lunes, 2 de febrero de 2015

Modelos predictivos de distribución de especies

Los modelos predictivos comienzan a coger fuerza dentro de los Sistemas de Información Geográfica con el fin de predecir zonas potenciales en las que un fenómeno determinado puede llegar a ocurrir.

Un ejemplo práctico de estas herramientas cartográficas, destinadas a la predicción, la encontramos en el software predictivo MaxEnt (Máxima Entropía) destinado a generar modelos predictivos de distribución espacial de especies.


Interfaz de análisis de Máxima Entropía (MaxEnt)
Interfaz de análisis de Máxima Entropía (MaxEnt)
El fundamento de análisis es sencillo. Partiendo de un grupo de puntos de distribución en los que conocemos la distribución actual de la especie, y un grupo de variables ambientales como el clima, la vegetación o los usos del suelo, MaxEnt permite analizar el patrón de variables ambientales a las que se encuentra asociada la distribución de nuestra especie. 

Posteriormente replica estas condiciones al resto del territorio construyendo un modelo estadístico que nos informa de la probabilidad territorial donde la especie analizada podría encontrarse o dispersarse debido a la similitud del ambiente natural en el que vive.

Ejemplo de distribución actual y potencial para la Musaraña Ibérica
Ejemplo de distribución actual y potencial para la Musaraña Ibérica
Con el fin de obtener la máxima certeza, MaxEnt, analiza el modelo de distribución potencial generado y lo compara con los datos de distribución inicial de la especie con los que partimos. De esta forma conseguimos advertir la fiabilidad de nuestro modelo:
  • Un modelo con elevada probabilidad de encontrar a la especie, en lugares donde inicialmente se encuentra dispersa, será un modelo fiable. 
  • Un modelo que muestre una baja probabilidad de encontrar a la especie en los lugares donde inicialmente se encuentra dispersa, será un modelo poco fiable. 
De esta forma, nuestro software cartográfico, compara aciertos y fallos evaluando verdaderos positivos y verdaderos negativos frente a falsos positivos y falsos negativos. Obtendremos esta información analítica mediante gráficas y tablas documentales.

Ejemplo de gráficas y diagramas analíticos del modelo
Ejemplo de gráficas y diagramas analíticos del modelo
Este tipo de análisis permite determinar la distribución potencial de muchas especies amenazadas con el fin de evaluar potenciales entornos naturales donde encontrarla o, por ejemplo, donde cuestionar una posible reintroducción. 

Una aplicación interesante de este tipo de modelos predictivos se encuentra dentro del ámbito de las Especies Exóticas Invasoras. Su rápida dispersión por el territorio requiere analizar variables ambientales concisas que nos ayuden a entender los potenciales lugares donde podría llegar a dispersarse generando daños económicos o ambientales. 

Así, por ejemplo, podemos emplear una serie de datos de distribución de una especie como el mapache y tratar de determinar sus variables ambientales limitantes obteniendo, como resultado, un mapa de distribución potencial por el que pudiera dispersarse la especie invasora, si no se ponen medidas para frenarla. 

El mapache, una especie invasora
El mapache es una especie invasora de actualidad cuya distribución potencial puede analizarse mediante MaxEnt y complementarse con análisis de redes hidrológicos con Arc Hydro Tools
Junto a estas herramientas predictivas también podemos ayudarnos en otras herramientas cartográficas basadas en análisis de redes. Herramientas como Arc Hydro Tools nos pueden ayudar a evaluar la manera en la que se dispersa una especie invasora dentro de una red hidrográfica. Casos interesantes de estudio ante esta herramienta los podemos encontrar con el mejillón cebra o el caracol manzana.

Una combinación entre análisis de redes y modelos predictivos puede ser determinante en el estudio de Especies Exóticas Invasoras pues, gran parte de ellas, se dispersan a través de ríos y masas de agua.

Representación gráfica de MaxEnt para las variaciones acontecidas en el modelo predictivo frente al cambio climático
Representación gráfica de MaxEnt para las variaciones acontecidas en el modelo predictivo frente al cambio climático

Las aplicaciones a esta temática son ilimitadas. Tan solo es necesario recurrir a una capa de puntos de distribución de la especie objetivo y a un grupo de variables ambientales bajo las que se encuentre ligada y condicionada. 

Para este último caso encontramos por Internet portales con recursos cartográficos interesantes como WorldClim o DivaGIS los cuales nos permiten descargar gratuitamente variables ambientales a nivel mundial.

Más opciones para obtener las variables ambientales de análisis será su preparación y creación con ayuda de las herramientas de ArcGIS, generando un conjunto de capas temáticas específicas para nuestro estudio particular. 



Sin duda alguna, los modelos predictivos, serán una de las herramientas más demandadas y empleadas en un futuro bastante cercano, pudiendo prever y planificar acciones ambientales de manera temprana gestionando recursos naturales vinculados a la biodiversidad. 

La mejor forma de profundizar en estos temas y tomar ventaja competitiva en un terreno con amplia demanda y pocos especialistas cualificados, es inscribirte en el curso que ofrece Geoinnova. Un curso de 60 horas lectivas, que podrás hacer a distancia a través de Internet y con acceso las 24 horas del día. El curso comienza el 11 de febrero de 2015 y será impartido por el profesor Roberto Matellanes Ferreras. Licenciado en Ciencias Ambientales con experiencia profesional en análisis cartográfico de proyectos de biodiversidad nacional en el Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente. Responsable de la gestión de cartografía de especies y espacios naturales protegidos y formador en Sistemas de Información Geográfica aplicados a la gestión y conservación del medio ambiente y la biodiversidad.

Temario:

TEMA 1. MODELOS DE DISTRIBUCIÓN DE ESPECIES INVASORAS
  1. Introducción. 
  2. Metodología de trabajo. 
  3. Georreferenciación de datos de distribución. 
  4. Cálculo de coordenadas de distribución del coipú. 
  5. Variables naturales de distribución de la especie 
  6. Introducción al software MaxEnt. 
  7. Simulación de la distribución potencial de la especie mediante MaxEnt. 
  8. Validación y testeo del modelo de distribución potencial del coipú. 
  9. Importación de datos en ArcMap. Representación de resultados finales. 

TEMA 2. ELABORACIÓN DE MAPAS DE ANÁLISIS Y SEGUIMIENTO
  1. Identificación de zonas potenciales de afección a cauces. 
  2. Análisis de dispersión potencial de la especie. 
  3. Desarrollo de cartografía para un sistema de vigilancia de la especie. 
  4. Cartografía de seguimiento de la especie. 
  5. Retro-alimentación de datos en el modelo de distribución potencial inicial. 

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