Aproximación multiescalar al estudio biogeográfico de los impactos del cambio global en la ecorregión mediterránea. La Biogeografía en el Antropoceno.
Creators: name: Gutiérrez-Hernández, Oliver
Publisher: name: Zenodo
Year: 2019
Subjects: Antropoceno; cambio global; geografía física; biosfera; biogeografía; ecología;

description: <strong>PROPUESTA</strong> Cambio global es una expresión que integra el conjunto de impactos causados por las actividades humanas sobre el funcionamiento del medio (eco)geográfico donde el propio ser humano se desenvuelve. Ha sido de tal magnitud la aceleración del proceso de antropización que ha experimentado nuestro planeta en los últimos siglos, que en el seno de la comunidad científica se ha llegado a proponer -en el contexto de una viva discusión que sigue abierta- el Antropoceno, como una época funcional y estratigráficamente diferente del Hocoleno. En esta tesis doctoral, abordamos distintos casos de estudios y aplicamos un innovador conjunto de metodologías espacialmente explícitas concebidas para el estudio biogeográfico y multiescalar de cambios, patrones, tendencias y escenarios en un contexto de cambio global. <strong>OBJETIVOS</strong> El objetivo general de la presente tesis doctoral es el diseño y aplicación de una serie de metodologías de investigación espacialmente explícitas orientadas hacia el estudio biogeográfico multiescalar de los impactos locales del cambio global en la ecorregión mediterránea —como referencia de ecorregión vulnerable al cambio. <br> Los objetivos metodológicos específicos de la tesis, que se abordan a través del análisis de casos de estudio, son los siguientes: Objetivo 1. Evaluar la utilidad del análisis espacialmente explicitico de cambios de usos y coberturas del suelo. Caso de estudio: Evolución de la superficie forestal en Andalucía. <br> Objetivo 2. Desarrollar un flujo de trabajo integrado para calibrar modelos de nicho ecológico en el contexto de la Geografía física. Caso de estudio: Modelo de distribución potencial del alcornoque en Andalucía. <br> Objetivo 3. Integrar escenarios de cambio climático y modelos de nicho ecológico para simular cambios ambientales. Caso de estudio: Impacto del calentamiento global en la distribución y supervivencia del pinsapo en la Serranía de Ronda.<br> Objetivo 4. Implementar la monitorización de las respuestas ecofisiológicas de la vegetación mediante el uso de sensores remotos. Caso de estudio: Análisis de tendencia estacional e interanual de los pinsapares béticos.<br> Objetivo 5. Estimar distribuciones potenciales y riesgos biológicos mediante la aplicación integrada de modelos de distribución de especies y técnicas de evaluación multicriterio. Caso de estudio: Distribución potencial global de Xylella fastidiosa y exposición de la península Ibérica e islas Baleares a la entrada y propagación del patógeno. <strong>RESUMEN EXTENDIDO</strong> Esta tesis doctoral se presenta en la modalidad de tesis por compendio de publicaciones. Los apartados de Introducción general, Discusión general y Conclusiones generales, se recogen en los capítulos 1, 7 y 8, respectivamente. Los capítulos centrales 2, 3, 4, 5 y 6, incluyen una reproducción de los artículos publicados en revistas científicas. A continuación, se expone un resumen de los capítulos centrales que se corresponden con el núcleo de la tesis doctoral. En el capítulo 2 (Objetivo 1), abordamos el estudio de la evolución de la superficie forestal en Andalucía a partir del análisis de los mapas de usos y coberturas vegetales de 1956 (t1) y 2007 (t2), empleando las técnicas de superposición de un Sistema de Información Geográfica. El análisis de cambios en la ocupación del suelo se realizó aplicando la metodología implementada por el Land Change Modeler de Clark Labs. Analizamos dos facetas del cambio: a nivel general, describimos en qué clases se habían producido ganancias o pérdidas netas, así como cuáles eran las principales procesos de transferencia entre distintas clases; y a nivel espacial, revelamos una novedad con respecto a investigaciones previas, pues verificamos para cada localización si se había producido un cambio o no, y en caso afirmativo profundizamos acerca de la naturaleza del cambio, esto es, qué clase había reemplazado a la anterior, por lo que pudimos determinar en el espacio las principales transiciones entre clases o verificar la existencia de persistencia, avance o retroceso de una