1_sousa-baena2013 (2)

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Resultados O conhecimento espacial das angiospermas brasileiras é distribuído de forma muito 
desigual: sítios bem conhecidos estão concentrados nas regiões leste e sul, enquanto o restante 
do país permanece mal documentado. Pior ainda, em muitas regiões, áreas sem documentação 
botânica detalhada coincidem com áreas de intensa destruição de habitat, de modo que muitos 
desses sítios nunca serão documentados cientificamente.
Principais conclusões Este estudo ilustra como os esforços de levantamento e inventário de 
biodiversidade podem ser guiados pelo conhecimento existente. Ou seja, na medida em que o 
conhecimento existente sobre biodiversidade é tornado digital e abertamente disponível, e na 
medida em que a informação é suficientemente abrangente e informativa, resumos espaciais de 
completude como o apresentado aqui oferecem direções claras e estratégicas para maximizar o 
rendimento de novos conhecimentos de quaisquer esforços de campo de novo.
Considerando as dimensões massivas da biodiversidade global, no 
entanto, tais iniciativas têm sido lentas para atingir massa crítica. Críticas 
detalhadas sugeriram que elas ainda não são amplamente úteis (Yesson 
et al., 2007; Beck et al., 2013), embora outras tenham indicado usos 
interessantes, sugerindo metodologias mais perspicazes (Sobero´n & 
Peterson, 2009). Nós aqui cunhamos o termo 'conhecimento acessível 
digital' (DAK) sobre biodiversidade: dados primários que são digitais e 
acessíveis em formatos padrão (TDWG, 2007). A magnitude
Dados primários de biodiversidade são dados que colocam um táxon 
em um dado momento em um local específico. Tais dados foram 
acumulados ao longo dos séculos, mas só recentemente foram 
convertidos para formatos digitais (Guralnick et al., 2007); mais 
recentemente, dados primários de biodiversidade foram compartilhados 
abertamente pela Internet (Graham et al., 2004). Muitas iniciativas 
existem agora, fornecendo acesso a >4 9 108 registros de dados.
Localização Brasil.
Métodos Avaliamos inventários de angiospermas em todo o Brasil em diversas escalas espaciais 
usando estatísticas que resumem a completude do inventário. Em particular, avaliamos a 
completude do conhecimento geográfico das floras brasileiras, medido em termos de distância 
geográfica e diferença climática de locais bem documentados.
Objetivo As informações sobre biodiversidade são o foco de grandes iniciativas que visam reunir 
documentação de dados primários em larga escala ('conhecimento acessível digital') da distribuição 
da vida na Terra. Esforços recentes no Brasil reuniram uma quantidade enorme de tal documentação 
para plantas brasileiras, que analisamos neste estudo. Nosso objetivo é identificar áreas que 
representam lacunas no conhecimento atual; essas lacunas podem orientar futuras explorações 
e descobertas botânicas no Brasil.
RESUMO
369
INTRODUÇÃO
Diversidade e 
Um 
Instituto de Biodiversidade, Universidade do Kansas, 
1345 Jayhawk Blvd., Lawrence, KS 66045, EUA
Centro de Refereˆncia em Informac¸a˜o 
Ambiental, Av. Romeu To´rtima 388, 
Campinas, SP 13084-791, Brazil, 
trabalhar.
Palavras-
chave Flora brasileira, completude do inventário, dados primários de biodiversidade online, 
prioridades para levantamento e conservação, speciesLink, lacunas de conhecimento taxonômico.
Mariane Silveira Sousa-Baena1†
Andrew Townsend Peterson2 *
PESQUISAR
BIODIVERSIDADE
Letÿcia Couto Garcia1† and ,
2
1
† Esses autores contribuíram igualmente para isso
Completude do conhecimento digital 
acessível das plantas do Brasil e 
prioridades para levantamento e inventário
E-mail: town@ku.edu
DOI: 10.1111/ddi.12136 http://
wileyonlinelibrary.com/journal/ddi
*Correspondência: A. Townsend Peterson, Instituto 
de Biodiversidade, Universidade do Kansas, 1345 
Jayhawk Blvd., Lawrence, KS 66045, EUA.
Diversidade e Distribuições, (Diversity Distrib.) (2014) 20, 369–381
ª 2013 John Wiley & Sons Ltd
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Diversidade e Distribuições, 20, 369–381, ª 2013 John Wiley & Sons Ltd
Além disso, os registros de plantas no speciesLink são harmonizados com a 
Lista (Forzza et al., 2012b) para produzir uma taxonomia totalmente consistente.
Diversidade vegetal brasileira
Entretanto, esses dados permanecem sem avaliação quanto à integralidade 
e representatividade, o que pode identificar lacunas de conhecimento, 
limitações de recursos de dados e possíveis vieses.
Os padrões de biodiversidade podem ser influenciados por esforços de coleta 
desiguais (Soria-Auza & Kessler, 2008) focados em áreas acessíveis ('efeito 
estrada') e vieses taxonômicos (Sobero´n et al., 2000; Pyke & Ehrlich, 2010). 
Como a maioria dos dados de biodiversidade não está em formato digital, não 
é georreferenciada ou inclui problemas que os tornam inutilizáveis – 
consequentemente, o DAK pode permanecer limitado, tendencioso ou 
insuficiente. Este estudo tem como objetivo desenvolver uma avaliação 
detalhada do DAK sobre angiospermas brasileiras.
Para países megadiversos, o acesso eficiente a dados abundantes sobre 
biodiversidade primária é crucial para abordar os desafios do desenvolvimento 
sustentável e da tomada de decisões (Sousa-Baena et al., 2013). O Brasil 
detém ~20% da diversidade global de angiospermas, considerada a flora mais 
rica com o maior endemismo de plantas vasculares (56%) nos Neotrópicos 
(Sobral & Stehmann, 2009; Forzza et al., 2012a). Essa enorme diversidade 
exige troca de dados aberta e em larga escala entre disciplinas (taxonomia, 
biogeografia, ecologia, informática) e fronteiras nacionais para reunir 
conhecimento completo da biodiversidade do Brasil.
Dados
Em 11 de maio de 2012, sondamos speciesLink, que então servia ~4M 
registros do reino Plantae. Extraímos registros que eram espécies de 
angiospermas marcadas como 'aceitas', verificadas e aprovadas por uma 
autoridade, e não marcadas como não ocorrendo no Brasil na Lista (Forzza et 
al., 2012b); também capturamos táxons listados como sinônimos ou variantes 
fonéticas de nomes aceitos. Essa filtragem inicial produziu 2.456.491 registros.
speciesLink fornece dados sobre 91,4% das espécies de angiospermas 
listadas na Lista (Herbário Virtual de Flora e Fungos, 2012). Esses dados 
resumem o DAK de 88 herbários brasileiros, bem como dados repatriados de 
cinco herbários internacionais. Além de uma interface pesquisável que fornece 
acesso a
Dados primários, o speciesLink oferece relatórios detalhados sobre a qualidade 
dos dados e um tratamento taxonômico atualizado.
