Modelación de la distribución espacial de diez especies de aves amenazadas en jurisdicción de Corantioquia

Modeling the spatial distribution of ten threatened bird species in the jurisdiction of Corantioquia

El avance en los Sistemas de Información Geográfica (SIG) ha impulsado el desarrollo de técnicas para la construcción de modelos predictivos de la distribución espacial de las especies. Estos modelos constituyen criterios objetivos fundamentales para tomar decisiones en relación con la creación de los sistemas de áreas protegidas en todo el mundo. En este trabajo se modeló la distribución espacial de diez especies de aves amenazadas en jurisdicción de CORANTIOQUIA (JDC de aquí en adelante). La JDC se dividió en 177 cuadrículas de 15 x 10 Km. y dentro de cada una se cuantificaron las siguientes variables: presencia o ausencia de las especies de aves amenazadas, precipitación, temperatura, brillo solar, humedad relativa, duración del día, altitud, cobertura vegetal, pendiente y productividad primaria neta. Con base en la técnica de regresión logística se elaboraron modelos predictivos que permiten explicar entre el 24% y el 80% de la variabilidad en la distribución espacial de estas especies. Estos resultados ayudan a la identificación de áreas valiosas para la conservación de la biodiversidad. En lugares donde no existe tiempo ni recursos económicos para llevar a cabo análisis exhaustivos de la biodiversidad, los modelos permiten con base en variables ambientales predecir la probabilidad de presencia de estas especies.

1. INTRODUCCIÓN 

La teoría ecológica predominante asume que a pequeña escala las interacciones entre poblaciones (p.e. competencia y depredación) constituyen la fuerza fundamental que regula la estructura de la comunidad y la distribución espacial de las especies (Ricklefs y Schluter, 1993). Sin embargo, esta teoría se refiere más a procesos locales y no puede explicar satisfactoriamente los patrones de distribución espacial de las especies en escalas mayores (Brown et all, 2001). 

En años recientes, se ha desarrollado una nueva aproximación investigativa que se centra en evaluar la relación entre variables ambientales y características de los organismos, poblaciones o comunidades con el objetivo de construir modelos predictivos de su distribución espacial, la cual ha sido denominada “Macroecología” (Brown, 1995). En la última década esta herramienta ha permitido identificar y explicar una gran cantidad de procesos regionales e históricos que afectan significativamente la diversidad de especies a escalas espaciales amplias (Ricklefs, 1987; Ricklefs y Schluter, 1993 y Cornell y Karlson, 1996). Muchos de los estudios macroecológicos se han enfocado en identificar los determinantes ambientales de variables como la riqueza de especies con alto valor de conservación y la estructura de sus hábitats (Guisan y Zimmermann, 2000). 

Las aves constituyen uno de los grupos biológicos mejor estudiados en las regiones tropicales y por ello han sido propuestas como un grupo indicador ideal para establecer prioridades de conservación. La importancia de las aves en los estudios de macroecología se explica por la gran cantidad de datos que existen actualmente debido al interés no sólo de los biólogos sino de un gran número de observadores de aves en muchas partes del mundo (ICBP, 1992). Las aves han sido usadas en estudios macroecológicos en las regiones tropicales de América (Fjeldsa, 1995, Fjeldsa y Lovett, 1997; Fjeldsa y Rahbek, 1997; Fjeldsa et all, 1997 y Moreno, 2000), Asia (Ding, 2001) y Africa (Wynberg, 2002). 

En el caso de Colombia, debido a la gran diversidad de aves y al gran número de especies amenazadas, es imposible en términos prácticos adelantar planes de conservación individuales para cada especie. Una protección integral de este grupo requiere la identificación y adecuada protección de áreas en las que se concentra un buen número de especies amenazadas con distribución restringida, o en las que se encuentran grandes concentraciones de individuos durante alguna época del año (Renjifo et all, 2002).