Modelación de distribución de especies

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Modelación de distribución de especies vegetales en la región de la Araucanía
Ecología de Paisaje (SILV241) Junio, 2010 Antonia Acuña I., Fabiola Arancibia, Juan Trenkle. Ignacio Vera E. RESUMEN El presente informe tiene como objetivo modelar la distribución potencial de nueve especies a partir de un set de datos georreferenciados de avistamiento y colectas en la Región de la Araucanía. Paraello se utilizaron variables ambientales entregadas en clase y adquiridas desde www.worldclim.org. Se utilizó el software MaxEnt, programa que utiliza un algoritmo de máxima entropía. Los resultados de siete especies modeladas indican que al utilizar este programa en conjunto con criterios de selección de aquellas variables ambientales importantes para la autoecología de la especie, se puede obtenerun modelo relativamente cercano a las distribuciones descritas en la literatura; además de poder identificar las variables más restrictivas para la distribución de estas. Dos especies no pudieron ser modeladas debido a su poca presencia en el muestreo. 1. INTRODUCCIÓN Los modelos de distribución de especies son herramientas numéricas que combinan registros de la presencia o ausencia de especiescon variables ambientales. Estos son usados para entender, desde puntos de vistas ecológico - evolutivos, y predecir la distribución a lo largo de paisajes, requiriendo a veces la extrapolación en el espacio y tiempo. Hoy en día, estos modelos son ámpliamente usados en ecosistemas terrestres, dulceacuícolas y marinos (Elith y Leathwick, 2009). Actualmente, una amplia variedad de métodos estadísticosy de aprendizaje automático han sido introducidos a menudo relacionados con sistemas de información geográfica (SIG) y teledetección. En la mayoría de los casos, el objetivo de la modelización estadística es la predicción de la distribución de especies, siendo la detección de las relaciones funcionales entre las especies y el medio ambiente, consideraciones secundarias (Austin, 2002). En laconstrucción de estos modelos resultan críticos una serie de factores que afectan la precisión del resultado final. Estos corresponden a la calidad de los datos de localización de especies, los cuales pueden ser registros de presencia y registros de presencia-ausencia; las variables predictoras seleccionadas, que deberían corresponder a las causantes directas de la distribución de la especie, aunque eshabitual que se utilicen únicamente las disponibles, generalmente derivadas de modelos digitales de elevaciones o interpolación espacial a partir de datos de estaciones climáticas y considerando que no sean variables que añadan información redundante al algoritmo de modelización ya que pueden generar resultados de difícil interpretación por sobreajuste del modelo; y el algoritmo o métodoestadístico seleccionado, el cual se puede basar en registros de presenciaausencia como Generalized Linear Models (GLM) o basados sólo en registros de presencia como Bioclim y MaxEnt (Benito y Peñas, 2007). Maxent es un método de uso general para predecir o infererir a partir de información incompleta. Sus orígenes se encuentran en la mecánica estadística y sigue siendo un área activa de investigación. Suobjetivo es estimar la probabilidad de una distribución objetivo en base a la distribución de la máxima entropía sujeta a las limitantes que constituyen la información incompleta correspondiente a la distribución en cuestión. Esto es aplicable a la modelación de la distribución de especies basado sólo en registros de presencia de la especie (Phillips, Anderson y Schapire., 2006). El objetivo deeste trabajo es modelar la distribución de especies vegetales en la Región de la Araucanía. Para esto se propuso determinar las variables ambientales que alcanzan mayor capacidad predictiva de la presencia de estas especies, estimar su distribución espacial en la región y validar los modelos generados.

2. MATERIALES Y MÉTODOS El área de estudio consiste en la región de la Araucanía de Chile...
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