SUBROGADOS O INDICADORES DE LA BIODIVERSIDAD

Taller: Información sobre biodiversidad para la conservación medioambiental

Estación Biológica La Selva 15 al 18 de abril de 2013

Tania Urquiza

turquiza@conabio.gob.mx

La biodiversidad es imposible de estimar o cuantificar en su totalidad

Identificar los subrogados para la región

El concepto de biodiversidad debe hacerse operativo a través del uso de sustitutos o subrogados (surrogates):

1) Deben ser cuantificables, i.e. cuánto de los valores subrogados ha sido representado en un plan de conservación

2) Se deben poder estimar de manera realista (colectas de campo, datos de sensores remotos y modelos)

Margules y Sarkar 2009

Categorías de subrogados

o Ambientales: datos biogeofísicos (categóricos o continuos) - de terreno - climáticos - de sustrato o Clasificaciones ecológicas o Taxonómicos: grupos de especies mejor conocidos, especies

en riesgo, endémicas, selección basada en conceptos.

Ecorregiones:

Olson et al. 2001

Cantú et al. 2004

Rouget et al. 2003

Ambientales y Ecológicas

Categorías de subrogados

o Subrogados verdaderos: Pretenden representar a la

biodiversidad general o verdadera

o Subrogados estimados: Pretenden representar a los subrogados verdaderos

(Sarkar y Margules 2002)

“Subrogados verdaderos”:

1) Diversidad de especies

2) Especies en riesgo 3) Diversidad de comunidades bióticas -Zonas de vida -Regiones biogeográficas -Ecorregiones

Subrogados estimados: Parámetros ambientales Grupos de especies

Valores subrogados tradicionales basados en las especies Sombrilla Clave por su papel funcional Carismáticas De importancia comercial Conspicuas

Algunas consideraciones del tipos de datos

> errores de omisión > errores de comisión

Establecer objetivos y metas de conservación

Consideraciones que deben hacerse explicitas: 1. Principios biológicos

2. Limitaciones sociopolíticas y otras similares

¿Cuánto es suficiente? vs. ¿Cuánto es posible conservar?

Recomendaciones y compromisos políticos : 1982, Congreso Mundial de Parques , 1987 Comisión Brundland: 10-12% de un país 2004 Programa de Trabajo sobre Áreas protegidas del CDB: 12% de cada ecorregión 2010. Nagoya CDB: 17% de la superficie mundial terrestre y de aguas continentales; 10% de la superficie costera y marina. Estudios de planeación en conservación: Noss y Cooperrider 1994 [revisión de planes de conservación]: 4 -99%, generalmente entre 25 y 75% 1998, Soulé y Sanjayan: 50% de una región Maiorano et al. 2006: 10% (>=25,000 km2) a 100% (<= 500 km2).

Metas y objetivos de conservación (Ejemplos)

- Asegurar persistencia en áreas individuales y en el paisaje en su totalidad 1) Teoría biogeográfica (McArthur y Wilson, 1967; Pereira y Daily 2006)

2) Dinámica metapoblacional (Conectividad entre poblaciones locales, corredores de hábitat)

3) Requerimientos espaciales (tamaño mínimo de población viable) 4) Efectos de modificación del hábitat (en paisajes fragmentados se puede requerir un manejo espacial, ej. restauración del hábitat)

Margules & Sarkar 2008

Arrhenius, 1921; Mac Arthur and Wilson, 1967

S = cAz

Estimación del área que se requiere para mantener una población viable: Drummond et al. 2009; Allen et al. 2001, Leech et al. 2008, entre otros: Área critica mínima (minimum critical area)= Ámbito hogareño de la especie x la población mínima viable (estudios de análisis de viabilidad de poblaciones, PVA). Datos teóricos: Traill et al. 2007 (meta-análisis publicaciones PVA en los últimos 30 años): mamíferos: 3876 (95% IC, 2261-5095). Reed et al. 2003: PMV de vertebrados: 7000 asegurar persistencia en el largo plazo Traill et al. 2010: PMV 10,000 persistencia 100 años, con un 90% de probabilidad Drummond et al. 2009: Mamíferos: PMV: 500 para especies comunes; y 2000 para especies en riesgo de extinción

Rondinini & Chiozza 2010

¿Cómo decidir cómo establecer la meta de conservación?

