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Modelos de distribución de especies

Definición

Los Modelos de Distribución de Especies (SDMs, por sus siglas en inglés) estiman la probabilidad de que una especie esté presente dadas las condiciones ambientales y, cuando están disponibles, datos de ausencia real o de presencia corregida por el esfuerzo de muestreo. Los métodos van desde la regresión y el aprendizaje automático (GLM, GAM, MaxEnt, bosques aleatorios, árboles potenciados) hasta modelos conjuntos y jerárquicos que explican el sesgo de detección y la dependencia espacial. Los predictores incluyen el clima, el terreno, los suelos, la cobertura del suelo y las interacciones bióticas. Una partición cuidadosa evita la filtración espacial entre los datos de entrenamiento y de prueba.

Solicitud

La conservación utiliza modelos de distribución de especies (SDM) para priorizar reservas, pronosticar cambios de distribución impulsados por el clima y planificar corredores. La bioseguridad evalúa el riesgo de especies invasoras; los desarrolladores de energía eólica y solar evalúan la sensibilidad de la vida silvestre; las pesquerías modelan el hábitat adecuado. Las plataformas de ciencia ciudadana aportan datos de presencia que, al filtrarse por esfuerzo y sesgo, amplían enormemente la cobertura.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se corrige el sesgo de muestreo en los datos de presencia únicamente?

Utilice archivos de fondo de grupo objetivo o de sesgo que reflejen el esfuerzo del observador, incluya covariables de accesibilidad y reduzca los registros agrupados a un espaciamiento espacial constante.

¿Cuál es la ventaja de los modelos de ocupación jerárquicos?

Separan la ocupación ecológica de la detección imperfecta, utilizando muestreos repetidos o datos auxiliares para estimar la probabilidad de detección, mejorando así la inferencia.

¿Cómo deberían utilizarse de manera responsable las proyecciones climáticas futuras?

Proyecte dentro del marco de las condiciones de entrenamiento cuando sea posible, informe las áreas de extrapolación y utilice conjuntos de modelos y escenarios climáticos para transmitir la incertidumbre.

¿Por qué se combinan a veces los SDM mecanísticos y correlativos?

Los modelos mecanizistas codifican la fisiología y la dispersión; los modelos correlativos capturan los nichos realizados. Los enfoques híbridos aprovechan ambos para mejorar la transferibilidad entre regiones o condiciones futuras.