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Lecturas para el examen final del 9 de diciembre 2011 a las 9:30am en B-280C Esta presentación PowerPoint Tutorial –Modelos de distribución espacial de especies; enfatizar las primeras 13 páginas de: –http://academic.uprm.edu/~jchinea/UIP- MAPR/refs/modelos/SpeciesDistModelingEX_II-7-08.dochttp://academic.uprm.edu/~jchinea/UIP- MAPR/refs/modelos/SpeciesDistModelingEX_II-7-08.doc Artículo asignado para discusión: –Gallego et al. 2004. Descriptive biogeography of Tomicus spp. in Spain. Asignada.Gallego et al. 2004. Descriptive biogeography of Tomicus spp. in Spain. Asignada Lectura sobre modelos en ecología: –Guisan y Zimmerman 2000. Predictive habitat distribution models in ecology. Altamente recomendada sobre conceptos de modelos.Guisan y Zimmerman 2000. Predictive habitat distribution models in ecology Lectura sobre modelos de adecuación: –http://academic.uprm.edu/~jchinea/UIP-MAPR/refs/modelos/pearson2008.pdfhttp://academic.uprm.edu/~jchinea/UIP-MAPR/refs/modelos/pearson2008.pdf –Altamente recomendada como referencia para múltiples conceptos de modelos de adecuación que presenté en clase.
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Modelos de adecuación de habitat (“habitat suitability: HS”)
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Concepto del nicho de una especie
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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.
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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.
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Tipos generales de modelos 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
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Espacio geográfico y espacio ecológico Espacio geográfico es definido por 2 variables: longitud y latitud. –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.
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temperatura p r e ci pi ta ci ó n
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Ejemplo Un investigador quiere explicar las diferencias en riqueza de especies de invertebrados en diferentes lagos. Varios artículos publicados le proveen observaciones o datos según el tamaño de los lagos Elabora un modelo
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Variable independiente o explicativa Variable dependiente o de respuesta ? ? ?
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Riqueza de especies en lagos R = a + bA R = 1.2 + 0.3 A Riqueza aumenta con Area R = 0.9 + 0.1 A
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Formulaciones estadísticas Para modelos de adecuación de hábitat las formulaciones estadísticas disponibles son variadas pero rara vez son del tipo de regresión lineal simple. Una lista parcial mas adelante.
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Resultados posibles de modelos de adecuación
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Propósitos
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Datos necesarios Datos de la especie: –Colecciones de museos o herbariosColecciones de museos o herbarios Nos provee evidencia de la presencia del organismo; no da informacion 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 requieren información tanto sobre presencias como ausencias.
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Datos necesarios Datos ambientales: –Variables que afectan a la especie directamente (directas): nutrientes, agua del suelo, etc. –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 de concentración de calcio. –Variables que impactan negativamente: disturbios, enfermedades, barreras geográficas, etc.
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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
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Varios algoritmos
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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).
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Matriz de confusión
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RealidadModelo Calibración Validación
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Medidas de precisión del modelo Precisión: Sensitividad:
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Estas técnicas y otras las voy a expandir en un curso nuevo el próximo semestre: Biodiversidad
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Datos de localidades
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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
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Marginalidad, especialización y tolerancia
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