Este trabalho teve como objetivos: (1) definir um conjunto de espécies arbóreas indicadoras capaz de explicar a ocorrência das principais fitofisionomias presentes no Estado de Minas Gerais; (2) desenvolver modelos de distribuição potencial das espécies indicadoras, na tentativa de prever a extensão de ocorrência de fitofisionomias no Estado de Minas Gerais e (3) avaliar a precisão do modelo gerado para cada grupo fitofisionômico. Foram definidos 3 grupos fitofisionômicos: (a) Florestas Estacionais Semideciduais e Florestas Ombrófilas, (b) Florestas Estacionais Deciduais e (c) Cerrado sensu lato. As espécies indicadoras foram selecionadas por meio da Análise de Espécies Indicadoras (ISA). Cada espécie foi modelada pelo algoritmo Maxent, utilizando variáveis abióticas, e seus modelos foram combinados para compor a distribuição do grupo ao qual pertencem. Análises espaciais foram realizadas, em um ambiente SIG, visando a compor um único mapa contendo a informação da distribuição dos grupos. Os resultados permitiram concluir que foi possível definir espécies indicadoras para cada um dos grupos fitofisionômicos no estado de Minas Gerais com alta significância estatística, que geraram modelos de distribuição geográficas para os três grupos, com precisão satisfatória. A combinação da distribuição dos três modelos, em um único mapa, delimitou regiões de transição entre estes e suas áreas nucleares. A comparação da distribuição potencial de fitofisionomias em Minas Gerais com outros trabalhos realizados para o Estado demonstrou que a metodologia proposta por este trabalho possui uma boa capacidade de generalização, sendo uma ferramenta útil para o planejamento ambiental.
This work aimed at: (1) defining a group of indicator tree species capable of explaining the occurrence of the main vegetation physiognomies in the State of Minas Gerais, Brazil; (2) developing models of potential distribution of the indicator species, aiming at predicting the geographical distribution of the vegetation physiognomies and (3) assessing the accuracy of the model generated for each group of vegetation physiognomy. Three of those groups were defined: (a) Rain Forests and Seasonal Semideciduous Forests, (b) Seasonal Deciduous Forests and (c) Cerrado (Tropical Woody Savanna). The species were selected through Indicator Species Analysis (ISA) and each species was modeled by the Maxent algorithm, using abiotic variables, and the models were combined to compose the distribution of the group to which the tree species belong. Space analyses were accomplished, in a SIG ambient, seeking to compose a single map containing the information on the distribution of the groups. The results allowed to conclude that it was possible to define indicator species for each of the three main vegetation physiognomies of Minas Gerais with high statistical significance, and that they generated geographical distribution models for vegetation physiognomies, with a satisfactory accuracy. The combination of the distribution of the three models into a single map, showed both transition areas between vegetation physiognomies and their core occurrence areas. A comparison of the present potential distribution model with other studies demonstrated that the methodology proposed here is a powerful and useful tool that can generalized elsewhere.
