Mapas de coñecemento da biodiversidade

Pardo Guereño, Iker

Biologian doktorea

biodibertsitatearen-ezagutza-mapak
Ed. Iker Pardo Guereño

Xunto á dixitalización de mostras de historia natural acumuladas ao longo dos séculos, a revolución tecnolóxica ha traído consigo oportunidades de big data no campo da biodiversidade. Paira coñecer a distribución das especies disponse nunha sucesión de clics da información máis abundante e detallada da historia. Con todo, a propia cantidade de información pode comprometer a credibilidade dos mapas de biodiversidade.

Da historia natural ? i-natural

Figura . As plataformas de biodiversidade aliméntanse de múltiples fontes e pon a disposición do usuario un volume de información impactante. Con todo, a información debe ser analizada de forma crítica paira eliminar posibles erros. Este proceso pode supor una perda significativa de información, xa que a información efectiva das análises podería ser moito máis reducida que a información orixinal. Shapefile do mapa de Euskal Herria tomado de https://www.euskalgeo.eus/.

Edward Ou. Wilson propuxo o termo biofilia paira reivindicar a vocación congénita do ser humano cara aos seres vivos. Una vez garantida a alimentación e a protección, o home comezou a investigar e clasificar aos seres vivos desde unha perspectiva inútil [1]. Desde entón levamos séculos traballando en completar e comprender o puzzle da biodiversidade.

XVII. e XVIII. Os séculos 15 foron testemuñas de múltiples exploracións da natureza. Naqueles tempos tamén se iniciaron exposicións de coleccións biolóxicas. Exemplos diso son o Museo de Historia Natural de París, fundado en 1635, ou o Kunstgela, fundado fai uns 300 anos por Petri I de Rusia, no que se expuxeron ás público coleccións de animais de todo o mundo [2] (incluíndo formas animais pouco habituais).

Ademais dos abundantes descubrimentos de novas especies, o XIX deixounos traballos pioneiros na comprensión da distribución das formas de vida (biogeografía) e da orixe (evolución). séculos. Humboldt, Wallace e o propio Darwin baseáronse na observación da biodiversidade paira materializar as súas ideas; tratando de responder a preguntas sobre a biodiversidade, convertendo a biodiversidade nun bico.

XX. No século XX proseguiu a catalogación de especies e a documentación da súa distribución. Paira o ano 2000, os museos e herbarios contaban con preto de 3 billóns de especimenes [3].

A pesar de que o legado dos séculos é impresionante, a revolución tecnolóxica das últimas décadas deixou pequena esta barreira. O desenvolvemento de repositorios de datos e ferramentas dixitais (apps, GPS, Smartphones) permitiron una recollida masiva de información, á vez que se conseguiu a “democratización” da catalogación da biodiversidade. Na actualidade, a maior parte dos datos de distribución das especies son recolleitos por voluntarios nunha medida diferente á anterior. Por exemplo, no Global Big Day participaron máis de 28.000 persoas de 170 países e rexistráronse 1,6 millóns de rexistros de 6.899 especies de aves (2/3 das coñecidas) [4].

Mapas de biodiversidade a un click

Figura . A tendencia taxonómica da información é evidente no País Vasco: o número de rexistros de aves e peces é moito maior que o de plantas, aínda que este último grupo é moito máis divertido. Fonte de información: gbif.org (datos recollidos o 20 de xaneiro de 2020; DOI: 10.15468/dl.lidovq 0001371-200127171203522).

Xunto ao desenvolvemento de novas formas de recollida de datos, nos últimos anos producíronse importantes cambios de paradigma na propiedade dos datos. Abríronse millóns de datos que estaban recollidos en museos e herbarios, sen límites e de forma gratuíta paira o usuario. Todo iso facilitou o desenvolvemento de plataformas de intercambio de información [5]. Global Biodiversity Information Facility (GBIF) é a plataforma máis coñecida a nivel mundial que puxo rexistros unificados e estandarizados de especies de máis de 1 reunión paira a súa consulta online.

A utilidade da información xera novas oportunidades en ámbitos como o económico (por exemplo, a través do turismo da vida salvaxe), o educativo, o etnobotánico e, por suposto, a conservación da biodiversidade. De feito, os mapas de biodiversidade son fundamentais paira resolver múltiples cuestións ecolóxicas e de conservación, entre elas: Como se distribúen as especies? Que papel xogan neste patrón de repartición as condicións ambientais actuais e pasadas e os factores xeográficos e ecolóxicos? Cales son os puntos máis quentes da biodiversidade? Como cambiou a distribución dunha determinada especie (por exemplo, una especie invasora, ameazada)? Como cambiará no futuro? Por suposto, todas estas respostas poden ter una importancia capital paira facer fronte ás consecuencias dos cambios antropogénicos [6].

