Modelos de distribución de especies aplicados a la gestión de especies exóticas invasoras y a la conservación de especies amenazadas

Resumen

En el Antropoceno, explorar soluciones para la conservación de las plantas, el sustento de la vida en la tierra, frente a riesgos globales como las invasiones biológicas, debe ser una prioridad. La demanda creciente de nuevos enfoques de modelización de aplicación en gestión, conservación y evaluación de riesgos sobre la biodiversidad, se incrementó en los últimos años. La ciencia de la modelización debe avanzar en esta dirección, proporcionando recomendaciones que permitan responder a diferentes casuísticas, basadas en experiencias reales. El objetivo de esta Tesis es resolver preguntas importantes acerca de esta cuestión, utilizando enfoques de trabajo complementarios, que puedan extrapolarse a otras situaciones equivalentes. Como especies modelo estudiamos Paraserianthes lophantha (Fabaceae), una especie exótica invasora, pariente cercana de las acacias australianas, Acacia spp. y Quercus lusitanica (Fagaceae), especie amenazada y de interés para la conservación. En concreto, evaluamos el riesgo del potencial invasor de P. lophantha sobre Q. lusitanica de forma holística, utilizando como herramientas los modelos de distribución de especies, complementados con estudios experimentales de respuesta de las plántulas de ambas especies a la sequía, fase crítica del desarrollo. Los análisis se realizaron con registros de presencia localizados a partir de citas confiables confirmadas de las especies incluidas en bases de datos de referencia de plantas. Además, todos los registros de Galicia, se consultaron en su fuente original y se localizaron en campo para georreferenciar con precisión. Las variables ambientales utilizadas proceden de bases de datos relacionadas con el clima (WORLDCLIM, Atlas Climático de la Península Ibérica y CHELSA), usos del suelo (SIOSE), topografía o edafología. En algunos casos se generaron utilizando sistemas de información geográfica (ArcGis y Qgis). Exploramos (1) diferentes enfoques de modelización de la distribución de especies (SDMs) aplicables a la gestión de áreas pequeñas, analizando el potencial predictivo de modelos calibrados en diferentes escalas para dirigir las labores de gestión en áreas muy reducidas; (2) el potencial de los SDMs de especies exóticas, calibrados con datos de los rangos invadidos, comparando el potencial predictivo de SDMs de Paraserianthes lophantha calibrados con datos del rango nativo versus datos del rango invadido -comparando a su vez las predicciones de modelos calibrados a escala regional versus escala local; (3) introducimos en la modelización variables relacionadas con las posibles vías de introducción y dispersión de especies exóticas -datos de la cobertura del suelo; (4) evaluamos la posible interacción competitiva en condiciones de sequía de P. lophantha frente a Quercus lusitanica; (5) estudiamos la dinámica de nicho de P. lophantha entre varios rangos invadidos, para la elección de las áreas de calibración de los modelos predictivos así como para una mejor comprensión de las tolerancias de la especie; (6) evaluamos si el estudio multisitio de la dinámica de nicho entre el área de distribución nativa y más de un área de invasión puede contribuir a anticipar el potencial de expansión de las especies exóticas invasoras; (7) evaluamos si los resultados de un análisis de solapamiento de nicho a pequeña escala pueden ser utilizados para fines de conservación local; (8) proyectamos las distribuciones de P. lophantha y Q. lusitanica en escenarios climáticos futuros; (9) evaluamos la posible amenaza de P. lophantha sobre Q. lusitanica, obteniendo mapas de riesgo, combinando diferentes SDMs generados para ambas; (10) implementamos los resultados en el análisis de riesgos de P. lophantha a nivel europeo. El cálculo de modelos de distribución (SDMs) más precisos (calibrados con datos subóptimos), pero con variables de grano fino (25m) significativas, que expliquen su distribución en esas localidades (ej usos del suelo, orientación…) y la selección de la complejidad del modelo óptima, utilizando una evaluación cualitativa de los mismos, permitió una discriminación del espacio más adecuada para Paraserianthes lophantha y Quercus lusitanica que los SDMs calibrados con datos de los rangos de distribución completos, calibrados con variables de grano grueso (1Km) climáticas, lo que refuerza la utilidad de combinar enfoques locales y regionales para promover acciones de gestión local. Además, los SDMs de P. lophantha, calibrados en su rango invadido, fueron más útiles que los SDMs calibrados en su rango nativo, lo que demuestra que su uso como apoyo a la gestión debe aplicarse al menos con fines exploratorios. Esto permite incorporar variables significativas para la distribución de especies exóticas a pequeña escala -por ejemplo, los usos del suelo- o predecir la distribución de especies exóticas de las que se sospecha que han experimentado cambios en su nicho. Así mismo, encontramos que los SDMs calibrados a escala regional, utilizando variables de alta resolución, de enfoque local, son adecuados para mejorar las predicciones en áreas locales, al incluir información sobre un mayor número de datos de presencia y reducir el sobreajuste a los datos locales. Además, proporcionan una discriminación nítida de las zonas en las que deben centrarse las acciones de conservación a escala regional. Todos estos enfoques permitieron superar las limitaciones de evaluar y gestionar el riesgo local de una invasión biológica sobre una población disyunta. Nuestro estudio experimental no identificó, que ninguna de las especies superará competitivamente a la otra en las condiciones y etapa del desarrollo estudiadas. El efecto del estrés hídrico fue mayor en Q. lusitanica, que experimentó una gran reducción en sus potenciales hídricos y mortalidad al someterla al tratamiento de sequía. La exploración de la dinámica de nicho de P. lophantha mediante comparaciones multisitio, considerando diferentes áreas de invasión, mejoró la comprensión de la invasión, evitó infravalorar el potencial de expansión de P. lophantha a gran escala en Europa y probar que, utilizar datos tanto del rango nativo como del invadido es más adecuado para predecir el potencial de expansión de la especie. También, estudiamos el solapamiento de su nicho con el de la población de Quercus lusitanica a pequeña escala en Monte Pindo (A Coruña, Galicia, España), demostrando que P. lophantha es una colonizadora exitosa que puede amenazar seriamente este espacio natural. Este análisis también reforzó los resultados de los estudios predictivos anteriores que señalan que la gestión local para evitar la expansión de P. lophantha debe ser una preocupación para la conservación de Q. lusitanica. Los modelos predictivos de distribución de ambas especies a gran escala (Europa) permitieron corroborar que Paraserianthes lophantha tiene un notable potencial de expansión sobre las zonas costeras europeas de clima suave. Sin embargo, se espera que la expansión en los climas de la fachada Atlántica sea más conflictiva que en las costas del mar Mediterráneo. Respecto a Quercus lusitanica, prevemos que los efectos del cambio climático serán mucho más importantes y podrían comprometer seriamente la conservación de la especie. La combinación de los SDMs calibrados con los diferentes enfoques en esta tesis (escala regional y local) en modelos de riesgo, corroboraron la hipótesis de que P. lophantha podría suponer una amenaza para la conservación de Q. lusitanica al identificar las áreas con alto riesgo de invasión, en las que se podría producir el contacto entre ambas especies. Finalmente se realizó el análisis de riesgo siguiendo el análisis europeo para P. lophantha, aprovechando los resultados de los capítulos anteriores. Los trabajos de modelización de la distribución de especies permitieron aportar nueva información para responder a las cuestiones del modelo, aportando evidencias científicas relativas a la capacidad de establecimiento y expansión e impacto de la especie en el territorio europeo, incorporando también aspectos del cambio climático.