O que significa "Modelos Correlativos"?
Índice
Modelos correlacionais são ferramentas usadas por cientistas pra prever onde certas espécies podem ser encontradas com base nas suas relações com fatores ambientais. Esses modelos analisam dados existentes sobre onde as espécies foram avistadas e as condições nessas áreas, como temperatura, tipo de solo e chuvas. Ao analisar essas informações, os cientistas conseguem prever como as distribuições das espécies podem mudar em resposta a fatores como a mudança climática.
Como Eles Funcionam
Pra criar um modelo correlacional, os pesquisadores coletam dados sobre espécies específicas e seus ambientes. Esses dados são usados pra identificar padrões. Por exemplo, um modelo pode mostrar que uma certa espécie de árvore tende a crescer em áreas mais quentes e com mais chuvas. Quando as condições mudam, como por causa do aquecimento global, os cientistas podem usar esses padrões pra estimar onde a espécie pode se mover no futuro.
Limitações
Embora os modelos correlacionais sejam úteis, eles têm algumas desvantagens. As previsões podem se tornar menos confiáveis quando as condições ambientais diferem muito do que foi observado antes. À medida que a mudança climática traz novos desafios, esses modelos podem ter dificuldades em fornecer previsões precisas. É por isso que combiná-los com outros tipos de modelos que considerem processos biológicos pode levar a previsões melhores.