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Frequent jellyfish blooms cause human health issues and closures of coastal areas, impacting different economic sectors like tourism, fisheries, aquaculture farms and industry. Understanding the drivers of jellyfish bloom and predicting their occurrence is therefore essential to develop effective management plans. The Portuguese Man-of-War (Physalia physalis) is a dangerous cosmopolitan siphonophore and its ecology remains largely understudied. The objective of this study is to understand the main environmental drivers (e.g., temperature, productivity, wind and ocean patterns) that explain the occurrence of P. physalis at a macroecological scale (the North Atlantic Ocean) and at a regional scale (Faial Island from the Azores archipelago), and to predict its distribution and temporal trends. We implemented machine learning modelling that fed on high-resolution environmental data and occurrence data describing its distribution in the North Atlantic Ocean and long-term temporal variability in the Faial Island (Azores). Models retrieved high accuracy scores and showed that the distribution of P. physalis is mainly explained by primary productivity, temperature and currents direction at the macroecological scale and by primary productivity and wind patterns at the regional scale. The models also showed a higher probability of occurrence on both Atlantic coasts and offshore North-northwest Atlantic. Models fed on temporal datasets demonstrate decadal fluctuations rather than significant increases over time, contradicting the previously established hypothesis that jellyfish blooms are increasing. By using species distribution modelling, we provide a better understanding on how environmental variability shapes the occurrence of P. physalis at different spatial and temporal scales (macroecological and regional), which can be considered in management plans and policies. In the future, projected global warming and decreased primary productivity in the North Atlantic may cause significant poleward shifting of this species, adversely affecting human health, socioeconomics and ecosystems in regions not currently used to deal with such impacts. Os frequentes blooms de medusas causam problemas de saúde humana e encerramentos de zonas costeiras, que têm impactos em diferentes sectores económicos como o turismo, pescas, explorações aquícolas e indústria. Compreender quais os factores ambientais que levam aos blooms de medusas e prever a sua ocorrência é, portanto, essencial para desenvolver planos de gestão eficazes. A caravela portuguesa (Physalia physalis) é um perigoso sifonóforo cosmopolita com um pneumatóforo flutuante e longos tentáculos com células urticantes cuja ecologia permanece pouco estudada. O objetivo deste estudo é compreender os principais fatores ambientais (por exemplo, temperatura, produtividade, vento e padrões oceânicos) que explicam a ocorrência da P. physalis à escala macroecológica (o Oceano Atlântico Norte) e à escala regional (Ilha do Faial do arquipélago dos Açores), e prever a sua distribuição e tendências temporais. Implementámos modelos de machine learning que se alimentam de dados ambientais de alta resolução e dados de ocorrência descrevendo a sua distribuição no Oceano Atlântico Norte e a variabilidade temporal a longo prazo na Ilha do Faial (Açores). Os modelos de alta precisão e mostraram que a distribuição de P. physalis é principalmente explicada pela produtividade primária, temperatura e direção das correntes à escala macroecológica e pela produtividade primária e padrões de vento à escala regional. Os modelos também mostraram uma maior probabilidade de ocorrência da espécie na costa e região Norte-noroeste do Atlântico Norte. Os modelos alimentados com conjuntos de dados temporais demonstram flutuações decadais em vez de aumentos significativos ao longo do tempo, contradizendo a hipótese previamente estabelecida de que os blooms de medusas estão a aumentar. Ao modelar a distribuição da espécie, fornecemos uma melhor compreensão de como a variabilidade ambiental molda a ocorrência de P. physalis em diferentes escalas espaciais e temporais (macroecológicas e regionais), o que pode ser considerado em planos e políticas de gestão. No futuro, o aquecimento global projetado e a diminuição da produtividade primária no Atlântico Norte podem causar deslocamentos significativos desta espécie em direção ao pólo, afetando negativamente a saúde humana, a socioeconómica e os ecossistemas em regiões que atualmente não estão habituadas a lidar com tais impactos.

