INTRODUCCIÓN
Identificar los patrones espaciales y temporales de la distribución de los seres vivos sobre el planeta ha sido desde sus inicios el centro del estudio de la biogeografía. Es así como la identificación y caracterización de áreas de distribución se ha convertido en el hilo conductor en el desarrollo del conocimiento biogeográfico. La implementación de herramientas tecnológicas como los Sistemas de Información Geográfica (SIG) ha permitido el desarrollo de los estudios biogeográficos orientados a la identificación y modelización predictiva de la distribución de las especies mediante mapas temáticos con el fin último de generar programas de conservación y mantenimiento de hábitats.
En este
sentido, el desafío de la biología de la conservación apoyada de la
biogeografía es documentar el carácter espacio-temporal de la biodiversidad a
través de un sistema de distribución natural como fundamento científico para
establecer prioridades para la conservación y caracterización de áreas
naturales protegidas.
La ventaja de las modelizaciones las especies y sus entornos recide en la posibilidad de simular escenarios futuros con muestras de datos parciales o incompletos, es decir que con un volumen representativo de datos es posible extrapolar la información advirtiendo datos complementarios. como resultado de estos análisis, se pueden obtener mapas predictivos donde se visualiza la distribucion potencial de una determinada especie bajo un entorno actual o futuro.
TÉCNICAS DE MODELACIÓN
Existen diferentes técnicas de modelacion de distribución geográfica de especies; entre las cuales tenemos aquellas basadas en modelos estadísticos de regresiones, modelos aditivos generalizados, métodos de clasificación aleatoria y, en el que aquí nos ocuparemos, modelos basados en algoritmos específicos. estos ultimos han tomado una gran fuerza recientemente, significando un incremento en el numero de publicaciones e investigaciones relacionados con la distribución de especies debido principalmente a la eficiencia con que se pueden obtener los resultados y a la robustes de los mismos, sobretodo cuando se cuenta con pocos datos de presencia o ausencia.
CÓMO MODELAR MEDIANTE ALGORITMOS?
Los modelos de distribución basados en algoritmos específicos utilizan dos tipos de fuentes de información: los datos de presencia o ausencia de especies y las variables descriptivas del entorno geográfico.
CALIBRACIÓN Y EVALUACIÓN DEL MODELO
La calibración del modelo se refiere a los análisis estadísticos asociados al ajuste del modelo cuyos resultados deberán ser proyectados espacialmente. existe la posibilidad de calibrar y evaluar los modelos mediante el uso de softwares, como MAXENT que arrojan gráficos e imagenes de cómo se distribuyen los datos de presencia/ausencia en relacion con las variables descriptivas.
PROYECCIÓN ESPACIAL DEL MODELO DE DISTRIBUCIÓN
Entre los principales resultados que podemos obtener, son los archivos cartografiables que arroja el software y que permiten migrarlos y reproyectarlos a traves de un entorno de Sistema de Información Geográfica (QGis, ArcView, etc).
con la ayuda de un layout es posible generar nuestro mapa final con el que representamos la distribución geografica de una determinada especie en un momento dado.
