MODELOS PREDICTIVOS APLICADOS A LA CONSERVACIÓN DE FLORA AMENAZADA: INVERNADEROS VS. LINARIA NIGRICANS EN EL SURESTE ÁRIDO IBÉRICO

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1 MODELOS PREDICTIVOS APLICADOS A LA CONSERVACIÓN DE FLORA AMENAZADA: INVERNADEROS VS. LINARIA NIGRICANS EN EL SURESTE ÁRIDO IBÉRICO BENITO DE PANDO, B.; PEÑAS DE GILES, J. Departamento de Botánica, Universidad de Granada Facultad de Ciencias, Fuentenueva s/n, RESUMEN En los últimos 30 años, la expansión de la horticultura intensiva bajo plástico en Almería ha mejorado notablemente el panorama económico de esta región. Pero esta revolución económica tiene otra cara menos amable: la ausencia de una ordenación territorial adecuada y una ingente demanda de recursos (agua y suelo principalmente), que ha alterado drásticamente el paisaje y están poniendo en serio aprieto el equilibrio ecológico del sureste árido ibérico. Teniendo en cuenta la próxima construcción de instalaciones desaladoras de agua de mar en la costa almeriense, el factor limitante agua dejará de serlo, por lo que se prevé un nuevo auge en la construcción de invernaderos. Como consecuencia directa, hábitats de pastizales efímeros xerofíticos (considerados de conservación prioritaria por la Directiva Hábitats 92/43/CEE y algunos propuestos como LIC y ZEPA) continuarán siendo fragmentados y destruidos, junto con las especies que albergan. Entre estas, Linaria nigricans Lange (Scrophulariaceae de ciclo anual, protegida por la Ley 8/2003, de 28 de Octubre de Flora y Fauna Andaluza), ha sido escogida para el presente estudio como especie marcadora de hábitats susceptibles de protección adicional frente a la expansión de los invernaderos. La utilización combinada de SIG y modelos predictivos de distribución (Bioclim, Domain, ENFA, GARP y MaxEnt), aplicados tanto a invernaderos como a la especie marcadora, permite analizar el estado del hábitat potencial de la especie marcadora y conocer las áreas de máximo riesgo de ocupación del hábitat por invernaderos. Los resultados, aplicados a un plan de gestión territorial pueden orientar hacia la resolución de problemas espaciales derivados del conflicto existente entre desarrollo económico y conservación de la biodiversidad. Palabras clave Invernaderos, SIG, modelos predictivos, conservación, biodiversidad ABSTRACT Last 30 years, the expansion of greenhouses in Almería province has improved notably the economic and social panorama of this historically depressed region. This economic revolution has another side: an enormous demand of natural resources (mainly water supplies and construction surface) has altered the landscape dramatically. New appearance of seawater desalination plants in the coast is allowing an increase in the construction of greenhouses. Therefore, unique xerofitic grasslands habitats (considered of high-priority conservation for the Directive Habitats 92/43/CEE and some proposed as LIC and ZEPA) will continue being fragmented and destroyed. In some of these habitats inhabit Linaria nigricans Lange, (Scrophulariaceae, annual plant, protected by the Law 8/2003 of October the 28th of Andalusian Flora and Fauna), has been selected for the present study as key specie of habitats needed of additional protection in front of the expansion of greenhouses. The combined use of SIG and predictive distribution models (MaxEnt, GARP, ENFA, Bioclim and Domain), applied to greenhouses and key species, may allow to analize the status 33

