Creada la primera guía para mejorar la toma de decisiones de conservación ante la crisis de la biodiversidad
Un estudio liderado por investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha desarrollado la primera guía estandarizada de buenas prácticas para mejorar el desarrollo de modelos predictivos de distribución de especies utilizados en evaluaciones del estado de la biodiversidad. Esta nueva guía, que se publica en la revista Science Advances, ha sido desarrollada por un equipo internacional de investigadores liderado por el investigador del Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN-CSIC) Miguel Araújo, y financiado a través del programa COST de la Unión Europea.
“La aplicación de la guía mejora considerablemente la selección y evaluación de los modelos, algo esencial para tomar decisiones relativas a las políticas de conservación ante las alteraciones producidas por fenómenos como el cambio global”, explica Araújo.
“Nuestro objetivo final es alcanzar un consenso a la hora de desarrollar modelos para la evaluación de la biodiversidad. Proponemos una manera de poder dar prioridad y fiabilidad, y garantizar la transparencia en la aplicación de los resultados científicos a las políticas, así como fomentar mejoras en la ciencia subyacente”, añade Carsten Rahbek, del Museo de Historia Natural de Dinamarca.
“Los modelos ecológicos son cada vez más necesarios dados los rápidos cambios que se están produciendo en el planeta. Estas herramientas nos permiten predecir, por ejemplo, cómo será la distribución de una especie en un área concreta teniendo en cuenta cambios en el clima”, contextualiza Araújo. Las predicciones obtenidas a partir de estos modelos tienen gran repercusión, ya que se utilizan para evaluar el riesgo de extinción de las especies y para tomar decisiones en el ámbito de la gestión y la conservación.
Instituciones como la IUCN (International Union for Conservation of Nature), el IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) o el IPBES (Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services), responsables de la toma de decisiones relativas a la conservación de especies, utilizan los modelos de distribución de especies para tratar de predecir lo que ocurrirá en la naturaleza ante fenómenos como el cambio climático. “Para la construcción de estos modelos se emplean datos obtenidos de investigaciones anteriores. Sin embargo, hasta la fecha no existía una guía estandarizada que ayudase a los científicos a seleccionar los estudios más adecuados para extraer los datos y valorar los modelos que mejor se ajustan a cada caso”, explica Araújo.
En este trabajo los investigadores han desarrollado la primera guía para el ámbito de las ciencias medioambientales. Son guías que ya existen en campos como el de la medicina, donde su uso permite la mejora y estandarización, por ejemplo, de procesos quirúrgicos. Sin embargo, este tipo de protocolos no existen en el ámbito de la biodiversidad.
“En primer lugar, no hay una presión real por incluir los resultados de las investigaciones científicas en la toma de decisiones políticas; de hecho, muchas de estas medidas se basan en consideraciones oportunistas o en una intuición poco documentada. En segundo lugar, biodiversidad es un concepto que, a diferencia de la ingeniería o la medicina, es complejo de definir y por tanto difícil de estandarizar. Por último, existen también diferencias de criterio entre los propios científicos que usan estos modelos”, alerta Araújo
“Con este estudio demostramos que el consenso es posible y que la aplicación de esta guía podrá mejorar la calidad de los datos y los modelos, tan esenciales para la conservación de la biodiversidad”, concluye el investigador.
- Miguel B. Araújo, Robert P. Anderson, A. Márcia Barbosa, Colin M. Beale, Carsten F. Dormann, Regan Early, Raquel A. Garcia, Antoine Guisan, Luigi Maiorano, Babak Naimi, Robert B. O’Hara, Niklaus E. Zimmermann, Carsten Rahbek. Standards">http://advances.sciencemag.org/content/5/1/eaat4858/tab-article-info">St... for distribution models in biodiversity assessments. Science Advances.
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