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https://repositorio.museu-goeldi.br/handle/mgoeldi/2738| Tipo: | Artigo de Periódico |
| Título: | Unraveling Amazon tree community assembly using Maximum Information Entropy: a quantitative analysis of tropical forest ecology |
| Título(s) alternativo(s): | Desvendando a montagem da comunidade de árvores da Amazônia usando Máxima Entropia da Informação: uma análise quantitativa da ecologia das florestas tropicais |
| Autor(es): | Pos, Edwin Ferreira, Leandro Valle et al |
| Resumo: | In a time of rapid global change, the question of what determines patterns in species abundance distribution remains a priority for understanding the complex dynamics of ecosystems. The constrained maximization of information entropy provides a framework for the understanding of such complex systems dynamics by a quantitative analysis of important constraints via predictions using least biased probability distributions. We apply it to over two thousand hectares of Amazonian tree inventories across seven forest types and thirteen functional traits, representing major global axes of plant strategies. Results show that constraints formed by regional relative abundances of genera explain eight times more of local relative abundances than constraints based on directional selection for specifc functional traits, although the latter does show clear signals of environmental dependency. These results provide a quantitative insight by inference from large-scale data using cross-disciplinary methods, furthering our understanding of ecological dynamics. |
| Abstract: | Em uma época de rápidas mudanças globais, a questão sobre o que determina os padrões na distribuição da abundância das espécies permanece uma prioridade para a compreensão da dinâmica complexa dos ecossistemas. A maximização da entropia da informação sob restrições fornece uma estrutura para a compreensão dessa dinâmica complexa de sistemas por meio de uma análise quantitativa de restrições importantes por meio de previsões usando distribuições de probabilidade menos tendenciosas. Aplicamos essa abordagem a mais de dois mil hectares de inventários de árvores da Amazônia em sete tipos de floresta e treze características funcionais, representando os principais eixos globais das estratégias de plantas. Os resultados mostram que as restrições formadas pelas abundâncias relativas regionais dos gêneros explicam oito vezes mais as abundâncias relativas locais do que as restrições baseadas na seleção direcional para características funcionais específicas, embora estas últimas mostrem sinais claros de dependência ambiental. Esses resultados fornecem uma visão quantitativa por inferência a partir de dados de larga escala usando métodos interdisciplinares, aprofundando nossa compreensão da dinâmica ecológica. |
| Palavras-chave: | Ecology Rainforest - Amazon Maximum Information Entropy Quantitative Analysis |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BOTANICA |
| Idioma: | eng |
| País: | Brasil |
| Editor: | Museu Paraense Emílio Goeldi |
| Sigla da Instituição: | MPEG |
| Citação: | POS, Edwin et al. Unraveling Amazon tree community assembly using Maximum Information Entropy: a quantitative analysis of tropical forest ecology. Nature - scientific reports, v. 13, n. 01, p. 2859, 2023. |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://repositorio.museu-goeldi.br/handle/mgoeldi/2738 |
| Data do documento: | 17-fev-2023 |
| Aparece nas coleções: | Botânica - Artigos Publicados em Periódicos |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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