Introducción a los modelos predictivos de distribución de especies

Los modelos predictivos de distribución de especies se han convertido en una de las herramientas más atractivas e interesantes dentro del mundo de los Sistemas de Información Geográfica. La presión ambiental a la que están siendo sometidas las especies, las variaciones climáticas que sufre la Tierra, la destrucción de hábitats o la introducción de Especies Exóticas Invasoras, generan nuevos escenarios ambientales dentro de nuestro territorio, provocando el desplazamiento de estas especies y creando cierta incertidumbre sobre su futura distribución territorial.

El interés que están despertando estos modelos predictivos dentro de los SIG es fruto de la necesidad de aplicar las nuevas tecnologías a la conservación de especies, y adelantarnos a escenarios futuros en materia de gestión y conservación de la biodiversidad. La ventaja de los modelos predictivos reside en la posibilidad de modelizar situaciones actuales o futuribles partiendo de muestras de datos parciales de distribución, es decir, con un volumen de datos representativo podemos tratar de extrapolar la información al resto del territorio.

Para poder generar un mapa predictivo de distribución de especies es necesario partir de dos elementos clave:

• Datos de distribución de especies
• Datos de variables ambientales sujetas a la biología de la especie

La combinación de ambos elementos permite generar análisis estadísticos que analizan el patrón de distribución de la especie en función de las variables ambientales seleccionadas (clima, usos del suelo, altitud, vegetación, etc.). A partir del análisis realizado sobre los datos se genera un modelo de probabilidades identificando, mediante degradados de colores y valores, la probabilidad de encontrar a la especie en un lugar del territorio.

Adicionalmente, los modelos predictivos de distribución, pueden proyectarse de cara a un futuro introduciendo variables ligadas a cambio climático o cambios en los usos del suelo. De esta forma es posible advertir la distribución potencial de las especies ante variaciones de escenarios debido a cambios climáticos futuros o cualquier otra situación que implique variaciones en las condiciones del territorio potencial de nuestra especie.

Ejemplos de software destinados a compaginar análisis estadísticos con Sistemas de Información Geográfica podemos encontrarlos en MaxEnt y openModeller. Quizá, el software más distribuido en la actualidad sea MaxEnt (Máxima Entropía), gratuito, de fácil manejo e interpretación visual cuyos datos de entrada se basan en formatos de archivos CSV para coordenadas de distribución y ASCII para variables ambientales. A través de este tipo de software podemos obtener modelos predictivos de  distribución así como diferentes gráficas y datos estadísticos para nuestras especies y variables.

Pese a ser una metodología en auge, su potencial aún no es conocido por gran parte de la comunidad de usuarios en Sistemas de Información Geográfica. Sin embargo se presenta  en un futuro bastante cercano como la herramienta clave  en el campo de la gestión de especies gracias a la capacidad de generar modelos predictivos de distribución de especies que permiten localizar zonas potenciales de actuación bajo temáticas tan importantes como las especies exóticas invasoras, las plagas o las especies amenazadas.

Autor: Roberto Matellanes Ferreras.

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