clase. <br> Conjuntamente, aplicamos una medida de asociación estadística (VC, V de Cramer) para relacionar la ocupación del suelo con un conjunto de variables ambientales y así proponer un principio explicación general acerca de los patrones explicativos subyacentes en la distribución de las cubiertas forestales. Para profundizar en una explicación más detallada de los cambios, considerando la naturaleza histórica de los mismos, realizamos una revisión de la literatura científica sobre aspectos regionales. Los resultados obtenidos muestran que los usos forestales se han mantenido en las áreas montañosas, condicionados por factores como litología (VC = 0,52), gradientes de proximidad a zonas urbanizadas (VC = 0,36) y pendientes (VC = 0,31). Las superficies forestales más extensas y estables han sido las dominadas por quercíneas (92 % de persistencia), aunque con una reducción de la espesura de las masas. Las principales pérdidas fueron protagonizadas por las formaciones arbustivas y herbáceas, que cambiaron hacia formaciones con matorral y arbolado o bien formaciones con arbolado denso. En este sentido, los mayores incrementos se dieron en formaciones arboladas y dominadas por coníferas (Δ +78 % = Δ +346.937 hectáreas), eucaliptos (Δ +289 % = Δ +92.775 has) y bosques mixtos (Δ +16,9 % = Δ +56.450 has), en su mayor parte como resultado de las grandes campañas de reforestación llevadas a cabo durante la segunda mitad del siglo XX, aunque también como resultado de procesos de regeneración de las cubiertas vegetales, especialmente en bosques mixtos. <br> En el capítulo 3 (Objetivo 2), se propone un flujo de trabajo general para el desarrollo de modelos de nichos ecológicos en el contexto de la Geografía física, con el objetivo de poner a punto una metodología científica para el reconocimiento de patrones en Biogeografía. En el caso de estudio, se construye un modelo de nicho ecológico para el alcornoque en Andalucía, mediante la aplicación de métodos estadísticos avanzados para analizar las relaciones existentes entre registros de presencias/ausencias/background y factores explicativos. En primer lugar, realizamos un muestreo sistemático de los registros de presencia / ausencia del alcornoque, y llevamos a cabo una revisión supervisada de los registros en la superposición de cartografía y fotointerpretación, con apoyo de estudios geobotánicos, para depurar así la calidad de los datos introducidos en el modelo. En segundo lugar, preparamos las variables ambientales para adecuarlas al análisis estadístico y seleccionamos los predictores no correlacionados que maximizaron la capacidad explicativa y minimizaron la distribución del error en la calibración del modelo estadístico. En tercer lugar, desarrollamos un conjunto de modelos predictivos basados en métodos de regresión (GLM, GAM) con datos de presencia/ausencia y métodos de aprendizaje automático (Maxent, Random forest) con datos de presencia/background (datos de fondo). Para cada método, generamos diez réplicas y en cada una de las cuales se emplearon los datos aleatoriamente, mediante el procedimiento de remuestreo conocido como bootstrapping, dividiendo un 50 % de los registros para calibrar el modelo y otro 50 % para evaluarlo, evaluación que se llevó a cabo con técnicas de análisis discriminante (AUC, TSS). Finalmente, elaboramos una cartografía donde proyectamos espacialmente tanto los modelos de consenso, basados en los valores promedio de las distintas réplicas, como los modelos de incertidumbre, basados en el error estándar de las mencionadas réplicas. Como resultado se obtuvo un modelo estadístico óptimo, basado en seis variables no correlacionadas, que explicaron un 79 % de la varianza, y una distribución normal del error. De acuerdo dicho modelo, la distribución potencial del alcornoque está condicionada por su preferencia por suelos ligera o moderadamente ácidos (=6,5 pH; σ=3,3 pH) sobre sustratos silíceos (areniscas, pizarras), un ombrotipo subhúmedo-húmedo (=881 mm; σ=181 mm), una amplitud térmica reducida (=15,4 ºC; σ=1,9 ºC), dentro de un clima templado con unas medias de las mínimas (=5,2 ºC; σ=2,1 ºC) por encima del umbral de las heladas. Todos los modelos predictivos tuvieron una excelente capacidad discriminante (AUC &gt; 0,95), con predicciones más ajustadas en los modelos basados en métodos de aprendizaje automático con datos de presencia/background. <br> En los capítulos 4 (Objetivo 3) y 5 (Objetivo 4) estudiamos los pinsapares béticos, uno de los ecosistemas más vulnerables en un contexto de cambio global. En el capítulo 4, desarrollamos un ensamblaje de modelos de nicho ecológico del pinsapo, calibrados para el escenario con clima actual, siguiendo la metodología descrita en el capítulo anterior. Adicionalmente, calculamos las curvas de respuesta y las interacciones de la especie con los principales factores mesológicos que ejercen un control sobre su ecofisiología y distribución, basándonos en los registros de presencia muestreados y las variables ambientales empleadas. Desarrollamos dos conjuntos de modelos (o ensamblajes) basado en los métodos de aprendizaje automático calibrados con datos de presencia/background. De este modo, generamos 100 réplicas por cada algoritmo de aprendizaje automático, Maxent y Random Forest, seleccionando los registros aleatoriamente en cada iteración mediante remuestreo (bootstrapping). De acuerdo con el procedimiento descrito en el capítulo anterior, elaboramos una cartografía para proyectar espacialmente tanto los modelos de consenso como los modelos de incertidumbre. A partir de downscaling estadístico generamos los mapas de estimación de clima futuro, incorporando las anomalías del AR5–IPCC regionalizadas localmente por la AEMET en nuestros propios mapas de clima actual generados a una resolución de 100 m. Dada la enorme variabilidad en los resultados obtenidos por los numerosos modelos de circulación, desarrollamos un ensamblaje de modelos climáticos a partir de las medidas de tendencia central de todos los GCMs regionalizados, estableciendo tres periodos de referencia: 2050 (2025-2050), 2075 (2050-2075) y 2100 (2075-2100); y, considerando tres rutas alternativas de emisión: RCP4.5, RCP6.0 y RCP8.5. Por último, proyectamos los ensamblajes de modelos de nicho ecológico calibrados en el presente hacia el futuro. De acuerdo con nuestros modelos, unas temperaturas medias anuales relativamente frescas (12,8 °C), una baja incidencia solar (1606 horas de sol / año) con un predominio de exposición norte y una elevada precipitación (1122 mm / año), son los factores que determinan la idoneidad del pinsapo en amplias áreas de la Serranía de Ronda, más allá de las zonas actualmente ocupadas por la especie. Las curvas de respuesta evidenciaron la sensibilidad del pinsapo con respecto a las variables relacionadas con la temperatura y la radiación solar. Los modelos predictivos de consenso calibrados para el presente ofrecieron una capacidad discriminante excelente en todas sus métricas (AUC, TSS, COR, Sensibilidad, Especificidad). Nuestros modelos estimaron una drástica reducción de la distribución potencial de la especie en el área de estudio más allá del año 2050, incluso la desaparición del espacio ecológico del pinsapo, en el peor de los escenarios hacia el año 2100, de acuerdo con las rutas de emisión de CO2 RCP8.5. <br> Dadas las expectativas poco favorables para la supervivencia de Abies pinsapo según la proyección del modelo nicho ecológico de la especie hacia los escenarios de cambio climático futuros, y ante el hecho de que la Consejería de Medio Ambiente de la Junta de Andalucía ha venido desarrollando un programa de recuperación de la especie, surgió la idea de estudiar la dinámica fenológica y ecofisiológica en los pinsapares béticos durante las dos primeras décadas del siglo XXI. En el capítulo 5, se presentan los resultados de esta investigación. En primer lugar, muestreamos con apoyo de la cartografía de referencia, la distribución y delimitación de las superficies cubiertas parcial o totalmente por Abies pinsapo, utilizando la ortofotografía más actualizada del PNOA para revisar (y corregir) la cartografía de referencia y caracterizar las superficies con presencia de pinsapo en función de su grado de cobertura, discriminando, además, la presencia de formaciones arboladas mixtas y la presencia de otras coberturas arbustivas, herbáceas o roquedo. En segundo lugar, procesamos un total de 180 imágenes MODIS para representar una serie con frecuencia mensual de 15 años de duración, entre enero de 2002 hasta diciembre de 2016, donde cada imagen registró el NDVI mensual calculado con las bandas 1 (rojo) y 2 (infrarrojo cercano) del sensor MODIS a bordo de los satélites Terra y Aqua, de acuerdo con las especificaciones técnica del MODIS Science Team (NASA). Una vez que las imágenes de satélite fueron procesadas y