Modelos de distribución potencial de especies forestales en las Sierras de Jaén. Aplicaciones de alta resolución
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 Distrib...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Jaén (UJA) |
| Repositorio: | CREA. Colección de recursos educativos abiertos |
| OAI Identifier: | oai:crea.ujaen.es:10953.1/8512 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10953.1/8512 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 2417.13 Ecología Vegetal Plant Ecology |
| Sumario: | 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. |
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