¿funcionan los modelos de corredores de dispersión basados en criterio experto para el lince...
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¿FUNCIONAN LOS MODELOS DE CORREDORES
DE DISPERSIÓN BASADOS EN CRITERIO EXPERTO
PARA EL LINCE IBÉRICO?
Eladio L. García de la MorenaSECIM
Francisco José GarcíaBIOTA
¿?
ÍNDICE
• 2011: Modelos predictivos de dispersión Valle medio del Tajo (Toledo)
– Modelos de idoneidad de hábitat
– Corredores ecológicos
• 2014-2015: Datos de movimientos reales linces reintroducidos en Montes de Toledo.
• Comparación de resultados
ANTECEDENTES
Los modelos predictivos basados en Criterio Experto (2011)
Asistencia técnica para la redacción
de estudios específicos de fauna en
el corredor de la línea de alta
velocidad Madrid-Extremadura.
Tramo Madrid-Oropesa
(D.G. de Infraestructuras
Ferroviarias Ministerio de Fomento /
INECO)
Determinación de la presencia del
lince en el valle del Tiétar (Red
Natura 2000)
Establecer medidas para evitar y
minimizar su afección por la LAV
Cuadriculas 10X10 UTM con presencia
reciente de lince ibérico (a partir de
Alda et al 2008) (Fuente: Proyecto
LIFE07/NAT/E/000742 “Conservación
de especies prioritarias del monte
mediterráneo en Castilla-La mancha”)
Área de Estudio
Declive de
Declive del área de distribución del
lince ibérico (Fuente: Wald, 2004)
L.A.V. Madrid-Extremadura:
Tramo Madrid-Oropesa
Metodología: Planteamiento generalDeterminar los corredores de conexión ecológica entre las últimas áreas de
distribución del lince ibérico en el entorno de la LAV Madrid – Oropesa:
Áreas críticas “Sector Oriental de Montes de Toledo”
ZEPA “Valle del Tiétar y Embalses de Rosarito y Navalcán” y el LIC “Sierra de
San Vicente y Valles del Tiétar y del Alberche”
FASES:
1. Modelo predictivo de la idoneidad del hábitat, basado en
criterio experto y revisión bibliográfica.
2. Identificado el Mejor Corredor Biológico (MCB) entre las
áreas de interés:
“Parte del terreno que previsiblemente será más favorable
para el desplazamiento del lince entre dichas áreas (mayor
permeabilidad, menor coste de desplazamiento)”
Prescripciones técnicas para la reducción de la fragmentación de hábitats en las fases de planificación y trazado (MARM, 2010)
Modelos de idoneidad del hábitat: metodologíaElaboración del modelo de idoneidad de hábitat basado en
criterio experto
• Resolución 25 x 25 m
• 5 factores ambientales:
La vegetación y la cobertura del suelo (Corine Land
Cover del año 2006, 33 clases).
La altitud, reclasificada en 4 rangos altitudinales a
partir el modelo digital del terreno (MDT de la Península
Ibérica del IGN, de 25 x 25 m).
La posición topográfica, distinguiéndose 4 clases
(Fondo de valle, Llanos y pendientes suaves,
Pendientes fuertes y Crestas), a partir de la pendiente y
un índice de posición topográfico.
Distancia a carreteras, como distancia euclídea (línea
recta) a la carretera más cercana, reclasificada en 5
rangos de distancia (a escala 1:50.000).
Distancia a cursos de agua, como distancia euclídea
(línea recta) al curso más cercano , reclasificada en 5
rangos de distancia (a escala 1:25.000).
Identificación de corredores Ecológicos: Metodología
1º Elaboración de un mapa de coste acumulado de desplazamiento
a) Crear un mapa de resistencias para cada especie o hábitat focal.
Resistencia (R) = Idoneidad máxima – Idoneidad del píxel.
b) Seleccionar los términos en cada área focal a conectar como puntos de inicio y final
c) Calcular el valor de coste-distancia de cada píxel para realizar un mapa de coste acumulado de desplazamiento.
Camino de menor coste acumulado (camino óptimo) = min Σ Ri,
MAPA DE COSTE
ACUMULADO
MAPA DE RESISTENCIA
MEJOR CORREDOR BIOLÓGICO
ESPECIES / HÁBITAS FOCALES
MAPA DE IDONEIDAD
ÁREAS FOCALES
2º Determinación del Mejor Corredor Biológicoa) Seleccionar la(s) ruta(s) de menor coste entre los términos de las áreas
focales como corredor(es) para la especie y que presente una anchura mínima de 1.000 m (300 m - Palomares, 2001)
b) Modificar y ajustar los corredores resultantes con el fin de: Que sirvan para especies focales para las cuales no se ha podido identificar corredores mediante modelos. Eliminar aquellos corredores redundantes. Considerar otros objetivos de conservación.
c) Comprobaciones en campo: estudiar la existencia de otro tipo de barreras e identificar puntos de interés para la permeabilidad
Identificación de corredores biológicos: Metodología
Mejor Corredor Biológico (MCB): resultados
Percentil= 4%Longitud total = 122,7 kmAnchura media = 2.622 m (Rango: 732 – 4.896 m).