Nossas análises são baseadas em dados do speciesLink (maio de 2012), 
compreendendo dados de 88 (agora 97; Tabela S1) coleções, incluindo 83 do 
Brasil, mais 5 de outros lugares. Esta rede inclui ferramentas avançadas de 
limpeza de dados que examinam dados para registros potenciais ou prováveis 
errôneos ou inconsistentes.
370
MS Sousa-Baena et al.
Avaliamos DAK de angiospermas brasileiras em speciesLink.
Nós nos concentramos em áreas com amostragem insuficiente, mas únicas em 
termos geográficos e ambientais. Calculamosa completude do inventário em 
todo o Brasil – áreas com baixa completude provavelmente produzirão novos 
registros ou espécies não descritas; a distância geográfica e a diferença 
ambiental de locais bem conhecidos aumentam essas prioridades. Portanto, 
identificamos locais onde o esforço de pesquisa deve ser focado, de modo que 
o investimento em mais avaliações de biodiversidade no Brasil seja o mais 
produtivo possível.
Não existe consenso sobre quantas espécies de plantas existem no Brasil. 
Shepherd (2003) estimou ~50.000 espécies, mas Lewinsohn & Prado (2005) 
40.000–45.000 espécies. De acordo com a Lista de Espécies da Flora Brasileira 
(Forzza et al., 2012b), 31.701 espécies de angiospermas são reconhecidas, 
mas muitas outras ainda precisam ser documentadas (por exemplo, Sobral & 
Stehmann, 2009; Forzza et al., 2012a). No sentido mais grosseiro, o sudeste 
do Brasil detém as floras mais conhecidas, já que a maioria dos institutos de 
pesquisa está sediada lá (Sobral & Stehmann, 2009). A Bacia Amazônica é a 
menos conhecida regionalmente: cobre quase metade do Brasil, mas contribuiu 
com apenas ~20% das novas espécies descritas entre 1989 e 2006 (Sobral & 
Stehmann, 2009), e o conhecimento está concentrado em poucos locais 
(Hopkins, 2007); 43% de sua área nunca foi amostrada (Schulman et al., 2007).
do DAK é grande, mas talvez não seja suficiente medido em relação à 
biodiversidade global; avaliações iniciais focaram em lacunas no conhecimento 
e dúvidas de que o DAK seja atualmente suficiente para dar suporte à ciência 
e à tomada de decisões. O DAK está se formando e algum dia atingirá massa 
crítica.
MÉTODOS
Completude do inventário
Informações consideráveis derivam da acumulação temporal de registros de 
espécies em locais (Chao, 1987; Soberón & Llorente, 1993; Colwell & 
Coddington, 1994). Processamos os dados do speciesLink assim. Criamos um 
marcador de 'tempo' como a concatenação de dia, mês e ano. Criamos 
marcadores para 'lugar', como nome do estado, nome da ecorregião ou latitude-
longitude
speciesLink é uma importante iniciativa que visa fornecer acesso aberto a 
dados primários de biodiversidade, desenvolvida pelo Centro de Referência 
em Informação Ambiental (CRIA, 2012a).
Uma segunda etapa de filtragem removeu registros de dados marcados 
como suspeitos pelas rotinas de limpeza do speciesLink, o que deixou 
1.684.245 registros. (Para uma análise, usamos todos os registros com dados 
sobre o estado de ocorrência como georreferência.) As coordenadas 
geográficas derivam de coordenadas com registros de dados originais ou do 
centroide do município (condado). Os registros foram limitados também para 
incluir apenas aqueles com coordenadas consistentes (ou seja, caindo no 
estado e município especificados) e uma data de coleta completa (dia, mês e 
ano). Começando com 2.456.491 registros de angiospermas do speciesLink, 
as informações de localidade estavam disponíveis para 2.099.663 registros. 
Um total de 415.418 (16,9%) registros não tinham coordenadas geográficas e 
567.445 (23,1%) não tinham uma data de coleta completa.
Atualmente, ele fornece acesso a dados em >310 biocoleções, acessadas de 
outra forma por contato individual ou limitadas a pesquisadores em museus e 
herbários. O speciesLink foi lançado em 2002 e é reconhecido como líder em 
avaliação de qualidade de dados de biodiversidade, além de ser a rede de 
maior escala para qualquer país em desenvolvimento no mundo.
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Figura 1 Ilustração esquemática de como a completude 
do inventário (C) foi calculada.
Inventários baseados em tamanhos de amostra pequenos podem criar 
valores artificiais de C. Ou seja, quando poucos registros estão disponíveis, 
efeitos aleatórios podem alterar a e b artificialmente, e estimativas de Sexp 
e C podem ser instáveis. Inspecionando a relação entre C e números de 
registros de cada local, uma relação monotônica existe acima de 500–1000 
registros (veja Fig.
Como altos valores de C podem ser artefatos em tamanhos de amostra 
baixos, também calculamos o número de registros (combinações únicas de 
táxon/lugar/tempo). Escolhemos o tamanho mínimo de amostra para locais 
'bem conhecidos' com base na inspeção visual de relacionamentos entre C 
e número de registros (veja Arino~ et al., 2008 para alternativas).
Calculamos distâncias geográficas (km) de todos os quadrados da grade 
no Brasil até o mais próximo dos quadrados conhecidos.
Sobrepusemos este mapa em áreas que mantêm vegetação nativa 
(resolução espacial de 90 m; Sparovek et al., 2010).
Para desenvolver distâncias paralelas no espaço ambiental (ou seja, quão 
diferente é o clima daquele dos mais semelhantes
(quadrado de grade bem pesquisado), primeiro caracterizamos o espaço 
climático brasileiro em detalhes por meio da análise de componentes principais
RESULTADOS
espaço quadridimensional de cada local para qualquer outro local (para 
descrever a rotatividade ambiental em geral) e de cada local para qualquer 
local bem conhecido. As distâncias geográficas e ambientais resultantes 
foram escalonadas de 0 a 10 e multi-
combinação, dependendo da análise. Para o último, arredondamos as 
coordenadas para o 1°, ½° e 1/10° mais próximo para diferentes análises. 
Finalmente, usamos o nome científico como um identificador de táxon, 
comparando nomes em registros de dados originais com nomes 
padronizados da Lista.
