Aplicación de modelos de nicho ecológico para la localización de seis plantas amenazadas en el Parque Natural de Els Ports (noreste de la Península Ibérica)

A. Buira

doi:10.3989/Pirineos.2016.171001

Autores/as

A. Buira Departamento de Biodiversidad y Conservación. Real Jardín Botánico de Madrid CSIC

DOI:

https://doi.org/10.3989/Pirineos.2016.171001

Palabras clave:

Flora amenazada, modelos de nicho ecológico, diseño de muestreo, Aquilegia paui, Antirrhinum pertegasii, Erodium celtibericum, Prunus prostrata, Salix tarraconensis, Atropa baetica

Resumen

La ubicación precisa de las poblaciones de especies amenazadas es esencial para evaluar su estado de conservación. En este trabajo se explora la utilidad de los modelos de nicho ecológico para la localización de seis plantas raras y amenazadas dentro del Parque Natural de Els Ports (noreste de la Península Ibérica). Para ello se generaron modelos de idoneidad del hábitat con el algoritmo Maxent y se transformaron en binarios (presencia/ausencia) aplicando un umbral de corte. Los modelos se validaron mediante validación cruzada dejando uno fuera (Leave one out). El muestreo se dirigió hacia las áreas con mayor número de presencias predichas. La capacidad predictiva se evaluó mediante el cálculo de los valores de sensibilidad, especificidad y precisión con los datos obtenidos en el muestreo de campo. Las prospecciones dieron como resultado 28 nuevas presencias de cinco especies distintas, el 89% de las cuales habían sido predichas por los modelos. Esto ha permitido conocer mejor la distribución y sobre todo el área de ocupación real de estas especies dentro del Parque Natural. Los resultados obtenidos demuestran que los modelos pueden ser útiles a la hora de priorizar los esfuerzos de prospección de especies amenazadas con pocos registros, especialmente para aquellas con distribuciones restringidas y con escasas tolerancias ambientales.

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Citas

Anderson, R.P. & Martínez-Meyer, E., 2004. Modelling species' geographic distributions for preliminary conservation assessments: an implementation with the spiny pocket mice (Heteromys) of Ecuador. Biological Conservation, 116: 167–179. https://doi.org/10.1016/S0006-3207(03)00187-3

Anderson, R.P., Gómez-Laverde, M. & Peterson, A.T., 2002. Geographical distributions of spiny pocket mice in South America: insights from predictive models. Global Ecology and Biogeography, 11: 131–141. https://doi.org/10.1046/j.1466-822X.2002.00275.x

Aparicio, J.M. & Balada, R. 2005. Aportaciones al conocimiento de la distribución del salze de cingle (Salix tarraconensis Pau) Toll Negre, 5: 46–51.

Benito de Pando, B. & Pe-as de Giles, J., 2007. Aplicación de modelos de distribución de especies a la conservación de la biodiversidad en el sureste de la Península Ibérica. GeoFocus, 7: 100–119.

Ba-ares, A., Blanca, G., Güemes, J., Moreno, J.C. & Ortiz, eds. 2008. Lista roja 2008 de la flora vascular espa-ola. Dir.Gen. de Medio Natural y Política Forestal (Min. de Medio Ambiente, y Medio Rural y Marino) - SEBICOP, Madrid.

Buira, A., De La Campa, J. M., Balada, R., Arrufat, M., Beltran, J., Cardero, S., Curto, J., Royo, F., Sáez, L., Torres, L., 2009. Noves contribucions al coneixement de la flora vascular del massís del Port (NE de la península Ibèrica). Orsis, 24: 117–140.

Carroll, S.S. & Pearson, D.L., 1998. The effects of scale and sample size on the accuracy of spatial predictions of tiger beetle (Cicindelidae) species richness. Ecography, 21: 401–414. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.1998.tb00405.x

Cumming, G.S., 2000. Using between-model comparisons to fine-tune linear models of species ranges. Journal of Biogeography, 27: 441–455. https://doi.org/10.1046/j.1365-2699.2000.00408.x

Domínguez, F., Moreno, J.C. & Sáinz, H., 2003. Rarity and threat relationships in the conservation planning of Iberian flora. Biodiversity and Conservation, 12: 1861–1882. https://doi.org/10.1023/A:1024110925948

