Más detalles y aclaraciones sobre la entrada anterior (Modelo de distribución de la Cabra Montés)

Pubicado enCategoríasBiogeografía,Zoología
FacebooktwitterredditlinkedinFacebooktwitterredditlinkedin

 

Echando un vistazo a los comentarios y preguntas que he ido viendo a lo largo de mis últimas publicaciones, en las que mostraba como se desarrollaba un modelo predictivo para la distribución de la cabra montés en España (Península y Baleares), veo necesario aclarar algunas dudas y cuestiones.

1. Un modelo de distribución potencial ofrece, como ya indica el término, la potencialidad de un territorio para la presencia de una especie en función a dos tipos de información: 1.1. los datos de distribución que analices (citas, cuadrículas utm) y 1.2. las variables que quieras estudiar, que pueden ser de distinta naturaleza, más, menos, etc. El resultado es un mapa de potencialidad del territorio para esas condiciones y ahí está la gracia (y la dificultad) de elaborar este tipo de modelos. Que una función matemática (que es lo que es) sea capaz de predecir correctamente las presencias que usamos en el mapa 1 (con un puñado de citas en un territorio enorme) y solo 4 variables, es ya un resultado excelente. Os recuerdo que el AUC de ese modelo era nada menos que de 0,969, valor que se considera excepcional para cualquier modelo elaborado (del tema que sea).

2. En el mapa 2, con las cuadrículas UTM obtenidas del inventario de especies terrestres del ministerio (que son los datos publicados hasta el momento a nivel del territorio que estamos estudiando), se obtiene un modelo muy similar en aspecto (zonas de mayor/menor potencialidad), aunque se pueden extraer conclusiones interesantes al compararlo. En este segundo modelo hemos pasado de usar 200 datos de distribución (citas) a 642 cuadrículas. Aunque el modelo es similar en aspecto, no lo es en capacidad de predicción (su AUC baja a 0,728 = un modelo mucho peor en su capacidad de ajuste a los datos de distribución de partida). En este caso, la inclusión de mayor información hace más imprecisa la predicción porque, al incorporar ahora más información, los podemos ver que la especie se distribuye por territorios con mayor amplitud de valores en las variables que estábamos analizando). Es decir, la realidad ha convertido ahora al modelo en un modelo más impreciso a la hora de predecir las presencias con las que estábamos trabajando. RECORDAD que indiqué en la primera publicación sobre este tema que en el primer modelo, el del mapa 1 (con solo 200 citas), se estaba haciendo un “ejercicio” en el que no se contaba con la totalidad de las citas de la especie, sino con una selección. La finalidad era explicar el procedimiento de elaboración de un modelo de distribución, no crear un modelo de distribución elaborado para ser “publicado” (en ese caso, es que no podría pensar en mostrarlo aquí – De hecho, yo trabajo con rapaces nocturnas y nunca podré publicar aquí un ejemplo de ese estilo). El fin de utilizar, en el ejemplo, esa selección de citas de distribución de la especie no era otro que el de obtener un modelo que ajuste tan bien (repito, AUC = 9,969). Muchos de vosotros empezasteis a plantear una serie de preguntas totalmente lógicas y razonadas, porque al final, lo que realmente miráis (los buenos camperos) es la especie y, empezasteis a extrapolar vuestro conocimiento personal de la especie con los mapas que estáis observando aquí. Aún así, viendo la expectación y dado que lo que me mueve a hacer esto es mi interés en la divulgación de la investigación, me propuse hacer un segundo modelo, incluyendo datos realmente publicados, eso sí, solo con las mismas variables que había usado en el modelo anterior. Aquí surgen varios motivos: 1. Actualizar los datos de distribución para hacer un modelo más realista supone pedir datos nuevos a quienes los tengan, por ejemplo, a la plataforma de ciencia ciudadana OBSERVADOS. En este caso concreto, hay que contactar con los administradores, hacerles la solicitud de la información (daros cuentas de que estás pidiendo citas con la distribución geográfica exacta de la especie), y que te la manden. También podía pediros a vosotros datos, pero no sabríamos cuando parar y decir, ahora podemos empezar ese segundo modelo más realista (con más información de la distribución real de la especie). Podríamos estar semanas esperando a que fuéramos cogiendo datos. Por otro lado están las variables. No cuento con más variables ahora mismo correctamente procesadas para meter en MAXENT, que es el software que he utilizado para ilustrar este procedimiento de modelación. Incorporar más variables implicaría un tiempo de trabajo que no permitía obtener un modelo de manera inmediata y, que tampoco nos dejaría comparar ambos modelos fácilmente.

3. Por último y no más importante. Hay que tener cuidado en la manera en que se interpretan los resultados de un modelo de distribución potencial. Repito, en base a unos datos de distribución y a unas variables, se obtiene la potencialidad del territorio para la presencia de la especie de estudio PERO, es no quiere decir, ni mucho menos, que donde el modelo dice que el territorio cuenta con un elevado potencial, esté la especie y, al revés, que donde el potencial es bajo, no lo esté. Las especies, a una escala geográfica grande, se distribuyen en zonas más y menos óptimas. Podemos encontrar poblaciones que están en su hábitat idóneo y otras que se adaptan sin problema a vivir en condiciones más apartadas del ideal. La gracia precisamente de esto es que con este tipo de investigaciones podemos (1) poner de manifiesto y cuantificar qué poblaciones están viviendo en zonas óptimas y cuales no lo están, (2) podemos desarrollar estudios en los que elaboremos corredores ecológicos entre las áreas elevada aptitud (o media, o baja/media…), (3) destacar que zonas son las más óptimas para llevar a cabo un programa de reintroducción, (4) prever la expansión de una especie exótica que está empezando a colonizar un territorio, etc, etc. Los modelos de distribución potencial son muy útiles porque, de otra manera, sería absolutamente imposible obtener esta información a una escala espacial tan enorme. Más aún, estos datos se complementan perfectamente con los tan necesarios estudios ecológicos (a escala geográfica local), sirviendo de marco para los mismos.

Espero que con estas explicaciones queden algunas dudas más aclaradas pero, si las siguiera habiendo, aquí estoy para echar el rato de charla que haga falta.

Un saludo!