Nova abordagem metodológica de modelagem computacional e determinação de áreas prioritárias para prospecção de fósseis da megafauna quaternária


Autoria  Aragão, Wilcilene Santos de
Data de publicação  24/11/2020
Idioma  Português
Editor  UFS
Coleção  Teses e Dissertações

As descobertas fósseis da megafauna quaternária em Sergipe tiveram início em 1884, com ocorrência predominantemente em afloramentos do tipo tanque. Atualmente há registros de ocorrências de herbívoros das espécies Catonyx cuvieri, Equus neogeus, Eremotherium laurillardi, Notiomastodon platensis, Pachyarmatherium brasiliense, Paleolama major, Toxodon platensis, além de registros indeterminados de Glyptotherium e Mylodontidae. No grupo dos carnívoros, a única espécie com ocorrência para o estado é Smilodon populator. Modelos de paleodistribuição podem auxiliar na identificação de regiões com maiores chances de ocorrência pretérita das espécies e a combinação de projeções desses modelos com algoritmos de priorização de áreas como o Zonation, pode constituir um framework metodológico aplicável à prospecção fóssil. O objetivo deste trabalho é determinar regiões com maior potencial fossilífero em Sergipe, através do uso de dados de paleodistribuição das espécies, vieses tafonômicos, informações geomorfológicas e uso dos espaços geográficos adicionados ao software Zonation, e comparar com o que é conhecido na literatura para o Estado. A construção dos modelos de paleodistribuição foi realizada utilizando o Maxent, algoritmo que combina registros de ocorrências com dados climáticos especializados para a confecção de mapas de adequabilidade climáticas. A validação desses mapas foi feita através da análise dos valores da métrica AUC (AUC – Area Under the ROC Curve). Na etapa de determinação de áreas prioritárias foi utilizado o Zonation, que combina os mapas de adequabilidade gerados com dados espaciais de registros de cavernas, variação da elevação e densidade rural do Brasil. As 14 espécies estudadas apresentaram modelos com boa performance preditiva (AUC > 0,75) possibilitando o uso dos mapas obtidos no Zonation. Como resultado, obtivemos um mapa único com as áreas de maior probabilidade de ocorrência fossilífera para todo o conjunto de espécies analisadas. Utilizando o estado de Sergipe como referência, as áreas mapeadas com alta prioridade fossilífera para o estado corroboram com as regiões já conhecidas com ocorrência fossilífera e que estão disponíveis na literatura. Outras áreas onde ainda não se conhece ocorrência de fósseis se mostraram potencialmente fossilíferas, podendo ser alvo de futuros esforços de prospecção, inclusive como forma de validação para o modelo apresentado. Diante dos resultados positivos obtidos, pode-se considerar que essa metodologia é válida para outros estudos que tiverem o mesmo objetivo, podendo servir como um arcabouço metodológico consistente para o mapeamento de áreas de priorização para prospecção fóssil. Futuros estudos empíricos serão importantes para refinar os resultados da metodologia proposta, bem como possibilitar uma validação mais abrangente da mesma.

The fossil discoveries of the quaternary megafauna in Sergipe began in 1884, occurring predominantly in outcrops of the tank type. Currently there are records of occurrences of herbivores of the species Catonyx cuvieri, Equus neogeus, Eremotherium laurillardi, Notiomastodon platensis, Pachyarmatherium brasiliense, Paleolama major, Toxodon platensis, in addition to indeterminate records of Glyptotherium and Mylodontidae. In the group of carnivores, the only species with occurrence for the state is Smilodon populator. Paleodistribution models can assist in the identification of regions with greater chances of past species occurrence and the combination of projections of these models with algorithms for prioritizing areas such as Zonation, can constitute a methodological framework applicable to fossil prospecting. The objective of this work is to determine regions with greater fossiliferous potential in Sergipe, through the use of species paleodistribution data, taphonomic biases, geomorphological information and use of the geographical spaces added to the Zonation software, and to compare with what is known in the literature for the State. The construction of paleodistribution models was performed using Maxent, an algorithm that combines occurrence records with spatialized climatic data for the preparation of climate suitability maps. The validation of these maps was done by analyzing the values of the AUC (AUC – Area Under the ROC Curve) metric. In the step of determining priority areas, Zonation was used, which combines the generated suitability maps with spatial data from cave records, elevation variation and rural density in Brazil. The 14 species studied presented models with good predictive performance (AUC> 0.75) enabling the use of maps obtained in Zonation. As a result, we obtained a single map with the areas most likely to occur fossiliferous for the entire set of species analyzed. Using the state of Sergipe as a reference, the areas mapped with high fossiliferous priority for the state corroborate the regions already known to have fossiliferous occurrences and which are available in the literature. Other areas where the occurrence of fossils is still unknown are potentially fossiliferous, and may be the target of future prospecting efforts, including as a means of validating the model presented. In view of the positive results obtained, it can be considered that this methodology is valid for other studies that have the same objective, and can serve as a consistent methodological framework for mapping priority areas for fossil prospecting. Future empirical studies will be important to refine the results of the proposed methodology, as well as to enable a more comprehensive validation of it.

ARAGÃO, Wilcilene Santos de. Nova abordagem metodológica de modelagem computacional e determinação de áreas prioritárias para prospecção de fósseis da megafauna quaternária. 2020. 108 f. Dissertação (Mestrado em Geociências e Análise de Bacias) – Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2020.