S1). Portanto, restringimos os sites 'bem amostrados' àqueles com ÿ1000 
registros e C ÿ 0,5.
Análise e interpretação
aplicado para produzir um mapa de exclusividade de espaço e ambiente.
os valores brutos e corrigidos foram geralmente lineares (Fig. 3a), mas 5,3% 
maiores no conjunto de dados 'limpo' (Fig. 3b).
Analisamos C para todos os estados e ecorregiões brasileiras e para 
quadrados de grade (1°, ½°, 1/10°). Classificamos os locais como bem 
conhecidos quando C era ÿ0,5 e ÿ1000, e registros únicos estavam 
disponíveis como um guia geral para locais bem amostrados. Critérios mais 
rigorosos (por exemplo, C >0,8 e >5000 registros únicos) identificam 
grandes faixas de território como desconhecidas.
Conhecimento digital acessível sobre plantas brasileiras
Claramente, esse detalhe aleatório e baseado em acesso nos dados exige 
agregação ou algum tipo de inferência sobre o espaço.
Primeiro, no entanto, alguma limpeza foi necessária. Calculamos 
estatísticas de completude de inventário para quadrados de grade de ½° 
em todo o Brasil usando determinações taxonômicas não corrigidas vs. os 
nomes 'limpos' da Lista. Valores C de
Completude do inventário
as 19 grades 'bioclimáticas' (2,5ÿ; Hijmans et al., 2005), mantendo os 
quatro primeiros componentes. As distâncias dos vizinhos mais próximos 
foram calculadas como distâncias euclidianas mínimas neste
A análise da completude do inventário (C) por estado mostrou que 
Amazonas, Santa Catarina e Bahia apresentaram os maiores valores de C, 
seguidos por Paraná e São Paulo;os menores valores foram no Distrito 
Federal, Maranhão, Piauí, Alagoas e Amapá (Fig. 4a, ver Tabela S2). Para 
as ecorregiões, as florestas costeiras do sudeste da Serra do Mar 
apresentaram o maior valor de C (0,83), seguidas pela floresta úmida de 
Araucária, Cerrado e florestas costeiras da Bahia (todos C ÿ 0,81; Fig. 4b, 
ver Tabela S3); os menores valores de completude foram encontrados para 
Tepuis (0,16), floresta úmida de Caquetá, restingas do nordeste do Brasil, 
manguezais do Maranhão e o interflúvio Solimões-Japurá (todos C ÿ 0,35; 
Fig. 4b, ver Tabela S3).
Analisamos valores de completude em resolução de 1° (Fig. 5a), que 
mostrou completude mais uniformemente distribuída em comparação com 
resoluções mais finas (Fig. 5b,c). O mapa de 1/10° (Fig. 5c) mostrou 
conhecimento restrito a locais dispersos no leste e sudeste, separados por 
grandes lacunas. O mapa de resolução de ½° (Fig. 5b) mostrou algumas 
regiões bem conhecidas, principalmente no sul e sudeste, mas com 
diferenças menos pronunciadas.
371
Preliminares
No Access 2010, geramos tabelas contendo combinações únicas de 
táxon, lugar e tempo. Para cada 'lugar' (ou seja, estado, ecorregião ou 
combinação latitude-longitude), calculamos o número observado de espécies 
(Sobs) e o número de espécies observadas em apenas um dia (a) ou 
apenas dois dias (b). A partir desses três números, calculamos o número 
esperado de espécies como Sexp = Sobs + a2 /2b, e a completude do 
inventário como C = Sobs/Sexp (veja a Fig. 1; Colwell & Coddington, 1994).
~
Os dados brutos mostraram uma tendência massiva em direção à 
concentração mais densa no leste e sul do Brasil (Fig. 2a). Pontos de 
acesso (estradas e rios) são claramente visíveis (Fig. 2).
Diversidade e Distribuições, 20, 369–381, ª 2013 John Wiley & Sons Ltd
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1001-5000
5001-10000
101-1000
1-100
10001-29629
(b)(um)
O número total de células de grade em todo o Brasil foi de 748 para 
resolução de 1°, 2966 para resolução de ½° e 70.680 para resolução de 
1/10°; 94,5% continham dados e 25,9% eram bem conhecidas em resolução 
de 1°, 79,1% continham dados e 8,7% eram bem conhecidas em resolução 
de ½°, e 22,2% continham dados e 0,4% eram bem conhecidas em resolução 
de 1/10°. Geralmente, as áreas costeiras tinham muitas células bem 
conhecidas; em outros lugares, células bem caracterizadas estão espalhadas 
(Fig. 5), e as lacunas mais amplas estavam focadas no sul do Pará e no 
sudoeste do Amazonas (Fig. 5).
lacunas; esta resolução talvez ofereça o melhor equilíbrio entre resolução 
espacial e completude do inventário. O mapa de resolução de 1/10° pode 
ser uma opção melhor para determinar prioridades dentro de estados com 
melhor amostragem.
As taxas de rotatividade espacial das condições ambientais figuram de 
forma importante nessas questões: regiões uniformes podem ser 
caracterizadas efetivamente por locais bem conhecidos relativamente 
dispersos, mas áreas que são variadas em termos de ambiente requerem 
amostragem mais densa. No Brasil, as regiões norte e centro-oeste 
mostram condições climáticas relativamente homogêneas (Fig. 6), embora 
tenhamos notado alguns pontos com condições ambientais muito distintas, 
como ao longo da fronteira entre o Amapá e a Guiana Francesa. Por outro 
lado, climas mais diversos se manifestaram nas regiões sul, sudeste e 
nordeste (Fig. 6b). Calculamos distâncias para células de grade bem 
conhecidas no espaço climático (Fig. 7a), aproximadamente comparáveis 
às nossas distâncias geográficas para locais bem conhecidos (Fig. 7b).
DISCUSSÃO
A destruição de habitat no Brasil está concentrada dramaticamente nas partes sul e 
leste do país, bem como em setores específicos da Bacia Amazônica (por exemplo, 
Rondônia, ̂ Mato Grosso, nordeste do Pará, Fig. 7f). Áreas bem preservadas estão 
concentradas no centro-oeste e norte do Brasil.
(ver, por exemplo, Fig. 7e), enquanto o sudeste está bastante comprometido 
na integridade do sistema natural (Fig. 7f). Enquanto grandes extensões de 
áreas naturais podem constituir prioridades de pesquisa para definição de 
prioridades de conservação, células não pesquisadas em regiões altamente 
alteradas podem ser cruciais em um sentido de "triagem" de biodiversidade.
em particular, quatro regiões se enquadram nesses critérios: (1) nordeste 
da Amazônia, (2) norte do Amapá, (3) partes sul e sudeste da Bacia 
Amazônica no sul do Pará e norte do Mato Grosso e (4) oeste do Rio Grande 
do Sul (Fig. 7c).