Elith, J., Graham, C.H., Anderson, R.P., Dudík, M., Ferrier, S., Guisan, A., J. Hijmans, R., Huettmann, F., Leathwick, J.R., Lehmann, A., Li, J., Lohmann, L.G., Loiselle, B.A., Manion, G., Moritz, C., Nakamura, M., Nakazawa, Y., Overton, J., Townsend Peterson, A., Phillips, S.J., Richardson, K., Scachetti-Pereira, R., Schapire, E. R., Soberón, J., Williams, S., Wisz, M. S. & Zimmermann, N. E. 2006. Novel methods improve prediction of species' distributions from occurrence data. Ecography, 29: 129–151. https://doi.org/10.1111/j.2006.0906-7590.04596.x

Engler, R., Guisan, A. & Rechsteiner, L., 2004. An improved approach for predicting the distribution of rare and endangered species from occurrence and pseudo-absence data. Journal of Applied Ecology, 41: 263–274. https://doi.org/10.1111/j.0021-8901.2004.00881.x

Gastón, A., García-Viñas, J.I., 2011. Modelling species distributions with penalised logistic regressions: A comparison with maximum entropy models. Ecological Modelling, 222(13): 2037–2041. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2011.04.015

Goñi, D., García, M.B. & Guzmán, D., 2006. Métodos para el censo y seguimiento de plantas rupícolas amenazadas. Pirineos, 161: 33–58.

Graham, C.H., Ferrier, S., Huettman, F., Moritz, C. & Peterson, A.T., 2004. New developments in museum-based informatics and applications in biodiversity analysis. Trends in Ecology and Evolution, 19: 497–503. https://doi.org/10.1016/j.tree.2004.07.006 PMid:16701313

Guisan, A., Broennimann, O., Engler, R., Vust, M., Yoccoz, N.G., Lehmann, A. & Zimmermann, N.E., 2006. Using niche-based models to improve the sampling of rare species. Conservation Biology, 20(2): 501–511. https://doi.org/10.1111/j.1523-1739.2006.00354.x PMid:16903111

Guisan, A., Graham, C.H., Elith, J. & Huettmann, F., 2007. Sensitivity of predictive species distribution models to change in grain size. Diversity and Distributions, 13: 332–340. https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2007.00342.x

Hernández, P.A., Graham, C.H., Master, L.L. & Albert, D.L., 2006. The effect of sample size and species characteristics on performance of different species distribution modelling methods. Ecography, 29: 773–785. https://doi.org/10.1111/j.0906-7590.2006.04700.x

Kadmon, R., Farber, O. & Danin, A., 2003. A systematic analysis of factors affecting the performance of climatic envelope models. Ecological Applications, 13: 853–867. https://doi.org/10.1890/1051-0761(2003)013[0853:ASAOFA]2.0.CO;2

Liu, C., Berry, P.M., Dawson, T.P. & Pearson, R.G., 2005. Selecting thresholds of occurrence in the prediction of species distributions. Ecography, 28: 385–393. https://doi.org/10.1111/j.0906-7590.2005.03957.x

Martinell, M.C., Sáez, L. & Molero, J., 2007. Taxonomic assessment of the critically endangered narrow endemic Aquilegia paui Font Quer. XII OPTIMA Meeting. Pisa. PMid:17786197 PMCid:PMC1950574

Martínez, M.J., Gutiérrez Carretero L, Algarra J.A, Rivas A., Luque P., Rodríguez F., Sánchez D & Martín, T., 2004. Atropa baetica Willk. In: Ba-ares, A., et al. (eds.). Atlas y Libro Rojo de la Flora Vascular Amenazada de Espa-a. Dirección General de Conservación de la Naturaleza, Madrid. pp 622-623.

Mayoral, O., Carrió, E., Coronado, A., Marín, T., Buira, A. & Güemes, J., 2013. Contribución al conocimiento de las poblaciones septentrionales de Atropa baetica Willk. (Solanaceae) en la Península Ibérica. Flora Montiberica, 55: 38–53.

Menon S., Choudhury B.I., Khan M.L. & Peterson A.T., 2010. Ecological niche modeling and local knowledge predict new populations of Gymnocladus assamicus a critically endangered tree species. Endangered Species Research, 11: 175– 181. https://doi.org/10.3354/esr00275

Ninyerola, M., Pons, X. y Roure, J. M., 2000. A methodological approach of climatological modelling of air temperature and precipitation through GIS techniques. International Journal of Climatology, 20: 1823–1841. https://doi.org/10.1002/1097-0088(20001130)20:14<1823::AID-JOC566>3.0.CO;2-B

Pearce, J. & Ferrier, S., 2000. An evaluation of alternative algorithms for fitting species distribution models using logistic regression. Ecological Modelling, 128: 127–147. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(99)00227-6