Conclusiones 2011
Todavía mantiene extensiones suficientes de hábitat idóneo para
desplazarse, al menos, entre las áreas de distribución histórica de la
especie, tanto al norte (valles del Tiétar y Alberche -Montes de Toledo).
Existe un MCB para el lince, aunque es poco probable el movimiento de
linces dispersantes.
MCB es de gran importancia para la conservación de la especie en una
perspectiva temporal más amplia, y confirma que todavía se mantiene
una cierta conectividad ecológica entre las áreas de distribución histórica
de la especie.
Utilidad análisis SIG para su aplicación en la planificación de
infraestructuras y la propuesta de medidas correctoras + Estrategias de
conservación del Lince.
LIFE+IBERLINCE “Recuperación de la distribución histórica del Lince ibérico (Lynx pardinus) en España y Portugal”. (LIFE10NAT/ES/570)
Datos de movimientos reales linces reintroducidos en Montes de Toledo (2014-2015)
Kahn y Kentaro: una dispersión sorprendente
“Dos linces hermanos: uno a Portugal y
otro a Navarra” (El Mundo: 28/06/2015)
“El "alucinante"
viaje de Kahn y
Kentaro” (Lanza
Digital: 30/08/2015)
“Los linces Kahn y Kentaro llegan a
Portugal y La Rioja” (Europa Press:
03/06/2015)
“El lince vuelve (a Madrid) después
de 40 años” (El País: 04/03/2015)
• Área de estudio = Modelos predictivos 2011
• Movimientos de Kahn y Kentaro en la provincia de Toledo:
Dirección General de Política Forestal y Espacios Naturales.
JCCM.
Periodo: 15/12/2014 – 22/02/2015.
Datos de emisores GPS/GSM (6 localizaciones/día).
Distinción localizaciones diurnas-crepusculares vs nocturnas
(orto y ocaso).
• % localizaciones en MCB
• Comparación con puntos al azar (500); ANOVAs.
Idoneidad del hábitat
Distancia a la tesela más cercana
Movimientos reales de linces ibéricos (2014-2015)
Lince Datos totales En área de estudio
Kahn 321 256
Kentaro 380 312
Total 701 568
Uso del MCB
Localizaciones en MCB=53,5 %
Uso del MCBLeyenda
"/ Kentaro_suelta
"/ Kahn_suelta
Kahn_path_SplitLine
Kentaro_path_SplitLine
c_acl_lic_cst.tif
<VALUE>
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Periodo
!( Crepúscul; Día
!( Noche
Área Crítica lince
LIC “Sierra de San Vicente y Valles del Tiétar y del Alberche”
Umbral de coste 10-20% vs
4% del MCB
Ajuste del Modelo de Idoneidad de HábitatLeyenda
"/ Kentaro_suelta
"/ Kahn_suelta
Kahn_path_SplitLine
Kentaro_path_SplitLine
Periodo
!( Crepúscul; Día
!( Noche
Área Crítica lince
LIC “Sierra de San Vicente y Valles del Tiétar y del Alberche”
Teselas de hábitat potencial
Tamaño de las teselas
Área núcleo (> 10.000 ha)
Tesela de hábitat (> 540 ha)
Menor que una tesela de hábitat
Detalle Kahn
Detalle Kentaro
• Los linces se desplazaron por zonas de mayor calidad de hábitat (MIH) que el entorno.
• Diferencias entre individuos.
Ajuste del Modelo de Idoneidad de Hábitat (MIH)
Ajuste del Modelo de Idoneidad de Hábitat (MIH)
• Más del 75% de las observaciones se ubicaron en teselas (TES) identificadas por los modelos o en sus inmediaciones (distancia media 139 m).
Distancia a TES Kahn Kentaro0 m 210 201
82,0% 64,4%
<100 m 213 22683,2% 72,4%
• Distancia a tesela día (descanso) = noche (actividad)
• Ambos animales seleccionaron teselas de alta calidad durante el día
• Menor calidad en localizaciones nocturnas del ejemplar que se desplazó por la matriz desfavorable.
Ajuste del Modelo de Idoneidad de Hábitat (MIH)
Conclusiones generales
• Los MIH y corredores basados en criterio
experto son coherentes con los datos
reales de movimientos de linces ibéricos.
• Permiten predecir:
las teselas de hábitat de mejor calidad
para la especie.
Las zonas más favorables para sus
desplazamientos dispersivos.
• Es conveniente re-evaluar los criterios para
delimitar corredores y no ceñirse
exclusivamente al "mejor".
• Existe margen de mejora:
• Nueva información sobre la capacidad
dispersiva de la especie
• Mejor cartografía de referencia
• Datos de abundancia de conejos…