MS Sousa-Baena et al.
Conhecimento digital acessível
Combinando distâncias geográficas com diferenças climáticas de locais 
bem conhecidos (Fig. 7c), temos uma imagem de locais que são pouco 
conhecidos e são geograficamente remotos e ambientalmente diferentes de 
locais bem conhecidos.
372
No entanto, é essencial saber quão completos são os inventários dos 
sítios, para que níveis adequados de confiança possam ser aplicados (Sobero
´n & Llorente, 1993; Colwell & Coddington,
Estudos que visam caracterizar a biodiversidade geralmente analisam 
padrões de riqueza, endemismo ou associações entre riqueza de espécies 
e área (Nelson et al., 1990; Guilhaumon et al., 2009). Lacunas são, portanto, 
lugares que não foram amostrados completamente (Kier et al., 2005; Sobral 
& Stehmann, 2009). Tais estudos comumente se concentram em um táxon 
específico e sua distribuição e diversidade entre regiões, ecorregiões ou 
biomas (Nelson et al., 1990; Funk et al., 1999; Kier et al., 2005; Mora et al., 
2008).
Figura 2 (a) Distribuição espacial da densidade de coleta de angiospermas em todos os dados georreferenciados da rede de dados de plantas speciesLink. (b) 
O detalhe mostra um close do sudeste do Brasil, incluindo cidades (cruzes cinzas) e estradas para ilustrar os efeitos de "viés de estrada". Círculos maiores 
indicam maior densidade de registros.
Diversidade e Distribuições, 20, 369–381, ª 2013 John Wiley & Sons Ltd
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F
re
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a
C
 
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ia
 
br
ut
a
C (todas as comparações)
C (1000 ou mais registros)
C baseado em taxonomia limpa
Figura 4 Padrões geográficos de completude do inventário para (a) os 27 estados brasileiros e (b) as 45 ecorregiões presentes no país.
Figura 3 Ilustração dos efeitos da limpeza da nomenclatura 
taxonômica nos cálculos de completude, com base em todos os 
pixels de ½° no Brasil: (a) relação entre os valores de C calculados 
com base na taxonomia bruta e limpa com símbolos diferentes para 
pixels representados por pelo menos 1000 registros únicos e (b) 
distribuição de frequência da mudança percentual nos valores de 
C como resultado da taxonomia de limpeza.
0,2
60
30
Porcentagem de variação em C entre taxonomia bruta e limpa
50
1.0
0,4
10
0
0,3
70
0,6
0,7
0,5
0,0 
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0
20
0,9
0,1
40
0,8
–1,27 0,37 2,02 3,66 5,30 6,94 8,58 10,23 11,87 13,51 15,15
(b)
(um)
Emborao valor do compartilhamento de dados sobre biodiversidade 
tenha sido reconhecido há muito tempo (veja, por exemplo, Artigo 17, 
Convenção sobre Diversidade Biológica), o debate envolve as melhores 
soluções. Alguns argumentam que a captura rápida de metadados é melhor 
(Berendsohn & Seltmann, 2010; Scoble, 2010), para permitir a descoberta 
de dados, se não o acesso aos dados. Outros se concentram na captura 
completa de dados no nível de espécimes individuais (Scoble, 2010), de 
modo que o acesso total aos dados (DAK, na verdade) seja maximizado. 
Essa tarefa requer investimento sustentado de muitos museus na digitalização de dados.
1994; Gotelli & Colwell, 2001). Dentro dessa estrutura, então, este estudo 
tem objetivos diferentes – não caracterizar padrões de riqueza de espécies 
no Brasil, mas sim caracterizar a completude do conhecimento das plantas 
brasileiras. Nós nos concentramos no conhecimento (1) em formato digital 
e (2) abertamente disponível para a comunidade científica; essa informação 
é o que tem potencial para impactar a ciência e a conservação. 
Reconhecemos plenamente que essa ideia é extrema, pois coleções para 
as quais dados associados não foram digitalizados ou permanecem não 
amplamente disponíveis são ignoradas; no entanto, embora não desejemos 
diminuir a importância das coleções reais, vemos a digitalização e o 
compartilhamento de dados como parte integrante da curadoria de 
biocoleções. A digitalização de biocoleções e o compartilhamento de 
dados são cruciais para diversos campos, da taxonomia tradicional à saúde 
pública, arte e história (Suarez & Tsutsui, 2004; Chapman, 2005). Por 
exemplo, os dados de ocorrência podem ser usados para identificar áreas 
nativas de espécies invasoras ou determinar os requisitos climáticos e 
ambientais das espécies (Peterson, 2003; Suarez & Tsutsui, 2004; 
Chapman, 2005).
Conhecimento digital acessível sobre plantas brasileiras
Uma descoberta comum em estudos de completude do conhecimento 
da biodiversidade é que algumas espécies amplamente distribuídas são 
bem conhecidas, enquanto a maioria das espécies é representada apenas 
por poucas coleções (Tobler et al., 2007). Uma visão complementar é que 
poucos locais são bem conhecidos, mas grandes áreas permanecem
373
6
3
Distrito Federeal 
pouco conhecido
9
4
8
Mato Grosso
2
Maranhão 
7
Alagoas 
Santa Catarina 
Rio Grande do Sul 
Piauí 
bem conhecido
Bahia 
Amapá 
5
Amazonas 
1
Pará 
São Paulo 
Paraná 
(b)(um)
6 Floresta úmida de Caquetá
7 Restingas do Nordeste Brasileiro
5 tepuis
8 Maranhão mangroves 
3 Fechado
4 Florestas costeiras da Bahia
2 Floresta úmida de Araucária
1 Florestas costeiras da Serra do Mar
Diversidade e Distribuições, 20, 369–381, ª 2013 John Wiley & Sons Ltd
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(b)(um)
(c)
bem conhecido
1°
pouco conhecido
outros locais se a amostragem fosse tão intensa (Nelson et al., 1990; 
Tobler et al., 2007; Ahrends et al., 2011).
374
mal amostrados ou não amostrados de todo. Particularmente difícil é 
quando os locais de alta riqueza de espécies correspondem de perto à 
intensidade da amostragem; esta situação sugere que os "pontos críticos" 
podem representar artefatos, e diversidade semelhante seria encontrada em
MS Sousa-Baena et al.
