Más sobre fumigaciones aéreas y procesionaria

Nuestro artículo publicado recientemente en Forest Ecology and Management sobre la inutilidad de las fumigaciones aéreas para el control de la procesionaria ha suscitado algunas críticas. La principal crítica (reiterada por el revisor de otro artículo que tenemos actualmente en revisión en Climatic Change utilizando esta misma base de datos) se refiere al hecho de que nuestro artículo sólo se refiere a rodales que sufren un grado de infestación de procesionaria alta (nivel 3 o superior sobre una escala de 5). En estos casos es lógico pensar que la plaga ya está al borde del colapso poblacional y, que por tanto, los rodales fumigados van a tener una respuesta similar a los no fumigados: esto es, un colapso da las poblaciones de procesionaria al siguiente año (se puede encontrar una explicación más detallada en esta otra entrada). Sin embargo, puede haber rodales que tengan un grado de infestación medio (por ejemplo 2) y que también sean fumigados. Se podría pensar que en estos rodales la respuesta no es la misma, y que mientras que en los fumigados se rompería el ciclo poblacional, los no fumigados tendrían más probabilidades de sufrir una superpoblación al siguiente año.

Explicaré a continuación qué parte de esta crítica tiene sustento y qué parte no la tiene. Cuando comenzamos este trabajo, tomamos la información de la Consejería de Medio Ambiente de la Junta de Andalucía. En las propias directrices de actuación de la Junta se establecía que sólo los rodales con un nivel de infestación de 3 o más son tratados, mientras que los que sufrían un nivel 2 sólo eran tratados si estaban próximos a un rodal con un grado de infestación de 3 o más. Esta información está disponible en el siguiente enlace (ver páginas 58 a 64). Como esta era información oficial, la dimos por válida sin cuestionarla. Más tarde, cuando surgieron las críticas, procedimos a verificar que, efectivamente, se fumigaban mayoritariamente rodales con un grado de infestación de 3 o más. La siguiente tabla muestra, para el período 2002-2005 (que es aquel para el que disponemos de la información más completa), el número de rodales fumigados (Trat.) y sin fumigar.

	>=3		2		1		0		Total
	Trat.	Sin	Trat.	Sin	Trat.	Sin	Trat.	Sin	Trat.	Sin
2002	47	271	23	414	44	985	29	1550	149	4240
2003	29	371	30	629	38	1074	36	1404	135	4254
2004	29	409	22	482	23	1010	39	1666	118	4271
2005	34	184	16	361	28	919	31	2132	111	4278

A partir de estos valores podemos calcular la odds ratio de la prevalencia de rodales tratados frente a no tratados para cada año entre las categorías de daño 3 o más y el resto. Para ello, haríamos el siguiente cálculo (como ejemplo tomaremos las categorías 3 o más y 2):

A = Rodales daño >= 3 Trat. / Rodales daño >= 3 Sin

B = Rodales daño = 2 Trat. / Rodales daño = 2 Sin

Odds ratio = A / B

Un valor positivo de la odds ratio indicaría que la presencia de tratamientos en rodales con un nivel daño de 3 o más ocurre con ese valor más frecuentemente que en rodales con un nivel de daño de 2. Por ejemplo, una odds ratio de 5 indicaría que los rodales con daño 3 o más se tratan 5 veces más frecuentemente que los rodales con daño 2. Hacemos estos cálculos comparando el nivel de daño de 3 o más con el resto. Los resultados se muestran a continuación.

