Distribución actual y potencial de especies leñosas alimenticias en África para la formulación de estrategias de conservación.
Los modelos de nicho ecológico tienen un amplio rango de aplicaciones biológicas y constituyen una de las herramientas más útiles para respaldar la toma de decisiones de conservación de especies. En este estudio se ha generado un modelo de distribución para la actualidad y otro para evaluar el impac...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/19752 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/19752 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 57:004 528.9 911.2 910.2:004 Modelado de distribución de especies África Maxent Cambio Climático. Species Distribution Modelling Africa Climate Change. Bioinformática Cartografía Geografía física Sistemas de información geográfica 2505.02 Cartografía Geográfica 2505.07 Geografía Física |
| Sumario: | Los modelos de nicho ecológico tienen un amplio rango de aplicaciones biológicas y constituyen una de las herramientas más útiles para respaldar la toma de decisiones de conservación de especies. En este estudio se ha generado un modelo de distribución para la actualidad y otro para evaluar el impacto del cambio climático de cuatro especies vegetales elegidas por su capacidad de proveer alimento incluso en regiones con factores climáticos extremos; Adansonia digitata, Balanites aegyptiaca, Boscia senegalensis y Ziziphus mauritina. Para construir estos modelos se necesitan dos fuentes de información; ocurrencia de las especies y variables climáticas. Estas variables deben de carecer de correlación y colinearidad y poseer la mayor devianza explicada posible. La modelación del hábitat en la actualidad de las especies se generó con Maxent, un software basado en la aproximación de la máxima entropía que toma como inputs las presencias de las plantas, las variables climáticas elegidas de cada especie y el número de puntos de control adecuado a la extensión del área de estudio. La evaluación de los resultados demuestra la eficacia del proceso, el estadístico AUC no bajo de 0,926, lo que indica una buena discriminación entre presencia/ausencia y la ganancia de entrenamiento regularizada mínima fue de 1,358, cuatro veces más que en los puntos de ausencia, demostrando una aproximación correcta al clúster de presencias. |
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