Mais recentemente, com muito mais dados disponíveis online, a 
preocupação com a qualidade e o viés dos dados aumentou (Schmidt-
Figura 5 Padrões geográficos de completude do inventário em todo o Brasil com base em grades de diferentes resoluções espaciais: (a) 1°, (b) ½° e (c) 
1/10°. O sombreamento vermelho indica altos valores de C, e os quadrados da grade com bordas pretas indicam aqueles que se enquadram no critério 
de "bem amostrado" de C ÿ0,5 e >1000 registros.
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P
re
ci
pi
ta
çã
o 
 
an
ua
l 
(m
m
)
pouco conhecido
bem conhecido
Temperatura média anual (°C)
pixels em todo o Brasil e (b) mapa da singularidade climática em termos de distâncias do vizinho mais próximo ao outro pixel mais próximo em
Figura 6 Visualização da variação climática e singularidade em todo o Brasil. (a) gráfico de dispersão de precipitação vs. temperatura para todos os ½°
espaço ambiental.
(b)(um)
0
16 26
3500
28
1500
12
500
24
4000
2500
3000
18
2000
20 22
1000
14 30
com base em referências bibliográficas, também encontraram alta riqueza de espécies
onde a informação é incompleta. Abordamos isso
Conhecimento digital acessível sobre plantas brasileiras
decisões – por exemplo, locais e extensões de áreas prioritárias para
ser usado para identificar lacunas na cobertura de dados primários de 
biodiversidade (Sobero´n et al., 2000). Embora informações muito mais amplas
pesquisas.
Alguns estudos avaliaram o conhecimento das distribuições e diversidade de 
plantas globalmente (Barthlott et al., 1996, 1999; Kier
padrões (Pyke & Ehrlich, 2010), mais fundamental é como
Um ponto importante, no entanto, é que a incompletude pode
Amazônia (Hopkins, 2007; Schulman et al., 2007; Vale &
o Cerrado e a Caatinga, estão ausentes.
e são, portanto, prejudicados pela falta de DAK (PinoDelCarpio
geograficamente e climaticamente diferente do bem conhecidofez algum progresso na superação de vieses no esforço de amostragem
2013); novas coletas de campo podem se concentrar em áreas de maior
distante e climaticamente distinto de locais bem conhecidos como
A política é oferecida por Sousa-Baena et al. (2013): utilizamos o
ação de conservação – são baseadas em padrões de riqueza de espécies e 
endemismo (Kress et al., 1998; Funk et al., 1999;
última questão, com foco no acúmulo de encontros de espécies para áreas e 
locais em todo o Brasil. Enriquecemos visões puramente espaciais com 
informações sobre variação ambiental, como
conclusões: alta riqueza de espécies concentrada em poucas áreas bem 
amostradas (Arino~ et al., 2012). Um novo método explorando
estudos atuais mostram que melhorar a qualidade dos dados pode ser
através de dois espaços geográficos e ambientais interligados.
não acessível. Neste sentido, as análises DAK não consideram
Claramente, os objetivos são (1) avaliar o status quo, (2) identificar "soluções" 
imediatas que possam melhorar o DAK e (3) maximizar a eficiência de custos e 
esforços para desenvolvê-los.
Jenkins, 2012). Um estudo na Mata Atlântica encontrou
para identificar locais onde o conhecimento da biodiversidade é confiável vs.
et al., 2005; Mutke & Barthlott, 2005). Embora esses estudos não tenham sido 
baseados em dados primários de biodiversidade, mas sim
refletem a falta de esforço de coleta, mas também podem corresponder a
são introduzidos ou restringidos na área de distribuição, ou que
em pequenos números de áreas bem amostradas (Kier et al., 2005). A
Claramente, quanto mais dados estiverem disponíveis, mais previsões e 
análises podem ser desenvolvidas. Muitas políticas importantes
No Brasil, tais estudos têm sido realizados principalmenteno
áreas prioritárias para amostragem botânica em terra.
ameaça.
(Pardo et al., 2013). os locais podem ser locais ideais para novas explorações botânicas intensivas
grande maioria das áreas com conhecimento mínimo
é necessário para a compreensão completa dos fatores que impulsionam a biodiversidade
375
Identificamos como lacunas de conhecimento aqueles sites que são ao mesmo tempo
mais eficaz do que adquirir dados de novo (Hermoso et al.,
a completude da amostragem com curvas de acumulação de espécies tem amostragem novo. Nossos mapas de áreas simultaneamente distantes
As metodologias de “mineração de dados” ou “descoberta de conhecimento” podem
et al., 2011). Especificamente para plantas, um exemplo de como dados 
abundantes sobre biodiversidade primária podem mudar a conservação
têm inflorescências pequenas ou pouco atraentes são sub-representadas no DAK 
(Schmidt-Lebuhn et al., 2013). Para que os planos de conservação sejam eficazes, 
eles devem ser baseados em dados sólidos;
estudo recente de dados primários de biodiversidade chegou a resultados semelhantes
que vemos as distribuições de espécies e os padrões de biodiversidade
todas as informações existentes, mas o que é possível analisar.
Lebuhn et al., 2013). Um estudo abordando Astera-ceae australianas relatou 
vieses de coleta não geográficos: espécies que
Lobo, 2008). Tais decisões dependem também da disponibilidade de dados
(Werneck et al., 2011). Análises para outros biomas, como
poucas áreas bem amostradas com muitas espécies conhecidas, mas
conhecimento existente que – por alguma razão – não é digital ou
Diversidade e Distribuições, 20, 369–381, ª 2013 John Wiley & Sons Ltd
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(b)
(e)
(c)(um)
(e) 
(f)
Diversidade e Distribuições, 20, 369–381, ª 2013 John Wiley & Sons Ltd
Distância geográfica
Sobreposição de mudança de cobertura do solo
CombinadoSingularidade climática
genuinamente sem DAK, pois existem dados que podem fornecer informações valiosas
mudança na forma como os cientistas percebem os impactos das suas pesquisas
mesmo conjunto de dados deste estudo para avaliar se DAK é
recursos de informação sobre biodiversidade aberta em iniciativas como
faltando para espécies de angiospermas classificadas como Dados Deficientes
(Molloy, 2011). Em particular, o “movimento de dados abertos” tem
e outros, 2011).
dados concentrando-se em áreas conhecidas e ricas em espécies (Ahrends
Os últimos anos estão testemunhando uma emocionante e muito necessária
MS Sousa-Baena et al.
informações sobre a distribuição geográfica da espécie (Sousa-Baena et al., 2013). 
