DISEÑO DE UN MAPA DE DISTRIBUCIÓN DE ESPECIES PARA LA RESTAURACIÓN DE LA VEGETACIÓN EN EL INCENDIO DE PINARES DE JÓDAR

Abstract

[ES] Los Modelos de Distribución de Especies (SDM) son herramientas que permiten predecir la ubicación geográfica de una especie a partir de registros de presencia y variables ambientales. Este trabajo se centró en emplear el paquete flexsdm para la elaboración de modelos con el fin de realizar la predicción de la distribución espacial de especies vegetales en la provincia biogeográfica bética, en la zona de Pinares de Jódar para la gestión de la restauración forestal de la zona después de un incendio. Se emplearon 9 algoritmos de ajuste, para 26 especies y 10 variables que caracterizan el clima, la topografía y las características edafológicas. Se observó que el modelo conjunto obtenía mejores resultados que los modelos individuales en términos de AUC y TPR, se realizó la evaluación de la riqueza potencial de especies y la proyección del modelo a situaciones climáticas futuras. Se identificaron especies dominantes en la zona como, Pistacia lentiscus, Rhamnus lycioides y Pinus halepensis con alta idoneidad de hábitat, y se destaca la última por mantener áreas potenciales de distribución a largo plazo, lo cual indica que esta podría ser una especie de interés en procesos de restauración en esta zona. Los mapas obtenidos permiten identificar zonas de mayor riqueza potencial de especies a nivel temporal, esto tiene gran utilidad como herramienta orientativa en la gestión forestal y la toma de decisiones en cuanto a la conservación de la biodiversidad.

[EN] Species Distribution Models (SDMs) are tools that allow predicting the geographic location of a species based on presence records and environmental variables. This work focused on using the flexsdm package to develop models for predicting the spatial distribution of plant species in the biogeographic province of Betic, in the Pinares de Jódar area for forest restoration management after a fire. Nine fitting algorithms were employed for 26 species and 10 variables characterizing climate, topography, and soil characteristics. It was observed that the ensemble model outperformed individual models in terms of AUC and TPR. The potential species richness evaluation and model projection to future climatic scenarios were conducted. Dominant species in the area were identified, such as Pistacia lentiscus, Rhamnus lycioides, and Pinus halepensis, with high habitat suitability, with the latter maintaining potential distribution areas in the long term, suggesting it as a species of interest for restoration processes in the area. The obtained maps allow identifying areas of higher potential species richness over time, which is highly useful as a guiding tool in forest management and decision-making regarding biodiversity conservation.