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Modelos de interacción biótica para mejorar las predicciones sobre el cambio climático

Uno de los grandes retos a los que se enfrentan científicos y políticos en este siglo XXI es poner freno a la rápida pérdida de biodiversidad. Los ecosistemas terrestres se han visto muy perjudicados por la contaminación y los cambios en el uso del suelo. Además, previsiblemente, el impacto del cambio climático se acentuará en los próximos decenios.
Modelos de interacción biótica para mejorar las predicciones sobre el cambio climático
La ciencia emplea cada vez más modelos informáticos para realizar predicciones cuantitativas de la distribución futura de la biodiversidad ante distintas situaciones posibles de cambio climático. Para evaluar el impacto de este cambio climático en la biodiversidad, es necesario además tener en cuenta diversos factores que aún no se conocen al detalle, como por ejemplo las interacciones bióticas complejas que se producen en cada nivel trófico y entre distintos niveles tróficos.

El proyecto financiado con fondos de la Unión Europea MATES (Understanding and predicting multispecies assemblages and interactions in space and time) se propuso mejorar la predicción de los conjuntos de especies en entornos sometidos a procesos de cambio. Sus investigadores se valieron de varias herramientas de modelización, como por ejemplo el análisis estadístico de datos de distribución espacial con computación bayesiana para calcular la evolución espaciotemporal de conjuntos multiespecie relevantes.

Un modelo de comunidad basado en individuos produjo un corpus de referencia coherente sobre diseño multiescala dotado de una serie de procesos demográficos y de poblaciones importante. Los datos de referencia se emplearon como estándar para comprobar métodos nuevos que abarcan una o varias especies. Sus resultados mostraron que la capacidad predictiva de un sistema de una especie se ve afectada en gran medida por los efectos interactivos de la capacidad de dispersión de las especies y por otras interacciones complejas entre las poblaciones.

Los socios del proyecto también emplearon datos sobre poblaciones de aves nidificantes suizas para mostrar que la exactitud de las predicciones depende enormemente de las necesidades de recursos y hábitats de cada especie. También estudiaron distintos grupos de plantas en un gradiente pronunciado de temperatura y humedad en Suiza para mostrar la enorme y sorprendente complejidad que entrañan las interacciones facilitadoras. La intensidad de esta facilitación era mayor en condiciones de estrés por frío, pero la frecuencia era mayor ante estrés por sequía.

Por último, en MATES se diseñó un método basado en rasgos funcionales para reducir la complejidad. Sus responsables pudieron así realizar cálculos simultáneos de interacciones bióticas entre especies entre grupos funcionales y dentro de cada grupo funcional. Estos modelos de distribución de especies conjuntas (JDSDM) basados en grupos se están ensayando y evaluando con datos de cría de aves nidificantes suizas.

Los ensayos comparativos, análisis pormenorizados e hitos alcanzados servirán para diseñar investigaciones más concretas sobre las interacciones entre especies y las dinámicas de poblaciones. Un mayor conocimiento de estas complejidades será fundamental de cara a predecir los efectos del cambio climático y la aparición de comunidades de especies nuevas.

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Palabras clave

Biodiversidad, MATES, conjuntos multiespecie, modelos de comunidades, modelos de distribución de especies conjuntas
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