Disciplina Curricular

Modelação Ecológica ME

Mestrado Bolonha em Biologia da Conservação - 2_MBC 2023/24

Contextos

Grupo: 2_MBC 2023/24 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Opcionais > 1º Semestre > 637_MBC - Nucleares 1º Ano/1º Sem (CVIDA)

Período:

Peso

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

O objectivo geral deste curso é promover a compreensão dos sistemas ecológicos utilizando dados para parametrizar modelos matemáticos/estatísticos, e dados, e fornecer aos alunos os conceitos e as ferramentas metodológicas fundamentais para a análise de uma ampla gama de problemas de índole ecológica. Especificamente, após a conclusão deste curso os alunos devem (i) compreender os princípios fundamentais da utilização de modelos na exploração e análise de dados, (ii) dominar as técnicas básicas para a formulação de modelos estáticos e dinâmicos de processos ecológicos, (iii) conhecer métodos modernos para estimar os parâmetros do modelo e as incertezas associadas, e para avaliar modelos alternativos com base em dados, e (iv) desenvolver a confiança quantitativa necessária para usar modelos matemáticos e estatísticos em investigação ecológica. Todos estes objectivos são integrados tendo como pano de fundo modelos de regressão em ecologia.

Programa

Introdução à modelação ecológica. Modelos como aproximações da realidade. Introdução ao R, relatórios dinâmicos e o conceito reproducible research. Etapas da construção de modelos: concepção; selecção dos componentes; estabelecimento de relações; parametrização; calibração; validação; avaliação de limitações. Comparação de modelos. Diferentes tipos de modelos e principais aplicações. Modelos determinísticos e modelos estocásticos. Modelos com dimensões espaciais e temporais. Modelos de base estatística, com ênfase em modelos de regressão. Modelo linear, modelos lineares generalizados, modelos aditivos generalizados, modelos mistos. Outros modelos de regressão. Exemplos de outras classes de modelos relevantes em ecologia: modelação de movimento animal, modelos de ocupação, modelos de captura recaptura, amostragem por distâncias, simulação e modelos com base no indivíduo. Introdução ao Machine Learning. Introdução ao paradigma de inferência Bayesiano.

Métodos de ensino e avaliação

As metodologias fundamentais, e aplicações práticas envolvendo a construção e avaliação de modelos relevantes em ecologia a conjuntos de dados concretos. Os conceitos intorduzidos em aula serão implementados na prática no software R (open souce e gratuito). Em cada ano poderão ser realizadas um conjunto de aulas dedicadas a tópicos específicos de modelação ecológica, dados por especialistas convidados para abordar os diferentes temas que sejam relevantes para Modelação Ecológica. Pelo facto de estas aulas serem dependentes das disponibilidades dos investigadores intervenientes, a organização temporal dos conteúdos pode sofrer alterações entre anos e em relação à ordem apresentada acima neste programa. A avaliação por trabalhos práticos, cuja tipologia e número poderá variar de ano para ano, a acordar previamente com os alunos nas primeiras aulas, mas incluindo sempre um projecto final a realizar em grupo. O projecto terá por base um conjunto de dados selecionado pelos alunos.

Disciplinas Execução

2023/2024 - 1 Semestre