2 EL ACCESO A LA INFORMACIÓN ESPACIAL Y LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS GEOGRÁFICAS PÁG of the potential habitat of Linaria nigricans, and predict the habitat area endangered by greenhouses' expansion. The results, applied to territorial management can guide to solve spatial conflicts between economical development and conservation. Keywords Greenhouses, GIS, predictive models, conservation, biodiversity. 1. INTRODUCCIÓN El paisaje de la provincia de Almería ha sido alterado drásticamente en los últimos 30 años. La expansión de la agricultura intensiva en invernaderos ( hectáreas en el año 2000, datos propios) la ha transformado en un tecnificado vergel que proporciona tres cosechas anuales de frutas y hortalizas. El volumen productivo generado por esta gran infraestructura ha situado al sector agrícola almeriense como eje vertebrador de la economía de la región. Este motor económico presenta ciertas consecuencias ambientales negativas: la gran extensión ocupada por los invernaderos en áreas costeras y su propagación hacia el interior de la provincia, está ocasionando la pérdida de hábitats de carácter único en Europa. Están siendo especialmente afectados pastizales xerofíticos ricos en endemismos vegetales, de conservación prioritaria para la Directiva Hábitat 92/43/CEE. Una de las especies emblemáticas de estos pastizales y exclusiva de la provincia de Almería, Linaria nigricans Lange, se encuentra ante un grave problema de cara al futuro: una parte importante de su entorno está siendo sometido a una intensa fragmentación y destrucción por desmonte e instalación de invernaderos. El objetivo de este trabajo consiste en ofrecer criterios espaciales aplicados a la conservación de esta especie amenazada. Con este propósito se han construido modelos de distribución de Linaria nigricans y de invernaderos, que serán utilizados como variables críticas en el análisis del estado de conservación de la especie, y serán aplicables a la gestión medioambiental del territorio almeriense. 2. ÁREA Y ESPECIES DE TRABAJO El área de trabajo comprende gran parte de la provincia de Almería, enmarcando el área costera desde la provincia de Granada hasta la Región de Murcia. Las coordenadas UTM de la ventana de trabajo son: x mínima = ; x máxima = ; y mínima = ; y máxima = La especie amenazada seleccionada es Linaria nigricans Lange, una escrofulariácea anual endémica de Almería que habita en pastizales xerofíticos. Su ciclo vital se desarrolla de enero a junio, y sus poblaciones sufren fuertes oscilaciones interanuales en cuanto a número de individuos en función de las condiciones climáticas. Está catalogada como En Peligro (según criterios de la UICN) el la Lista Roja de la Flora Vascular de Andalucía, y se encuentra protegida por la ley de 8/2003, de 28 de Octubre de Flora y Fauna Andaluza. Este marco legal obliga a la protección de las distintas poblaciones de la especie y su entorno. Los invernaderos tienen una serie de requerimientos climáticos y topográficos que afectan a su rentabilidad, lo que permite que se comporten, en cuanto a distribución, como una especie que selecciona las condiciones más idóneas para su desarrollo. Esta circunstancia ha permitido que sean tratados para su modelado como una especie invasora. 34

3 MODELOS PREDICTIVOS APLICADOS A LA CONSERVACIÓN DE FLORA AMENAZADA: INVERNADEROS VS. LINARIA NIGRICANS EN EL SURESTE ÁRIDO IBÉRICO 2. MATERIAL Y MÉTODOS La metodología empleada exige una serie de herramientas de modelización (algoritmos predictivos), coordenadas de presencia de los sujetos de análisis (Linaria nigricans e invernaderos), y una base de datos medioambiental que proporcione las variables predictoras para el análisis. Además es necesaria una herramienta para evaluar los modelos predictivos. Como eje principal para intercambio de formatos y análisis de los resultados resulta imprescindible un entorno SIG. 2.1 Algoritmos predictivos Los algoritmos utilizados para modelar la distribución de las especies en este trabajo funcionan de modo similar: tomando como entradas un conjunto de coordenadas de presencia y una serie de capas de información climática y geográfica, computan un modelo continuo de idoneidad del hábitat para la especie a lo largo de la región de estudio (Elith y Burgman, 2003). Se ha comprobado que distintos algoritmos funcionan mejor con unas especies que con otras (Thuiller, 2003; Edith et al., 2006), por lo que resulta conveniente aplicar varios métodos predictivos a la misma especie para seleccionar el modelo que mejor se ajuste a los datos de evaluación. Bioclim (Farber y Kadmon, 2003) genera un espacio elipsoidal de n dimensiones (siendo n el número de variables predictoras) calculado a partir de la media de cada una de las variables ambientales y la matriz de covarianza de las variables. Las localidades cuyas condiciones ambientales quedan dentro del rango multidimensional son identificadas como lugares de hábitat idóneo. Este algoritmo no admite para el análisis capas de información cualitativa tales como usos de suelo y similares. Domain (Carpenter et al., 1993) compara el valor del espacio multidimensional de cada punto con el que corresponde al conjunto de presencias, otorgando el valor de idoneidad en función de la distancia ecológica que los separa. Este algoritmo permite la inclusión de variables cualitativas para generar modelos. Ambos algoritmos están implementados en el programa de gestión de recursos florísticos DIVA-GIS (www.diva-gis.org). ENFA (Ecological Niche Factor Analysis): ENFA (Hirzel et al., 2002) cuantifica el nicho ecológico comparando la distribución de la especie con la distribución global de todos los puntos del mapa. El análisis ofrece para cada variable predictora un valor de marginalidad (que indica cuánto difiere la media de la especie de la media global) y un valor de tolerancia (que indica el tamaño relativo del nicho de la especie con respecto al medio). Estos valores son comparados con los del conjunto de factores para determinar un nivel de significación (eigenvalue) por variable, que determinará su inclusión ó no en el proceso de síntesis del mapa de idoneidad. Es posible utilizar cuatro algoritmos diferentes para generarlo: Media geométrica, media armónica, mediana y mínima distancia. ENFA no admite la inclusión de variables cualitativas en el análisis. El algoritmo y todas las herramientas de modelado necesarias están incluidas en el programa Biomapper (www.unil.ch/biomapper) (Hirzel, H. et al. 2000). GARP (Genetic Algorithm for Rule-set Prediction): Es un sistema heurístico que busca correlaciones no aleatorias entre los puntos de presencia del organismo y las variables ambientales (Stockwell, 1999). Funciona iterativamente, aplicando distintas reglas de modelado (atomic, logistic regresión, range rules y negated range), y 35

