Modelos de Distribución Potencial de Especies (PDF

Modelos de Distribución Potencial de Especies (PDF

Modelos de Distribución Potencial de Especies
Cristian Savino, Liliana Diodato, Miguel A. Gatto y Hugo R. Zerda
Instituto de Protección Vegetal- Universidad Nacional de Santiago del Estero
[email protected]
RESUMEN
El avance en los Sistemas de Información Geográfica (SIG), ha impulsado el desarrollo
de técnicas para la construcción de modelos predictivos de distribución de las especies.
Estos modelos ofrecen representaciones cuya fiabilidad está cuestionada cuando se
trata de especies con pocas localidades conocidas. En este trabajo proponemos que,
sin embargo, técnicas como estas pueden servir de ayuda para el diseño de futuros
muestreos destinados a colectar nuevas observaciones de este tipo de especies y, con
limitaciones, para evaluar el posible grado de disminución en el área de distribución
original debido a los cambios en el uso del suelo. Se mencionan tres de las técnicas de
modelación más utilizadas, y se presenta un ejemplo de modelación con tres especies
diferentes de insectos del género Dactylopius en la ecorregión del Parque Chaqueño
Seco en los que se busca identificar áreas favorables con capacidad para albergar
poblaciones no detectadas de las especies.
Palabras clave: Dactylopius; Chaco Seco; Distribución
Introducción
La búsqueda de los factores que determinan la distribución de los organismos ha sido
una de las metas centrales de la ecología. Se conoce que varios factores abióticos y
bióticos interactúan y limitan la distribución de cada especie.
Los modelos de nicho ecológico son importantes para una variedad de aplicaciones en
ecología y conservación (Graham et al, 2004), estos, indican la idoneidad del hábitat
para el desarrollo de poblaciones de una especie concreta o de una comunidad (Ferrier
y Guisan, 2006), calculada a partir de observaciones de campo y una serie de variables
ambientales que actúan como predictores.
Existen varios MDE que utilizan diferentes algoritmos, tipo de datos primarios
(localidades de presencia y/o ausencia) y tipo de datos secundarios.
La mayoría de los modelos que proyectan la presencia de una especie en un sitio no
explorado, generalmente correlacionan sitios ya conocidos, donde se encuentra la
especie con un conjunto de factores ambientales, especialmente climáticos (Chapman y
Busby, 1994). Algunos modelos utilizan métodos estadísticos, siendo los más comunes
el de regresión múltiple o los multivariados (Guisan et al., 1999); otros utilizan registros
ya existentes de presencia de las especies y la información ambiental para generar
perfiles bioclimáticos, por ejemplo BIOCLIM (Nix, 1986; Lindenmayer et al., 1991;
Fischer et al., 2001), el algoritmo de reglas de predicción genéticas (GARP), el cual
busca relaciones no azarosas entre las características ambientales de las localidades
donde están georeferenciadas las especies y la región o regiones de estudio (Anderson
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et al., 2003) o Maxent, que aplica el principio de máxima entropía para calcular la
distribución geográfica más probable para una especie, por lo tanto, estima la
probabilidad de ocurrencia de la especie buscando la distribución lo más uniforme
posible (Phillips et al. 2006). Este último fue el empleado para predecir la distribución
potencial de 3 especies de insectos del género Dactylopius (D. ceylonicus; D. austrinus
y D. confertus)en la ecorregión del Chaco Seco Argentino (Savino et al. 2013).
1. Materiales y Métodos
La información para el ejemplo de referencia se obtuvo a partir de observaciones y
colectas realizadas a campo e información bibliográfica obtenida de las diferentes
colecciones entomológicas existentes en la región. Se elaboró una base de datos con
las localidades de colecta, las que fueron georreferenciadas con el programa
Biogeomancer, disponible en http://www.biogeomancer.org, que permite georreferenciar
puntos con base en información del sitio. Se consultaron también, las bases de datos
conocidas como „gazetteers‟, que son diccionarios geográficos que contienen listas de
unidades administrativas (como municipalidades) con sus respectivas coordenadas
geográficas, que se usaron para corroborar la información georreferenciada a puntos de
interés.
Los datos de clima, fueron obtenidos a partir de la base de datos de WorldClim
(Hijmanset al., 2005), disponible en http://biogeo.berkeley.edu/worldclim. Esta es una
base de datos de variables climáticas que se presenta en la forma de archivos raster.
Las variables Bioclimaticas se derivan de los valores mensuales de la temperatura y de
la precipitación, y representan las tendencias anuales, para generar variables
biológicamente más significativas. Para realizar la presente modelación se emplearon
13 variables ambientales de las 19 que proporciona la base de datos.
Todas las variables utilizadas fueron interpoladas a una resolución espacial de 2.5
minutos. La selección del conjunto de variables más importantes, como determinantes
de la distribución y la confección de los modelos de distribución se realizó con el
programa Maxent v3.0 (Phillips et al., 2006), que estima la probabilidad de distribución
esperada, encontrando la probabilidad de distribución que es más uniforme (entropía
máxima).
Una vez obtenida la imagen de Maxent, esta fue transferida en formato .grd a Diva-gis,
ya que este permite una mejor contextualización y manipulación de la imagen.