	OR >=3 / 2	OR >=3 / 1	OR >=3 / 0
2002	3.12	3.88	9.26
2003	1.63	2.21	3.04
2004	1.55	3.11	3.03
2005	4.17	6.06	12.71

De todo esto se deduce lo siguiente. Primero, no todos los rodales que sufren un nivel de daño alto son tratados, como decíamos en nuestro trabajo. Sólo un porcentaje relativamente pequeño como vemos en la primera tabla. Esto es tranquilizador en parte, porque como hemos demostrado en nuestro trabajo, las fumigaciones producen exactamente los mismos resultados que el no hacer nada (la razón es que el propio insecto es controlado por la escasez de recursos alimenticios y el aumento de predadores y parasitoides). Segundo, es cierto que los rodales con un nivel de daño intenso son tratados con mayor frecuencia que los rodales que tienen un nivel de daño medio o incluso bajo, pero resulta curioso ver qué todavía hay muchos rodales con niveles de daño bajo que son tratados ¿qué criterios -más allá de la proximidad a rodales con un grado de infestación alto- utilizan los técnicos para decidir que estos rodales merecen ser tratados? Por último, alguien podría pensar que esto podría invalidar los resultados de nuestro trabajo, pero hemos repetido los análisis publicados en el artículo de Forest Ecology and Management, utilizando sólamente los rodales con un nivel de daño 2. Los resultados, que no muestro aquí por brevedad, muestran claramente que tampoco hay diferencias en la respuesta cuando comparamos rodales fumigados y no fumigados con un nivel de daño moderado. Por tanto, las conclusiones de nuestro estudio siguen siendo válidas.

Better species distribution modeling needed for the tropics

In order to conserve the world's biodiversity we need to know where species are found. We also need to predict where they might be found if the climate changes or human activity alters habitats. One way of gaining such knowledge is through field studies. Such work on the ground produces lists of species and adds to museum collections. However many tropical areas have not yet been visited by scientists. Even the most detailed studies from the best known areas of the tropics are far from exhaustive. This means that accurate distribution maps are not available for many tropical species. In order to address the problem increasingly sophisticated computer models have been designed that aim to predict where species might occur based on current knowledge. These models can often add a great deal of value to the limited information available. However, models are only as good as the data from which they are built.

A new study, published in the journal Tropical Conservation Science, looks closely at recent attempts to apply species distribution modeling to guide conservation in the tropics. A review of the literature suggested that models built for the most threatened species are still likely to be the least reliable. Cayuela and colleagues found that output from species distribution models is rarely being used when setting conservation priorities. The difficulty is due to a chronic shortfall in the quantity and quality of data used to build models. Although there have been many improvements in the algorithms used for modeling, these advances can not be expected to address underlying weakness of the data. The work points out the need to continue to work on improved frameworks for sharing scarce yet invaluable data on tropical biodiversity. The authors also suggest that a more systematic approach to future data generation is needed in order to fill key gaps in the knowledge base used for tropical conservation.

L. Cayuela, D.J. Golicher, A.C. Newton, M. Kolb, F.S. de Alburquerque, E.J.M.M. Arets, J.R.M. Alkemade, & A.M. Pérez (2009). Better species distribution modeling needed for the tropics Tropical Conservation Science, 2 (3), 319-352.

¿Cómo analizamos los datos cuándo no conocemos las identidades de todas las especies?

Un problema típico al que se enfrentan los ecólogos que trabajan en regiones tropicales es el no poder conocer las identidades de todas las especies con las que trabajan. Ello es debido, por un lado, a la gran diversidad que existe en estas regiones y, por otro, a la falta de estudios taxonómicos detallados. Muchas veces, biólogos y ecólogos tienen que trabajar sin claves taxónomicas o con claves incompletas. En el sur de México, en dónde realicé mi tesis doctoral, no existen por ejemplo claves taxonómicas específicas de plantas y hay que identificar las especies usando la Flora de Guatemala y consultando especímenes de herbarios. Todo ello hace que, en los listados de especies que se generan como consecuencia del trabajo de campo, haya muchas especies que estén identificadas sólo a nivel de género, a nivel de familia o de las que no se tenga ni la menor idea del grupo al que pertenecen.