Aínda que até o momento realizamos a apología da información dispoñible, o maior reto é garantir a calidade da propia información. Toda entrada de información, ben sexa un dato recolleito no monte ou proveniente dunha antiga fonte de información (incluída a literatura gris), debe ser validada antes de dar o visto e prace ao dixitalizado. A maioría das plataformas de información subministradoras seguen protocolos estritos de detección e limpeza de posibles erros (por exemplo, taxonómicos, asociados a georreferenciación) e existen numerosas ferramentas de apoio paira o postprocesamiento da información (paira lograr una homogeneización taxonómica, paira a limpeza de datos duplicados e georreferenciales erróneos, etc.). Con todo, non adoita ser un traballo lento conseguir que a información teña un nivel mínimo de calidade e, en ocasións, estas operacións de cribado poden supor a exclusión de moita información. Por tanto, ademais da cantidade, a calidade limitará o tamaño da información efectiva (figura 1).

Achaques de Big Data, tendencias da biodiversidade

Dado que a maioría dos especímenes e os rexistros de localización das especies recibíronse sen planificación, a distribución da información non é homoxénea entre os grupos taxonómicos, nin no espazo nin no tempo [7]. Así mesmo, a combinación de diversas fontes de información pode supor un aumento da heteroxeneidade, até o punto de comprometer a credibilidade dos mapas de biodiversidade.

Tradicionalmente, algúns grupos taxonómicos adquiriron maior atención que outros (figura 2). A pesar de que ambas as experiencias poden ser fascinantes, a xente tende máis a observar as aves que a facer coleccións de carafio. Así mesmo, na medida en que especies raras, emblemáticas, ameazadas, etc. son tesouros máis apreciados paira os amantes da natureza, documéntanse con maior intensidade, tal e como se reflicte no número de rexistros de plataformas de biodiversidade.

Así mesmo, algunhas áreas xeográficas están mellor muestradas que outras. Salvo excepcións, os puntos de información máis quentes son os espazos naturais. As especies prezadas adoitan actuar como cebo, xa que as especies atraen aos amantes da natureza aos seus lugares de residencia [8]. Noutros casos, as razóns loxísticas céntranse na proximidade ao domicilio do receptor principal de datos, a existencia dunha zona de acceso público, a accesibilidade ou a existencia dunha zona de monitorización a longo prazo [9].

Así, tanto a tendencia taxonómica como a espacial poden ser variables no tempo. Isto permite coñecer ben a distribución pasada dunha especie, pero non a actual (tamén ao revés). No caso máis grave a información pode quedar obsoleta. Por iso, é recomendable utilizar unicamente rexistros dun período de tempo determinado que se axusten de forma realista ao obxectivo de investigación, aínda que poida supor una perda importante de información.

Figura . Desde un punto de vista florístico, o Parque Nacional de Ordesa e Monte Perdido é a zona máis profundamente muestreada da Península Ibérica. Con todo, o esforzo de mostraxe por espazo non é homoxéneo. Esta tendencia espacial fai que o mapa de diversidade vexetal baseado en datos brutos reflicta en gran medida o número de rexistros. A partir do mapa de coñecemento podemos visualizar a credibilidade do mapa de diversidade e identificar os puntos a muestrear en profundidade. Fonte de información: Herbario de Jaca adaptado de http://proyectos.ipe.csic.es/floragon/index.php [12].

As razóns das tendencias taxonómicas, espaciais e temporais poden ser moi diversas, segundo os casos e segundo a escala. Por razóns, é fundamental identificar estas tendencias e valorar o seu impacto paira poder realizar análise de biodiversidade cribles. E neste sentido, analizar o descoñecemento pode ser tan importante como analizar o propio coñecemento.

Credibilidade dos mapas de biodiversidade

A mostraxe heteroxénea en biodiversidade por espazo reflíctese nas bases de datos: algunhas unidades espaciais teñen máis rexistros que outras. Nun mapa de biodiversidade mundial, o efecto deste esforzo de mostraxe será menor debido a que os gradientes de biodiversidade son máis marcados. Con todo, nunha escala media ou pequena, a distorsión do esforzo de mostraxe será moito máis grave: os puntos máis quentes da biodiversidade corresponderanse cos puntos máis profundos, mentres que os fríos corresponderanse cos pouco muestreados (Figura 3). Detrás deste resultado atópanse as curvas de acumulación de especies, que adoptan a forma das curvas de saturación das encimas: nas primeiras mostras correspondentes a unha unidade xeográfica recolleranse moitas novas especies; nas seguintes, cada vez menos, ata que non se atopen máis especies na unidade (saturación).

Coñecendo en que punto atópase o proceso de acumulación de especies, pódese estimar o grao de coñecemento (ou grao de descoñecemento) da lista de especies. Así (ou outros métodos non paramétricos, véxase [10]) pódese medir se cada unidade xeográfica está ben ou mal muestrada e, de paso, determinar a credibilidade do mapa de biodiversidade [11]. A partir destas medicións pódese crear un mapa de coñecemento que nos axude a xulgar se a información é útil paira responder á pregunta que nos ocupa. Nalgúns casos, as análises de biodiversidade poderán limitarse a unidades “ben” muestradas [12], mentres que noutros casos será evidente a necesidade de máis datos.

