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.