Modelos de distribución potencial de especies forestales en las Sierras de Jaén. Aplicaciones de alta resolución

Abstract

El reciente desarrollo en los Sistemas de Información Geográfica (SIG) en las últimas décadas, ha promovido la expansión del uso de un método que permite modelar el nicho ecológico de una especie o comunidad en el espacio mediante distintos procedimientos matemáticos, los llamados Modelos de Distribución de Especies ("Species distribution mode/s" SDMs). Estos modelos requieren de registros de presencia conocida de una especie que bien puede obtenerse de bancos de datos de biodiversidad o de la observación in situ de la especie en el área de estudio. En el presente trabajo se han empleado 6 métodos de ajuste de SDMs: BioCLim, DOMAIN, Distancia de Mahalanobis, LGM (General Linear Models), Random Forest y SVM (Support Vector Machines). Estos métodos se han aplicado a modelar la distribución potencial de 23 especies arbóreas nativas de las Sierras Béticas, empleándose 17 variables ambientales que caracterizan el clima, topografía y suelo. Los algoritmos SDM produjeron resultados satisfactorios para la práctica totalidad de las especies (valor de AUC>0.9). Los mejores métodos de modelación en este estudio fueron Random Forest y Mahalanobis, pero todos los métodos resultaron ser el mejor para alguna de las especies, por lo que no se puede descartar ninguno de ellos a priori. Los mapas de alta resolución obtenidos permiten identificar zonas de mayor riqueza potencial de especies, lo cual facilitaría la planificación de la gestión de especies a pequeña escala espacial, típica de los trabajos de carácter forestal.

The recent development of Geographic lnformation Systems (GIS) over the last decades has prometed the use of a technique that allows modeling the ecological niches of species and communities in space through the use of several mathematical procedures, the so called Species Distribucion Models (SDMs). These models require the use of extensive datasets on the observed presence of species, which can be obtained nowadays from public, open data repositories or through planned surveys of biodiversity designed ex profeso for modeling purposes. In this study we have used 6 SDM techniques: BioCLim, DOMAIN, Distancia de Mahalanobis, LGM (General Linear Models), Random Forest y SVM (Support Vector Machines). We have applied these techniques to model the distrbution of 23 tree species native to the Sierras Béticas, using data on 17 environmental variables that synthesize the climate, topography and soil properties of the study área. The SDM algorithms rendered satisfactory results far most species (AUC>0.9). The best ones proved to be Random Forests and Mahalanobis Distance, although all the algorithms proved the best for at least one of the modeled species. Therefore, it is recommended that all the agorithms should be used in arder to optimize SDM studies. The high resolution maps obtained allow identifying areas of higher potential species richness , what can facilitate the planning of species management practices at small spatial scales typical of forestry activities.