4 EL ACCESO A LA INFORMACIÓN ESPACIAL Y LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS GEOGRÁFICAS PÁG generando en cada operación un modelo de distribución binario (presencia-ausencia). Cada modelo es testado por separado permitiendo seleccionar los mejores modelos (Anderson et al., 1999), que sumados algebraicamente, proporcionan un mapa final de idoneidad del hábitat. Los resultados no son determinísticos, por lo que un mismo conjunto de datos origina mapas de probabilidad distintos. Puede utilizar información cualitativa, pero se desconoce el uso que hace de ella. El algoritmo está implementado en el programa DesktopGarp (www.lifemapper.org/desktopgarp/) MaxEnt (Maximum Entropy): MaxEnt (www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent) calcula la distribución más uniforme de los puntos de ocurrencia asumiendo que el valor esperado para cada variable predictora según esta distribución coincide con su media empírica, obtenida a partir de la media de los puntos de presencia (Phillips 2004). El resultado del modelo expresa el valor de conveniencia del hábitat para la especie como una función de las variables ambientales. Un valor alto de la función de distribución en una celda determinada indica que esta presenta condiciones muy favorables para la presencia de la especie. MaxEnt puede utilizar variables cualitativas, otorgando a cada entidad un peso en función del número total de puntos de presencia que contiene. 2.2 Registros de presencia Con el objetivo de disponer de información de calidad equivalente (Hirzel y Guisan 2002), se han dispuesto dos conjuntos de datos: 500 puntos de presencia de Linaria nigricans recogidos en las poblaciones de la especie durante los años 2004 y 2005, y 500 puntos de presencia de invernaderos tomados sobre una imagen satelital Landsat (año 2000). Cada conjunto se ha dividido aleatoriamente (Osborne y Suárez- Seoane 2002) en dos grupos de 300 y 200 puntos, utilizados respectivamente para calibrar y evaluar los modelos. 2.3 Base de datos medioambiental Como base de trabajo cartográfica se ha utilizado un modelo digital de elevaciones de Andalucía de 20 metros por píxel, que ha determinado la resolución final de todo el conjunto de datos. Se han confeccionado capas (ver Tabla 1) topográficas (altitud, orientación, pendiente), climáticas (temperatura, humedad, precipitación y radiación solar), de distancias (a poblaciones, a vías de comunicación, al mar, a embalses, a desaladoras), y se han recortado y editado capas temáticas (espacios protegidos, vías de comunicación y usos de suelo). La cartografía de ocupación de invernaderos para el año 2000 se ha generado mediante un análisis de coberturas con redes neuronales (Eastman 2003) sobre una imagen Landsat. Las capas de variables climáticas se han calculado a partir de los registros de la Red de Información Agroclimática Andaluza (RIAC). Se han utilización técnicas de regresión múltiple (Ninyerola y Pons 2000) para obtener las ecuaciones que describen el comportamiento de las variables climáticas en función de la altura, la distancia al mar, la latitud y la longitud. A partir de estas ecuaciones se han construido los mapas de temperatura, humedad y precipitación (valores medios, mínimos, máximos y rango) que representan las características climáticas medias del periodo La radiación solar potencial se ha calculado utilizando el programa SolarAnalyst (www.fs.fed.us/informs/download.php), que utiliza parámetros topográficos, geográficos y atmosféricos, para generar mapas de radiación solar máxima, mínima y media para distintos periodos del año. 36

