Francesca Soster, Tim Awbery, Nina Vérité–Taulet, Timothy Zammit, Kimberly Terribile · PeerJ · 2025

Harnessing citizen science for marine conservation in Malta: a comparative analysis of GAM and MaxEnt models in bottlenose dolphin habitat mapping

Resumo em português

CONTEXTO Modelos de distribuição de espécies (SDMs) são ferramentas poderosas para orientar a conservação, especialmente para espécies marinhas altamente móveis como o golfinho-nariz-de-garrafa (Tursiops truncatus). Nas águas maltesas, a disponibilidade limitada de dados sobre essa espécie tem restringido a eficácia das ações de conservação. Apesar da designação de Áreas Marinhas Especiais de Conservação (SACs) em alto mar, regiões costeiras-chave necessitam de estudos espaciais mais detalhados para apoiar o manejo baseado em evidências. MÉTODOS Neste estudo, analisamos e comparamos os resultados de um modelo aditivo generalizado (GAM) e um modelo de máxima entropia (MaxEnt) para avaliar a adequação do habitat de verão para o golfinho-nariz-de-garrafa dentro de uma SAC costeira em Malta. Os modelos foram alimentados por dados de presença apenas, coletados por meio de levantamentos sistemáticos e uma campanha de ciência cidadã, integrados com preditores ambientais e antrópicos, incluindo concentração de clorofila-a, anomalia da temperatura da superfície do mar, declividade e distância a sítios de aquicultura. RESULTADOS Ambas as abordagens de modelagem identificaram alta adequação do habitat em regiões rasas e próximas à costa, com concentração de clorofila-a e proximidade a sítios de aquicultura surgindo como os preditores mais importantes. Declividade e anomalia da temperatura da superfície do mar tiveram contribuições menores. Os dois modelos apresentaram concordância espacial ao destacar essas áreas costeiras como habitats centrais, embora o GAM tenha previsto uma extensão mais ampla do habitat adequado, enquanto os resultados do MaxEnt foram mais espacialmente restritos. Ambos os modelos demonstraram forte desempenho preditivo (AUC > 0,85), reforçando a relevância ecológica dos fatores identificados. CONCLUSÃO Este estudo demonstra o potencial de integrar dados oportunísticos com SDMs para apoiar avaliações de habitat em contextos de escassez de dados. O uso de abordagens de modelagem complementares fornece insights robustos sobre as relações espécie–ambiente. Esses resultados têm como objetivo orientar o planejamento espacial e futuras avaliações de prioridades de conservação nas águas costeiras de Malta.

Resumo original em inglês

Background Species distribution models (SDMs) are powerful tools for informing conservation, particularly for highly mobile marine species such as common bottlenose dolphins (Tursiops truncatus). In Maltese waters, the limited availability of data on this species has constrained the effectiveness of conservation efforts. Despite the designation of offshore Special Areas of Conservation (SACs), key coastal regions need more detailed spatial studies to support evidence-based management. Methods In this study, we analyzed and compared the outputs of a generalized additive model (GAM) and a maximum entropy (MaxEnt) model to assess summer habitat suitability for bottlenose dolphins within a coastal SAC in Malta. The models were informed by presence-only data collected through systematic surveys and a citizen science campaign, integrated with environmental and anthropogenic predictors including chlorophyll-a concentration, sea surface temperature anomaly, slope, and distance to aquaculture sites. Results Both modeling approaches identified high habitat suitability in shallow, nearshore regions, with chlorophyll-a concentration and proximity to aquaculture sites emerging as the most important predictors. Slope and sea surface temperature anomaly contributed less substantially. The two models showed spatial agreement in highlighting these nearshore areas as core habitats, though GAM predicted a broader extent of suitable habitat, whereas MaxEnt results were more spatially restricted. Both models demonstrated strong predictive performance (AUC > 0.85), reinforcing the ecological relevance of the identified drivers. Conclusion This study demonstrates the potential of integrating opportunistic data with SDMs to support habitat assessments in data-limited contexts. The use of complementary modeling approaches provides robust insights into species–environment relationships. These results aim to guide spatial planning and future assessments of conservation priorities in Maltese coastal waters.

Espécies citadas

• Tursiops truncatus · golfinho-nariz-de-garrafa
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  Nomes populares variam entre regiões e uma mesma palavra pode designar espécies diferentes. Confira sempre o nome científico: Tursiops truncatus.