Reducción de la incertidumbre de los modelos de distribución de especies con datos ecológicos y paleoecológicos.

Moreno Amat, Elena (2017). Reducción de la incertidumbre de los modelos de distribución de especies con datos ecológicos y paleoecológicos.. Thesis (Doctoral), E.T.S.I. Montes (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.47470.

Description

Title: Reducción de la incertidumbre de los modelos de distribución de especies con datos ecológicos y paleoecológicos.
Author/s:
  • Moreno Amat, Elena
Contributor/s:
  • García-Amorena, Ignacio
Item Type: Thesis (Doctoral)
Date: 13 January 2017
Subjects:
Freetext Keywords: modelos de distribución de especies, Maxent, validación, calibración, complejidad, transferibilidad temporal, distribución geográfica, informadores paleobotánicos, polen fósil, macrofósiles vegetales, proyección al pasado, Trayectorias de Concentración Representativa, modelo de circulación general, sobreajuste, sub-hábitat, umbral, Corylus avellana, Alnus glutinosa, Pinus uncinata, Península Ibérica, Pinus hartwegii, imágenes de satélite, México.
Faculty: E.T.S.I. Montes (UPM)
Department: Sistemas y Recursos Naturales
UPM's Research Group: Historia y dinámica del paisaje vegetal
Creative Commons Licenses: Recognition - Non commercial

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Abstract

A pesar del amplio uso de los Modelos de Distribución de Especies (MDE: algoritmos que establecen relaciones estadísticas entre las presencias de una especie y las variables ambientales) en el estudio de la distribución actual de los taxones y el impacto derivado del cambio climático, su aplicabilidad y la validez de sus predicciones es todavía objeto de estudio. Esta tesis trata de reducir la incertidumbre de los MDE para mejorar su transferibilidad temporal y espacial mediante la incorporación de la información aportada por la paleobotánica, por las imágenes de satélite y el estudio de la influencia de diferentes factores en el proceso de modelización. En primer lugar se revisa el potencial y las limitaciones del uso de los datos fósiles en los MDE y se proponen recomendaciones teniendo en cuenta las características de los datos paleobotánicos en cuanto a representatividad, taxonomía y cronología (Capítulo 2). Asimismo, se estudia la influencia de la complejidad de los modelos en la capacidad predictiva de los mismos y en su transferibilidad temporal mediante su proyección en el Holoceno Medio y su validación con datos paleobotánicos (Capítulo 3). Posteriormente se evalúa el efecto de los datos de entrada (división de los datos de presencia según sub-hábitats y bases de datos climáticas) en las predicciones de los modelos sobre poblaciones marginales y su aplicación en el estudio del impacto del cambio climático (Capítulo 4). Por último se valida la capacidad predictiva de los MDE con imágenes de satélite, evaluando la influencia de las presencias y umbrales usados en el modelo y su uso en el estudio de la sensibilidad de especies frente al cambio climático (Capítulo 5). Los resultados obtenidos en esta tesis doctoral indican que los parámetros estudiados afectan de forma importante a la capacidad predictiva y a la idoneidad predicha por los modelos, influyendo en la precisión y exactitud de los mismos. Por tanto, deben tenerse en cuenta a la hora de proyectar los modelos hacia diferentes periodos temporales y especialmente bajo escenarios futuros de cambio climático. Además, se recomienda el uso de datos independientes (datos paleobotánicos o imágenes de satélite) para la validación de los modelos y la selección de los parámetros de modelización que mejor funcionen para cada estudio y especie.

Funding Projects

TypeCodeAcronymLeaderTitle
Universidad Politécnica de MadridUPM-RR01/2011UnspecifiedUnspecifiedUnspecified
Government of SpainCSO2015-65216-C2-2-PDIPAVEUnspecifiedUnspecified
UnspecifiedRG-T1837UnspecifiedUnspecifiedUnspecified

More information

Item ID: 47470
DC Identifier: http://oa.upm.es/47470/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:47470
DOI: 10.20868/UPM.thesis.47470
Deposited by: Elena Moreno Amat
Deposited on: 30 Aug 2017 10:40
Last Modified: 30 Aug 2017 10:40
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