5 MODELOS PREDICTIVOS APLICADOS A LA CONSERVACIÓN DE FLORA AMENAZADA: INVERNADEROS VS. LINARIA NIGRICANS EN EL SURESTE ÁRIDO IBÉRICO Tipo Tabla 1. Listado de variables predictoras Variable Elevación Topográfico Pendiente Radiación solar directa máxima Radiación solar directa media Rango de radiación solar directa Precipitación media anual Temperatura media máxima Climático Temperatura mínima absoluta Rango medio de temperatura Humedad media máxima Humedad media mínima Rango medio de humedad Distancia a desaladoras Distancias Cualitativo Distancia a embalses Distancia a poblaciones Distancia a vías de comunicación Usos del suelo Elaboración propia. 2.4 Herramienta de evaluación Para evaluar y seleccionar modelos se ha adoptado la técnica Receiver Operating Characteristic (ROC) (Hanley y McNeil 1982), aplicada habitualmente a la evaluación de modelos de distribución basados en algoritmos de presencia-ausencia (Fielding y Bell 1998, Segurado y Araújo 1999, Muñoz y Felicísimo 2004). Para construir la curva ROC, se clasifica dicotomicamente el modelo en áreas de presencia y ausencia a partir de cada uno de los valores de idoneidad (tantas clasificaciones como valores de idoneidad). En cada clasificación, a partir de los puntos de validación, se calculan la fracción de presencias correctamente clasificadas y la fracción de presencias erróneamente clasificadas. Con los valores obtenidos para cada valor de idoneidad se dibuja la curva ROC. La potencia del modelo la indica el área bajo la curva (AUC), indicando los valores próximos a 1 un buen ajuste del modelo, mientras que valores cercanos a 0.5 indican que no puede discriminar entre datos reales y datos aleatorios. El procedimiento se encuentra automatizado en el programa Simtest (www.wsl.ch/staff/niklaus.zimmermann/progs.html). 2.6 Calibración de modelos Los parámetros de calibración introducidos en los distintos algoritmos fueron idénticos para las dos entidades modelizadas (Invernaderos y Linaria nigricans) tratando de generar modelos comparables entre sí. 37

6 EL ACCESO A LA INFORMACIÓN ESPACIAL Y LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS GEOGRÁFICAS PÁG Bioclim y Domain no exigen más parámetros de entrada que presencias y capas. Para generar modelos con ENFA se seleccionaron los algoritmos basados en la mediana y en la media geométrica. Para configurar MaxEnt se introdujo 1000 como número máximo de iteraciones, estableciendo el límite de convergencia en En GARP, el máximo número de iteraciones se estableció en 2000, con un límite de convergencia de Se utilizaron el 95% de los puntos para generar los modelos y el 5% para testarlos. Fueron generados 150 modelos binarios, seleccionando y sumando entre sí los 100 mejores. 2.7 Evaluación de modelos Los registros de ausencia necesarios para la evaluación mediante ROC fueron sustituidos por muestras aleatorias estratificadas para comparar la eficacia de cada modelo discriminando entre patrones de distribución reales y aleatorios. Distintas muestras aleatorias ofrecen distintos valores AUC para un mismo modelo, y con el objetivo de eliminar esta variabilidad se evaluó cada modelo con 10 muestras aleatorias distintas. Cada muestra se compone de 200 puntos de presencia reales (constantes en todas las muestras) y 200 puntos aleatorios simulados (diferentes para cada muestra). El valor final de ajuste para cada modelo corresponde con el área media de las 10 curvas ROC generadas, y está caracterizado por sus medidas de dispersión. 3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Los resultados (Figura 1 y Tabla 2) indican que MaxEnt (AUC = ) es el modelo que mejor se ajusta a la distribución de invernaderos. Aunque no muestra diferencias significativas con el generado mediante Domain (AUC = ), ha sido seleccionado por su menor desviación estándar. Respecto a la distribución de Linaria nigricans, es el modelo Domain (AUC = ) el que presenta un mejor ajuste con los datos de evaluación. Ambos modelos fueron seleccionados con este criterio de mejor ajuste (Segurado y Araújo 1999). Los modelos restantes fueron descartados porque su peor ajuste no justifica su utilización en los análisis a realizar posteriormente. Figura 1. Medias y dispersión de los valores AUC obtenidos para los distintos modelos. El programa de evaluación Simtest ofrece, además del valor AUC, el valor de idoneidad a partir del cual la proporción de casos clasificados correctamente por el modelo es máxima. Para los modelos Invernaderos y Linaria estos valores fueron 6 y 96 respectivamente. Se reclasificaron a cero los valores inferiores a estos puntos para eliminar la información que no aporta precisión al modelo. 38

