«

»

Oct
23

Colecta optimizada de los recursos fitogenéticos V (Final)

Una vez determinados los faltantes ecogeográficos dentro de los faltantes espaciales, sólo resta empezar a diseñar la colecta como tal. Para ello es importante definir rutas y zonas a prospectar. Sin embargo, cuando el objetivo son varias especies a la vez y los recursos no son suficientes para explorar todos los faltantes ecogeográficos, es posible otorgar más prioridad a algunos de estos faltantes dentro de cada especie. Se puede introducir como criterio adicional, por ejemplo, la probabilidad de encontrar varias especies en una misma área de exploración que coincida con un faltante ecogeográfico de alguna de las especies consideradas. Esto lo podemos hacer generando un mapa de riqueza conocida de especies (suele representarse como un mapa de celdas con valores de ocurrencia de diferentes especies) y contrastarlo con el mapa de localización de faltantes ecogeográficas (suele ser un mapa de puntos). Trabajar con datos de presencia conocidos, para originar mapas de riqueza de especies conocida, no suele arrojar mucha información para priorizar faltantes ecogeográficas, pues en la mayoría de los casos no se manejan volúmenes y densidades importantes de datos de presencia, teniéndose que hacer cada vez más grandes las celdas del mapa (10×10 km, 50×50 km, etc.) para tener valores significativos pero perdiendo precisión. Para evitar este problema, una alternativa es usar los mapas de riqueza potencial de especies, que suelen ser mucho más informativos ya que ofrecen datos de probabilidad para toda el área sin tener que hacer las celdas de mayor tamaño.

Los mapas de riqueza potencial se elaboran a partir de la suma de mapas de modelos de distribución de especies. El tema del uso de los modelos de distribución de especies como herramienta principal para colectar germoplasma para colecciones existentes es un asunto delicado previamente discutido (ver apartado 1). Los modelos de distribución pueden ser útiles como una aproximación a una distribución real que sólo conoceremos cuando salgamos a campo. Insisto mucho en el tema de la validación en campo de los modelos de distribución, porque creo se puede estar abusando de este método para enfocar esfuerzos de colecta con mínima esfuerzo e información de partida en aras de abarcar muchas especies o territorios. Siempre será más importante un dato de presencia real (sea cual fuere su fuente) que una probabilidad de 100% (ó de 1 en una escala de 0 a 1) de un modelo. Por ello, la metodología de colectas optimizadas tiene su mayor asiento sobre datos de presencias reales que sobre modelos.

Entonces, usando los mapas de riqueza potencial de especies, las colectas optimizadas en el caso de colectas multiespecie, estarán dirigidas a zonas donde:

  1. Exista un faltante espacial
  2. Exista un faltante ecogeográfico dentro del set de faltantes espaciales, y
  3. Exista alta probabilidad de encontrar, aparte de la población del faltante ecogeográfico de la especie objetivo primario, otras poblaciones de la sotras especies consideradas, que sean a su vez, faltantes espaciales.

Existe una larga lista de posibles algoritmos de modelación de distribución de especies. Para el caso de recursos fitogenéticos, se suele trabajar con modelos que soportan datos de “sólo presencia”, como pueden ser los modelos Bioclim, Domain, GARP, MAXENT, etc. Los mapas de probabilidad derivados de los modelos suelen producirse en formato ráster SIG, los cuales pueden transformarse en mapas tipo binario (0= probabilidad baja o nula, 1=alta probabilidad) una vez determinado el umbral de probabilidad para presencia, algo que define el usuario. Sí, por ejemplo, el rango de probabilidad va de 0 a 1, el investigador podría situar el umbral en 0.85, 0.90, 0.95, etc., de acuerdo al conocimiento y experiencia de quien hace el modelo y conoce la especie. Una vez los mapas de los modelos de todas las especies consideradas han sido binarizados, pueden ser sumados (esto lo hace un programa SIG tipo DIVA-GIS o ArcGIS). La suma produce el mapa de riqueza potencial de especies. Sólo resta sobreponer en un SIG las capas de faltantes ecogeográficos y de riqueza potencial de especies, y a partir de ello determinar que faltantes ecogeográficos son más importantes con miras a obtener una mayor eficiencia de colecta.

Mapa de riqueza potencial para seis especies de Lupinus para España peninsular y Baleares. El mapa proviene de modelos de distribución de especies binarizados y sumarizados de cada especie

Existen unos ajustes finales dentro de un diseño de colecta optimizado en razón a la definición de rutas, manejo del tiempo, personal participante, etc., propio de cada caso. En este sentido, las colectas optimizadas pueden integrarse dentro de los protocolos que actualmente se usan en muchas partes del mundo para colectar recursos fitogenéticos, no hay incompatibilidades aparentes.

Los diseños de colecta optimizado indican o apuntan a puntos o celdas (relativamente pequeñas de alrededor de 1×1 km) donde colectar. Para saber en campo si el recolector se encuentra dentro del área (y por ende, esta colectando la población faltante ecogeográfico) se debe disponer de un GPS, preferiblemente algún modelo que permita cargar capas SIG con las áreas objetivo a la vez que  muestra la ubicación del recolector.

 

GPS con capacidad de mostrar en campo capas SIG como por ejemplo la de “faltantes ecogeográficos”.

Finalmente se recomienda leer el artículo publicado en Biodiversity and Conservation (ver cita al final de la entrada) en el que se explica la teoría de las colectas optimizadas y, usando como ejemplo el caso del altramuz (Lupinus spp.) en España, se ilustra el procedimiento en la práctica, incluyendo lo que puede suceder durante la colecta y el análisis de los resultados del trabajo de exploración. En el artículo se detalla la colecta optimizada de seis especies de éste género, alguna cultivada (L. albus), otras silvestres (L. angustifolius, L. cosentinii, L. hispanicus, L. micranthus) o entre cultivadas y silvestres (L. luteus).

En este mismo artículo se destaca también la introducción, por primera vez, de índices de eficiencia en la colecta de recursos fitogenéticos. La idea de introducir estos parámetros es que se pueda conocer el desempeño en colecta en clave interna, se pueda comparar con la de otros centros o recolectores y se pueda mejorar aún más los procesos. Por tanto se recomienda siempre que se pueda la utilización de éstos índices.
ResearchBlogging.orgParra-Quijano, M., Iriondo, J., & Torres, E. (2011). Improving representativeness of genebank collections through species distribution models, gap analysis and ecogeographical maps Biodiversity and Conservation DOI: 10.1007/s10531-011-0167-0

Deja un comentario

Tu email nunca se publicará.

Puedes utilizar las siguientes etiquetas y atributos HTML: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>


*