Modelos en ecología Estoy basando esta presentación principalmente en: Pearson Species’ Distribution Modeling for Conservation Educators and Practitioners.

Lecturas sobre modelos en ecología: 1.Guisan y Zimmerman Predictive habitat distribution models in ecology. Recomendada. 2.Elith y Leathwick Species distribution models. Asignada.Elith y Leathwick Species distribution models. Asignada.

Modelos de adecuación de habitat (“habitat suitability: HS”)

Concepto del nicho de una especie

Nicho ecológico Cada especie tiene unos requisitos de recursos: –Agua, iluminación, nutrientes, comida, etc. Cada especie tiene unos niveles de tolerancia y niveles óptimos a factores ambientales: –Temperatura, pH, etc.

Nicho fundamental y nicho realizado Nicho fundamental: –Definido por todas las condiciones ambientales que permiten la existencia de la especie Nicho realizado: –Condiciones no-ambientales pueden limitar a las especies: competidores, depredadores, enfermedades, barreras a la dispersión, etc –Nicho realizado = porción del nicho fundamental donde la especie no es limitada por esos otros factores bióticos.

Tipos generales de modelos de adecuación de hábitat Modelos mecanísticos: –Se miden las respuestas de las especies a los factores ambientales –Se construyen ecuaciones que indican la respuesta de la especie bajo distintos niveles de esos factores Modelos correlativos: –Se determinan los lugares donde la especie está presente –Se determinan las condiciones ambientales en esos lugares –Se construyen expresiones estadísticas que mejor expliquen la relación entre la presencia de la especie y los factores ambientales en esos lugares –Se construyen mapas que indiquen dónde se cumplen esas condiciones ambientales

Espacio geográfico y espacio ecológico Espacio geográfico es definido por 2 variables: longitud y latitud (aunque lo podemos definir por 3 variables). –Las coordenadas de los lugares donde encontramos a la especie. Espacio ecológico es el nicho hipervolumétrico, definido por todas las variables que determinen el nicho de una especie.

temperatura p r e ci pi ta ci ó n

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Propósitos para modelos de adecuación de hábitat

Datos necesarios Datos de la especie: –Colecciones de museos o herbarios Nos provee evidencia de la presencia del organismo; no da información de la ausencia del organismo Varios niveles de certidumbre sobre la localidad –Inventarios Muestreos en parcelas, transectos, etc. Proveen datos tanto de presencia como de ausencia Pero los datos de ausencia pueden ser incorrectos Nota: algunos algoritmos sólo requieren datos de presencia, otros requieren información tanto de presencias como de ausencias.

Datos necesarios Datos ambientales: –Variables que afectan a la especie directamente (directas): nutrientes, agua del suelo, etc. Es difícil conseguir estas en mapas –Variables correlacionadas con las anteriores (indirectas): material geológico, precipitación, etc. En ausencia de variables directas, las variables indirectas pueden servir como sustitutas. Ej., mapa geológico como sustituto de mapa que sugiere la concentración de calcio. –Variables que impactan negativamente: disturbios, enfermedades, barreras geográficas, etc.

Precaución: “Basura de entrada, basura de salida” Los resultados de un modelo van a ser tan confiables como confiables son los datos utilizados para construirlos. Algunas fuentes de error típicas: –Pobre georeferenciación de los datos de las especies –Poca validez de los datos ambientales –Poca correspondencia entre los factores ambientales y la biología de la especie –Poca correspondencia entre las características de los datos y las suposiciones estadísticas que hacen los algoritmos

Varios algoritmos

Validación del modelo Datos de validación (o evaluación): –Datos adicionales luego de calibrar –Datos separados de los de calibrar –Datos manipulados por aleatorización Datos de ausencia –Si son necesarios pero no se tienen se pueden sustituir por seudoausencias –Seudoausencias = lugares, generalmente escogidos al azar, en los que no conocemos si la especie está presente o ausente, pero donde suponemos que no está presente.

Matriz de confusión

RealidadModelo Calibración Validación

Medidas de precisión del modelo Precisión: Sensitividad: Cuando sólo tenemos datos de presencia.

Datos de localidades

Georeferenciación de especimenes Determinación de coordenadas de la localidad de colección Determinación de la incertidumbre de esas coordenadas Localidad = “Cabo Rojo” Localidad = coordenadas de GPS