Na verdade, um conto de advertência vem de um
376
estudo recente mostra que as prioridades de financiamento estão a distorcer a biodiversidade
levou o mundo da biodiversidade a compartilhar dados primários de nível de pesquisa 
(Canhos et al., 2004), resultando em dados em grande escala,
na lista de espécies de plantas ameaçadas do Brasil. Esse estudo concluiu que mais 
de um terço dessas espécies não são
2
3
1
4
geograficamente distantes de locais bem conhecidos e climaticamente distintos de climas de locais bem conhecidos são indicados. Em todos os casos, azul
o sombreamento indica distâncias baixas e o sombreamento vermelho indica distâncias altas; os pixels pretos são aqueles que são bem conhecidos floristicamente. (d)
(b) distâncias geográficas de ½° pixels em todo o Brasil a partir de locais bem conhecidos, e (c) combinação das duas distâncias, em que áreas
Figura 7 Visualização de (a) diferença climática de ½° pixels em todo o Brasil a partir de locais bem conhecidos com base nas distâncias dos vizinhos mais próximos,
Combinação do mapa de (c) com tipos de cobertura do solo que são vegetação natural (escuro) vs. vegetação perturbada (branco), desenhados de
esforços recentes de classificação (Sparovek et al., 2010); (e) e (f) mostram detalhes de (d) em relação à Amazônia oriental e ao sudeste do Brasil,
respectivamente.
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As taxas de completude (C) oferecem um índice útil para o motivo pelo 
qual um sítio tem poucas ou muitas espécies registradas (Sobero´n et al., 
2000). Por exemplo, um sítio com 10 espécies pode ser subamostrado ou 
pode ser simplesmente um sítio pobre em espécies – se a taxa C for 0,20, 
o sítio provavelmente está subamostrado; no entanto, se a taxa C for 0,95, 
é improvável que uma amostragem adicional altere a imagem de um sítio 
pobre em espécies. Esse foco na completude do DAK é imparcial em 
relação à riqueza do sítio e se concentra mais na consistência das 
informações disponíveis.
Considerando a resolução de ½° como um equilíbrio ótimo entre agregação 
e detalhe, e combinando lacunas geográficas e climáticas de levantamento 
(Fig. 5), prioridades intrigantes de levantamento emergem. De longe, a 
lacuna mais proeminente é uma grande área contígua do sudoeste do 
Pará e norte do Mato Grosso.
biomas pobres como a restinga. As floras brasileiras são representadas por 
0,59 espécimes/km2 (Sobral & Stehmann, 2009) – nosso conjunto de dados 
indicou uma média de 0,41 registros/km2, ambos distantes da projeção 
ideal de 1–3 espécimes/km2 para áreas tropicais (Campbell, 1989; 
Shepherd, 2003).
Alguns estudos anteriores investigaram a completude do DAK ou de 
outros conhecimentos sobre biodiversidade regionalmente, embora 
geralmente em números menores de espécies do que aqui (Peterson et al., 
1998; Sobero´n et al., 2000; Mora et al., 2008; Nakam-ura & Sobero´n, 
2008). Por exemplo, um estudo de amostragem de samambaias na Bolívia 
avaliou a documentação de endemismo e
Nesse sentido, defendemos nosso foco no DAK. Os movimentos 'abertos' 
atingiram massa crítica, e informações anteriormente fechadas estão se 
abrindo rapidamente – literatura científica (Laakso et al., 2011), dados 
associados a publicações sobre biodiversidade (Hagedorn et al., 2011; 
Huang & Qiao, 2011) e compartilhamento mais amplo de dados sobre 
biodiversidade (Canhos et al., 2004; Reichman et al., 2011). Um bom 
exemplo de como o compartilhamento de dados agrega valor à pesquisa é 
o Projeto Genoma Humano: o investimento inicial de US$ 3,8 bilhões gerou 
uma produção econômica de US$ 796 bilhões (Tripp & Grueber, 2011; mas 
veja Drake, 2011); esse benefício massivo foi alcançado apenas porque os 
dados estavam disponíveis gratuitamente.
O que é bem conhecido?
Nossa avaliação preliminar da dependência amostral de C indicou que 
alguma cautela é necessária. Peterson & Slade (1998) mostraram que 
situações de tamanho amostral baixo causam variâncias mais amplas em 
C. Descobrimos que C se estabilizou em ~4000 registros únicos de espécies 
X dias (Fig. S1); no entanto, em vista do quadro "vazio" que tal critério 
criaria, seguimos um critério mais otimista de ÿ1000 registros únicos, o que 
pode de fato ser apropriado para espécies particularmente
A não participação nos esforços globais do DAK para a biodiversidade 
(Graves, 2000) já leva à perda de visibilidade eimpacto de um recurso de 
dados.
Métodos foram desenvolvidos para inferir o quão bem conhecido um sítio é 
(Colwell & Coddington, 1994). A completude do inventário é calculada como 
a proporção de espécies provavelmente ocorrendo em um sítio que foi 
realmente registrada. Estimativas de riqueza esperadas podem ser 
derivadas de abordagens baseadas em regressão (Sobero´n & Llorente, 
1993) ou de abordagens probabilísticas estimando números de espécies 
não detectadas (Mora et al., 2008; Nakamura & Sobero´n, 2008). Embora 
não sem controvérsia (Walther & Moore, 2005), o estimador Chao é 
considerado uma excelente combinação de aproveitamento total das 
informações nos dados (abordagens de curva de acumulação usam apenas 
a primeira aparição de uma espécie), estimativa precisa e cálculo fácil 
(Peterson & Slade, 1998).
Conhecimento digital acessível sobre plantas brasileiras
riqueza de espécies conforme acumulada nas últimas décadas (Soria-Auza 
& Kessler, 2008). Outro exemplo é a avaliação de 2,1 milhões de registros 
no Sistema de Informação Biogeográfica Oceânica para completude do 
inventário (Mora et al., 2008). Não conhecemos nenhum estudo regional 
anterior avaliando DAK simultaneamente em dimensões geográficas e 
ambientais.
Prioridades para amostragem da diversidade vegetal brasileira
Outras lacunas proeminentes incluem o norte do Maranhão e o noroeste da 
Bahia, bem como ao longo das fronteiras norte e oeste. Embora algumas 
lacunas do DAK possam ser preenchidas rapidamente por meio da 
conversão de conhecimento de amostragem existente (por exemplo, folhas 
de herbário não digitalizadas, mas existentes) para DAK, ou podem ser 
ilusórias apenas devido a informações em países adjacentes (por exemplo, 
possivelmente para o oeste do Rio Grande do Sul, adjacente ao norte da 
Argentina), essas áreas, no entanto, representam áreas geográficas
No nível mais grosseiro, análises de completude do inventário por estado 
indicaram a maioria dos estados como razoavelmente bem conhecidos. No 
entanto, altos valores de C podem resultar de artefatos de amostragem, 
então esses resultados devem ser ponderados com cautela. Por exemplo, 
em Santa Catarina, as coleções são distribuídas uniformemente (Fig. 2), de 
modo que seu alto valor de C provavelmente indica a verdadeira completude 
dos inventários de plantas: de fato, um inventário botânico detalhado foi 
realizado em quadrantes de 10 9 10 km para todo o estado e 5 9 5 km em 
floresta semidecídua (Vibrans et al., 2010). Por outro lado, o Amazonas tem 
um C alto, mas apenas algumas regiões relativamente poucas dentro deste 
estado foram amostradas, e grandes áreas permanecem completamente 
sem amostragem (Fig. 2); aqui, o C alto superestima os resultados de 
algumas áreas bem amostradas, principalmente perto de Manaus (por 
exemplo, Reserva Ducke, com 19.252 registros de 2.136 espécies de 
plantas e fungos). As amplas lacunas de amostragem identificadas no 
Amazonas (Fig. 5) concordaram com aquelas destacadas por Kier et al. 
