Limitations of Biodiversity Databases: Case Study on Seed-Plan Diversity in Tenerife, Canary Islands

Resumen del artículo

 

Los modelos de distribución son herramientas que han sido muy utilizadas para identificar cómo se encuentra distribuida la biodiversidad. Para lograr producir mapas precisos, la información de las bases de datos debe tener ciertos estándares. Las bases de datos son la recopilación de las colecciones de museos, herbarios y toda la literatura que está disponible en otros estudios. En la mayoría de los casos, estas bases presentan varias limitaciones. Una de ellas es el sesgo existente en los muestreos, así como que en ocasiones los datos son de mala calidad. Por tanto, estos datos deben ser utilizados con precaución.

Este trabajo es un esfuerzo para examinar el impacto negativo que puede poseer una mala base de datos en los análisis geográficos de predicción. Por lo que es de fundamental importancia conocer la calidad de la información de un territorio muestreado para obtener predicciones robustas. El estudio se basó en los datos de BIOTA-Canarias para mostrar que era una base de datos poco exhaustiva. En general, esta base fue generada para proporcionar información a los tomadores de decisiones e interesados sobre qué especies había en dónde. Por ejemplo para llevar a cabo Estudios de Impacto Ambiental y planeación del territorio. Y a pesar de que las islas Canarias han sido muestreadas intensamente por varios botánicos europeos, se demostró que estos muestreos estaban sesgados y los patrones de riqueza de especies estaban muy correlacionados con la cantidad de muestreos. Por lo que un área que teóricamente es más rica en especies puede que no lo sea, sino que simplemente fue un área en la que hubo un esfuerzo más exhaustivo de muestreos. Entonces se detectó que las distribuciones observadas variaban acorde al sesgo espacial a lo largo del esfuerzo histórico por muestrear. Por lo tanto, los datos crudos de BIOTA no pueden ser utilizados directamente para describir las variaciones en diversidad en Tenerife.  Primero, se debe hacer un análisis de que tan completo es un muestreo, tomando en cuenta que tan detallada es la resolución biológica de la información (como datos del clima) y que tan exhaustivo fue el muestreo. Se dividió un mapa del área en estudio por celdas para identificar aquéllas que estuvieran mejor muestreadas y que por tanto fueran más confiables. Posteriormente se hicieron proyecciones con modelos de distribución para saber qué tan bien se puede predecir utilizando los datos de la base correspondiente. Si la predicción tiene más del 30% de error se considera una mala proyección.

Al final, obtuvieron que su representación espacial de la riqueza que se llevaron a cabo con modelos predictivos estaba sesgada parcialmente. Había áreas en las que no hubo un esfuerzo de muestreo exhaustivo y otras en las que las variables ambientales no estaban completas.  Este resultado muestra que para lograr hacer estrategias de conservación es necesario poseer datos de buena calidad, pero que en la realidad estos son escasos. Para poder tener la certeza de que una base de datos sea la suficientemente confiable para modelar, es necesaria una revisión:

1- Toda la información disponible debe encontrarse en la base de datos 2-Identificar las celdas que estén bien muestreadas y evaluar si es o no necesario seguir inventariando 3-Identificar si las áreas bien muestreadas cubren todo el espectro de las condiciones ambientales. Estas medidas asegurarán que en las predicciones no se obtengan resultados equivocados.

 

Crítica

 

 Creo que es sumamente importante el tema al que hace referencia el artículo: las bases de datos, por que muchos estudios se basan en estos datos para proponer estrategias de conservación. Sin embargo, me parece muy complicado lo que proponen hacer antes de llevar a cabo la proyección. Evidentemente, casi ninguna base de datos va a estar lo suficientemente completa. Lo ideal sería que estuvieran anotadas todas la variables ambientales y todas las especies encontradas en las zonas bajo estudio. Pero, si de por sí ya es difícil en países como España en los que hay suficientes recursos para la investigación y en donde no hay mucha biodiversidad, imaginar la complicación en países como el nuestro es multiplicar el problema por 100. Es decir, es fácil pedir que se evalúen los datos antes de llevar a cabo un análisis y que en caso de que hicieran falta más datos se deben de hacer más muestreos. Pero es que esta situación en países emergentes pasaría siempre y a veces no hay ni el tiempo ni el presupuesto para volver a crear todas las bases de datos o no confiar en ninguna. Mientras que cada vez es más necesario crear medidas de conservación. Es importante que se siga muestreando, pero mientras tanto, creo que no nos podemos quedar con los brazos cruzados. Es importante tratar de utilizar la información disponible lo mejor posible y con mucha precaución. En realidad para los procesos biológicos prácticamente nunca es suficiente para actuar con toda certeza. Siempre hay un riesgo y evidentemente conforme aumenta la información el riesgo disminuye, pero mientras tanto las fuerzas sociales y económicas nos obligan a actuar con poco tiempo.  

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