A current challenge of climate change adaptation is determining how resource management and conservation programs are designed to comprehensively protect biodiversity under present and future conditions. Marine protected areas (MPAs) are primary management tools aiming to reduce localized anthropogenic impacts on marine biodiversity but their implementation has neglected future climate change resilience, potentially reducing their performance in the years to come. Here, we ask if the global network of MPAs is ready to face future climate change by estimating its degree of exposure to novel climates (i.e., future conditions non-existent today) and by testing if its distribution inside each country's Exclusive Economic Zones is optimal. Our analyses were based on climatic analogs (sigma dissimilarity) using four biologically meaningful variables (temperature, oxygen, pH and primary productivity) from present-day conditions to the end of the 21st century, under contrasting Shared Socioeconomic Pathways (SSP) scenarios (SSP1-1.9 and SSP5-8.5). Our results show 8.59% of the MPAs exposed to novel climate under SSP1-1.9 in contrast to 81.05% under SSP5-8.5 (average sigma dissimilarity of MPAs: 0.7 and 4.40 with SSP1-1.9 and SSP5-8.5, respectively). Such novel conditions, particularly aggravated in tropical and polar regions, will likely produce local population extinctions and range shifting, while species search for climatic analogs. The four variables considered had a similar contribution on projected novel climates, reinforcing their role in driving range shifts at global scales. Moreover, only 9.6% and 4.7% of MPAs (SSP1-1.9 vs. SSP5-8.5) were estimated to be located in regions of national EEZs with reduced novel climates, suggesting the importance of considering climate change resilience during implementation phases. Overall, we show that broad compliance to the Paris Agreement expectations is key to increasing global MPA resilience and achieving international conservation targets like the post-2020 framework of the Convention on Biological Diversity, which considers expanding global MPA coverage up to 30% by 2030. Um desafio atual da adaptação às alterações climáticas é determinar como os programas de gestão e conservação de recursos marinhos foram concebidos para proteger a biodiversidade sob condições ambientais do presente e futuro. Os impactos das alterações climáticas nos ecossistemas marinhos estão entre os desafios mais difíceis que a nossa sociedade enfrenta hoje e no próximo século. Em algumas regiões, a temperatura dos oceanos aumentou de 1 a 3 ºC devido à absorção de mais de 90% do calor adicional retido pelos gases com efeito de estufa. Este aquecimento, associado à crescente estratificação das águas pouco profundas, pode ainda levar à desoxigenação, potencialmente afetando a produção primária, entre outros processos físicos e geoquímicos. Além disso, a absorção de dióxido de carbono antropogénico leva à acidificação do oceano, o que já desencadeou uma queda no pH de 0,3 a 0,5 unidades, tornando difícil a calcificação de organismos marinhos que formam conchas ou esqueletos de carbonato de cálcio. Juntos, o efeito sinergético do aquecimento, desoxigenação, pH e declínio da produtividade levou a múltiplas mudanças na biodiversidade e habitats marinhos. As áreas marinhas protegidas (AMP) são ferramentas de gestão primária que visam reduzir os impactos antropogénicos na biodiversidade marinha, mas a sua implementação negligenciou a resiliência às alterações climáticas futuras, potencialmente reduzindo o seu desempenho nos anos vindouros. Por conseguinte, muitos países costeiros comprometeram-se a designar uma proporção significativa das suas Zonas Económicas Exclusivas Marinhas (ZEE) como AMP (por exemplo, acordo pós-2020 que pretende conservar 30% até 2030). Atualmente, aproximadamente 8% do oceano global é coberto por AMP, mas uma localização ótima pode ser crucial para aumentar a resiliência das AMPs face às alterações climáticas, uma vez que algumas regiões dentro das Zonas Económicas Exclusivas do país podem vir a mudar menos do que outras. Falta, no entanto, uma visão integrada e global da exposição global das AMPs às alterações climáticas. Aqui, perguntamos se a atual rede global de AMP está pronta para enfrentar as alterações climáticas futuras. Estimámos o seu grau de exposição à dissimilaridade climática futuro e testámos se a sua distribuição dentro das ZEEs é óptima. As nossas análises foram baseadas em análogos climáticos (sigma dissimilaridade) utilizando quatro variáveis com significado biológico (temperatura, oxigénio, pH e produtividade primária) desde as condições atuais até ao final do século XXI, sob cenários contrastantes de Shared Socioeconomic Pathways (SSP1-1,9 e SSP5-8,5). Estas variáveis foram escolhidas considerando que estão abertamente disponíveis (fontes de dados climáticos mostradas nos métodos) e que são biologicamente importantes, conduzindo à adequação do habitat das espécies marinhas (Zhao et al., 2020, McHenry et al., 2019; Kroeker et al., 2019; Lauchlan & Nagelkerken, 2020; Kroeker et al., 2013). A metodologia de análogos climáticos quantifica a semelhança do clima de um local relativamente às condições de outro local e/ou período de tempo (Beniston et