Limitaciones de las bases de datos de biodiversidad en la actualidad

Es transcendental que en un sistema de información exista un control en la calidad de los datos, pues no olvidemos que la información adquirida es obtenida de diversas fuentes, por tal motivo existe la probabilidad de tener un margen de error, como pueden ser: las determinaciones realizadas incorrectamente, inestabilidad taxonómica y nomenclatural, por mencionar algunos.

Las limitaciones que presentan las bases de datos es que algunas muestran un grado de error apreciable por diversos procesos que comprometen la descripción de patrones y por lo tanto de mapeo.

A menudo se presentan complicaciones en la calidad de datos geográficos, como son la ausencia de indicación de una localidad, citas incorrectas, insuficiencias de datos, entre otros.

Sin olvidar que también los datos que se han recabado en el pasado tienen un margen de error aún mayor, debido a la carencia de información.

Sin embargo por lo anterior podemos concluir que el problema actual, es la falta de exhaustividad en la recopilación y falta de cobertura geográfica, por lo que es de suma importancia conocer la calidad de la información del territorio muestreado para obtener predicciones robustas. Por ejemplo, siempre tenemos, que a pesar del gran número de muestreos que se tienen, están muy sesgados y los patrones de riqueza están correlacionados con la cantidad de muestreo. Por lo que los trabajos que se basan en los datos recolectados, son sesgados o los resultados que se obtienen son congruentes con las bases de datos pero no con la diversidad de la biota.

El tener un control en la calidad de los datos nos puede brindar ventajas en nuestros estudios, ya que se vuelven más precisos, por tal motivo es necesario revisar constantemente los datos y corregirlos.

La importancia de las bases de datos de biodiversidad en los estudios biogeograficos

Para empezar un breve análisis sobre la importancia de las bases de datos en los estudios biogeográficos, debemos saber que una base de datos es una colección o depósito de datos, con redundancia controlada y con una estructura que refleja las interrelaciones y restricciones existentes en el mundo real.(Rodríguez y Escalante, 2005, p. 129). Aplicando este concepto a la biogeografía podemos decir que los patrones biogeográficos de las especies son de suma importancia para el estudio de su historia, que casi siempre nos lleva a un proyecto de conservación,  por lo que estos datos y otras descripciones se guardan en bases de datos como museos, colecciones y actualmente la forma más usadas que serían los archiveros electrónicos. Los archiveros electrónicos son usados con el fin de recaudar datos para realizar en este caso análisis biogeográficos en dirección de la política de la conservación, reduciendo el manejo de ejemplares, remplazados por archivos electrónicos ( bases de datos electrónica).

Por lo tanto la eficiente recaudación de datos con una buena calidad nos llevará a una buena presentación y manejo de estos para proyectos a futuro que tengan una buena veracidad.

Es importante el uso de estas bases de datos por que se obtiene la mayoría de la información requerida que se ha recolectado desde hace mucho tiempo, con el objetivo que sea accesible para todo el publico actualmente, sin el manejo de los ejemplares, logrando trabajar una alta cantidad datos y vínculos sin que se repita la información, haciendo que la información sea más coherente, y a veces más confiable.

Por consiguiente, el buen manejo de una base de datos te brinda toda la información que necesites de las especies o en su caso de la biodiversidad, para hacer un análisis de información taxonómica, geográfica, ecológica y en algunos casos de usos potenciales de especies para finalizar en un trabajo de conservación, sistemas socio-ambientales, o restauración ecológica.

