Agrobiodiversidad en acción

La detección de los faltantes espaciales es un proceso de tipo comparativo y es bastante simple. Aun así, este proceso ha sufrido una evolución, también simple, desde que inicialmente lo planteé para recursos fitogenéticos en 2004 en el marco de un congreso. A día de hoy aun no he encontrado una publicación previa a 2004, donde se aplique un análisis de faltantes (gap analysis) de manera técnica y sistemática apoyada en SIG, en colecta de germoplasma, pero es posible que exista algo y no lo haya «pillado» o que se haya aplicado y no se haya publicado. En 2005 utilizo de nuevo esta técnica como una aproximación más para determinar la representatividad de colecciones de germoplasma en especies silvestres emparentadas con cultivadas, lo que generó un capítulo de libro publicado en 2008¹.

Por aquel entonces la idea fue la siguiente: usando una malla de celdas de 1×1 y 10×10 km que cubría todo el marco de trabajo (en ese caso, la Península Ibérica) se sobreponían los mapas de puntos que representaban las colectas (geo-referenciadas) del banco objetivo y las presencias reportadas por fuentes externas (FE). Las fuentes externas eran siempre herbarios, bibliografía o bases de datos botánicas/biológicas, pudiendo ser otros bancos de germoplasma diferentes del objetivo, pero teniendo en cuenta que usar estos últimos me podría llevar a colectar germoplasma redundante «entre-bancos» (por ello es mejor evitar usar datos de otros bancos). Mediante la superposición y con la ayuda de un software SIG, se caracterizaba una malla de celdas de 1 km de acuerdo a si contenían o no colectas del banco objetivo y se repetía el proceso para las fuentes externas. Luego las dos mallas caracterizadas de 1 km se sobreponían a la malla de 10 km. Finalmente se caracterizaba cada celda de la malla de 10 km de acuerdo a si contenía celdas de 1 km del banco objetivo, de fuentes externas o de ambos. el resultado era el siguiente:

Determinación de faltantes espaciales a través de celdas de 1x1 y 10x10 km

De esta sencilla manera se podía detectar donde existían faltantes en el banco objetivo (celdas 10×10 km color rojo), donde se asumía que dada la relativa cercanía entre colectas del banco objetivo y presencias de fuente externa no existía faltante (celdas 10×10 km color amarillo) y finalmente donde no existían faltantes ya que sólo ocurrían colectas del banco objetivo (celdas 10×10 km color verde). Esta primera aproximación conlleva un error que se puede observar en el siguiente ejemplo:

Error posible en la detección de faltantes espaciales a partir de mallas de celdas

El error se puede dar si dos celdas de 1 km, una del banco objetivo y la otra de fuente externa, se ubican en celdas de 10×10 km diferentes aunque ellas puedan estar bastante cerca, incluso ser contiguas. Eso puede dar como resultado una celda de 10×10 km caracterizada como faltante cuando en realidad no lo es. Puede darse la paradoja  que muestra el ejemplo, donde se clasificó una celda 10×10 km como «no faltante» con celdas de banco y FE distanciadas a más de 10 km y como «faltante»  una celda de 10×10 km conteniendo sólo una celda de banco objetivo pero donde esa celda podría distar menos de 2 km de una celda FE. En un espacio de trabajo suficientemente grande y pocos datos de presencia (banco objetivo y FE), este tipo de error puede ser mínimo, pero aun así posible. Por esta razón hacia finales de 2005, preparando la estrategia de lo que llamaríamos posteriormente «colecta optimizada», se perfeccionó el proceso de detección de faltantes espaciales, utilizando áreas buffer circulares así:

Detección de faltantes mediante áreas buffer circulares

El método para la detección de faltantes mediante áreas buffer circulares es también muy sencillo y evitaría el problema mencionado anteriormente, derivado del uso de malla de celdas. Simplemente se crean áreas circulares alrededor de los sitios de colecta del banco objetivo de un tamaño de 1 y 10 km de radio y  alrededor de las presencias de las fuentes externas de sólo 1 km de radio. No existe un faltante espacial sí los círculos de 1 km de radio de banco objetivo y fuente externa se solapan, existe un faltante de media prioridad sí sólo se solapan los círculo de 1o km de radio del banco objetivo y 1 km de radio de fuentes externas y finalmente existe un faltante espacial de alta prioridad si no hay solapamiento alguno. El radio de los círculos puede ajustarse (disminuir, aumentar) de acuerdo  a diversos factores, como la extensión promedio y la disposición espacial de las poblaciones de la especie en cuestión, la biología reproductiva (alógamas>autógamas, polinizadores, flujo genético…), etc. Por ello es importante conocer bien la especie en campo antes de determinar los radios de las áreas circulares.

Cuando la colecta se diseña para una colección nueva (un banco que se creará de cero o un banco existente que no posee entradas de la especie en cuestión), la detección de faltantes espaciales no se realiza por obvias razones. A cambio se pueden generar mapas de abundancia de presencias o (para casos de colectas multi-especie) riqueza de especies a partir de datos de fuentes externas. Áreas con alta abundancia de presencias pueden representar más probabilidad de hallar la población vegetal objetivo en el momento de la colecta. Áreas de alta riqueza de especies representaría una mayor probabilidad de colectar varias especies en un mismo sitio, incrementando la eficiencia.

Luego de determinar los faltantes espaciales, el paso siguiente es encontrar faltantes ecogeográficos dentro de los faltantes espaciales. En breve seguiré con este paso.

¹Parra-Quijano, M.; Draper, D.; Torres, E. and Iriondo, J.M. 2008. Ecogeographical representativeness in crop wild relative ex situ collections. p. 249-273. In Maxted, N.; Ford-Lloyd, B.V.; Kell, S.P.; Iriondo, J.M.; Dulloo, M.E. and Turok, J. (ed.) Crop wild relative conservation and use. CAB International, Wallingford.