7 MODELOS PREDICTIVOS APLICADOS A LA CONSERVACIÓN DE FLORA AMENAZADA: INVERNADEROS VS. LINARIA NIGRICANS EN EL SURESTE ÁRIDO IBÉRICO Para incluir la información contenida en el mapa de usos del suelo (no utilizado durante el modelado), se reclasificaron sus valores, proporcionando valor 1 en las entidades con puntos de presencia de la especie marcadora y 0 a las restantes. El modelo Linaria Inicial se multiplicó por este filtro booleano, eliminándose las áreas con usos incompatibles a la presencia de la especie (Figura 2). Tras el tratamiento se dispone de dos modelos: uno referente al hábitat potencial de la planta que no tiene en cuenta el uso actual del suelo ( Linaria Inicial, Figura 3), y otro que explica la distribución actual de Linaria nigricans teniendo en cuenta el factor usos ( Linaria Actual, Figura 4). Figura 2. Procedimiento de confección de un filtro booleano con la variable usos del suelo para restringir el área de predicción del modelo Linaria Inicial en la localidad de Campohermoso. Elaboración propia. El modelo Invernaderos también fue filtrado eliminando las áreas ocupadas por aquellas entidades del mapa de usos del suelo que no permiten la construcción nuevas instalaciones (invernaderos ya construidos, aeropuertos, canteras, zonas residenciales, embalses, lagunas y marismas, vertederos, etc.). De este modo disponemos de dos modelos; uno sin filtrar, que indica la idoneidad de todo el territorio para la instalación de invernaderos ( Invernaderos Inicial, Figura 5), y otro que indica la idoneidad del territorio para la instalación de nuevas instalaciones agrícolas ( Invernaderos Potencial, Figura 6). Figura 3. Modelo Linaria Inicial Representa la distribución del hábitat potencial de Linaria nigricans y su nivel de idoneidad sin tener en cuenta el factor usos del suelo. 39

8 EL ACCESO A LA INFORMACIÓN ESPACIAL Y LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS GEOGRÁFICAS PÁG Figura 4. Modelo Linaria Actual Representa la distribución del hábitat potencial de Linaria nigricans teniendo en cuenta el efecto de la variable usos del suelo. Figura 5. Modelo Invernaderos Inicial Representa la idoneidad del territorio para la instalación de invernaderos. Figura 6. Modelo Invernaderos Potencial Representa la idoneidad del territorio para la instalación de nuevos invernaderos. No tiene en cuenta criterios aplicados a la conservación de espacios naturales. 40

9 MODELOS PREDICTIVOS APLICADOS A LA CONSERVACIÓN DE FLORA AMENAZADA: INVERNADEROS VS. LINARIA NIGRICANS EN EL SURESTE ÁRIDO IBÉRICO 3.1 Usos del suelo El área del hábitat potencial inicial disponible en Linaria Inicial es de hectáreas, mientras que en el modelo Linaria Actual es de hectáreas. El factor usos del suelo es responsable de esta diferencia de áreas (18619 has.). Los usos del suelo incompatibles con el desarrollo de poblaciones de Linaria nigricans actúan restringiendo el área de distribución potencial en diferentes magnitudes, tal y como refleja la Tabla 3. Tabla 3. Usos del suelo incompatibles con la presencia de Linaria nigricans y su contribución absoluta y relativa a las diferencias de área potencial entre ambos modelos. Usos del suelo Área (ha) Porcentaje Espacios de escasa vegetación Cultivos bajo plástico (invernaderos) Mosaicos de cultivos en secano y regadío Cultivos leñosos y mosaicos en regadío Áreas alteradas y de servicios Áreas urbanas y residenciales Otros usos Total Elaboración propia. El 59.7 % de la diferencia de superficie entre ambos modelo puede explicarse en base a la entidad espacios de escasa vegetación. Esta clasificación del suelo, dentro del área de presencia del modelo Linaria Inicial, representa zonas muy erosionadas, con características que dificultan el establecimiento de pastizales. La entidad cultivos bajo plástico origina el 30,2 % de la diferencia entre modelos, indicando que una proporción importante del hábitat potencial ha sido ocupado por estas instalaciones agrícolas. Las entidades restantes actúan de modo disperso y en escasa proporción. Los usos del suelo compatibles con la presencia de la planta y sus contribuciones en área y porcentaje al modelo Linaria Actual se presentan en la Tabla 4. Los datos indican que gran parte del hábitat persiste en condiciones naturales en los pastizales mediterráneos y en formaciones de matorral disperso, pero el hecho de que la planta se encuentre regularmente sobre determinados tipos de cultivos indica que está adaptada al manejo tradicional (barbecho) de la tierra. El mantenimiento de los usos tradicionales puede resultar de gran importancia para la conservación de esta especie. Tabla 4. Usos del suelo compatibles con la presencia de Linaria nigricans y su contribución absoluta y relativa al área potencial indicada por el modelo Linaria Actual Usos del suelo Área (ha) Porcentaje Pastizales mediterráneos Formaciones de matorral disperso Cultivos con espacios de vegetación natural Cultivos herbáceos en regadío Cultivos herbáceos en secano Otros leñosos y mosaicos en secano Total Elaboración propia. 41