A la hora de realizar análisis estadísticos específicos para comparar la composición de especies entre distintos sitios (p.e. test de Mantel, RDA, CCA, MANOVA semi-paramétrico), este problema se puede solventar fácilmente si las especies son identificadas a nivel de morfoespecies, es decir, que sabemos que la especie A es distinta del resto de las especies en función de atributos morfológicos (tipo de hoja, fuste del tronco, flor, fruto, etc.), aún sin saber qué especie es o, a veces, ni siquiera la familia o grupo a la que pertenece. Para ello es necesario cruzar muestras de todas las especies colectadas de todos los sitios muestreados (en inglés 'cross-checking'). Esto resulta tremendamente laborioso. Además, hay ocasiones en las que para identificar ciertas especies (p.e. las de la familia Lauraceae) hace falta tener información de atributos muy específicos, como la flor o el fruto, los cuales no están muchas veces disponibles a la hora de realizar el trabajo de campo. En este caso, puede surgir la incertidumbre de si la especie que hemos llamado Persea A en la muestra 1 no sea la misma que hemos llamado Persea liebmanii en la muestra 2. Esta situación puede ser mucho más crítica cuando trabajamos con muestras colectadas por distintos investigadores o técnicos. Este es el caso típico de trabajos a una escala más regional. En esta situación la incertidumbre taxonómica es muchísimo mayor ya que es seguro que no ha habido cruce de la información de las especies colectadas en las distintas muestras.

En estos casos, las dos aproximaciones más comunes al análisis de datos multivariantes han consistido, o bien en eliminar las morfoespecies y/o especies no identificadas, o bien en llevar a cabo el análisis a nivel de género, en dónde la incertidumbre taxonómica suele ser mucho menor. En un trabajo realizado recientemente, hemos propuesto una alternativa estadísticamente mucho más robusta al análisis de datos multivariantes cuando existe incertidumbre taxonómica. Nuestro enfoque supone permutar las identidades de las especies no identificadas dentro del nivel taxónomico en el que se encuentran e iteratuar este procedimiento n veces, generando así no una sóla matriz de muestras x especies, sino n matrices. Posteriormente, calcularíamos el parámetro específico del análisis deseado sobre cada una de estas n matrices, obteniendo un rango de parámetros estimados que nos indicaría los posibles valores que podría tomar dicho parámetro ante distintos escenarios plausibles de incertidumbre taxonómica. Por ejemplo, en el test de Mantel, dicho parámetro podría ser el coeficiente de correlación de Pearson, r. En el RDA/CCA podría ser la cantidad de variabilidad explicada por las variables ambientales, y así sucesivamente.

Para implementar dichas funciones, hemos creado un paquete en R, 'betaper', que permite, por un lado generar las n matrices permutando las especies no identificadas (función 'pertables') y, posteriormente, aplicar distintas funciones a cada una de estas matrices, calculando el rango de parámetros de interés deseado. Hasta el momento hemos implementado los siguientes métodos multivariantes disponibles, todos ellos, en el paquete 'vegan': análisis de la varianza multivariante semi-paramétrico (función 'adonis.pertables'), test de Mantel (función 'mantel.pertables'), CCA (función 'cca.pertables') y RDA (función 'rda.pertables'). Todas ellas tienen una sálida gráfica ('plot').

Tomemos como ejemplo un grupo de nueve inventarios muestreados por uno de los autores de este trabajo (Dr. Kalle Ruokolainen) en la Amazonia. Estos datos están disponibles en el paquete 'betaper'. Vamos a estimar el efecto de la incertidumbre taxonómica sobre la varianza explicada en la composición de especies por una serie de variables edáficas (cationes de Ca, K, Mg y Na).

install.packages("betaper")
library(betaper)

data(Amazonia)
data(soils)

# Definimos un nuevo índice que incluye los términos usados en la base de datos Amazonia para definir especies no identificadas a diferentes niveles taxonómicos

index.Amazon <- c(paste("sp.", rep(1:20), sep=""), "Indet.", "indet.")

# Generamos un objeto 'pertables' (i.e. una lista de matrices permutando las especies no identificadas o morfoespecies)

Amazonia100 <- pertables(Amazonia, index=index.Amazon, nsim=100)

# Y ahora comprobamos el efecto de la incertidumbre taxonómica sobre la varianza explicada en la composición de especies por las variables edáficas en un RDA

Amazonia.rda <- rda.pertables(Amazonia100 ~., data=soils) Amazonia.rda

Confidence intervals of R-squared and pseudo-F values for RDA under different taxonomic scenarios

Rsquared pseudoF
0% 0.4754156 0.9062709
0.5% 0.4768863 0.9116456
2.5% 0.4802825 0.9241262
50% 0.4936813 0.9750405
97.5% 0.5058685 1.0237546
99.5% 0.5088126 1.0358837
100% 0.5091075 1.0371060

plot(Amazonia.rda)

