Using fuzzy logic to compare species distribution models developed on the basis of expert knowledge and sampling records - Romero-Pacheco, David; Maneyro, Raúl; Guerrero, José Carlos; Real-Giménez, Raimundo (BioMed Central (BMC, Part of Springer Nature) - Frontiers in Zoology, 2023)
Los registros puntuales de fauna, afectados por el dinamismo en el tiempo que configura la naturaleza, son incapaces de representar la distribución real y completa de una especie. Los expertos infieren las distribuciones de las especies acorde al conocimiento sobre la relación entre éstas y su entorno, aunque su conocimiento está sujeto a la forma difusa y subjetiva en la que la mente humana construye el pensamiento. La función de favorabilidad (FF) permitió la comparación entre ajustar los modelos a partir de los registros puntuales de campo o de los lugares ocupados por una especie según los expertos. Medimos éstos resultados para especies de anfibios: 1) amenazadas, 2) ubicuas y 3) ni amenazadas/ni ubicuas. Se generó una cartografía unificada desde ambas fuentes de conocimiento para todas las especies analizadas. Esta modelización basada en el pensamiento difuso, más acorde a la naturaleza, permitió la comparación de la información sobre la distribución de los anfibios de Uruguay, desde los registros de campo y desde el conocimiento de expertos. El resultado ayudó a predecir los territorios más favorables para encontrarlos. Las especies generalistas (ubicuas), se explicaron mejor por los modelos desde los registros observados, a pesar de su naturaleza incompleta, mientras las especies amenazadas lo fueron por el conocimiento del experto. Estos hallazgos resaltan la importancia de incluir tanto observaciones de campo, como el conocimiento de expertos, en la planificación de la conservación.
Expert knowledge versus sampling in species distribution modelling
Keywords: Especies (Biología); Amphibians; Incomplete records; Favourable areas; Fuzzy consensus; Non-observed species; Potential biodiversity; Threatened species