Paira completar as lagoas de información propúxose utilizar modelos de distribución de especies. Con todo, os modelos non son en absoluto perfectos e, na maioría dos casos, non parece a mellor alternativa incorporar máis incerteza a un mapa cun alto grao de incerteza [8]. Entón, que? Dixitalizar novos datos (só o 1% dos datos de herbarios e museos están georreferenciados [13] ou só queda ir buscar datos ao monte, una realidade bruta. Con todo, hai boas noticias, os mapas de coñecemento poden ser una ferramenta eficaz paira planificar e optimizar novas mostraxes. De feito, a promoción de mostraxes en lugares pouco coñecidos permite maximizar as achegas dos novos rexistros paira elaborar mapas de biodiversidade fiables [14].

Na era do Big Data tan importante como garantir o acceso á información é fomentar o seu uso crítico. A medición do coñecemento pode ser o punto de partida paira axuizar a credibilidade dos mapas de biodiversidade, así como paira deseñar mostraxes paira completalos. Con todo, os usuarios non especializados (xestores, profesionais, investigadores de ciencias naturais, etc.) deberían realizar graves exercicios de programación e modelización paira producir este tipo de mapas. É hora, por tanto, de romper ese pescozo de botella e de estender o uso de mapas de coñecemento a diferentes ámbitos. Paira iso, poden resultar útiles ferramentas que permitan visualizar a estimación do nivel de mostraxe e a súa distribución espacial (p.ex. aplicacións web interactivas).

Coñecer cantas pezas e onde nos faltan paira completar o puzzle da biodiversidade pode ser un punto de partida sólido paira avanzar no coñecemento, así como un exercicio sincero de rexeitamento a obxectivos demasiado ambiciosos.

Bibliografía

[1] Anderson, J.G.T., 2017 Why Ecology Needs Natural History. Am. Sci. URL: https://www.americanscientist.org/article/why-ecology-needs-natural-history.
[2] Pyke, G.H., Ehrlich, P.R., 2010 Biological collections and ecological/environmental research: a review, some observations and a look to the future. Biological Reviews. 85, 247–266.
[3] Choque, L., Humphrey, P.S., 2000. Can Natural History Museums Capture the Future? BioScience 50, 611–617.
[4] eBird, T., 2018. Global Big Day 2018: a birding world record - eBird. URL: https://ebird.org/ebird/news/global-big-day-2018-a-birding-world-record.
[5] Edwards, J.L., Ou.M., Nielsen, S.A., 2000. Interoperability of Biodiversity Databases: Biodiversity Information on Every Desktop. Science 289, 2312–2314.
[6] Graham, C.H., Ferrier, S., Huettman, F., Moritz, C., Peterson, A.T., 2004 New developments in museum-based informatics and applications in biodiversity analysis. Trends in Ecology & Evolution 19, 497–503.
[7] Rocchini, D., Hortal, J., Lengyel, S., Lobo, J.M. Jiménez-Valverde, A., Ricotta, C., Bacaro, G., Chiarucci, A., 2011. Accounting for uncertainty when mapping species distributions: the need for maps of ignorance. Progress in Physical Geography 35, 211–226.
[8] Nekola, J.C., Hutchins, B.T., Schofield, A., Najev, B., Pérez, C.E., 2019. Museo Caveat consumptor: Let the museum data user beware. Global Ecology & Biogeography 28, 1722–1734.
[9] Dennis, R.L.H., Sparks, T.H., Hardy, P.B., 1999 Bias in butterfly distribution maps: the effects of sampling effort. Journal of IndependConservation 3, 33–42.
[10] Sousa-Baena, M.S., Garcia, L.C. Peterson, A.T., 2014 Completen of dixital accessible knowledge of the plants of Brazil and priorities for survey and inventory. Diversity and Distribution 20, 369–381.
[11] Pardo, I., Roquet, R., Lavergne, S., Olés, J.M. Gómez, D., García, M.B. Spatial Congruence between Taxonomic, Phylogenetic and Functional Hotspots: True Pattern or Methodological Artefact? Diversity and Distributions 23, 209–20.
[12] Pardo, I., Pata, M.P., Gómez, D., García, M.B. 2013 A Novel Method to Handle the Effect of Uneven Sampling Effort in Biodiversity Databases. PLoS ONE 8, e52786.
[13] Guralnick, R.P., Wieczo, J., Beaman, R., Hijmans, R.J., 2006. BioGeomancer: Automated Georeferencing to Map the World’s Biodiversity Data. PLoS Biology. 4º
[14] Robertson, M.P., Cumming, S.G., Erasmus, D.F.B., 2010 Getting the most out of atlas data. Diversity and Distribution 16, 363–375.

Gehitu iruzkin bat

Saioa hasi iruzkinak uzteko.

Babesleak
Eusko Jaurlaritzako Industria, Merkataritza eta Turismo Saila
MAIER Koop. Elk.
KIDE Koop. Elk.
ULMA Koop. Elk.
EIKA Koop. Elk.
LAGUN ARO Koop. Elk.
FAGOR ELECTRÓNICA Koop. Elk.