Lecturas para el examen final del 9 de diciembre 2011 a las 9:30am en B-280C

1. Lecturas para el examen final del 9 de diciembre 2011 a las 9:30am en B-280C • Esta presentación PowerPoint • Tutorial • Modelos de distribución espacial de especies; enfatizar las primeras 13 páginas de: • http://academic.uprm.edu/~jchinea/UIP-MAPR/refs/modelos/SpeciesDistModelingEX_II-7-08.doc • Artículo asignado para discusión: • Gallego et al. 2004. Descriptive biogeography of Tomicus spp. in Spain. Asignada. • Lectura sobre modelos en ecología: • Guisan y Zimmerman 2000. Predictive habitat distribution models in ecology. Altamente recomendada sobre conceptos de modelos. • Lectura sobre modelos de adecuación: • http://academic.uprm.edu/~jchinea/UIP-MAPR/refs/modelos/pearson2008.pdf • Altamente recomendada como referencia para múltiples conceptos de modelos de adecuación que presenté en clase.

2. Modelos de adecuación de habitat (“habitat suitability: HS”)

3. Concepto del nicho de una especie

4. Nicho ecológico • Cada especie tiene unos requisitos de recursos: • Agua, iluminación, nutrientes, comida, etc. • Cada especie tiene unos niveles de tolerancia y niveles óptimos a factores ambientales: • Temperatura, pH, etc.

7. Nicho fundamental y nicho realizado • Nicho fundamental: • Definido por todas las condiciones ambientales que permiten la existencia de la especie • Nicho realizado: • Condiciones no-ambientales pueden limitar a las especies: competidores, depredadores, enfermedades, barreras a la dispersión, etc • Nicho realizado = porción del nicho fundamental donde la especie no es limitada por esos otros factores bióticos.

8. Tipos generales de modelos • Modelos mecanísticos: • Se miden las respuestas de las especies a los factores ambientales • Se construyen ecuaciones que indican la respuesta de la especie bajo distintos niveles de esos factores • Modelos correlativos: • Se determinan los lugares donde la especie está presente • Se determinan las condiciones ambientales en esos lugares • Se construyen expresiones estadísticas que mejor expliquen la relación entre la presencia de la especie y los factores ambientales en esos lugares • Se construyen mapas que indiquen dónde se cumplen esas condiciones ambientales

9. Espacio geográfico y espacio ecológico • Espacio geográfico es definido por 2 variables: longitud y latitud. • Las coordenadas de los lugares donde encontramos a la especie. • Espacio ecológico es el nicho hipervolumétrico, definido por todas las variables que determinen el nicho de una especie.

10. precipitación temperatura

17. Ejemplo • Un investigador quiere explicar las diferencias en riqueza de especies de invertebrados en diferentes lagos. • Varios artículos publicados le proveen observaciones o datos según el tamaño de los lagos • Elabora un modelo

18. ? Variable dependiente o de respuesta ? ? Variable independiente o explicativa

19. Riqueza de especies en lagos Riqueza aumenta con Area R = a + bA R = a + bA R = 1.2 + 0.3 A R = 0.9 + 0.1 A

20. Formulaciones estadísticas • Para modelos de adecuación de hábitat las formulaciones estadísticas disponibles son variadas pero rara vez son del tipo de regresión lineal simple. • Una lista parcial mas adelante.

21. Resultados posibles de modelos de adecuación

25. Propósitos

27. Datos necesarios • Datos de la especie: • Colecciones de museos o herbarios • Nos provee evidencia de la presencia del organismo; no da informacion de la ausencia del organismo • Varios niveles de certidumbre sobre la localidad • Inventarios • Muestreos en parcelas, transectos, etc. • Proveen datos tanto de presencia como de ausencia • Pero los datos de ausencia pueden ser incorrectos • Nota: algunos algoritmos requieren información tanto sobre presencias como ausencias.

28. Datos necesarios • Datos ambientales: • Variables que afectan a la especie directamente (directas): nutrientes, agua del suelo, etc. • Variables correlacionadas con las anteriores (indirectas): material geológico, precipitación, etc. • En ausencia de variables directas, las variables indirectas pueden servir como sustitutas. Ej., mapa geológico como sustituto de mapa de concentración de calcio. • Variables que impactan negativamente: disturbios, enfermedades, barreras geográficas, etc.

30. Precaución: “Basura de entrada, basura de salida” • Los resultados de un modelo van a ser tan confiables como confiables son los datos utilizados para construirlos. • Algunas fuentes de error típicas: • Pobre georeferenciación de los datos de las especies • Poca validez de los datos ambientales • Poca correspondencia entre los factores ambientales y la biología de la especie • Poca correspondencia entre las características de los datos y las suposiciones estadísticas que hacen los algoritmos

31. Varios algoritmos

32. Validación del modelo • Datos de validación (o evaluación): • Datos adicionales luego de calibrar • Datos separados de los de calibrar • Datos manipulados por aleatorización • Datos de ausencia • Si son necesarios pero no se tienen se pueden sustituir por seudoausencias • Seudoausencias = lugares, generalmente escogidos al azar, en los que no conocemos si la especie está presente o ausente, pero donde suponemos que no está presente).

33. Matriz de confusión

34. Realidad Modelo Validación Calibración Calibración

36. Medidas de precisión del modelo Precisión: Sensitividad:

37. Estas técnicas y otras las voy a expandir en un curso nuevo el próximo semestre: Biodiversidad

43. Datos de localidades

44. Georeferenciación de especimenes Localidad = “Cabo Rojo” • Determinación de coordenadas de la localidad de colección • Determinación de la incertidumbre de esas coordenadas Localidad = coordenadas de GPS

45. Marginalidad, especialización y tolerancia