Vemos que, a pesar de la alta incertidumbre taxonómica de esta base de datos (casi el 50% de las especies no están identificadas a nivel de especie), los efectos que ésta tiene sobre el parámetro estimado en este caso (variabilidad explicada por las variables edáficas) no varía mucho (entre 47% y 51%). La gráfica muestra los valores que tomaría cada una de las muestras en los dos primeros ejes del RDA bajo cada uno de los 100 escenarios de reasignación de las identidades de las especies. Todos los puntos pertenecientes a la misma muestra están agrupados dentro de una elipse por lo que es posible analizar visualmente como afecta la incertidumbre taxonómica a los valores de cada muestra. Las cruces señalan los valores estimados bajo una de los enfoques tradicionales consistente en eliminar las especies no identificadas y las morfoespecies del análisis. Podemos observar que no siempre las cruces caen dentro de las elipses por lo que es fácil deducir que los resultados y conclusiones a las que se llegaría utilizando este enfoque no se corresponden con ninguno de los escenarios plausibles de identidad de las especies.

Los resultados de este trabajo se encuentran actualmente en segunda revisión en la revista Ecography.

Cayuela, L., de la Cruz, M. & Ruokolainen, K. 2009. A method to incorporate the effect of taxonomic uncertainty on multivariate analyses of ecological data. Ecography, in 2nd rev.

Nuevo artículo publicado en Ecology and Society

Para todos aquellos que estén interesados en cuestiones relacionadas con el manejo forestal sustentable y los efectos del impacto humano sobre la diversidad forestal, aquí va un artículo muy interesante que acabamos de publicar en Ecology and Society. Este artículo resume los resultados de las investigaciones realizadas por varios grupos europeos y latinoamericanos en el marco de dos proyectos europeos consecutivos del programa INCO (SUCRE y BIOCORES), con especial énfasis en bosques tropicales montanos de Centroamérica y bosques templados de Sudamérica.

El artículo recalca la necesidad de crear herramientas que permitan evaluar de manera integrada el impacto humano sobre la diversidad forestal y que apoyen la toma de decisiones en lo referente al manejo forestal.

Puede descargarse en formato html o pdf.

Diversidad florística y cambios de uso del suelo en Chiapas

Recientemente ha salido publicado en la revista Investigación Ambiental, Ciencia y Política Pública, un artículo sobre las tendencias y proyecciones del uso del suelo y la diversidad florística en los Altos de Chiapas, México. Este artículo revisa evidencias recientes de la deforestación y de impactos del cambio de uso del suelo en la poblada región conocida como Los Altos o la Meseta Central de Chiapas. Las preguntas guía en torno a las cuales se estructura este trabajo son: (1) ¿qué referencia de riqueza florística es posible proponer para valorar el grado de afectación de los paisajes agropecuarios, que a la vez definiría el potencial y tamaño del reto que representa la restauración ecológica en la región?, (2) ¿cuáles son las principales tendencias de uso del suelo?, (3) ¿cuáles son los principales procesos y consecuencias físicas y biológicas de estos cambios? y (4), ¿cuáles son las tendencias y mayores amenazas para la conservación y aprovechamiento sustentable de los bosques en la región?

Los resultados de este trabajo resaltan la necesidad de definir los elementos de una estrategia para la restauración de áreas deforestadas y el enriquecimiento florístico de los bosques remanentes.


Referencia

González-Espinosa, M., Ramírez-Marcial, N., Galindo-Jaimes, L., Camacho-Cruz, A., Golicher, D., Cayuela, L. y Rey-Benayas, J.M. 2009. Tendencias y proyecciones del uso del suelo y la diversidad florística en los Altos de Chiapas, México. Investigación Ambiental, Ciencia y Política Pública 1(1): 40-53.

Publicaciones

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- Hódar, J., Zamora, R. y Cayuela, L. 2011. Climate change and the incidence of a forest pest in Mediterranean ecosystems: can the North Atlantic Oscillation be used as a predictor? En segunda revisión.

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