MADRID, 31 (EUROPA PRESS)

Un estudio liderado por el Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN-CSIC) en el que han participado investigadores brasileños, portugueses y españoles ha logrado un nuevo sistema para mejorar la calidad de las predicciones sobre la distribución de las especies.

La propuesta plantea una metodología estandarizada para medir el grado de desconocimiento sobre la distribución geográfica presente y futura de las especies. Son mapas de 'Ignorancia biogeográfica' que incorporan información de la incertidumbre asociada a los datos que se utilizan en los análisis y modelos de predicción de la biodiversidad. La herramienta permite mejorar la planificación de acciones para la conservación de la biodiversidad.

Para analizar cómo será en el futuro la distribución de las especies se utilizan modelos predictivos en los que no siempre se dispone de toda la información necesaria. Este estudio, publicado en la revista Ecography, se ha centrado en paliar una de las limitaciones que más obstaculizan la realización de modelos capaces de revelar la distribución de las especies: el carácter incompleto y sesgado de los datos que se usan para realizar estas predicciones.

El investigador del MNCN-CSIC Joaquín Hortal ha explicado que para crear los mapas han tenido en cuenta un conjunto de factores como la calidad de los registros de la presencia de las especies en cada lugar y cuán completos son los inventarios a lo largo del territorio. También han analizado el grado de cobertura que proporcionan esos registros, así como las zonas que están más estudiadas.

Por último, según añade el también investigador del MNCN Jorge Lobo, incluyeron el parámetro temporal, ya que los datos más antiguos pierden progresivamente su valor para describir la distribución actual y, por lo tanto, tienen menor relevancia que los actuales".

Para demostrar la aplicación de su enfoque utilizaron los datos de catorce especies ibéricas de escarabajos del estiércol (Scarabaeidae) y los investigadores comprobaron que pese a ser un grupo "bien muestreado", la incertidumbre que la cobertura limitada de los datos traspasa a los modelos es alta en algunas regiones.

"Lo que pretendemos es adjuntar estos mapas a las predicciones de los modelos de distribución de especies, de manera que muestren tanto las predicciones sobre las zonas que parecen más adecuadas para una especie determinada, como el nivel de certidumbre asociado a dichas predicciones a lo largo y ancho de la región estudiada", precisa Hortal.

El objetivo de conocer explícitamente el grado de incertidumbre de la información que contienen los mapas permite identificar cuándo los datos son viables y confiables y cuando no.

"No cuidar estos factores puede resultar en inexactitudes que afecten las relaciones entre las especies y el medio ambiente. Así como en acciones de conservación desacertadas", continúa Lobo que añade que estos mapas muestran el nivel de incertidumbre de los datos disponibles para conocer la exactitud de los modelos predictivos.

La investigación recuerda que en 1949 el geógrafo norteamericano Samuel W. Boggs propuso crear un atlas de ignorancia en el que quedan reflejados los distintos aspectos de la geografía de la Tierra que aún eran desconocidos.

Su idea era sumar estos mapas a los de los Atlas de la época, de manera que al consultarlos se tuviera también en cuenta nuestro grado de conocimiento o certidumbre acerca de la información que contienen. Los Mapas de Ignorancia Biogeográfica retoman este concepto.

Hortal defiende que estos mapas permiten identificar las zonas que necesitan nuevas prospecciones o grupos de especies y/o periodos de tiempo que pueden describir de manera fiable con los datos disponibles.