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Unraveling Amazon tree community assembly using Maximum Information Entropy: a quantitative analysis of tropical forest ecology

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 compr...

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Autor principal: Pos, Edwin
Outros Autores: Ferreira, Leandro Valle, et al
Grau: Artigo
Idioma: eng
Publicado em: Museu Paraense Emílio Goeldi 2025
Assuntos:
Ecology
Rainforest - Amazon
Maximum Information Entropy
Quantitative Analysis
CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BOTANICA
Acesso em linha: https://repositorio.museu-goeldi.br/handle/mgoeldi/2738
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spelling ir-mgoeldi-27382025-05-13T06:01:26Z Unraveling Amazon tree community assembly using Maximum Information Entropy: a quantitative analysis of tropical forest ecology Desvendando a montagem da comunidade de árvores da Amazônia usando Máxima Entropia da Informação: uma análise quantitativa da ecologia das florestas tropicais Pos, Edwin Ferreira, Leandro Valle et al Ecology Rainforest - Amazon Maximum Information Entropy Quantitative Analysis CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BOTANICA 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. 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. 2025-05-12T17:31:58Z 2025-01-06 2025-05-12T17:31:58Z 2023-02-17 Artigo de Periódico 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. 2045-2322 https://repositorio.museu-goeldi.br/handle/mgoeldi/2738 eng Nature - Scientifc Reports Acesso Aberto application/pdf Museu Paraense Emílio Goeldi Brasil MPEG
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