10 EL ACCESO A LA INFORMACIÓN ESPACIAL Y LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS GEOGRÁFICAS PÁG Efecto de la expansión de invernaderos sobre el hábitat potencial de Linaria nigricans Un 17.2 % (5614 hectáreas) del área total del hábitat potencial de Linaria nigricans ha sido ocupada por invernaderos. El área afectada en mayor proporción se encuentra en los Campos de Níjar. Los distintos intervalos de idoneidad del hábitat han sido afectados aproximadamente de modo proporcional a su área de extensión, estando ocupada por invernaderos entre un 15 y un 20 % de su superficie, excepto el intervalo 100, que está ocupado en un 10 %. Esta excepción se debe a la extensión del área del hábitat de alta idoneidad en los campos de Tabernas, para los que el modelo, no predice la instalación de invernaderos en el futuro. 3.3 Hábitat potencial protegido La superficie de hábitat potencial incluido en la Red de Espacios Naturales Protegidos de Andalucía (RENPA), según el modelo Linaria Actual, asciende a 3510 hectáreas, un 25% del área potencial total. La superficie protegida es menor cuanto mayor es el grado de idoneidad del hábitat (Figura 8), una tendencia inversa a la deseable. PROTECCIÓN DEL HÁBITAT POTENCIAL DE Linaria nigricans SUPERFICIE PROTEGIDA (%) IDONEIDAD Figura 7. Porcentaje del hábitat potencial de Linaria nigricans incluido en espacios de la RENPA teniendo en cuenta los distintos niveles de idoneidad. Elaboración propia. La protección debe ofrecerse preferentemente a aquellas áreas con mayores posibilidades de éxito para sostener poblaciones de Linaria nigricans. Los gestores del medio natural deben hacer un esfuerzo para incluir estas áreas de alta idoneidad en planes de conservación específicos al margen de la RENPA, ó acometer ampliaciones de la misma. Una alternativa viable es el diseño de una red de reservas de flora que engloben estas áreas desprotegidas, garantizando su conservación. 3.4 Localización de áreas de riesgo para el hábitat en función de la probabilidad de aparición de nuevos invernaderos. La comparación entre los modelos Invernaderos Inicial y Linaria inicial proporcionó información sobre la situación actual de afección del hábitat potencial de Linaria nigricans. La multiplicación de ambos modelos entre sí generó un mapa de riesgo relativo de conflicto entre entidades (modelo Riesgo Inicial ) con valores más altos cuanto mayor es el nivel de idoneidad de ambos modelos para un mismo píxel del mapa. Las concordancias entre ambos modelos iniciales indican posibilidad de conflicto por el espacio entre las entidades Invernaderos y Linaria nigricans. El modelo Riesgo Inicial indica que los Campos de Níjar y el área circundante a la localidad de Cabo de Gata presentan niveles elevados de posibilidad de conflicto 42

11 MODELOS PREDICTIVOS APLICADOS A LA CONSERVACIÓN DE FLORA AMENAZADA: INVERNADEROS VS. LINARIA NIGRICANS EN EL SURESTE ÁRIDO IBÉRICO entre las entidades modelizadas. La superposición del mapa de riesgos sobre la imágen Landsat del año 2000 confirma esta circunstancia, mostrando densidades elevadas de invernaderos especialmente en los Campos de Níjar. El área de conflicto de Cabo de Gata no presenta un grado de afección elevado, debido a su régimen de protección por pertenecer al Parque Natural de Cabo de Gata-Níjar (Figura 8). Figura 8. Comparación entre modelo Riesgo Inicial y la situación real en el año El modelo detectó un área de conflicto entre invernaderos y Linaria nigricans en el Campo de Níjar, tal y como sucede actualmente. Elaboración propia. Para evaluar numéricamente este resultado, se comparó cada intervalo de valores de riesgo (de 0 a 100) con su porcentaje de ocupación por invernaderos (utilizando la cartografía del año 2000). El resultado (Figura 9) indica que los valores altos de riesgo están relacionados exponencialmente con porcentajes altos de ocupación por invernaderos. PORCENTAJE DE OCUPACIÓN DEL MAPA DE RIESGO OCUPACION (%) RIESGO % OCUPACIÓN = e R 2 = RIESGO Figura 9. Relación exponencial entre el valor indicado por el modelo Riesgo Inicial y el porcentaje de ocupación por invernaderos del conjunto de píxeles con dicho valor de riesgo. 43