A statistical explanation of MaxEnt for ecologists

Elith Jane et al.  nos hablan en este articulo sobre el proceso estadístico de MaxEnt desde la variables los pro y contras de utilizar datos de solo presencia y sobre las salidas y la resolución de problemas de los modelos que realizamos en este software nos muestra desde la ecuación que inicia todo el modelado y nos dice pasa a paso como es que van cambiando este ecuación para poder construir los modelos que serán analizados si bien el lenguaje de este articulo es un poco matemático los autores explican paso a paso que significa cada ecuación.
Ya para ver el funcionamiento de MaxEnt nos dan dos ejemplos uno que es trata sobre modelados a futuro y otro sobre la distribución de una especie de pez en un río.
hablemos un poco del primer caso como hemos visto en clase es estudio donde se realiza un análisis en donde se predice la distribución de plantas (Banksia) y posteriormente tratan de identificar los ambientes en donde estas plantas podrán encontrarse con el cambio climático en Australia. Utilizaron los datos de Atlas de Banksia  el cual tiene 361 registros, se incluyeron cinco variables ambientales con 0.01º con ellos obtuvieron 23 modelos de circulación  que se proyectaron a climas actuales y futuros.como resultados encontraron que la distribución de la especie es oriental, también que en 2070 habrá climas nuevos.
 En el caso dos se utlizan datos de un vector es decir los datos de un río, la especies es Gadopsis bispinosus pez de agua dulce endémico del sur de Australia común en las medianas y grandes corrientes, la especie se registro en 255 sitios, variables ambientales continuas. obtuvieron que  G. bispinosus se encuentra con mayor frecuencia en corrientes grandes y no se encontrarán en aguas frías con elevación alta.
Para finalizar  los autores nos dice que MaxEnt minimiza la entropía relativa. además de que en el primer caso se recalca que uno debe saber la biología de la especie para así poder identificar los sitios de sobrepredicción ya que si bien MaxEnt es una buena buena herramienta para el modelado de distribuciones no demos confiar en que nos dará todo a la perfección y al final nosotros somos los que decidimos que esta se queda en el modelo y como lo interpretamos. Por último  ellos nos dicen que el usar datos solo de presencia o datos de presencia-ausencia no interfiere en nuestro estudio solo que se debe saber bien el caso de estudio porque al final si los datos no estan correctos sean como se utilicen se tendra errores al momento de utilizar MaxEnt.

The projection of species distribution models and the problem of non-analog climate

M. C. Fitzpatrick y W. W. Hargrove

 

            El cambio climático es uno de los temas de interés científico más importantes de los últimos años, por las consecuencias que puede traer para todas las especies existentes, incluyendo la especie humana.

Uno de los desafíos que el cambio climático representa, es el hecho de que las condiciones que se presentan en regiones en las que hasta ahora existen altos niveles de biodiversidad se verán modificadas, lo que puede traer cambios en la distribución de los organismos. Por otro lado, se ha predicho la aparición de climas sin análogos actualmente.

Con el fin de explorar los cambios que se pueden presentar debido a este fenómeno, en ciertos casos es posible realizar modelados bajo distintos escenarios mediante el uso de algunas herramientas informáticas. Estos modelos se basan en la relación entre la distribución observada de las especies y las condiciones ambientales correspondientes a esa región. Dicho método puede ser extrapolado al futuro para anticipar las invasiones territoriales de ciertas especies y para predecir cambios en la distribución de las especies bajo escenarios de cambio climático. Las predicciones que se realizan con esta metodología están siempre propensas a errores, pues la distribución observada de las especies, no proporciona información acerca de la respuesta de éstas a nuevas condiciones.

 Una de las consecuencias de esta metodología, son las predicciones nulas, que ocurren cuando el modelo extrapola condiciones novedosas dentro del área, sin condiciones análogas, debido a la calibración del modelo. Existen algoritmos como el de máxima entropía, que tratan este problema mediante el clamping, que limita los límites máximos y mínimos de las variables ambientales.

Los autores de este artículo proponen la calibración del área total de estudio dentro del modelo para así evitar errores de omisión y comisión, pues de esta manera, el algoritmo realizaría todas las combinaciones posibles de las condiciones ambientales en las que se encuentra el rango de distribución de la especie, revelando así las regiones no análogas, o aquellas regiones en las que el resultado puede no ser tan certero.

M. Fitzpatrick y W. Hargrove presentan dos ejemplos en los que utilizan su propuesta. Uno en el mar Caspio y el segundo en el suroeste de Australia. En el primer caso, se utilizó BIOMOD con seis variables ambientales y aproximadamente 7500 puntos de presencia en el Mar caspio y el mismo número de puntos de ausencia en entornos cercanos. Los resultados de este análisis sugieren que no es posible predecir con seguridad la vulnerabilidad a especies invasoras en al menos tres lagos cercanos, pues no hay regiones análogas en estas áreas. El último de sus análisis se realizó para el oeste de Australia, usando 7 variables ambientales y se proyectaron bajo dos escenarios de cambio climático para el año 2080. Se calibró el modelo usando las celdas del bioma como presencias y las remanentes de Australia como ausencias. Sus resultados indicaron que las condiciones actuales desaparecerían por completo de este lugar.

 Mediante estos ejemplos, se puede comprobar que las condiciones no análogas pueden ser encontradas en modelados de predicción espacial y temporal, por lo que es necesario realizar análisis de poder de predicción para cualquier modelo realizado.