(2005), Schulman et al. (2007) e Vale & Jenkins (2012). Nossas análises 
em resoluções espaciais mais finas são menos vulneráveis a essas 
complicações, pois a beta-diversidade é menor, de modo que qualquer local 
dentro da área será mais representativo da diversidade total do local.
Global Biodiversity Information Facility, VertNet, Atlas of Living Australia e 
speciesLink. Embora algumas análises de recursos do DAK tenham se 
concentrado em limitações (Yesson et al., 2007; Beck et al., 2013), vemos 
o copo como quase todo cheio: estruturas de análise criativas podem 
incorporar lacunas e vieses (veja, por exemplo, Soberan & Peterson, 2009; 
Jimenez-Valverde et al., 2010), e novas ferramentas para detectar e resolver 
esses problemas estão se tornando disponíveis (CRIA, 2012a; Otegui & 
Arino, 2012).
377
,
Por isso, enfatizamos resumos de completude baseados em grade.
~
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Diversidade e Distribuições, 20, 369–381, ª 2013 John Wiley & Sons Ltd
Finalmente, no nível de amostragem de campo que ainda precisa ser 
realizada (ou seja, as lacunas que permanecem mesmo quando o DAK é 
expandido significativamente), notamos que as áreas de prioridade de 
lacuna do DAK variam significativamente no nível de conversão do uso da 
terra e perda de vegetação natural (Fig. 7). Ou seja, por exemplo, muitos 
setores do sul estão tão perturbados a ponto de apresentar apenas 
pequenos fragmentos de vegetação natural remanescente. Pesquisas em 
tais regiões seriam em grande parte no sentido de documentação do que 
foi perdido e concebivelmente para preparação de esforços de restauração 
na região, como na Mata Atlântica (Metzger & Rodrigues, 2008). Outras 
regiões têm visto conversão de uso da terra menos intensa e, como 
consequência, podem ser
^
atribuído à expansão de áreas protegidas na Amazônia brasileira entre 
1997 e 2008 (Soares-Filho et al., 2010), embora as políticas públicas mais 
recentes no Brasil possam retardar ou reverter essas tendências positivas.
Dada a importância das coleções biológicas na elucidação de questões 
ambientais, ecológicas e de conservação (Funk et al., 1999; Pyke & Ehrlich, 
2010), atenção especial deve ser dedicada ao aprimoramento dos dados 
das coleções. Os esforços de digitalização devem ser apoiados o suficiente 
para tornar o desafio alcançável; a limpeza e a melhoria dos dados devem 
ser apoiadas por meio de recursos humanos e de software aprimorados, e 
o compartilhamento de dados deve ser encorajado nos níveis mais altos de 
tomada de decisão. Não menos importante na lista, no entanto, novos 
inventários biológicos devem ser apoiados generosamente, pois esse 
trabalho pode preencher lacunas do DAK e produzir novo material de 
espécime que é geralmente consideravelmente mais rico em conteúdo de 
informação, de modo que os espécimes resultantes desse trabalho 
enriquecem a infraestrutura científica em um grau ainda maior.
não apenas prioridades para preencher lacunas do DAK, mas também 
como explorações de oportunidades para medidas de conservação da 
biodiversidade, como reservar extensões adicionais de habitat que sofreram 
pouca ou nenhuma perturbação. Notamos que 37% da redução
store – ~19.000 de 550.000 para o primeiro e 88.000 de 350.000 para o 
último. Os esforços de digitalização visando melhorar esses números já 
estão em andamento e devem ser priorizados, pois podem adicionar 
rapidamente DAK para as plantas do país.
AGRADECIMENTOS
das taxas de desflorestação entre 2004 e 2006 podem ser atribuídas
A participação de novo de herbários adicionais que contêm dados 
importantes representa uma terceira fronteira para o enriquecimento 
imediato do DAK. Na região amazônica, a ausência de vários herbários 
importantes pode estar distorcendo os resultados do DAK de representar o 
conhecimento completo da flora. Por exemplo,EMB-RAPA-Amazonia 
Oriental e Museu Paraense Emílio Goeldi são dois herbários importantes 
que ainda não fazem parte da rede. Eles provavelmente contêm recursos 
de dados que poderiam preencher — pelo menos em parte — algumas das 
lacunas do DAK que identificamos.
MS Sousa-Baena et al.
Em um nível mais profundo de esforço, no entanto, a maior parte dos 
registros atuais de herbários brasileiros (34,1%, ~2 milhões de registros) 
ainda não existe em formato digital (CRIA, 2012b), o que – se adicionado 
ao DAK – aproximadamente dobraria as informações disponíveis. Das 
instituições que já participam do speciesLink, os herbários do Museu 
Nacional e do Instituto de Botânica de São Paulo até agora adicionaram 
apenas pequenas frações de suas coleções gerais aos dados do DAK.
Este estudo ilustra os benefícios a serem colhidos do compartilhamento 
e integração de dados de biodiversidade. Tais recursos de informação 
densos existem apenas para alguns poucos países e existem no Brasil, 
graças apenas às comunidades de biodiversidade e informática de mente 
aberta e com visão de futuro no país.
REFERÊNCIAS
Tais recursos de informação oferecem suporte importante para a formulação 
de políticas (Mora et al., 2008; Sobero´n & Peterson, 2009) e constituem 
um passo importante para atender a compromissos internacionais como a 
Convenção sobre Diversidade Biológica. Análises futuras podem se 
concentrar na taxa em que os padrões de conhecimento profundo 
documentados aqui melhoram, e as lacunas identificadas se fecham.
e lacunas climáticas de DAK para plantas brasileiras. Embora ainda não se 
saiba se o isolamento geográfico e a diferença climática farão desses 
locais fontes de espécies vegetais novas para a ciência, eles certamente 
serão fontes ricas de informação otimizadas para completar o conhecimento 
da botânica brasileira.