Maxent, proporciona además una salida gráfica como el Área Bajo la Curva (AUC), que
es un estadístico de ajuste, y varía entre 0 y 1.Un modelo ideal sería aquel en donde la
sensibilidad alcance el valor de 1 y la tasa de falsos negativos sea cero, y por lo tanto
con un AUC = 1. Por lo general, se considera que un valor de AUC por encima de 0.7
señala un buen ajuste; un valor de 0.5, por otro lado, indica que la capacidad de
predicción del modelo no es mejor que al azar (Hanley y McNeil, 1982).
El software, también permite obtener una tabla que muestra las variables que participan del
modelo, las que están ordenadas en función de un valor expresado en porcentaje de
contribución al mismo.
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2. Resultados
Se muestran las salidas cartográficas para las especies mencionadas, para Maxent, y
contextualizadas con DivaGis. Asimismo, se presenta la gráfica del área bajo la curva
(AUC) y los aportes de las variables seleccionadas para las correspondientes
modelaciones de las especies.
En las Fig. 1,3 y 5, los puntos blancos indican los registros de la especie (presencia),
con los que se elaboró el modelo. En las Fig. 2,4 y 6, los tonos rojos muestran las áreas
donde existe mayor probabilidad de ocurrencia de la especie, mientras que los tonos
verde claro son las áreas de menor probabilidad de ocurrencia.
D.
Figura 1: Imagen obtenida de Maxent con Figuras 2: Mapa de clases de distribución
la distribución hipotética de D. ceylonicus.
hipotética de Dactylopius ceylonicus
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Figura 3. Imagen obtenida de Maxent con la Figura 4. Mapa de clases de distribución
distribución hipotética de Dactylopius hipotética de Dactylopius confertus.
confertus.
Figura 5. Imagen obtenida de Maxent con Figura 6. Mapa de clases de distribución
la distribución hipotética de Dactylopius hipotética de Dactylopius austrinus.
austrinus.
.
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Tabla 1. Contribución de las variables seleccionadas para D. ceylonicus y D. confertus.
Variable
Tº promedio Anual
Precip. trimestre más seco
Precip. Trim. más húmedo
Rango medio diurno (Tº)
Tº media trim. más seco
Tº mín. trimestre más frío
Estacionalidad de Tº (CV)
Estacion. de precip. (CV)
Porcentaje
contribución
36.8
19.3
16.6
12.3
8
3.1
1.6
1.3
Tº media trim. más húmedo
Isotermalidad
Tº máx. trim. más cálido
Precipitación Anual
Rango anual de tº
0.6
0.3
0
0
0
Dactylopius ceylonicus
Variable
Precip. Trim. Seco
Estacionalidad en tº
Tº trim. más húmedo
Rango medio diurno
Precip. trim. Lluvioso
Estacion. Precip.
Tº mín. trim. mas frío
Tº máx. trim. .mas
cálido
Tº media trim. Seco
Tº prom. Anual
Rango anual de tº
Precip. Media anual
Isotermalidad
Porcentaje
contribución
54.9
19.7
18.4
3.5
3.3
0.1
0
0
0
0
0
0
0
Dactylopius confertus
Tabla 2 Contribución de las variables seleccionadas para D. austrinus.
Variable
Precip. trim. seco
Estacionalidad en tº
Tº media trim. lluvioso
Rango medio diurno
Precip. trim. lluvioso
Estacion. precip.
Tº mín per. más frío
Tº máx. per. más cálido
Tº media trim. seco
Tº Prom. anual
Rango anual de tº
Precip. anual
Porcentaje
contribución
74.4
8.4
7.1
5.1
3.0
2.0
0
0
0
0
0
0
34
D. ceylonicus
D. confertus
D. austrinus
Figura 7. Área bajo la curva (AUC) de las especies investigadas.
3. Conclusiones
El método de modelado con Maxent ha demostrado ser una herramienta robusta
utilizando datos de presencia, permitiendo predicciones incluso con escaso número de
datos de presencia de las especies y, mejorando el desempeño de otras técnicas
tradicionales. En la actualidad, la aproximación al modelado con Maxent se extiende a
numerosos grupos taxonómicos, distintas áreas geográficas y diversos objetivos
específicos. Cuando el número de observaciones es escaso, como ocurre para alguna
de estas especies, las representaciones geográficas generadas mediante estas
técnicas deben considerarse hipótesis provisionales, cuya fiabilidad sólo podrá
evaluarse a medida que se obtengan nuevas colectas.
Asumiendo que los factores climáticos usados como predictores son adecuados para
representar la heterogeneidad ambiental capaz de describir la distribución de estas
especies a la escala espacial considerada, los ejemplos que se proporcionan en este
trabajo permiten obtener una indicación sobre la localización de futuros sitios de
colecta.
La calidad de los mapas obtenidos se considera muy buena, debido a que los mismos
mostraron valores de AUC superiores a 0.9 en los todos los casos modelados. Del
análisis, surge que las especies modeladas se encuentran preferentemente en áreas de
serranías y, en general, con ausencia de lluvias durante el mes más seco. Esto sugiere
una notable adaptación a los ambientes semiáridos, lo que concuerda con el área de
presencia de cactáceas en la región.
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Referencias
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species' distributions: criteria for selecting optimal models. Ecological Modelling 162:
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Longmore (ed.) Atlas of elapid snakes. Australian Flora and Fauna Series No. 7, pp. 415.
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Savino, C.; Diodato L.; Gatto M. A.; Zerda H. R. (2013). Modelación espacial de
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