Op#mización del uso de modelos jerárquicos de distribución de especies en la conservación de plantas

Transcripción

1 Op#mización del uso de modelos jerárquicos de distribución de especies en la conservación de plantas R.G. Mateo, A. Gastón, M.-J. Aroca, M.C. Mateo-Sánchez, G. Chamorro López, E. Gavela Coya, E. Gu:érrez Fernández, J.I. García-Viñas, S. Saura Rubén G. Mateo Universidad Politécnica de Madrid (Grupo de Inves:gación ECOGESFOR) hfps://rubengmateo.wordpress.com

2 1. Introducción SDMs :enen mul:tud de aplicaciones en conservación vegetal Pero la aplicación a escala de paisaje no es inmediata Recursos limitados -> Op:mización -> Comparación de estrategias de muestreo (OBJETIVO 1) Escala? Sólo datos locales? (OBJETIVO 2)

3 2.1 Modelos de distribución de especies Relación estadís:ca o matemá:ca entre las variables dependiente (datos de distribución) e independientes (factores ambientales), extrapolando esta relación (nicho) al resto del área de estudio Niche models, suitability models, species distribu4on models (SDMs) Modelos -> simplificación de la realidad Presencias Muy idóneo Poco idóneo Precipitación Temperatura Variable dependiente Variables independientes Modelo estadís:co Distribución potencial

4 2.1 Modelos de distribución de especies Relación estadís:ca o matemá:ca entre las variables dependiente (datos de distribución) e independientes (factores ambientales), extrapolando esta relación (nicho) al resto del área de estudio Niche models, suitability models, species distribu4on models (SDMs) Modelos -> simplificación de la realidad Presencias Muy idóneo Poco idóneo Precipitación Temperatura Variable dependiente Variables independientes Modelo estadís:co Distribución potencial

5 2.2 Modelos de consenso Ausencias o pseudo-ausencias ponderadas Presencias Variables independentes no correlacionadas Selecionar algoritmos previamente contrastados BRT GLM Random Forest 3 TÉCNICAS (10 réplicas por técnica) Descartar algoritmos como GARP, ENFA, DOMAIN, etc 70% calibrar 30% validar 30 réplicas por especie Validación réplicas (AUC) Modelo medio ponderado por el valor de AUC (Mateo et al PLoS ONE; Mateo et al, Ecography) Descartar modelos con AUC inferior 0.5

6 3.1 Op#mización de recursos Muestreo regular parcelas Muestreo oportunista (carreteras y caminos), dos opciones: parcelas (oportunista 1) parcelas (oportunista 2) 29 especies leñosas Reserva de la Biosfera Sierra del Rincón

7 3.2 Comparación resultados Regular > Oportunista <- 1 especie Oportunista > Regular <- 11 especies Regular = Oportunista <- 8 especies Regular Oportunista <- 9 especies (5 especies con menos de 5 presencias)

8 3.2 Comparación resultados

9 1. Introducción 2. SDMs 3. Muestreo 4. Escala 5. Conclusiones 3.2 Comparación resultados Regular Oportunista1 Oportunista2 AUC training AUC training AUC training AUC tes:ng AUC tes:ng AUC tes:ng Correlación Quercus pyrenaica Correlación Correlación 0.824

10 3.3 Heterogeneidad ambiental (univariante) Box Plots Zona de estudio Regular Oportunista 1 Oportunista 2

11 3.3 Heterogeneidad ambiental (mul#variante) Análisis de componentes principales Regular Oportunista 1 Oportunista 2

12 4.1 Modelos jerárquicos Modelo regional: tolerancia fisiológica (nicho climá:co). - Proxy distribución potencial. - 3 variables climá:cas e IFN Modelo local: condiciones ambientales a escala local. - Proxy distribución local. - 5 variables locales. (Mateo et al TREE) Sierra del Rincón (Madrid)

13 4.1 Modelos jerárquicos Local (AUC 0.743) Regional (AUC 0.723) Pinus sylvestris Ensemble (AUC 0.886)

14 4.1 Modelos jerárquicos Local (AUC 0.790) Regional (AUC 0.675) Quercus ilex Ensemble (AUC 0.673)

15 5. Conclusiones Es necesaria la op:mización de recursos para diseñar la estrategia de muestreo en la modelización ecológica a escala local La estrategia de muestreo debe caracterizar la heterogeneidad ambiental Es necesario un enfoque jerárquico cuando se aplica a la ecología de la conservación SDMs locales consideran mejor las condiciones locales de regeneración SDMs regionales permiten considerar los efectos del cambio climá:co y el potencial nicho climá:co de las especies.

16 GRACIAS POR VUESTRA ATENCIÓN! PREGUNTAS? Rubén G. Mateo Universidad Politécnica de Madrid Grupo de inves:gación ECOGESFOR hfps://rubengmateo.wordpress.com