(eds.) (2005). - Portal da Biodiversidade dos Açores - Universidade ...

Many times, the absence of good information
has led land managers to rely in their decisions
on the previously gathered knowledge of several
other experts. However, using solely the
assessment of experts to determine the distribution
of species in the development of conservation
programmes is, to say the least, risky, and will
probably result in future management errors and
failures.
In a recent study, Seoane et al. (2005)
demonstrate that distribution models built on
statistics can perform with greater accuracy than
the assumptions of experts. Refining species
distribution models when they are not accurate
enough is more effective than drawing distribution
maps from scratch based on the knowledge of a
given expert.
Using good quality data to develop management
strategies improves their successful application;
as they are taken from reliable information,
such decisions are more likely to be
effective for the long term. Thus, further investment
in new survey campaigns to obtain more
accurate information is preferable to supplementing
current fragmentary knowledge with the
aid of experts.
Although economic costs may be higher in the
short term, the expected gains are best in terms
of the ratio concerning costs and conservation
success. We enumerate three guidelines to improve
both the data available, and the methodologies
used to analyse it.
Quality of GIS data. Both the amount and the
spatial resolution of GIS environmental information
about Terceira Island are of high quality.
Almost all commonly mapped environmental variables
were available, so an optimal GIS database
for this island needs little additional information.
Similar GIS databases for the rest of the Azorean
islands will assure a good use of the ATLANTIS
data in the future. In this case, data problems
were only associated to the lack of specific
information about several characteristics of the
niches of the species.
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para melhorar a sua utilidade e precisão na representação
espacial dos padrões de biodiversidade
nos Açores. Presentemente, tais problemas podem
ser considerados como pequenas fragilidades da
base de dados, aliás, facilmente ultrapassavéis.
Muitas vezes, a ausência de informação de confiança
leva os gestores a apoiar-se em conhecimento
recolhido por outros especialistas. Contudo, a utilização
exclusiva das avaliações dos peritos para determinar
a distribuição das espécies no desenvolvimento
de programas de conservação é, no mínimo,
arriscada e poderá resultar em erros e falhas de gestão.
Num estudo recente, Seoane et al. (2005)
demonstraram que os modelos de distribuição baseados
em estatísticas apresentam desempenhos
mais correctos do que os baseados em opiniões de
peritos. Refinar modelos de distribuição das espécies
quando estes não são suficientemente correctos
é mais eficaz do que desenhar mapas de distribuição
a partir do zero, apenas a partir do conhecimento de
um dado perito. O uso de dados de boa qualidade
para desenvolver estratégias de gestão melhora o
sucesso da sua aplicação; e se partem de informação
de confiança, essas decisões são provavelmente
mais eficazes durante mais tempo. Assim, o investimento
adicional em novas campanhas de campo é
preferível ao aumento de conhecimento fragmentado
com a ajuda de peritos. Apesar dos custos económicos
poderem ser superiores a curto prazo, os
ganhos esperados são maiores em termos da razão
entre o custo efectivo e o sucesso de conservação.
Seguidamente enumeram-se três directivas para melhorar
as bases de dados disponíveis, bem como as
metodologias utilizadas para as analisar.
Qualidade dos dados SIG. Tanto a quantidade
como a resolução espacial do ambiente SIG acerca
da ilha Terceira são de grande qualidade. Quase
todas as variáveis ambientais geralmente cartografadas
se encontravam disponíveis, de modo que
uma base de dados SIG óptima necessita de pouca
informação adicional, nesta ilha. Bases de dados de
qualidade semelhante para as restantes ilhas do arquipélago
assegurarão um bom uso dos dados do
programa ATLANTIS, no futuro. Neste caso, os