Evaluación de los subrogados

Topic=("surrogates") AND Topic=(conservation planning) Timespan=All Years. =228 Topic=("conservation planning") AND Topic=(indicators) Timespan=All Years =275

¡Campo activo de investigación!

Web of knowledge

Ferrier y Watson 1997; Rodrigues y Brooks 2007

Evaluación de los subrogados

Selección de áreas prioritarias para la conservación de los vertebrados terrestres: ¿es posible usar un grupo

como indicador?

Objetivo: evaluar si un sistema de áreas para la conservación diseñado para un taxón de vertebrados terrestres es adecuado para representar y cumplir con las metas cuantitativas de conservación asignadas a las especies de otros taxones

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

1 101 201 301 401 501 601 701 801 901 1001 1101 1201 1301 1401 1501

% d

e es

pec

ies

No. de unidades de planeación

Mamíferos

Anfibios

Aves

Reptiles

Mejor solución para:

Curvas de acumulación de la proporción de especies de otros grupos en sitios prioritarios para la conservación (mejor solución global) seleccionados para los anfibios, reptiles, aves y mamíferos. Las líneas punteadas indican el intervalo de confianza de 95%.

Especies presentes en la mejor solución global para el grupo objetivo

Anfibios

(n= 208)

Reptiles

(n = 424)

Aves

(n=273)

Mamíferos

(n=241)

Promedio *

Anfibios 188 (100%) 158 (84%) 144 (76.6%) 119 (63.3%) 74.6%

Reptiles 275 (78.8%) 349 (100%) 273 (78.2%) 258 (73.9%) 76.9%

Aves 94 (96.9%) 94 (96.9%) 97 (100%) 97 (100%) 97.9% *

Mamíferos 97 (75.8%) 107 (83.6%) 98 (76.5%) 128 (100%) 78.6%

Total 654 (85.8%) 708 (92.9%) 612 (80.3%) 602 (79.0%)

Promedio 1 83.8% 88.2% 77.1% 79.1%

1 no se incluye al grupo objetivo

Especies endémicas seleccionadas

Todas las especies seleccionadas

Anfibios

(n= 208)

Reptiles

(n = 424)

Aves

(n=273)

Mamíferos

(n=241)

Promedio*

Anfibios 208 (100%) 172 (82.7%) 156 (75%) 131 (63%) 73.5%

Reptiles 331 (78.1%) 424 (100%) 330 (77.8%) 316 (74.5%) 76.8%

Aves 261 (95.6%) 271 (99.3%) 273 (100%) 269 (98.5%) 97.8% *

Mamíferos 161 (66.8%) 180 (75.1%) 167 (69.3%) 241 (100%) 70.4%

Total 961 (83.9%) 1047 (91.5%) 926 (80.8%) 957 (83.5%)

Promedio 1 80.1% 85.7% 74.0% 78.7%

* P ≤ 0.02

Anfibios (n= 208)

Reptiles (n = 424)

Aves (n=273)

Mamíferos (n=241)

Promedio*

Anfibios 208 (100%) 143 ± 13 (68.8%) 115 ± 12 (55.3%) 115 ± 9 (55.3%) 59.8%

Reptiles 331 (78.1%) 424 (100%) 277 ± 13 (65.3%) 290 ± 12 (68.4%) 70.7%

Aves 261 (95.6%) 270 ± 1 (98.9%) 273 (100%) 267 ± 2 (97.8%) 97.3%*

Mamíferos 161 (66.8%) 163 ± 14 (67.6) 150 ± 11 (62.2%) 241 (100%) 65.6%

Total 961 (83.9%) 1000 (87.3%) 815 (71.1%) 913 (79.7%)

Promedio * 80.1% 78.4% 60.9% 73.8%

Estimación del número de especies seleccionadas en 477 hexágonos de la mejor solución global para el grupo objetivo.

Eficacia de los substitutos para cubrir a otros grupos

Objetivo: determinar si un sistema de áreas para la conservación basado en la selección de especies endémicas, raras y en riesgo de extinción es apropiado para representar a otras especies de este mismo grupo taxonómico.

Sitios prioritarios para la conservación de mamíferos terrestres: evaluación de los criterios de selección de

indicadores

• Como en otros estudios cualquiera de los subconjuntos de subrogados logran representar a una gran proporción de especies no consideradas en el análisis (> 50%)

• ¿Se pueden aplicar criterios para hacer una selección a priori?

