Durante años, los científicos han utilizado factores abióticos representados por variables ambientales como temperatura, precipitación y topografía para modelar las distribuciones de especies. Si bien estas variables pueden proporcionar información útil, no capturan la complejidad completa de las interacciones entre especies y su entorno. En la búsqueda por incluir estas interacciones, se están desarrollando nuevas técnicas que incorporan tanto factores bióticos como abióticos en la modelización de la distribución de especies.
Una de estas técnicas es el uso de redes de interacción de especies para modelar patrones de co-ocurrencia. En este enfoque, las especies se modelan como nodos que interactúan dentro de una red, y la probabilidad de que las especies objeto de estudio compartan el mismo espacio o área geográfica se determina tanto por factores abióticos como bióticos, como la disponibilidad de recursos y la competencia. Al incorporar las interacciones entre especies, este enfoque puede proporcionar predicciones más precisas de las distribuciones de especies y ayudar a identificar áreas potenciales de conflicto o sinergia entre especies.
Otra técnica que puede incorporar factores bióticos y abióticos es el aprendizaje automático. Al analizar grandes conjuntos de datos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar relaciones complejas entre las especies y su entorno, incluidos factores bióticos como la presencia de otras especies. Este enfoque también puede identificar relaciones no lineales e interacciones entre múltiples variables, proporcionando una comprensión más precisa y matizada de las interacciones entre especies y su entorno.
Podemos encontrar también investigaciones que exploran el uso de datos genéticos para añadir información al proceso de modelización de la distribución de especies. Al analizar la diversidad genética en el rango de una especie, los científicos pueden identificar áreas de alta diversidad genética, lo que puede indicar regiones de refugios históricos o actuales, es decir, regiones donde encontró (o encuentra en la actualidad) condiciones propicias. Esta información luego se puede utilizar para perfeccionar los modelos de distribución de especies y proporcionar predicciones más precisas sobre el comportamiento de especies frente a cambios en el medio.
En general, la incorporación de factores bióticos en la modelización de la distribución de especies es un campo emocionante y en desarrollo rápido. Estas nuevas técnicas tienen el potencial de proporcionar predicciones más precisas de las distribuciones de especies, informar mejor las estrategias de conservación y ayudarnos a comprender mejor las complejas interacciones entre las especies y su entorno.
- Dormann, C.F., Schymanski, S.J., Cabral, J., et al. (2012). Correlation and process in species distribution models: bridging a dichotomy. Journal of Biogeography, 39(12), pp. 2119-2131. DOI: 10.1111/j.1365-2699.2011.02659.x
- Guisan, A., Broennnimann, O., Engler, R., Vust, M., Yoccoz, N.G., Lehmann, A., & Zimmermann, N.E. (2006). Using niche-based models to improve the sampling of rare species. Conservation Biology, 20(2), pp. 501-511. DOI: 10.1111/j.1523-1739.2006.00354.x
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