Predicción De Las Especies De Distribución: Ofrece Más Modelos De Hábitat Simples

PREDICCIÓN DE LAS ESPECIES DE DISTRIBUCIÓN: OFRECE MÁS MODELOS DE HÁBITAT SIMPLES

RESUMEN

En las últimas dos décadas, el interés en los modelos de distribución de especies (SDM) de plantas y animales ha crecido de forma espectacular. Los recientes avances en SDM nos permiten pronosticar potenciales efectos antropogénicos sobre los patrones de biodiversidad a diferentes escalas espaciales. Sin embargo, algunas limitaciones aún impiden el uso de SDM en muchas aplicaciones teóricas y prácticas. A continuación, ofrecemos una visión general de los últimos avances en este campo, discutir los principios y supuestos ecológicos que sustentan SDM, y poner de relieve las limitaciones fundamentales y las decisiones inherentes a la construcción y evaluación de SDM. Se hace especial hincapié en el uso de SDM para la evaluación de los impactos del cambio climático y las cuestiones de gestión de la conservación. Le sugerimos nuevas vías para la incorporación de la migración de especies, dinámica de poblaciones, las interacciones bióticas y ecología de comunidades en SDM en múltiples escalas espaciales. Abordar estas cuestiones requiere una mejor integración de los modelos de distribución con la teoría ecológica.

INTRODUCCIÓN

La fascinante cuestión de cómo las plantas y los animales se distribuyen en la Tierra en el espacio y el tiempo tiene una larga historia que ha inspirado a muchos biogeógrafos y ecologistas que buscan explicaciones. La mayoría de los métodos de modelización desarrollados para predecir la distribución de especies vegetales o animales tienen sus raíces en la cuantificación de las especies y el medio ambiente relaciones. Tres fases parecen haber marcado la historia de los modelos de distribución de especies (SDM) (S. Ferrier, comunicación personal): (i) la cuantificación estadística no espacial de la relación de las especies y el medio ambiente basado en datos empíricos, (ii) basado en expertos (no -estadística, el modelado no empírico) espacial de la distribución de las especies, y (iii) la modelización estadística y empírica espacialmente explícita de distribución de las especies.

Ejemplos más tempranos encontrados de estrategias de modelado utilizando correlaciones entre la distribución de las especies y el clima parece ser los de Johnston (1924), la predicción de la propagación de invasión de una especie de cactus en Australia, y Hittinka (1963) la evaluación de los determinantes climáticos de la distribución de varios países europeos especies (citado en Pearson y Dawson 2003). Desarrollos tempranos en el modelado predictivo basado en computadora de la distribución de las especies parecen originarse a mediados de la década de 1970, estimulado por las numerosas cuantificación de las especies y el medio ambiente disponible en ese momento (Austin 1971). El primer intento de modelación de distribución de especies se ha encontrado hasta ahora en la literatura parece ser las predicciones espaciales nicho basado en las especies cultivadas por Henry Nix y colaboradores en Australia (Nix et al. 1977).

Estos fueron sucedidos, a principios de 1980, por las simulaciones pioneros de distribución de las especies de Ferrier (1984). Casi al mismo tiempo, la publicación de dos libros fundamentales (Verner et al 1986;. Margules y Austin 1991, como resultado de un taller realizado en 1988) también contribuyó en gran medida a promover este nuevo enfoque, lo que resulta en un número cada vez mayor de modelos de distribución de especies propuestas en la literatura. Estos avances fueron apoyados en gran medida por los desarrollos paralelos en informática y ciencias de la estadística, y por el fuerte apoyo teórico a la ecología predictiva como? Con mayor rigor científico, la ecología más informativo y más útil? (Peters 1991).

Como resultado, el número de publicaciones relacionadas aumentó muy significativamente desde la década de 1990, y las primeras críticas parciales, como las publicadas por Franklin (1995) y Austin (1998), apareció poco antes del cambio de siglo. Una gran simposio sobre modelado ocurrencia de especies, organizado en Snowbird, Utah, en septiembre de 1999, además, proporciona una amplia revisión del estado-del-arte del siglo XX en este campo (Scott et al. 2002). Una revisión de la síntesis de este período pre-2000 se puede encontrar en Guisan y Zimmermann 2000).

En los últimos años, la modelización predictiva de la distribución de las especies se ha convertido en una herramienta cada vez más importante para abordar diversas cuestiones de ecología, biogeografía, evolución y, más recientemente, en la biología de la conservación y la investigación del cambio climático (véase el cuadro 1).

En este trabajo se revisan los logros recientes en modelos de distribución de especies en vías de desarrollo (SDM) y abordar algunas de sus limitaciones. Dedicamos especial atención al desafío de proyectar los impactos del cambio climático sobre la distribución de la biodiversidad, que produce actualmente algunos de los avances más espectaculares en la investigación SDM. Para establecer la escena, primero definimos SDM y proporcionar una visión general de la teoría ecológica básica y las hipótesis de trabajo que los sustentan. Luego discutiremos algunas cuestiones metodológicas, las decisiones que se harán durante el proceso de construcción de modelos y la evaluación, y las implicaciones para la conservación y gestión. A continuación, resumimos los retos importantes que se deben abordar para superar las limitaciones de SDM.

¿CUÁLES SON SDMS Y ¿cómo funcionan?

Los modelos de distribución de especies son modelos empíricos relativos observaciones de campo a las variables predictoras del medio ambiente, basados en superficies estadística o derivados teóricamente respuesta (Guisan y Zimmermann, 2000). Especies de datos puede ser la simple presencia, ausencia o presencia-observaciones abundancia basado en el muestreo de campo aleatorio o estratificado, o las observaciones obtenidas de forma oportunista, como los de colecciones de historia natural (Graham et al. 2004a).

Predictores ambientales pueden tener efectos directos o indirectos sobre las especies, dispuestas a lo largo de un gradiente de proximal a distal predictores (Austin 2002), y se eligen de manera óptima para reflejar los tres tipos principales de las influencias de la especie (modificado de Guisan y Zimmermann 2000, Huston 2002 ; Fig. 1):. (i) factores (o reguladores), definidos como factores limitantes control de las especies de eco-fisiología (por ejemplo, temperatura, el agua, la composición del suelo); (ii) perturbaciones, definidos como todos los

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