Eleva tus esfuerzos de conservación y gestión de suelos con nuestro modelado de precisión, donde unimos ciencia y conocimiento práctico.
Servicios
Modelado de Idoneidad del Hábitat
Implementamos modelos estadísticos de vanguardia para evaluar la idoneidad ecológica para especies específicas. Nuestros modelos incorporan múltiples factores ambientales, como el clima, la topografía y la actividad humana, ofreciendo conocimientos enfocados en la gestión de tierras y los esfuerzos de conservación.
Modelado de Distribución de Especies
Aproveche el poder del análisis predictivo para anticipar patrones de distribución de especies. Este enfoque es particularmente vital para comprender el impacto del cambio climático, la destrucción del hábitat y las especies invasoras.
Modelos Basados en Agentes
Nos especializamos en modelos basados en agentes que simulan sistemas complejos y predicen interacciones entre diversos agentes, ya sean poblaciones animales o comunidades humanas. Este enfoque proporciona una herramienta dinámica para la planificación de recursos naturales y la mitigación de conflictos entre humanos y vida silvestre.
Modelado de Dinámicas Temporales
Profundizamos en los patrones espacio-temporales que dan forma a nuestro mundo natural. Utilizando datos temporales de alta resolución, seguimos variaciones estacionales, patrones de migración y cambios graduales o rápidos en las condiciones ambientales como la desertificación. Nuestro enfoque ofrece datos en tiempo real y simulaciones futuras para una gestión eficaz de tierras y la planificación de la conservación.
Casos de Estudio
Modelado de la Distribución del Arrendajo Azul en América del Norte
El objetivo de este estudio fue identificar puntos críticos de distribución actuales y potenciales para la especie de Arrendajo Azul en América del Norte, así como validar estos hallazgos comparándolos con datos existentes de eBird.org. La metodología involucró múltiples etapas, comenzando con la recopilación de datos que aprovechó conjuntos de datos disponibles públicamente, como el North American Breeding Bird Survey (BBS), para obtener una comprensión inicial de la distribución de la especie.
Se emplearon técnicas de interpolación espacial, específicamente kriging e Inverse Distance Weighting (IDW), para predecir la distribución del Arrendajo Azul en áreas donde faltaban datos o eran escasos. El modelo de interpolación llenó con éxito estas lagunas de datos, produciendo un mapa de distribución integral de los Arrendajos Azules en América del Norte. Se agregó más profundidad a este análisis mediante la aplicación del algoritmo Getis-Ord Gi. Esta técnica de agrupamiento espacial se utilizó para identificar puntos críticos y áreas frías estadísticamente significativos en la distribución del Arrendajo Azul.
Las herramientas utilizadas para este análisis espacial y visualización fueron principalmente QGIS para tareas basadas en SIG y Python para el preprocesamiento de datos y análisis estadísticos. Los resultados fueron esclarecedores. No solo reveló la aplicación del algoritmo Getis-Ord Gi la existencia de agrupaciones significativas en ciertas regiones, identificándolas como posibles puntos críticos para los Arrendajos Azules, sino que una comparación con los datos existentes de eBird también confirmó la validez de nuestro modelo. Además, nuestro análisis destacó áreas potenciales previamente no reconocidas para la especie de Arrendajo Azul en las partes occidental y noroccidental de América del Norte.
Estos hallazgos tienen considerables implicaciones prácticas. Por un lado, proporcionan información valiosa para iniciativas de conservación que buscan proteger y sostener la población de Arrendajos Azules. Los administradores de tierras también pueden utilizar estos datos para tomar decisiones informadas sobre el uso y asignación de tierras. Además, los responsables de la toma de decisiones pueden integrar estos hallazgos en estrategias más amplias de protección ambiental, asegurando que los posibles puntos críticos estén protegidos de la actividad humana excesiva o del desarrollo.
Una dimensión adicional a este estudio es el mapa interactivo que hemos desarrollado, alojado en QGIS Cloud. Los usuarios pueden interactuar con este mapa para hacer zoom en áreas de interés, haciendo que los datos sean más accesibles y aplicables para las partes interesadas involucradas en la conservación, gestión de tierras y formulación de políticas.
Si bien los métodos utilizados en este estudio son robustos y han proporcionado conocimientos valiosos, reconocemos las limitaciones presentadas por la gran escala geográfica de América del Norte. La investigación futura podría centrarse en un enfoque más regionalizado, concentrándose en áreas identificadas como posibles puntos críticos o áreas frías. Al hacerlo, los recursos computacionales podrían utilizarse de manera más eficiente, permitiendo la incorporación de imágenes de satélite y técnicas avanzadas de aprendizaje automático de manera más específica. Otra vía para futuras investigaciones podría ser la inclusión de variables ecológicas adicionales, como la disponibilidad de fuentes de alimento y sitios de anidación, para refinar los modelos de idoneidad del hábitat. Estos estudios focalizados no solo serán computacionalmente más manejables, sino que también proporcionarán conocimientos profundos sobre regiones específicas, añadiendo capas de matices a nuestros modelos existentes.
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Mitigación de Conflictos entre Humanos y Vida Silvestre en el Parque Nacional Limpopo, Mozambique
Ante el aumento de los conflictos entre humanos y vida silvestre, exacerbados por la sequía y la competencia por los recursos de agua dulce, nuestro equipo emprendió un proyecto ambicioso dentro de los límites del Parque Nacional Limpopo en Mozambique. A través de un enfoque metodológico riguroso que involucra técnicas de modelado de conjunto, evaluamos la probabilidad de interacciones y conflictos entre las poblaciones humanas locales y tres grandes herbívoros: elefantes (L. africana), búfalos (S. caffer) e hipopótamos (H. amphibius).
Nuestro objetivo principal era identificar posibles puntos críticos para el conflicto, utilizando modelos de conjunto de vanguardia que integran variables como altitud, temperatura media del mes más cálido y precipitación anual. Este esfuerzo científico tenía como objetivo ofrecer ideas sobre las distribuciones espaciales y proporcionar datos invaluables para mitigar los conflictos.
Las estadísticas del conjunto mostraron un rendimiento sólido en diversas métricas, incluidos los valores de TSS (0.72-0.78), ROC (0.91-0.95) y Kappa (0.4-0.65). Se utilizaron diferentes algoritmos como Bosque Aleatorio (RF), Modelado de Entropía Máxima (Maxent) y Modelos Aditivos Generalizados (GAM), cada uno contribuyendo de manera única a la solidez de nuestros modelos.
Descubrimos zonas potenciales de conflicto distribuidas predominantemente en la mitad occidental del parque, estableciendo estas áreas como que requieren atención inmediata. Estos mapas de calor sirven como una herramienta para que la administración local concentre sus estrategias de mitigación, buscando así una coexistencia más armoniosa entre los humanos y la vida silvestre.
Las percepciones de este estudio son fundamentales para informar intervenciones específicas y asignación de recursos. También destacan la eficacia de los modelos de conjunto como herramientas invaluables para estudiar las interacciones entre humanos y vida silvestre.
Este proyecto se llevó a cabo en colaboración con IDAF-Forestry Consulting y varias partes interesadas. Para aquellos interesados en profundizar en nuestra investigación, consulten la tesis completa de maestría en ResearchGate, exploren nuestros hallazgos detallados en el story map asociado o reserven una cita para obtener más información.
En un mundo donde los datos son abundantes pero los conocimientos prácticos son escasos, nuestros servicios avanzados de modelado se erigen como un faro para la toma de decisiones informada y impactante en la conservación y la gestión de tierras.
D. Bello
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