UPM-Universidad Politécnica de Madrid http://www2.montes.upm.es/dptos/dptosilvopascicultura/botanica/investigacion.html 1
1.Introducción Características de los ecosistemas de montaña Ecosistemas de montaña: Monitorización de los efectos del cambio climático Modelos de distribución de especies Zona de estudio Especies elegidas Tipos de datos Bases de datos 2. Líneas de trabajo 3. Metodología 2
1. Introducción Ecosistemas de montaña 20% sup continentes e islas Gran diversidad Parte vital del ciclo del aguaservicios ecosistémicos Sustento-poblaciones Montañas templadas (eurosiberianas /mediterráneas) Montañas intertropicales (secas, húmedas) Orientación cadenas montañosas-diferencias América-Europa 3
Ecosistemas de montaña Ley compensación altitudinal/latitudinal 4
Ecosistemas de montaña Características ecosistemas de montaña: Elevada endemicidad Especial sensibilidad frente al CC Mayor sensibilidad en Europa (dificultad de migración) Sensibilidad a la presión antrópica: reducción de superficie arbórea, aislamiento de poblaciones, erosión... Servicios ecosistémicos Protección (avenidas, erosión), calidad de agua, madera, fruto, caza, pesca, plantas medicinales... 5
Ecosistemas de montaña Impactos y Vulnerabilidad (IPCC): Reducción disponibilidad hídrica. Aumento incendios forestales. Aumento la intensidad de los aguaceros. Mayor frecuencia de vendavales. Expansión del área de actuación de plagas y enfermedades. Modificación de la fenología y de la fisiología de las especies arbóreas. 6
Ecosistemas de montaña : Monitorización de los efectos del cambio climático. Primer aviso: UPM-Universidad Politécnica de Madrid Los primeros signos de estrés ambiental se producen generalmente a nivel de población, afectando a las especies especialmente sensibles (Odum, 1985, 1990; Schinder 1990). Sin embargo: el enfoque en la preservación de la biodiversidad debe ser a nivel de ecosistema. Un enfoque amplio de la diversidad biológica debe incluir la diversidad genética y el ecosistema, no sólo la diversidad de especies. 7
CLIMA Escala global UPM-Universidad Politécnica de Madrid Ecosistemas de montaña : Monitorización de los efectos del cambio climático. Groenlandia (GRIP, GISP) http://www.ncdc.noaa.gov/oa/ncdc.html 8
Ecosistemas de montaña : Monitorización de los efectos del cambio climático. CLIMA Escala local. Estaciones meteorológicas, importancia de datos locales (escenarios climáticos regionales) http://www.opengis.uab.es/wms/iberia/mms/index.htm 9
Ecosistemas de montaña : Monitorización de los efectos del cambio climático. Vegetación Monitorización (qué monitorizar): Especies indicadoras (Primer aviso) Biodiversidad, servicios ecosistémicos, degradación ecosistemas/etapas seriales Estudiar cambios en áreas de distribución. Castillo de Vinuesa (Soria) 10
Modelos de distribución de especies Zona de estudio Especies elegidas: Pinus nigra Arnold. y Pinus sylvestris L. 11
UPM-Universidad Politécnica de Madrid Especies elegidas P. sylvestris P. nigra. 12
Tipos de datos Presencia/ausencia especie Variables ambientales Bases de datos Datos de presencia actual de las especies Clima actual Clima pasado 3 er Inventario Forestal Nacional Banco de datos de biodiversidad Red de daños en los Bosques (REDOTE) (Ministerio Medio Ambiente) GIVD-Global index of vegetation-plot databases Atlas climático digital de la Península Ibérica Worldclim JRC (European Comission Joint Research Centre) Modelo Fitoclimático para la España peninsular CIFOR-INIA PMIP (Paleoclimate Modelling Intercomparison Project) EPD (European Pollen Database) Datos paleobotánicos Sensibilidad de las Comunidades Vegetales del Cuadrante Noroccidental Ibérico a las variaciones climáticas... Paleodiversitas Iberveld Proyectos Grupo Investigación "Historia y Dinámica del Paisaje Vegetal" UPM 13
2. Líneas de trabajo: A-Estudio de las variables ambientales Influencia de las variables del modelo en la distrib. de las especies. Estudio ecología de la especie. Selección variables adecuadas (limitantes). B-Desarrollo de modelos (MDE) y contraste paleo: Generar MDE actuales y proyectarlos al pasado (6 kbp y 21kBP). Contrastar MDE del pasado con datos paleo (polen y macrofósiles). Índice de validación. C-Proyectar los modelos al futuro (escenarios). Estudio distrib. y medidas gestión 14
3. Metodología: A-Estudio de las variables ambientales Programas de modelización: BIOCLIM (Diva-gis) y MAXENT. Elección de variables para el modelo. Pinus nigra 15
B-Desarrollo de modelos (MDE) ACTUALES: Programas de modelización: BIOCLIM (Diva-gis) y MAXENT. Ventajas: Variables categóricas y continuas. Rápida obtención de los modelos (dist. potencial). Modelos continuos (0-1). INPUT Variables ambientales actuales (BIO: 5, 6 y 17) Datos de presencia de Pinus nigra y Pinus sylvestris IFN3- masas naturales (MFE) OUTPUT P. sylvestris P. nigra. 16
B-Proyectar modelos al pasado y contraste paleo Programas de modelización: MAXENT. INPUT Variables ambientales actuales Datos de presencia de P. nigra y P. sylvestris actuales Variables ambientales pasado 21kBP (PMIP). OUTPUT P. sylvestris P. nigra. Índice de Validación Contrastar con info paleobotánica (polen y macorrestos)-european Pollen Database... 17
Paleobotánica UPM-Universidad Politécnica de Madrid informadores Info objetiva Reconstrucción paisajística y climática (gestión forestal) Ventajas/Inconvenientes Polen, hojas, maderas, piñas... Pinus sp 18
C-Proyectar modelos al futuro y evaluar. Programas de modelización: MAXENT. INPUT Variables ambientales actuales Datos de presencia de P. nigra y P. sylvestris actuales Variables ambientales futuro (escenarios A2 y B2 IPCC). OUTPUT En Proceso!! 19
P. nigra P. sylvestris http://secad.unex.es/wiki/librooecc/index.php 20
P. nigra. Contrastar con distribución actual y evaluar situación Medidas de gestión y estudio Planes de gestión masas Reducc fragmentación Observatorios Estudio de dispersión Estudio regeneración... 21
MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN!! 22