Otros casos de estudio: Rondinini y Boitani 2006; Moore et al. 2003; Larsen et al. 2009; Lawler et al. 2003, Rodrigues & Brooks, 2007, Lawler & White 2008, etc.

Difícil de predecir

¿Podemos predecir la eficiencia de un grupo de subrogados?

¿Un mayor número de subrogados o áreas seleccionadas significa que mejora la representación de la biodiversidad?

No es consistente entre estudios

Un grupo de especies de distribución restringida que ocupan diversos ambientes son mejores subrogados Mayor efectividad cuando se usan como indicadores las especies amenazadas y endémicas.

Sin embargo….

• Sacar provecho a los datos de biodiversidad sin caer en la ciencia ficción.

• Seguir un enfoque multitaxones y considerar a todas las especies de las que se cuenta con información de calidad.

• La planeación sistemática debe ser un proceso dinámico.

• Trabajar en conjunto con expertos de diversas disciplinas y que conocen bien la “realidad” de la región

Algunas recomendaciones

Consideraciones de las amenazas a la biodiversidad

Taller: Información sobre biodiversidad para la conservación medioambiental 15 al 18 de abril de 2013 Estación Biológica La Selva

Tania Urquiza turquiza@conabio.gob.mx

El papel de las amenazas en la planeación sistemática - La razón por la que surge la disciplina - Concepto clave de la biología de la conservación - Con frecuencia no se consideran de manera explicita las amenazas a la biodiversidad en

estudios de planeación (i.e. Pressey 2007)

Búsqueda en Web of Knowledge:

“Systematic conservation planning” + threats (35 desde 2000) “Conservation planning” + threats (312 desde 1994)

“Systematic conservation planning” (225 desde 2000) “Conservation planning” (aprox. 7674 desde 1961)

Los factores de amenaza y vulnerabilidad están relacionados con la persistencia de la biodiversidad.

Factores de amenaza: Actividades o fenómenos que tienen consecuencias negativas para la diversidad biológica.

Las amenazas pueden afectar de manera diferencia a los diversos elementos de la biodiversidad y pueden ser sitio-especificas. Vulnerabilidad: El riesgo que tiene un área de ser transformada por medio de impacto causado a la biodiversidad por diversos factores de presión o amenaza / Sensibilidad de las especies a los impactos de los factores de amenaza.

Los factores de presión o amenaza pueden comprometer a los sistema de áreas para la conservación en términos de su adecuación, completitud, efectividad, flexibilidad, y representación de los elementos de la biodiversidad

¿Por qué considerarlas?

¿Qué factores de presión o amenaza considerar?

Factores raíz o indirectos (demográficos, económicos, políticos)

Factores directos (ej. cambios en el uso del suelo y la vegetación, especies exóticas, explotación, cambio climático, contaminación)

¿Cómo considerarlas?

- Considerar la vulnerabilidad de los sitios en el proceso de priorización,

sobretodo cuando las acciones se planean en un intervalo de tiempo. - Minimizar posibles conflictos entre la conservación de la biodiversidad y los

intereses socioeconómicos

- Maximizar la selección en sitios sujetos a mayores impactos - Maximizar la selección de sitios en zonas poco impactadas - Evitar seleccionar sitios en zonas en donde ya no es posible llevar a cabo

acciones de conservación. - Para asignar metas de conservación.

(Margules y Pressey 2000)

Considerar la vulnerabilidad de los sitios en el proceso de priorización, sobretodo cuando las acciones se planean en un intervalo de tiempo

Minimizar posibles conflictos entre la conservación de la biodiversidad y los intereses socioeconómicos.

Herramientas de planificación sistemática

ConsNet

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Tania Urquiza turquiza@conabio.gob.mx

Criterios para decidir que herramienta de PSC usar

-Economía espacial -Eficiencia computacional -Flexibilidad -Transparencia -Universalidad -Modularidad

Sarkar et al. 2006

Factibilidad para cumplir con los objetivos planteados

Hexágonos Retícula

Otro tipo de unidades. Ej. Hidrológicas

Elementos que consideran las herramientas de PSA

Lista de unidades de planeación Lista del tamaño de las unidades de planeación Lista de subrogados (estimados) de la biodiversidad Una meta para cada subrogado Una expectativa de encontrar un subrogado en cada una de las unidades de

planeación (presencia/ausencia o datos de probabilidades o abundancias)

Herramientas de PSC

- Utilizan el concepto de complementariedad

Formas de resolver dos problemas de optimización relacionados entre si: 1) Problema de Minimización de Área: seleccionar el conjunto de celdas, con la superficie mínima total en la que cada subrogado logre su meta asignada 2) Problema de Maximización de la Representatividad: dada una superficie total establecida maximizar el número de subrogados que logran sus metas dentro de esa área.