Effectiveness of Environmental Surrogates for the Selection of Conservation Area Networks

Sarkar S. et al. 
Como se  ha hablado en clase los subrogados son una buena forma para poder determinar la biodiversidad de algún lugar en especifico cuando ésta no se conoce completamente. Sin embargo hasta ahora solo hemos visto y hablado sobre subrogados vertebrados y en  algunas ocasiones sobre la flora.
Lo que Sarkar y sus colaboradores han realizado en este artículo es tomar en cuanta los parámetros ambientales, al igual que nos muestran cuatro métodos diferentes para evaluar a  los subrogados; estos métodos son: gráficas de subrogación, parcelas de representación marginal, distancia de Hamming y la prueba estadística de Surjala para la congruencia espacial.
Para llevar a cabo el estudio tomaron dos sitios Quebec y Queensland,  de la primera se tomaron como subrogados  verdaderos, la Flora y Fauna (limitada por vertebrados) y en la segunda 2348 Plantas como subrogados estimados  fueron cuatro tipos de parámetros climáticos temperatura (media anual,mínima durante el trimestre mas frió, máxima durante el trimestre más cálido y precipitación anual), la pendiente, la altitud y los tipos de suelo, todos ellos se eligieron porque los datos son accesibles para todo el publico.
ya con ellos se realizaron varios conjuntos de subrogados para comenzar con las pruebas, las cuales se realizaron con siete diferentes resoluciones espaciales que iban desde 0.01º*0.01º  hasta  0.10º*0.10º.
Para los resultados tenemos que una escala espacial más gruesa nos da mejor resultado que una fina y que los subrogados ambientales son mejores por lo menos para estas regiones y así tener mejores áreas para conservar a que si solamente se toman las áreas al azar o por un conjunto de subrogados de vertebrados.
Para Sarkar y sus colaboradores lo más importante es que las gráficas de subrogación les dieron una representación adecuada de los subrogados verdaderos en un conjunto de áreas de conservación seleccionada.
Al final nos recomiendan que para que un estudio de conservación (con subrogados), se más eficiente tomemos en cuenta algunos puntos.

• Selecciones el conjunto de sustitutos verdaderos y un grupo de sustitutos estimados.
• Se divida la región a una escala espacial congruente con el estudio. 
• seleccionar un conjunto para la calibración 
• examinar las celdas para ver que realmente es el espacio que tanto el sustituto verdadero como el estimado ocupan sean los adecuados. 
• Construcción de gráficas de subrogación
• Utilizar el estimados más adecuado para los planes de conservación.

 Con ello  dan por terminado el artículo.

Puntos a destacar del artículo, son pocos los expertos que trabajan con subrogados ambientales más bien la mayoría prefiere trabajar con vertebrados, pero a mi punto de vista creo que el trabaja con parámetros ambientales nos da una mejor visión de lo que conservamos ya que tal vez los resultados de subrogados (vertebrados) nos den algunos sitios que en realidad no sabemos que tan conservado ambientalmente hablando esta o si realmente es un sitio apropiado para las especies persistan durante muchos años.

los datos ambientales si bien son datos que se encuentran con acceso a todo el publico también hay que tomar en cuenta que hay muchos datos que a veces no son actualizados constantemente lo que podría traer problemas en un estudio. 

 

An Update of Wallace’s Zoogeographic Regions of the World.

Hold et al. 2012.

La base de numerosos análisis biológicos o biogeográficos, es la regionalización de porciones de diferentes tamaños del medio terrestre.

La agrupación de unidades geográficas en unidades naturales mediante distintos parámetros como el clima o las especies que las habitan, es indispensable, pues las regiones biogeográficas pueden ser utilizadas con varios fines, como unidades de comparación o herramientas de conservación.

Una de las propuestas de regionalización más importantes que existen, fue realizada a finales del siglo XIX, específicamente en el año 1876, por Alfred Russel Wallace mediante las distribuciones y relaciones ancestrales entre especies.

Una herramienta que puede resultar útil para la regionalización, es la filogenia de las especies, pues con ésta, es posible cuantificar afinidades filogenéticas entre regiones y agrupar conjuntos de especies a escala global para finalmente definir unidades biogeográficas a gran escala.

Para sus análisis y su regionalización, los autores utilizaron datos de 6,110 especies de anfibios, 10,074 especies de aves y 4,853 especies de mamíferos con sus respectivas filogenias o con superárboles filogenéticos, con lo que obtuvieron 20 regiones zoogeográficas dentro de 11 reinos zoogeográficos.

