Viabilidad de las poblaciones de trucha (salmo trutta) del centro de la Península Ibéricael reto del cambio climático

Resumen

El cambio climático es uno de los procesos globales más importantes que está experimentando la Biosfera, y los peces no son ajenos a ello. Los peces de agua fría, y en particular la trucha común (Salmo trutta), son muy sensibles a los cambios de temperatura predichos en los ríos. Los peces son animales poiquilotermos y su temperatura corporal y sus tasas fisiológicas dependen de la temperatura ambiental como factor clave de su nicho ecológico. Esta tesis trata sobre la viabilidad de las poblaciones de trucha en el borde de retaguardia de su área de distribución nativa ante el cambio climático. Para ello se ha determinado el nicho térmico realizado, se han modelizado las temperaturas fluviales y los caudales, se han relacionado entre sí y con la litología de las cuencas, y se han modelizado los cambios del hábitat térmico y físico en los diferentes estadios vitales de la trucha en una serie de ríos del centro de la Península Ibérica. Se han estudiado 14 ríos de seis cuencas fluviales del centro peninsular. La modelización de la temperatura se ha llevado a cabo mediante el perfeccionamiento del modelo logístico de O. Mohseni H.G. Stefan y T.R. Eriksson, modificado con funciones que introducen el efecto de la deriva de la temperatura y el caudal. Así mismo, se ha modelizado el caudal mediante técnicas de aprendizaje automático. Ambos modelos trabajan a resolución diaria. A continuación, se han aplicado las predicciones climáticas generadas para los escenarios RCP4.5 y RCP8.5 del 5º Informe de Evaluación del IPCC (siglas en inglés del Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático) a los modelos de temperatura fluvial y de caudal para generar proyecciones de las afecciones que se producirán en el hábitat térmico y físico (hidráulico) de los diferentes estadios vitales de las truchas. Como resultado de esta tesis, se describe la temperatura media diaria que define el nicho térmico realizado de la trucha común en ríos del centro peninsular, y se predicen reducciones de caudal de hasta el 49% y aumentos de temperatura fluvial de hasta 4°C. También se muestra cómo la sincronía de las reducciones de caudal y los aumentos de temperatura actuarán sinérgicamente afectando a los peces, y como la geología puede constituirse como un factor determinante de la respuesta de las poblaciones de trucha al cambio climático al influir en el régimen térmico de los ríos. Como consecuencia de los cambios físicos en el medio, se producirá un cuello de botella del hábitat físico y térmico en verano que someterá a un fuerte estrés demográfico a las poblaciones de trucha. También se producirá otra reducción importante de aptitud del hábitat para las fases sésiles (huevos y larvas) al principio y al final de la estación reproductora, y aunque los tiempos de desarrollo embrionario y larvario se acortarán, no compensarán el acortamiento de la estación reproductora. Como conclusión general, la combinación de factores pondrá contra las cuerdas la viabilidad de muchas poblaciones de trucha, si bien la forma y grado en que se producirán estas limitaciones serán muy particulares de las condiciones de cada río. Metodológicamente, esta tesis realiza aportaciones en el terreno de la modelización y la resolución espacio-temporal de los modelos climáticos, térmicos y del caudal, lo que redunda en la calidad de las predicciones de los efectos del cambio climático sobre el hábitat. Aproximaciones como éstas son útiles en la planificación de la prevención y mitigación de los efectos negativos del cambio climático al diferenciar los ríos y zonas sobre la base del nivel de riesgo previsto y la viabilidad de las poblaciones. En las líneas futuras de investigación se debe profundizar en los efectos sobre los parámetros demográficos y biológicos para refinar los modelos predictivos y de gestión, que son la herramienta necesaria para la anticipación a los problemas. Además, el seguimiento de los efectos del cambio climático ha de servir para corregir y refinar las deficiencias de las predicciones.