MODELAÇÃO PREDITIVA DA VEGETAÇÃO NATURAL POTENCIAL DO CONCELHO DE LOURES.

Abstract

O conceito de Vegetação Natural Potencial (VNP) e a sua representação cartográfica assume uma importância primordial para a maioria dos países europeus nas questões relacionadas com o restauro de habitats. Dada a relação existente entre a localização das diversas séries de vegetação de um território e os principais fatores ambientais, este artigo visa o desenvolvimento de modelação preditiva da VNP para o Concelho de Loures. Atendendo, à estratégia geral de análise e possibilidade de integração de um vasto conhecimento empírico (expert knowledge), aplicou-se a estratégia de modelação classification-then-modelling. Para averiguar a relação entre 6 séries de vegetação e um conjunto de oito variáveis ambientais (Altitude, Declive, Exposição, Índice Topográfico de Humidade, Sky View Factor, Solos, Geologia e Distância ao Tejo) recorreu-se a Modelos de Distribuição de Espécies (SDM) aplicados ao nível da comunidade, suportados em Sistemas de Informação Geográfica (SIG) e em diferentes princípios estatísticos (modelos de regressão, machine learning e rule based). Os resultados obtidos permitiram aferir o modo como os gradientes ecológicos (principalmente o tipo de Solo e a Geologia) determinam a ocorrência das séries de vegetação. A cartografia preditiva da VNP resultante do melhor modelo (modelo da Máxima Entropia com 8 variáveis preditivas), foi ainda validada com a cartografia oficial da VNP do Concelho de Loures (precisão global de 88%). Por último, a sua aplicação na reconstituição da vegetação natural, especialmente após ação antrópica, pelo seu carácter preditivo representará um importante mecanismo de apoio para o planeamento e ordenamento do território.