Holt et al. realizaron una regionalización integrando datos de distribuciones globales y relaciones filogenéticas de anfibios, aves y mamíferos. Midieron el recambio de especies y con ello definieron 20 regiones zoogeográficas a escala mundial mediante la creación de una matriz de datos de presencia y ausencia de la distribución de las especies en una grilla de 2°x2°.

De la misma manera, obtuvieron también la diversidad Beta de cada región respecto a todas las otras para cada uno de los tres grupos, encontrando así el mayor valor (0.68) para la región Australiana, seguida de la región de Madagascar. Por otro lado, los autores mostraron que los valores beta de las regiones de aves y de mamíferos, se encontraban más relacionados entre sí que con anfibios y aves o anfibios y mamíferos.

Respecto a las regiones zoogeográficas encontradas en su análisis respecto a las regiones zoogeográficas de Wallace, las diferencias más importantes radican en la división de la “línea de Wallace”, la región de Oceanía y las islas de Borneo y Bali en la región australiana. Los autores argumentan que dichas diferencias se deben a la inclusión de la filogenia de las especies en sus análisis, aunque no consideraron que en la regionalización realizada por Wallace, se tomaban en cuenta únicamente las especies endémicas, las que podrían darle identidad a cada región, mientras que en este artículo toman todas las especies sin darle su debida importancia a las especies características de cada región. Por lo tanto, no se puede considerar como actualización de las regiones zoográficas propuestas por Wallace, si no como una regionalización diferente.

Climate warming and the decline of amphibians and reptiles in Europe

           Cuando se piensa en los efectos del calentamiento global en las especies, vienen a nuestra mente la reducción del hábitat de osos polares, pingüinos y posiblemente focas; rara vez se considera el efecto de dichos cambios en otros grupos taxonómicos, como anfibios o reptiles.

Actualmente se sabe que existe un decremento en las poblaciones de anfibios y reptiles en respuesta al calentamiento global, principalmente por los efectos que tiene, incrementando el periodo de sequía y disminuyendo la tasa de precipitación anual. Es bien sabido lo importantes que son estos factores para la supervivencia de estos grupos, pues los anfibios dependen completamente de la precipitación para completar su ciclo de vida, mientras los reptiles, al ser animales en los que la determinación sexual es dependiente de la temperatura, cualquier cambio en el clima a nivel global, es determinante para las poblaciones.

Además de los efectos directos a los animales, el cambio climático puede modificar factores que afecten sus distribuciones, ampliándolas o reduciéndolas. Para observar claramente este cambio a futuro, es muy útil realizar el modelado de las distribuciones potenciales de las especies de interés para contrastar los modelos resultantes contra las distribuciones actuales, tal como lo hicieron M. Araújo y sus colaboradores en este artículo.

Estos autores, realizaron su análisis en la zona Norte, Oeste y Sur de Europa, modelando las distribuciones potenciales de las especies con 4 métodos diferentes para posteriormente obtener también una tendencia general; además, utilizaron tres escenarios de cambio climático: HadCM3, CSIRO y GCMs. Para medir los cambios en la distribución potencial, consideraron,  por un lado, que la dispersión de las especies era nula, y por otro lado, que la dispersión era ilimitada, pues se sabe que si bien, las especies de anfibios y reptiles no son estáticas, estas especies no suelen dispersarse tanto como otras.

Cabe destacar que aunque los anfibios y reptiles tienen demandas similares de hábitat, filogenéticamente no se encuentran cercanamente emparentados, por lo que sus respuestas ante el cambio climático, será diferente. Ante esta premisa, al parecer, y según los resultados de su análisis, no habría una disminución de especies de reptiles, aunque se sabe que algunas especies son más vulnerables que otras a los cambios ambientales.

Según los autores, es la reducción en la precipitación, más que el incremento de temperatura, lo que cause el decline y extinciones locales de diversas especies, aún así, en esta zona,  parece ser que habría una expansión en la distribución de la mayoría de las especies y por el contrario, una contracción de la distribución de una minoría de especies por el aumento de aridez y el estrés hidrológico.

Hay que considerar también, que en análisis como estos, es mucho mejor trabajar y analizar unidades naturales en vez de unidades geopolíticas, y en algunos casos, al tratar de obtener una tendencia general utilizando más de un método que analice aspectos diferentes, se pueden acarrear los errores de los métodos utilizados en lugar de darle rigidez al resultado obtenido.