12 EL ACCESO A LA INFORMACIÓN ESPACIAL Y LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS GEOGRÁFICAS PÁG El modelo Riesgo Inicial ha previsto correctamente áreas de conflicto actuales entre las entidades a partir de los modelos de distribución iniciales. Para calcular el riesgo de conflicto en las áreas en las que aún no existen invernaderos se generó un nuevo mapa de riesgos ( Riesgo Potencial ) a partir de los modelos Invernaderos Potencial y Linaria Actual. Este nuevo modelo indica las áreas en las que es más probable que zonas idóneas para Linaria nigricans sean ocupadas por invernaderos en los próximos años. El mapa resulta útil para definir áreas sobre las que establecer medidas encaminadas a disminuir los niveles de amenaza debidos a invernaderos que afectan a las poblaciones de Linaria nigricans. Figura 10. Modelo Riesgo Potencial. Indica las áreas previsibles de conflicto espacial entre invernaderos y Linaria nigricans. 3.5 Selección de áreas para la instalación de invernaderos El modelo Invernaderos Potencial junto con el modelo Linaria Actual y capas con información sobre la RENPA permiten realizar un análisis multicriterio (Figura 10) encaminado a determinar las áreas idóneas para la instalación de nuevos invernaderos, observando criterios conservacionistas que adicionalmente tengan en cuenta los requerimientos de las instalaciones agrícolas. Es importante indicar que este modelo no tiene en cuenta otras especies vegetales, por lo que su correcta aplicación depende de estudios precisos sobre biodiversidad en las áreas indicadas como adecuadas. Figura 11. Mapa de idoneidad del territorio para la instalación de nuevos invernaderos. Cumple criterios compatibles con la conservación de espacios naturales y especies protegidas manteniendo los requerimientos exigidos por los invernaderos. Elaboración propia. 44

13 MODELOS PREDICTIVOS APLICADOS A LA CONSERVACIÓN DE FLORA AMENAZADA: INVERNADEROS VS. LINARIA NIGRICANS EN EL SURESTE ÁRIDO IBÉRICO 4. CONCLUSIONES Los modelos predictivos son herramientas útiles en aplicaciones destinadas a la conservación de especies vegetales raras ó amenazadas propias de zonas áridas (Elith y Burgman 2002). Pueden aplicarse a la gestión territorial (Felicísimo 2003) desde múltiples perspectivas porque introducen criterios objetivos y cuantitativos de carácter espacial en la toma de decisiones. Las técnicas de selección y evaluación de modelos empleadas permiten obtener la distribución de la entidad modelada con un alto grado de certidumbre. Los modelos obtenidos pueden mejorarse incluyendo las variables cualitativas como filtros booleanos de presencia-ausencia. Esta técnica de filtrado permite incorporar información cualitativa a los modelos resultantes de algoritmos que no pueden utilizar este tipo de variables. Generar conjuntos de muestras aleatorias aplicados a la evaluación de modelos mediante la curva ROC permite testar la capacidad discriminatoria de modelos de solopresencia y establecer diferencias entre los resultados de distintos algoritmos. En la evaluación de nuestros modelos, los algoritmos MaxEnt y Domain se mostraron superiores en cuanto a capacidad de discriminación. El análisis los modelos indica que el uso del suelo es una variable de gran importancia para establecer las causas que restringen la distribución de Linaria nigricans. Es importante disponer de cartografía precisa de usos del suelo para trabajos de alta resolución relacionados con la conservación de especies amenazadas. La propagación de invernaderos hacia el interior de la provincia de Almería está poniendo en peligro poblaciones de Linaria nigricans, afectando a proporciones significativas del hábitat potencial de este organismo. Teniendo en cuenta que la mayor parte del hábitat potencial de Linaria nigricans no está incluido en la RENPA, no es posible garantizar su conservación si no se incluye en alguna figura de protección de espacios naturales. La selección y combinación de modelos predictivos permite generar mapas de riesgos que facilitan la identificación de amenazas y son directamente aplicables a la conservación de especies de interés. Los modelos de riesgo generados para este estudio indican altas probabilidades de desparición para las poblaciones de Linaria nigricans establecidas en los Campos de Níjar. 5. BIBLIOGRAFÍA Anderson, R. P., Lew, D., Peterson, A. T. (1999): Evaluating predictive models of species distributions: criteria for selecting optimal models, Ecological Modelling,, 162, pp Carpenter G., Gillson, A. N. y Winter, J. (1993): DOMAIN: a flexible modelling procedure for mapping potential distributions of plants and animals, Biodiversity and Conservation, 2, pp Cabezudo, B. et al. (2005): Lista Roja de la Flora Vascular de Andalucía. Sevilla, Consejería de Medio Ambiente de la Junta de Andalucía. Elith, J. et al. (2006): Novel methods improve prediction of species' distributions from occurrence data, Ecography, 29, pp

