos 70% e 1 ultrapassou
Freguesias Área (ha) % da área Área (ha) % da área
Santa Marta de Portuzelo 162.16 21.9 579.06 78.1
São Romão de Neiva 263.80 37.9 431.79 62.1
U.F. de Barroselas e Carvoeiro 1038.37 56.4 801.36 43.6
U.F. de Cardielos e Serreleis 171.55 22.3 596.55 77.7
U.F. de Geraz do Lima (Santa Maria, Santa
Leocádia e Moreira) e Deão 621.94 32.9 1269.74 67.1
U.F. de Mazarefes e Vila Fria 292.61 28.5 735.49 71.5
U.F. de Nogueira, Meixedo e Vilar de Murteda 1739.66 63.6 995.76 36.4
U.F. de Subportela, Deocriste e Portela Susã 823.58 48.2 886.57 51.8
U.F. de Torre e Vila Mou 10.12 1.6 625.33 98.4
U.F. de Viana do Castelo (Santa Maria Maior e
Monserrate) e Meadela 355.37 24.9 1069.28 75.1
Vila de Punhe 187.20 31.1 415.06 68.9
Vila Franca 228.37 32.0 486.22 68.0
Inadequado Adequado
Tabela 12 - Frequência das classes ‘adequado’ e ‘inadequado’ do modelo de adequabilidade binário por freguesias da AUF Viana do Castelo.
70 mesmo os 80%. Assim, em termos de área classificada como ‘adequada’, destacam-se as seguintes freguesias:
• União das Freguesias de Torre e Vila Mou (98,4%);
• Santa Marta de Portuzelo (78,1%);
• União das Freguesias de Cardielos e Serreleis (77,7%);
• Alvarães (77,2%);
• Darque (76,1%)
• União das Freguesias de Viana do Castelo (Santa Maria Maior e Monserrate) e Meadela (75,1%)
• Castelo do Neiva (74,2%);
• União das Freguesias de Mazarefes e Vila Fria (71,5%);
• Mujães (71,3%)
Em sentido oposto, as restantes 10 freguesias registaram valores acima dos 50% respeitantes à área classificada como ‘inadequada’ à espécie, sendo que 5 apresentaram valores acima dos 70%
e 4 superaram os 80%: aconteceu na AUF de Coimbra, em Viana do Castelo o número de registos para validação foi muito inferior (21). Porém, os resultados foram igualmente positivos: dos 21 registos de ocorrência de validação, cerca de 86 % (18 ninhos) verificaram-se em território classificado como
‘adequado’ e apenas 3 deles (14%) ocorreram em área inadequada à espécie (Tabela 13 e Figura 35).
Mapa binário Nº ninhos de validação %
Inadequado 3 14.3
Adequado 18 85.7
21 100
Tabela 13 - Validação do mapa de adequabilidade binário com dados independentes da AUF de Viana do Castelo.
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Figura 35 - Modelo preditivo de adequabilidade de habitat binário (adequado/inadequado) da AUF de Viana do Castelo.
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