al., 2014). Utiliza uma Distância Euclidiana Normalizada (SED) de locais/períodos climáticos para determinar a distância Mahalanobis (MD), da qual se extrai a dissimilaridade de Sigma, uma métrica normalizada e independente das escalas de variabilidade das variáveis climáticas. Globalmente, esta métrica pode ser entendida como o número de desvios padrão de variabilidade climática (ICV) num determinado local (Lotterhos et al., 2021). Além disso, também estimámos a contribuição das variáveis para a dissimilaridade climática. As análises de análogos climáticos do clima têm sido largamente utilizadas para projetar os impactos das alterações climáticas nas APs terrestres (por exemplo, Graham et al., 2019; Hoffman et al., 2019), mas apenas um estudo foi realizado no domínio marinho. Este centrou-se em AMPs muito grandes, não abrangendo as zonas costeiras, e estimou que 97% destas estarão sujeitas a novos climas até 2100, ou seja, a condições inexistentes no presente (Johonson & Watson, 2021). O presente estudo fornece linhas de base sobre a exposição das AMPs às alterações climáticas, abordando a avaliação dos impactos na biodiversidade que será crucial para a futura gestão e implementação de AMPs. Por conseguinte, ao realizar dos análises análogos climáticos baseadas em variáveis biologicamente significativas, fornecemos pela primeira vez uma visão global da exposição de AMP a futuras alterações climáticas sob cenários contrastantes de emissões de SSP. Os resultados sugerem várias implicações para as ações de conservação, dando informação para a designação inteligente de uma rede de AMP, desde a gestão de AMP a nível local (localizados de forma óptima) até à extensão global (oceano global). O amplo cumprimento do Acordo de Paris parece crucial para a futura resiliência e funcionamento dos AMP face a climas futuros, uma vez que os resultados foram altamente dependentes do cenário SSP, com maior grau de novidade (ou seja, condições inexistentes na linha de base atual) no pior cenário considerdado. Os valores moderados e extremos dos novos climas foram três vezes superiores para a SSP5-8,5, causando a deslocação de análogos em distâncias mais longas. Além disso, parece haver áreas adicionais dentro das ZEEs que podem proporcionar melhores condições climáticas no futuro do que a atual rede de AMPs. As quatro dimensões do clima consideradas tiveram o mesmo impacto na dissimilaridade climática, reforçando o seu potencial papel como agentes de alterações das distribuições de espécies à escala global. No entanto, para SSP1-1.9, as variáveis mostraram algum grau de padrão espacial. Em geral, o oxigénio dissolvido e a produtividade contribuíram para a novidade climática em regiões tropicais do Sul, como o Indo-Pacífico. Por outro lado, para a SSP5-8.5, o Ártico e a Antárctica apresentaram contribuições mais elevadas de pH e temperatura máxima na determinação de novas condições. Além disso, apenas 9,6% e 4,7% das AMPs (SSP1-1,9 vs. SSP5-8,5) foram estimadas em regiões de ZEE nacionais com reduzida alteração do clima (mas não-análogo), o que sugere a importância de considerar a resiliência às alterações climáticas durante as fases de implementação. O estudo mostra que a eficácia global da AMP e a própria implementação do acordo pós-2020 poderão ser reduzidas face a futuras alterações climáticas. Toda a informação é fornecida em acesso aberto para que os países tenham acesso às nossas estimativas e preencham as suas lacunas no que diz respeito à gestão de AMPs.

Dissertação de mestrado, Biologia Marinha, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univerdade do Algarve, 2015 Understand how the distribution of deep-sea species is shaped by environment is a challenge for ecologists, given the difficulty of sampling at these locations. Paramuricea clavata is a long-lived species that inhabits the Mediterranean coralligenous assemblages. Its known distribution was so far described as being restricted to Mediterranean Sea, however, new populations were found in the neighboring Atlantic Ocean, suggesting a wider distribution. BRT is a modeling technique that uses algorithms to describe the relation between environmental and presence data, in order to assess species distribution. This method has been applied to ecological studies, showing good accuracy in predicting suitable habitats, since it copes well with the major problems associated with niche modeling. We use BRT to describe the suitable habitat of Paramuricea clavata by determining the variables that limit its distribution, and the species’ tolerance range for these variables. Our results accurately revealed that the suitable habitat is mainly characterized by complex bottom topography (represented by slope) and temperature, presenting a wide range for the first variable (> 0.3⁰) and a well-defined range for the second (12.3 to 26.5⁰C). In addition to the previous known distribution, new potential sites of occurrence were revealed in the Mediterranean Sea, along the coast of Morocco, Algeria, Tunisia and Strait of Sicily, and on the Atlantic coasts between Morocco and southwest Iberia. With this study we were able to describe, for the first time, the ecological niche and potential global distribution of this important structuring species. Moreover, our