14 EL ACCESO A LA INFORMACIÓN ESPACIAL Y LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS GEOGRÁFICAS PÁG Elith, J., Burgman, M. A. (2004): Habitat models for PVA, en Brigham C.A., Schwartz M.W. (Ed.): Population Viability in Plants. Conservation, Management and Modelling of Rare Plants. New York, Springer-Verlag, pp Elith, J. y Burgman, M. A. (2002): Predictions and their validation: rare plants in the Central Highlands, Victoria, Australia, en Scott, M. S. et al. (Ed.): Predicting species occurrences: issues of accuracy and scale. Island Press, pp Eastman, J. R. (2003): Idrisi Kilimanjaro. Guía para SIG y Procesamiento de Imágenes. Worcester, Clark University. Farber, O., Kadmon, R. (2003): Assessment of alternative approaches for bioclimatic modeling with special emphasis on the Mahalanobis distance, Ecological Modelling,, 160, pp Felicísimo, A.M. (2003): Uso y utilidad de los modelos espaciales predictivos en la ordenación territorial de zonas forestales, IV Congreso Internacional de Ordenación del Territorio. Fielding, A. H., Bell, J. F. (1997): A review of methods for the assessment of prediction errors in conservation presence/ absence models, Environmental Conservation, 24, pp Hanley, J. A., McNeil, B. J. (1982): The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve, Radiology, 143, pp Hirzel, A. H. et al. (2002): Ecological-niche factor analysis: How to compute habitatsuitability maps without absence data?, Ecology, 83, pp Hirzel, A. H., Guisan, A. (2002): Which is the optimal sampling strategy for habitat suitability modelling, Ecological Modelling, 157, pp Hirzel, A. H., Hausser, J., y Perrin, N. (2000). Biomapper 2.0. Laboratory for Conservation Biology, University of Lausanne. Hirzel, A.H., Hausser., Chesser, D., Perrin, N. (1999): Ecological-Niche factor analysis: How to compute habitat-suitability maps without absence data?, Ecology, 83, 7, pp Muñoz, J. and Felicísimo, A.M. (2004): Comparison of statistical methods commonly used in predictive modelling, Journal of Vegetation Science, 15, pp Ninyerola, M., Pons, X. and Roure, J. M. (2000): A methodological approach of climatological modelling of air temperature and precipitation through GIS techniques, International Journal of. Climatology 20, pp Osborne, P. E., Suárez-Seoane, S. (2002): Should data be partitioned before building large scale distribution models?, Ecological Modelling, 157, pp Phillips, S.J., Dudik, M., Schapire, R.E. (2004): A maximum entropy approach to species distribution modeling., Proceedings of the Twenty-first Century International Conference on Machine Learning. Segurado, P., Araujo, M.B. (1999): An evaluation of methods for modelling species distributions, Journal of Biogegraphy, 31, pp Stockwell, D. (1999): Genetic algorithms II, en Fielding, A. H. (Ed.): Machine learning methods for ecological applications. Boston, Kluwer Academic Publishers, pp

15 MODELOS PREDICTIVOS APLICADOS A LA CONSERVACIÓN DE FLORA AMENAZADA: INVERNADEROS VS. LINARIA NIGRICANS EN EL SURESTE ÁRIDO IBÉRICO Stockwell, D., Peters, D. (1999): The GARP modelling system: Problems and solutions to automated spatial prediction, International Journal of Geographic Information Systems, 13, pp Thuiller, W. (2003): BIOMOD - optimizing predictions of species distributions and projecting potential future shifts under global change, Global Change Biology, 9, pp

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