Realizez modele de distributie potentiala a speciilor pe baza unui numar minim de semnalari in teren si a unor date covariate de mediu, utilizand algoritmul MaxEnt. Modelarea distributiei potentiale asociaza datele de semnalare a speciilor cu datele covariate (de mediu – datele relevante pentru distributia speciilor, de exemplu: temperaturi, precipitatii, folosinta terenului, tip de vegetatie, sol etc.). Cele din urma sunt prelucrate in programe de GIS (QGIS, Saga GIS, Global Mapper) si apoi incarcate in programul MaxEnt.

Algoritmul MaxEnt (Maximum Enthropy) realizeaza predictii pe baza informatiilor incomplete (semnalari din teren), avand ca principiu – derivat din mecanica statistica si teoria informatiei – ideea ca o distributie cu entropie maxima, subiect al unor constrangeri cunoscute, este cea mai buna aproximare a unei distributii necunoscute, deoarece este in concordanta cu ceea ce este cunoscut, dar in acelasi timp evita asumarea a ceea ce este necunoscut.

Aplicat domeniului modelării distribuţiei speciilor, distribuţia care este estimată este distribuţia multivariată a condiţiilor favorabile de habitat (asociat semnalarilor speciei) în spaţiul caracteristicilor ecologice (Franklin, 2009). Deci este un model bazat pe nișa ecologică a speciei, care prognozează gradul de favorabilitate a habitatului pentru specie, ca funcție a variabilelor de mediu date (Phillips et al., 2006).

Hartile de distributie potentiala a speciilor rezultate pot fi foarte utile in activitatea de reglementare de mediu, in asistarea deciziilor de emitere a avizelor de catre custozi, in elaborarea programelor de monitorizare, in zonarea ariilor naturale protejate si in general in managementul speciilor de interes conservativ.