results contribute to the achievement of future studies of monitoring and conservation of benthic communities in poorly-sampled areas. With the predicted climate change for Mediterranean, the occurrence of mortality events in benthic communities will continue, especially to those found in shallower areas, putting P. clavata at risk. O clima tem um papel fundamental na forma como molda a distribuição global dos organismos, sendo por isso importante conhecer e compreender os limites de tolerância dos mesmos a variações ambientais. Devido à dificuldade de amostragem em ecossistemas profundos, existe ainda uma grande lacuna no que diz respeito aos factores que controlam a distribuição das espécies que neles habitam, nomeadamente as comunidades bentónicas. O Mediterrâneo é um ecossistema que apresenta características muito particulares, abrigando uma vasta diversidade de organismos essencialmente associados às comunidades coralígenas. A Paramuricea clavata é uma das espécies estruturantes mais importantes destas comunidades, tendo um papel muito importante no funcionamento e manutenção do ecossistema. Nos últimos anos, o aumento da temperatura observado no Mediterrâneo tem provocado eventos de mortalidade massiva junto das comunidades bentónicas, levando à perda de populações desta gorgónia. A distribuição conhecida desta espécie era até hoje restrita ao Mediterrâneo, principalmente na zona Norte. Contudo, novas populações foram encontradas no Atlântico adjacente, junto a costa sul e oeste de Portugal e no mar Alboran, indicando uma distribuição mais ampla. Boosted Regression Tress (BRT) é um método de modelação recentemente aplicada na área da ecologia, que permite relacionar dados ambientais com dados de presença, possibilitando a descrição de padrões de distribuição para as espécies. Este método usa algoritmos que aprendem a relação existente entre os dados tipos de dados, permitindo a descrição do seu padrão. BRT resulta da junção de dois algoritmos, árvores de regressão e agregação, o que permite que o modelo final seja construído tendo em conta as interações existentes entre os dados. A flexibilidade do BRT permite contornar os principais problemas associados à modelação de dados ecológicos tais como: 1) capacidade de lidar com diferentes tipos de dados; 2) minimização da perda de função que ocorre devido à tendência de amostragem (sampling bias), existência de locais na área de estudo com maior numero de amostras que outros; 3) é dos métodos menos afetados pela resolução dos dados; e 4) reduz o sobre-ajuste do modelo aos dados da amostra (overfitting), por considerar todas as possíveis combinações destes. Por ser uma técnica que tem revelado boa capacidade de previsão da distribuição, nós utilizamos o BRT para descrever o habitat adequado para a P. clavata. Deste modo, determinámos quais as variáveis mais relevantes para descrição da distribuição desta espécie e quais os seus limites de tolerância. O método mostrou-se eficaz, apresentado um excelente poder preditivo (AUC: 0.98; TSS: 0.96; sensibilidade: 0.98, especificidade: 0.98). O habitat adequado para esta gorgónia é caracterizado por uma topografia de fundo complexa, elevada produtividade e hidrodinamismo de moderado a forte. Os nossos resultados revelaram a topografia do fundo, representada pelo declive, como sendo a variável mais importante para a caracterização do habitat desta espécie, apresentando uma contribuição de 21.5% e um intervalo de tolerância sem limite máximo, > 0.3⁰. Esta variável é um bom indicador da dinâmica que ocorre no fundo, sendo que elevações topográficas estão normalmente associadas a alterações no padrão das correntes, e a zonas de maior produtividade. A Temperatura tem também um papel muito importante (contribuição de 19%), contudo, o intervalo de tolerância é bastante restrito (12.3 a 26.5⁰C), limitando assim a sua área de distribuição. Através deste modelo, verificámos também que, apesar dos nossos dados de presença ocorrerem entre os 15 e 100 m de profundidade, esta consegue atingir os 200 m. Este facto é interessante, visto que a partir de uma determinada profundidade as perturbações ocorridas à superfície não se fazem sentir com tanta intensidade. Neste sentido, a existência de populações profundas pode ser um indicador de zonas de refúgio. A distribuição da espécie ocorre numa estreita linha da costa, ao longo do Mediterrâneo e Atlântico adjacente, e também em ilhas e outras em elevações topográfica do fundo, como montes e bancos submarinos. Para além dos novos locais de presença ocorridos no Atlântico e mar Alboran, o nosso modelo prevê uma boa probabilidade de ocorrência para a região sul do Mediterrâneo, nomeadamente ao longo da costa de Marrocos, Argélia e costa noroeste da Tunísia. Para o Atlântico, a área entre Agadir, Marrocos, e a costa sudoeste da Península Ibérica revela também a possibilidade de ocorrência desta gorgónia. Tendo em conta que se tratam de regiões pouco estudadas, os nossos dados sugerem estas áreas como potenciais alvos para estudos futuros de monitorização e conservação destes habitats. Com as alterações climáticas previstas para o Mediterrâneo, há uma forte possibilidade de ocorrer perda de grande parte das populações da espécie, especialmente das que habitam zonas menos profundas.