depuradas, analizamos los píxeles correspondientes a la zona de muestreo. Calculamos medidas de tendencia central y de dispersión del NDVI para caracterizar el estado general de las masas en las principales zonas. Realizamos un análisis de tendencia interanual, desestacionalizando la serie y estimando los siguientes parámetros: producto-momento de Pearson (R) y prueba de Mann-Kendall o tendencia monótona. Por último, aplicamos la técnica de Análisis de Tendencia Estacional (STA, del inglés Seasonal Trend Analysis) basada en una regresión armónica de imágenes anuales seguida de un análisis de Kendall de la amplitud y las fases de cada año generadas por la regresión armónica. Los resultados obtenidos muestran que se ha producido un incremento generalizado del NDVI en las masas forestales con presencia de pinsapo. La tendencia fue significativa en casi todos los tipos de formaciones y grados de cobertura. Esto sugiere una regeneración de los pinsapares, en el marco de la estrategia de conservación activa puesta en práctica por la Consejería de Medio Ambiente de la Junta de Andalucía. Sin embargo, observamos un adelanto general de la fase de reverdecimiento (Green up phase) y un retraso de la fase de senescencia (Green down phase), aunque éste último va acompañado de un adelanto del inicio de la senescencia (Green down onset). Estos cambios fenológicos y ecofisiológicos han sido detectados previamente en ecosistemas similares y se han vinculado con el calentamiento global. <br> En el capítulo 6 (Objetivo 5), abordamos el estudio geográfico de las invasiones biológicas. Las evidencias ponen de manifiesto que las invasiones biológicas constituyen un conjunto de fenómenos multifactoriales que trascienden las fronteras de la biología y la ecología y se imbrican en el complejo panorama de la globalización, difuso ecotono en el que la geografía se halla en el meollo de la problemática. Xylella fastidiosa, uno de los fitopatógenos más peligrosos del mundo, fue la especie seleccionada para el caso de estudio, debido a la creciente preocupación que ha despertado este patógeno en la Unión Europea su reciente aparición y propagación en países como Italia, Francia o España. Considerando la naturaleza biológica y (eco)geográfica de las invasiones biológicas, desarrollamos un flujo de trabajo híbrido en el que combinamos modelos de nicho ecológico, para estimar la distribución potencial global de Xylella fastidiosa, y técnicas de evaluación multicriterio, para estimar conjuntamente los factores geográficos o drivers que pueden condicionar regionalmente la entrada y dispersión del patógeno en los principales agrosistemas y ecosistemas de la península Ibérica e Islas Baleares. La primera fase de la investigación consistió en el desarrollo del modelo de distribución potencial global de Xylella fastidiosa basado en la relación entre los registros de presencia y las variables bioclimáticas. Este modelo fue calibrado de acuerdo con el procedimiento descrito en el capítulo 2, pero con la incorporación de dos innovaciones: (i) seleccionamos los predictores a partir de un análisis de componentes principales para maximizar la independencia estadística de los predictores y (ii) evaluamos los modelos utilizando, junto con la curva ROC, mucho menos informativa en este caso, el gráfico de calibración, por medio del cual estimamos la probabilidad de ocurrencia estimada por los modelos y la proporción de ocurrencias observadas. Utilizamos éstas últimas, dado que no hemos empleado las ausencias ni para calibrar ni para evaluar los modelos, debido la problemática, de difícil solución, que plantea el uso de registros de ausencia en el caso de las especies invasoras. En una segunda fase de la investigación, a escala regional (península Ibérica e islas Baleares), definimos los drivers o factores geográficos que se ha venido considerando que pueden favorecer la entrada y / o propagación de las invasiones biológicas, empleando técnicas de evaluación multicriterio y funciones de pertenencia difusa. Para contrastar los criterios empleados, realizamos una revisión previa de la literatura científica publicada sobre la materia. Entre los drivers, consideramos gradientes de proximidad con respecto a los principales nodos y redes de transporte, espacios agrícolas donde se importa material biológico y zonas pobladas donde el flujo de personas es máximo. Por último, se integró el conjunto de los resultados a trav&amp;e