Margules & Sarkar 2008

Algoritmos óptimos: Usan procesos matemáticos complejos (programación lineal) que seleccionan los todos los sitios que satisfacen el modelo exactamente, i.e. obtienen una solución óptima al problema cuando este existe.

Tipos de algoritmos de optimización

No obstante, dependiendo de la naturaleza del problema pueden ser imposibles de resolver en tiempos razonables.

Algoritmos heurísticos: cuando la solución se determina con base en reglas para encontrar la mejor solución al problema. Ej. reglas para maximizar las nuevas adiciones: greedy (avaro), priorizar por complementariedad , riqueza o rareza de los subrogados.

Tipos de algoritmos de optimización

Un algoritmo heurístico es un algoritmo de una sola vía, que lleva a cabo una secuencia de pasos una sola vez

wikipedia

Regla 0 – Seleccionar celdas que contengan el mayor número de especies Regla 1 –Seleccionar la celda o celdas que contengan la mayor cantidad de subrogados complementarios. Regla 2 – (Rareza I) Si existe una disyuntiva, elegir la celda o celdas que agregan el subrogado más raro (i.e. la menos frecuente en la matriz de datos) Regla 3- Si existe una disyuntiva al aplicar la regla 2, elegir la primera celda de la lista.

0

200

400

600

800

1000

1200

Siti

o 1

Siti

o 2

Siti

o 3

Siti

o 4

Siti

o 5

Siti

o 6

Siti

o 7

Siti

o 8

Siti

o 9

Siti

o 1

0Si

tio

11

Siti

o 1

2Si

tio

13

Siti

o 1

4Si

tio

15

# sp. Complementarias

# de sp. acumuladas

Reglas heurísticas

Algoritmos metaheurísticos: Un modelo meta-heurístico controla la ejecución de los algoritmos heurístico de una sola vía, aplicándolo numerosas veces, hasta que se satisfacen otros criterios independientes (multicriterio). Exploran adecuadamente el espacio de búsqueda.

-Generan buenas soluciones al problema -Son de naturaleza probabilística

http://www.cp.eng.chula.ac.th/~piak/teaching/algo/algo2001/local-search.htm Standford University

Herramientas de computo en la planeación sistemática de la conservación

Óptimos: CPLEX; XPRESS Heurísticos: C-Plan; WorldMap; ResNet, Target. Metaheurísticos: Marxan; ConsNet.

http://www.uq.edu.au/marxan/

Marxan: Herramienta para identificar una combinación de unidades de planificación que cumplirá, con un costo mínimo, las metas cuantitativas de biodiversidad definidas por el usuario (Ball y Possingham 2000; Possingham et al 2000).

Función objetivo:

1

2

1,000,000

……………..

Criterios: Cumplimiento de metas Minimizar costos Minimizar área

Modificador de longitud de la frontera (BLM)

> >

Ej. BLM x 10

20%

0%

80%

100% 80%

100%

30%

70% 50%

15%

19%

12%

14%

90% 78%

100%

45%

86%

97%

Unidades Irremplazables

Frecuencia de selección:

Game y Grantham: Una unidad con el 100% de frecuencia de selección puede ser o no ser irremplazable en el sentido estricto, pero sí significa que contribuye de manera importante a proporcionar soluciones eficientes.

Consideraciones de escala

La herramienta de priorización selecciona preferentemente sitios con mayor cobertura (A) del elemento de conservación para cumplir las metas en la menor área posible. Sin embargo, si el elemento presenta distribución restringida y fragmentada se podrán seleccionar sitios con poca cobertura (B) para logar cumplir con las metas de conservación establecidas.

