PEREIRA, Jorge    FIGUEIREDO, Albano. Assessing suitable area for Acacia dealbata Mill. in the Ceira River Basin (Central Portugal) based on maximum entropy modelling approach. []. , 8, pp.171-190. ISSN 2182-1267.  https://doi.org/10.17127/got/2015.8.009.

^len^aBiological invasion by exotic organisms became a key issue, a concern associated to the deep impacts on several domains described as resultant from such processes. A better understanding of the processes, the identification of more susceptible areas, and the definition of preventive or mitigation measures are identified as critical for the purpose of reducing associated impacts. The use of species distribution modeling might help on the purpose of identifying areas that are more susceptible to invasion. This paper aims to present preliminary results on assessing the susceptibility to invasion by the exotic species Acacia dealbata Mill. in the Ceira river basin. The results are based on the maximum entropy modeling approach, considered one of the correlative modelling techniques with better predictive performance. Models which validation is based on independent data sets present better performance, an evaluation based on the AUC of ROC accuracy measure.^lpt^aA ocorrência de processos de invasão biológica por organismos exóticos tornou-se um problema importante na atualidade, uma consequência dos impactes que lhe têm sido associados em vários domínios. Tendo em conta a escala e magnitude destes processos, revela-se como prioritário um investimento crescente na melhor compreensão destes processos, na identificação de áreas mais suscetíveis, e na definição de medidas de prevenção e mitigação como forma de reduzir os impactes associados. Este trabalho pretende apresentar resultados preliminares na avaliação da suscetibilidade à invasão pela espécie exótica Acacia dealbata Mill. na bacia do rio Ceira. Os resultados estão baseados na utilização de uma técnica de modelação suportada no princípio da máxima entropia, considerada uma das mais robustas entre as técnicas de natureza correlativa. Em termos de resultados, verifica-se que os modelos cuja validação é feita com base em amostra independente apresentam melhor desempenho em termos preditivos, uma avaliação baseada na medida AUC de ROC (Area Under the Curve of the Receiver-Operating Characteristic).

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