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378
Melhorando o DAK
Agradecemos a Alberto Barretto por fornecer dados de cobertura da terra, 
Sid-nei Souza por derivar conjuntos de dados para análise, Dora Canhos 
por contribuições ao longo do estudo e dois revisores anônimos por 
sugestões úteis. Os principais agradecimentos vão para os herbários no 
Brasil e em outros lugares (Tabela S1) que compartilharam o acesso aos 
conjuntos de dados sob seus cuidados. O suporte para MSB e LCG foi 
fornecido pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e 
Tecnológico (Subsídios CNPq 573883/2008-4, 563342/2010-2 e projeto 
cofinanciado CNPq/Comissão Europeia EUBrazil-OpenBio FP7-ICT-2011/
CNPq 590052/2011-0). O trabalho do ATP no Brasil foi apoiado pelo 
Programa Fulbright.
A 'solução' mais rápida para DAK incompleto para um táxon e região (por 
exemplo, plantas brasileiras) é identificar vazamentos de DAK – fontes de 
perda de dados existentes antes da utilidade. De fato, dos 2.456.491 
registros originais de angiospermas extraídos da rede de dados speciesLink 
(11 de maio de 2012; sujeito à restrição de ter uma identificação de espécie 
inequívoca), 567.445 (23,1%) tinham datas incompletas, informações de 
localidade em nível de município estavam ausentes para 356.828 (14,5%) 
e 415.418 (16,9%) registros não tinham coordenadas geográficas, deixando 
apenas 1.684.245 (71,8% do total original) úteis nas análises que 
apresentamos neste artigo. A lacuna de dados mais fácil de corrigir são as 
coordenadas geográficas, pois o desafio frequentemente é simplesmente 
adicionar coordenadas numéricas a características geográficas conhecidas 
(Wieczorek et al., 2004; Guralnick et al., 2006).
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Distributions, 14, 123–130.
Machine Translated by Google
Conhecimento digital acessível sobre plantas brasileiras
Virtual Herbarium of Flora and Fungi (2012) Lacunas de Conhecimento da 
Flora e dos Fungos do Brasil. Instituto Nacional de de Cieˆncia e 
Tecnologia, Brasÿlia. Available at: http://lacunas.inct.florabrasil.net/ 
(accessed 15 May 2012). 
Mariane S. Sousa-Baena is a plant biologist working at the Centro de 
Refereˆncia em Informac¸~ao Ambiental (CRIA).
Informações adicionais de suporte podem ser encontradas na versão online 
deste artigo:
Tabela S3 Completude do inventário (C), Sobs e Sexp por ecore-regiões.
Garcia analisou os dados e liderou a escrita. Townsend Peterson concebeu 
as ideias, coletou e analisou os dados, bem como revisou o manuscrito 
profundamente.
Vibrans, AC, Sevegnani, L., Lingner, DV, Gasper, AL & Sabbagh, S. (2010) 
Inventário Florístico Florestal de Santa Catarina (IFFSC): aspectos 
metodológicos e operacionais.
Yesson, C., Brewer, PW, Sutton, T., Caithness, N., Pahwa, JS, Burgess, M., 
Gray, WA, White, RJ, Jones, AC, Bisby, FA e Culham, A. (2007) Quão 
global é a instalação global de informações sobre biodiversidade? PLoS 
ONE, 2, e1124.
Tripp, S. & Grueber, M. (2011) Impacto econômico do projeto genoma 
humano. Battelle Memorial Institute, Tech-nology Partnership Practice, 
Columbus.
Tabela S1 Herbários que forneceram dados para este estudo.
Editora: Lluÿs Brotons
A. Townsend Peterson é Professor Distinto da Universidade do Kansas, 
onde estuda, de forma bastante ampla, a ecologia e a biogeografia das 
distribuições de espécies. Seu trabalho abrange desde pássaros tropicais 
raros até vírus e outros patógenos.
Tobler, MW, Honorio, E., Janovec, J. & Reynel, J. (2007).
& Stehmann, JR (2011) Distribuição e endemismo de angiospermas na 
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BIOSESBOÇOS
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e seu uso em testes de desempenho de estimadores de riqueza de 
espécies, com uma revisão de literatura sobre desempenho de 
estimadores. Ecography, 28, 815–829.
TDWG (2007) Acesso a dados de coleções biológicas – ABCD.
Seu treinamento formal foi em desenvolvimento e evolução de plantas 
neotropicais, ela atualmente trabalha na análise de dados primários de 
biodiversidade online para espécies de plantas brasileiras para investigar 
o status do conhecimento da flora brasileira. Seus projetos atuais também 
envolvem o desenvolvimento de ferramentas e produtos de pesquisa na 
interface ciência-política.
Vale, MA & Jenkins, CN (2012) Incongruência entre táxons em padrões de viés de 
coleta. Journal of Biogeography, 39, 1–4.
Tabela S2 Completude do inventário (C), Sobs e Sexp por estado.
Contribuições do autor: Mariane S. Sousa-Baena e Letÿcia C.
Figura S1 Gráficos mostrando a relação entre o número de espécies 
observadas (Sobs), espécies esperadas (Sexp) e valor C e o número de 
registros exclusivos de espécies-lugar-tempo disponíveis em cada local.
Wieczorek, J., Guo, Q. & Hijmans, RJ (2004) O método ponto-raio para 
georreferenciar descrições de localidades e calcular incerteza associada. 
International Journal of Geographical Information Science, 18, 745–767.
Implicações dos padrões de coleta de espécimes botânicos em sua 
utilidade para o planejamento de conservação: um exemplo de duas 
famílias de plantas neotropicais (Moraceae e Myristica-ceae) no Peru. 
Biodiversity and Conservation, 16, 659–677.
Werneck, MS, Sobral, MEG, Rocha, CTV, Landau, EC
Biodiversity Information Standards – TDWG. Disponível em: http://
www.tdwg.org/activities/abcd/ (acessado em 15 de junho de 2012).
Letÿcia C. Garcia é bióloga, mestre em ecologia e doutora em biologia 
vegetal. Em 2012, foi bolsista de pós-doutorado no Centro de Referência 
em Informação Ambiental (CRIA), supervisionada por Townsend Peterson. 
Seus interesses particulares são ecologia vegetal, biologia da conservação 
e ecologia da restauração. Atualmente, ela se juntou à região da América 
Latina da The Nature Conservancy como especialista em restauração 
florestal no Programa de Conservação da Mata Atlântica e Savana Central.
Diversidade e Distribuições, 20, 369–381, ª 2013 John Wiley & Sons Ltd
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