A B

DATOS DE ENTRADA:

species pu amount 4002 4486 13736738 4002 4491 243191600 4002 4452 36487752 4002 4521 212958300 4002 4523 209339150 4002 4524 254877150 4002 4588 219796770 4002 4520 39881804 4002 4850 123032740 4002 4557 203619630 4002 4555 238268270 4002 4649 66618388 4002 4553 7335402 4002 4554 204951170 4002 4709 166381710 4002 4525 11946880 4002 4655 23006660 4002 4585 9219567

PUVSPR

id type target spf target2 sepdistance sepnum name targetocc

4002 0 1.9152E+10 1000 0 0 0 aves 0

4003 0 2.7936E+10 1000 0 0 0 aves 0

4004 0 401463715 1000 0 0 0 aves 0

4005 0 2059259076 1000 0 0 0 aves 0

4006 0 1.261E+10 1000 0 0 0 aves 0

4007 0 8360332690 1000 0 0 0 aves 0

4009 0 1.7644E+10 1000 0 0 0 mamíferos 0

4010 0 533674286 1000 0 0 0 mamíferos 0

4013 0 1068036072 1000 0 0 0 reptiles 0

4016 0 4528877069 1000 0 0 0 anfibios 0

4017 0 2179349183 1000 0 0 0 anfibios 0 4018

0

1521649361

1000

0

0

0

angiospermas

0

SPEC

TARGET2, tamaño mínimo de agrupamiento: Esta variable especifica un tamaño mínimo de agrupamiento para la representación de los objetos de conservación en el sistema de áreas de conservación

TARGETOCC, metas cuantitativas para las incidencias de objetos de conservación: Esa variable especifica la cantidad mínima de incidencias de un objeto de conservación requeridas en el sistema de reservas. Cuando se desea que el objeto estuviese representado en una mayor cantidad de unidades de planificación.

SEPNUM, meta cuantitativa para incidencias de objetos aislados: Hace referencia a la cantidad requerida de incidencias separadas mutuamente en agrupamientos válidos cuando se establece un tamaño mínimo de agrupamiento utilizando ‘target2 SEPDISTANCE, distancia mínima de separación

PU

id cost status xloc yloc

1 4245606591 0 592077.5 3732896

2 21220504.4 0 621856.84 3732896

3 2805603952 0 577187.81 3724299.5

4 40776917.2 0 606967.15 3724299.5

5 40269150.6 0 636746.53 3724299.5

6 3897709.06 0 666525.87 3724299.5

7 24129729.8 0 696305.21 3724299.5

8 544673674 0 592077.5 3715702.87

9 28937020.5 0 621856.84 3715702.87

10 9424128.17 0 651636.18 3715702.87

11 15365539.1 0 681415.56 3715702.87

12 11552451.7 0 711194.9 3715702.87

13 309622589 0 740974.25 3715702.87

14 142983927 0 770753.62 3715702.87

$

Condición de la Unidad de Planificación

1 3

0

DATOS DE SALIDA:

PU # %

8366 1 0.01

8364 0 0

8363 620 6.2

8362 33 0.33

8360 2413 24.13

8359 4 0.04

8358 10000 100 planning unit solution

8360 1

8358 1

8357 1

8347 1

8346 1

8342 1

8340 1

8336 1

Conservation Feature

Feature Name Target

Amount Held

Occurrences Held

Target Met

Separation Target

4656 aves 469436768

2 1941089750

2 122 yes 20

4655 aves 117204685

4 5224070517 31 yes 2

4650 aves 2.7592E+1

0 5062058465

7 304 yes 0

4649 aves 1.5154E+1

0 3054310859

7 209 yes 1

4647 aves 945545088

5 3483309864

6 206 yes 2

4642 aves 421674462

2 2768571712

8 159 yes 8

4641 aves 224847723

0 2287562155 13 yes

DATOS DE SALIDA:

Realiza una priorización jerárquica con base en el nivel de ocurrencia de los elementos de la biodiversidad en las unidades de análisis para maximizar la complementariedad del sistema de áreas.

Considera también el valor de conectividad (puede considerar diferentes tipos: conectividad estructural o específica para especies o ambientes.

No es necesario definir metas de conservación

Permite integrar un análisis de incertidumbre (i.e. representa la certeza de la información biológica durante el proceso de planeación).

+ conectividad

http://www.helsinki.fi/bioscience/consplan/software/Zonation/index.html

“Tools for systematic area-based planning and plans have proliferated, but very few have yet led to changes in land use on the ground.” Balmford y Cowling. 2006.

Trabajando juntos

. .