Muestreo de pseudo-ausencias en modelos de distribución de especies y transferibilidad en condiciones de cambio climático

Abstract

Los Modelos de Distribución de Especies (SDMs), son herramientas estadísticas utilizadas para la generación de predicciones probabilísticas de la presencia de poblaciones de especies en el espacio geográfico (mapas de idoneidad de hábitat). Dada la amenaza que supone el cambio climático, una aplicación popular de estos modelos es la proyección futura de las distribuciones potenciales de las especies con el fin de evaluar temas claves en la conservación del medio ambiente. Sin embargo, hay fuentes importantes de incertidumbre que afectan la credibilidad de las predicciones. Entre ellas, en esta Tesis se destacan dos, la elección del algoritmo de modelización y la utilización de datos de pseudo-ausencia. Para ello se analiza el muestreo de pseudo-ausencias como un factor determinante para caracterizar la estabilidad y transferibilidad de los SDMs en condiciones de cambio climático, mediante la evaluación de la incertidumbre en conjuntos de predicciones futuras. Además, se ha desarrollado una herramienta de modelización que implementa diferentes técnicas para generar datos de pseudo-ausencia y analizar la incertidumbre de las predicciones, dirigidos a producir estimaciones óptimas de la idoneidad de hábitats futuros y facilitar el acceso y preparación de datos climáticos.