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Modelos en ecología
Estoy basando esta presentación principalmente en:
Pearson 2008. Species’ Distribution Modeling for Conservation
Educators and Practitioners.http://academic.uprm.edu/~jchinea/UIP-MAPR/refs/modelos/pearson2008.pdf
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Lecturas sobre modelos en ecología:
1. Guisan y Zimmerman 2000. Predictive habitat distribution models in ecology. Recomendada.
2. Elith y Leathwick 2009. Species distribution models. Asignada.
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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 de adecuación de hábitat
• 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 (aunque lo podemos definir por 3 variables).– 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
precipitación
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temperatura
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Propósitos para modelos de adecuación de hábitat
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Datos necesarios• Datos de la especie:
– Colecciones de museos o herbarios• Nos provee evidencia de la presencia del organismo;
no da información 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 sólo requieren datos de presencia, otros requieren información tanto de presencias como de ausencias.
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Datos necesarios• Datos ambientales:
– Variables que afectan a la especie directamente (directas): nutrientes, agua del suelo, etc.
• Es difícil conseguir estas en mapas
– 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 que sugiere la 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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Realidad Modelo
Calibración Calibración
Validación
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Medidas de precisión del modelo
Precisión:
Sensitividad: Cuando sólo tenemos datos de presencia.
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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