02181naa a2200241 a 450000100080000000500110000800800410001910000210006024500920008126000090017350001140018252013630029665000240165965300230168365300110170665300170171765300270173465300180176165300260177970000260180570000180183177300900184920460232017-05-24 2016 bl uuuu u00u1 u #d1 aCOELHO, G. L. N. aModelagem preditiva de distribuição de espécies pioneiras no Estado de Minas Gerais. c2016 aTítulo em inglês: Predictive modeling distribution of pioneer species in the state of Minas Gerais, Brazil. aO objetivo deste trabalho foi determinar a distribuição potencial de 23 espécies pioneiras no Estado de Minas Gerias, além de identificar as variáveis ambientais que influenciam as suas distribuições. O algoritmo Maxent foi escolhido para relacionar a ocorrência de espécies às seguintes variáveis bioclimáticas: variação diurna de temperatura, isotermalidade, sazonalidade da temperatura, precipitação do mês mais seco, sazonalidade da precipitação (coeficiente de variação) e evapotranspiração real. Também foram avaliados índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), grau de conservação da flora e heterogeneidade espacial de fitofisionomias, bem como erodibilidade (suscetibilidade do solo à erosão), disponibilidade de água subterrânea, textura do solo, teor de matéria orgânica, ocorrência mineral (espécies minerais existentes por unidade litológica), mapa pedológico simplificado, declividade e altitude. A espécie Anadenanthera colubrina foi a mais indicada para o bioma Caatinga, seguida de Casearia sylvestris e Plathymenia reticulata, indicadas para o bioma Mata Atlântica e Cerrado, respectivamente. Recomenda-se utilizar o Maxent como ferramenta para orientar os planos de conservação que necessitam de indicação de espécies, para recuperar áreas de vegetação degradadas ou desmatadas. aConservation plants aHabitat prediction aMaxent aNative plant aPlano de conservação aPlanta nativa aPredição de habitat1 aCARVALHO, L. M. T. de1 aGOMIDE, L. R. tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DFgv. 51, n. 3, p. 207-214, mar. 2016.