Los modelos de distribución de especies utilizan una variedad de variables ambientales para predecir la presencia o ausencia de una especie en un área determinada. Algunas de las variables ambientales comúnmente utilizadas incluyen la temperatura, la precipitación, la topografía, la vegetación y los patrones de uso del suelo. Además, los modelos de distribución de especies también pueden utilizar información sobre la historia natural de la especie, como su ecología y requisitos reproductivos.
Fuentes de descarga
Hay varias fuentes donde se pueden descargar datos de variables ambientales para usar en modelos de distribución de especies. Algunas de las fuentes más comunes incluyen:
- WorldClim (www.worldclim.org): Es una base de datos global de variables ambientales, como la temperatura y la precipitación, a diferents resoluciones espaciales.
- NASA Earth Observations (neo.sci.gsfc.nasa.gov): Proporciona una amplia variedad de datos de satélite, incluyendo imágenes de la superficie de la Tierra y datos de vegetación.
- Sistema de información geográfica (GIS) de libre acceso: Hay varias fuentes de datos GIS gratuitas, como OpenStreetMap (www.openstreetmap.org) y Natural Earth (www.naturalearthdata.com), que proporcionan información sobre la topografía, la vegetación y el uso del suelo.
- USGS National Map (nationalmap.gov): Proporciona una amplia gama de datos geográficos, incluyendo información topográfica, hidrológica y geológica.
- World Wildlife Fund (WWF) EcoRegions (www.worldwildlife.org): Proporciona información sobre las principales ecoregiones del mundo, incluyendo información sobre la vegetación, la topografía y los patrones de uso del suelo.
Es importante tener en cuenta que algunas de estas fuentes pueden tener restricciones de uso y/o licencias para su uso, debería revisar las políticas de cada una antes de utilizar los datos.
Aspectos a tomar en cuenta
Hay algunas cosas adicionales que es importante tener en cuenta al trabajar con variables ambientales en modelos de distribución de especies:
- Calidad de los datos: Es importante asegurarse de que los datos utilizados sean precisos y confiables. Esto puede incluir verificar la cobertura espacial y temporal de los datos, así como asegurarse de que los datos no estén corruptos o incompletos.
- Escala espacial: Es importante considerar la escala espacial apropiada para los datos utilizados. Por ejemplo, si se está modelando la distribución de una especie en un área local, es posible que los datos a escala regional o global no sean apropiados.
- Interpolación: Es posible que sea necesario interpolar los datos para obtener valores de variables ambientales en puntos específicos o para aumentar la resolución espacial de los datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el proceso de interpolación puede introducir incertidumbre en los datos.
- Validación del modelo: Es importante validar el modelo utilizando datos independientes para evaluar su precisión y confiabilidad. Esto puede incluir la evaluación de la capacidad del modelo para predecir la presencia o ausencia de una especie en un área donde se conocen los datos de campo.
- Contexto ecológico: Es importante tener en cuenta el contexto ecológico al interpretar los resultados del modelo. Por ejemplo, una especie puede estar presente en un área pero no estar establecida debido a factores como la competencia o la depredación.
En general, es importante ser consciente de las limitaciones y posibles fuentes de incertidumbre al trabajar con variables ambientales en modelos de distribución de especies, y siempre deben ser interpretados con precaución y en el contexto adecuado.
