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.