Cartografía predictiva de la distribución de aves terrestres un estudio piloto en Andalucía occidental
- Seoane Pinilla, Javier
- Carlos Montes del Olmo Director
Defence university: Universidad Autónoma de Madrid
Fecha de defensa: 25 November 2002
- Begoña Peco Chair
- Mario Díaz Esteban Secretary
- Susana Suárez Seoane Committee member
- José Antonio Sánchez Zapata Committee member
- Ramón C. Soriguer Escofet Committee member
Type: Thesis
Abstract
En esta tesis doctoral se exploran las posibilidades del modelado de la distribución de especies en un entorno antropizado y heterogéneo, con la intención de sugerir pautas generales para el desarrollo de uan estrategia eficaz de cartografía de especies. El estudio se centra en las aves terrestres, pero se pretende que las estrategias generales sean útiles para otros sujetos de estudio. El trabajo consta de dos partes. En la primera se evalúan distintas técnicas y estrategias de modelado, (i) analizándose un método de optimización de muestreo de aves, (ii) comprobándose la adecuación de la cartografía temática existente par la generación de modelos de distribución. (iii) comparándose las estrategias automáticas de selección de variables con las supervisadas, y (iv) determinándose las escalas y los tipos de variables explicativas más apropiadas. En la segunda parte se ofrecen tres aplicaciones de los modelos en ámbito local (70x70 km), y regional (Andalucía y la península Ibérica). En la primera se construyen modelos para rapaces forestales que generan una cartografía de su distribución y sugieren relaciones causales entre la presencia de las especies y las variables del medio. En la segunda se elabora un modelo para el milano real (Milvus milvus) en la península Ibérica, que extiende los resultados de un censo incompleto a todas la península, destaca áreas con problemas de conservación y sugiere algunas causas de la distribución actual de esta rapaz. Por último, se realiza una comparación entre la capacidad predictiva de los modelos estadísticos con otros generados con criterio de experto y con cartografía de distribución previa. Se concluye que los modelos estadísticos de predicción de hábitat tienen un gran potencial para el análisis de la distribución de las especies, y son herramientas útiles para la gestión del territorio y la conservación.