Fusión de datos y modelos integrados de distribución de especies para tres helechos amenazados (Culcita macrocarpa, Diplazium Caudatum y Pteris incompleta) en un punto caliente de biodiversidad mediterránea.
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Sociedad Botánica Española
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Los helechos considerados relictos paleomediterráneos presentan distribuciones geográficas altamente restringidas, ligadas a microclimas estables que replican parcialmente condiciones bioclimáticas ancestrales. En el actual contexto de crisis climática y creciente presión antrópica, es fundamental identificar los factores que condicionan su distribución y anticipar posibles modificaciones en sus rangos de ocupación. Los Modelos de Distribución de Especies (SDMs) se han empleado ampliamente para estimar la distribuciones espaciales, pero su aplicación a especies raras en marcos espacio-temporales implica una elevada demanda de datos, difícil de satisfacer únicamente con protocolos de muestreo estandarizados. En este estudio se emplean Modelos de Distribución Integrados (IDMs), en su tipología Joint-Likelihood, que permiten combinar múltiples fuentes de información y modelar simultáneamente distintas especies que comparten nichos ecológicos similares. Se aplicaron IDMs a tres helechos amenazadas —Culcita macrocarpa, Diplazium caudatum y Pteris incompleta— todas en el Parque Natural de los Alcornocales (Cádiz) (2014–2023), integrando datos del Plan de Recuperación de Helechos de Andalucía y registros de ciencia ciudadana de Global Biodiversity Information Facility (GBIF).
Se evaluaron 22 configuraciones de modelo con distintos niveles de complejidad para analizar el efecto de la integración de especies y fuentes de datos sobre la capacidad predictiva, medida mediante log-score bajo un marco de Leave-Population-Out Cross Validation. Se incorporaron covariables climáticas, topográficas y estructurales de vegetación obtenidas mediante LiDAR aéreo. Los resultados evidencian que la modelización conjunta de efectos espacio-temporales entre las tres especies analizadas mejora la capacidad predictiva. Los modelos que incorporan fusión de datos con las observaciones de GBIF no incrementan la capacidad predictiva del modelo, asociado fundamentalmente al bajo número de observaciones de GBIF para estas especies. Sin embargo, sí contribuyen a estimar patrones espacio temporales más suavizados y espacialmente restringidos a zonas con observaciones de las especies. Se observa estabilidad en la dinámica poblacional de los helechos, sin existir declives generalizados, aunque sí aumentos locales en la abundancia en ciertas áreas. En un contexto de aplicación conjunta con especies y nichos ecológicos similares, incluir la fitosociología, podrían mejorar la estimación para especies raras, siempre que existan suficientes registros en datos de ciencia ciudadana.
Se evaluaron 22 configuraciones de modelo con distintos niveles de complejidad para analizar el efecto de la integración de especies y fuentes de datos sobre la capacidad predictiva, medida mediante log-score bajo un marco de Leave-Population-Out Cross Validation. Se incorporaron covariables climáticas, topográficas y estructurales de vegetación obtenidas mediante LiDAR aéreo. Los resultados evidencian que la modelización conjunta de efectos espacio-temporales entre las tres especies analizadas mejora la capacidad predictiva. Los modelos que incorporan fusión de datos con las observaciones de GBIF no incrementan la capacidad predictiva del modelo, asociado fundamentalmente al bajo número de observaciones de GBIF para estas especies. Sin embargo, sí contribuyen a estimar patrones espacio temporales más suavizados y espacialmente restringidos a zonas con observaciones de las especies. Se observa estabilidad en la dinámica poblacional de los helechos, sin existir declives generalizados, aunque sí aumentos locales en la abundancia en ciertas áreas. En un contexto de aplicación conjunta con especies y nichos ecológicos similares, incluir la fitosociología, podrían mejorar la estimación para especies raras, siempre que existan suficientes registros en datos de ciencia ciudadana.
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