Pearson, R.G., Dawson, T.P. & Liu, C., 2004. Modelling species distributions in Britain: a hierarchical integration of climate and land-cover data. Ecography, 27: 285–298. https://doi.org/10.1111/j.0906-7590.2004.03740.x

Pearson, R. G., Raxworthy, C. J., Nakamura, M. & Townsend Peterson, A., 2007. Predicting species distributions from small numbers of occurrence records: a test case using cryptic geckos in Madagascar. Journal of Biogeography, 34: 102–117. https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2006.01594.x

Pérez, N. & Font, X., 2012. Predicting vascular plant richness patterns in Catalonia (NE Spain) using species distribution models. Applied Vegetation Science, 15: 390–400. https://doi.org/10.1111/j.1654-109X.2011.01177.x

Phillips, S.J., Anderson, R.P. & Schapire, R.E., 2006. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190: 231–259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026

Raxworthy, C.J., Martínez-Meyer, E., Horning, N., Nussbaum, R.A., Schneider, G.E., Ortega-Huerta, M.A. & Peterson, A.T., 2003. Predicting distributions of known and unknown reptile species in Madagascar. Nature, 426: 837–841. https://doi.org/10.1038/nature02205 PMid:14685238

Royo, F., de Torres, L., Curto, R., Cardero, S., Beltrán, J., Arrufat, M. & Arasa, A., 2009. Plantes del Port, II. Mates i plantes herbàcies angiospermes dicotiledònies. Grup de Recerca Científica 'Terres de l'Ebre'. Tortosa.

Royo, F., de Torres, L., Curto, R., Cardero, S., Beltrán, J., Arrufat, M. & Arasa, A., 2008. Plantes del Port, I. Equisets i falagueres. Arbres i Arbustos. Arbres monumentals. Grup de Recerca Científica 'Terres de l'Ebre'. Tortosa.

Sáez, L. & Guàrdia, L., 2003. Aquilegia vulgaris subsp. paui (Font Quer) O. Bolòs & Vigo. In: Ba-ares, A., et al. (eds.). Atlas y Libro Rojo de la Flora Vascular Amenazada de Espa-a. Dirección General de Conservación de la Naturaleza, Madrid. pp 104–105.

Sáez, L., De La Campa, J. M., Aparicio, J. M., Arrufat, M., Balada, R., Beltran, J., Buira, A., Cardero, S., Curto, R., Mesa, D., Royo F. & De Torres, L., 2009. Avaluació de l'estatus de conservació de l'endemisme del Massís del Port (NE Península Ibèrica) Antirrhinum pertegasii Pau ex Rothm. (Scrophulariaceae). Toll Negre, 11: 14–24.

Sáez, L., Aymerich, P. & Blanché, C., 2010. Llibre Vermell de la flora vascular endèmica i amenaçada de Catalunya. Argania Edicions. Barcelona.

Thuiller, W., Lavorel, S., Midgley, G., Lavergne, S. & Rebelo, T., 2004. Relating plant traits and species distributions along bioclimatic gradients for 88 Leucadendron species in the Cape Floristic Region. Ecology, 85: 1688–1699. https://doi.org/10.1890/03-0148

Tyre, A.J., Tenhumberg, B., Field, S.A., Niejalke, D., Parris, K. & Possingham, H.P., 2003. Improving precision and reducing bias in biological surveys: estimating falsenegative error rates. Ecological Applications, 13: 1790– 1801. https://doi.org/10.1890/02-5078

Williams, J. N., Seo, C., Thorne, J., Nelson, J. K., Erwin, S., O'Brien, J. M. & Schwartz, M. W., 2009. Using species distribution models to predict new occurrences for rare plants. Diversity and Distributions, 15: 565–576. https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2009.00567.x

Wilson, K.A., Westphal, M.I., Possingham, H.P. & Elith, J., 2005. Sensitivity of conservation planning to different approaches to using predicted species distribution data. Biological Conservation, 122: 99–112. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2004.07.004

Wisz, M. S., Hijmans, R. J., Li, J., Peterson, A. T., Graham, C. H., Guisan, A. & NCEAS Predicting Species Distributions Working Group 2008. Effects of sample size on the performance of species distribution models. Diversity and Distributions, 14: 763–773. https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2008.00482.x

Yackulic, C. B., Chandler, R., Zipkin, E. F., Royle, J. A., Nichols, J. D., Campbell Grant, E. H., Veran, S., 2013. Presenceonly modelling using MAXENT: when can we trust the inferences?. Methods in Ecology and Evolution, 4: 236–243. https://doi.org/10.1111/2041-210x.12004