NaturalMente 25

28 n atural mente 25 ç sumario Suscríbete Consulta aquí todos los números de NaturalMente elevado grado de incertidumbre, al menos en las predicciones para regiones en las que carecemos de información. Dicha incertidumbre no significa que los modelos tengan necesariamente que fa- llar, sino que debido a la falta de datos en esas re- giones no podemos determinar si los análisis han capturado relaciones o procesos que se verifican a lo largo de todo el territorio o, por el contra- rio, si dichas relaciones describen el resultado de procesos ecológicos o biogeográficos que suce- den tan solo en las regiones mejor muestreadas ( Hortal et al. 2012 ) . Mapas como el de la figura 1 nos permiten identificar las áreas que necesitan nuevas pros- pecciones o grupos de especies y/o periodos de tiempo que no podemos describir de manera fia- ble con los datos disponibles ( Hortal et al . 2007, Meyer 2016 , Stropp et al. 2016 ) . Si las zonas que han recibido pocos muestreos poseen climas y paisajes similares a otros cercanos que hayan sido bien muestreados el nivel de incertidumbre en las predicciones que se hagan sobre ellos será relativamente pequeño (aunque no insignifican- te). Mientras que si las zonas mal muestreadas poseen condiciones ambientales muy diferentes el grado de incertidumbre será mucho mayor, in- cluso cuando se encuentren adyacentes a áreas bien muestreadas. Recientemente se ha propuesto mapear el grado de incertidumbre sobre la biodiversidad presente en cada localidad a partir de tres facto- res ( Ladle & Hortal 2013 ) . (i) Por un lado, de la calidad local de los inventarios, calculada a par- tir tanto de lo completos que son, como de la fiabilidad de las identificaciones taxonómicas y de otros factores que afectan a la capacidad de registrar a las especies en el campo. (ii) Por otro, a partir de la distancia geográfica; la capacidad de extrapolar las relaciones observadas más allá de los datos observados es menor cuanto más alejados estén los lugares a los que se pretenden proyectar los resultados de los análisis. Por eso, la incertidumbre de las predicciones de la distri- bución de especies será mayor cuanto más lejos estén geográficamente los sitios mal muestrea- dos de los que poseen inventarios, o más dife- rentes sean ambientalmente. (iii) Y, finalmente, a lo largo del tiempo.Tanto los ecosistemas como las distribuciones de las especies son altamente dinámicas, por lo que la capacidad de obtener datos progresivamente más antiguos que infor- men sobre la fauna o flora presente en la actuali- dad, o sobre las características de las especies en el presente decae con el tiempo. La variación en estos tres factores puede por lo tanto utilizarse para crear “mapas de ignorancia biogeográfica”, unas metodologías actualmente en desarrollo que permitirán crear mapas espacialmente ex- plícitos de la incertidumbre asociada a cualquier modelo o análisis de biodiversidad. El último paso es, pues, aprovechar estos ma- pas de ignorancia para evaluar de manera más justa las conclusiones de los estudios sobre biodiversidad y cambio global, así como para in- crementar la calidad de la toma de decisiones en estudios de conservación y gestión del terri- torio. Lo primero es relativamente sencillo, ya que la comunidad científica está acostumbrada a evaluar el error y tenerlo en cuenta a la hora de interpretar los datos. Pero para que la incer- tidumbre asociada a los datos de biodiversidad sea tenida en cuenta en procesos de toma de de- cisiones es necesario que científicos y gestores trabajen codo con codo (Figura 2). No solo es necesario mapear la incertidumbre, sino también combinarla con los modelos de biodiversidad, mejorándolos en la medida de lo posible ( Beale y Lennon 2012 ) . Aquí es importante aprovechar las tecnologías de la información para desarro- llar formas de representar la incertidumbre de manera interactiva en conjunción con diferentes escenarios de cambio global.Así serán compren- sibles por todas las partes interesadas ( McInerny et al. 2014 ) , desde científicos de la conservación a políticos, gestores o representantes de ONGs. Solo un esfuerzo coordinado nos permitirá ha- cer un uso responsable y justo de datos que, a pesar de ser incompletos, proporcionan una gran cantidad de información que puede permitir to- mar decisiones realistas ante un mundo en cons- tante cambio n “Para que la incertidumbre asociada a los datos de biodiversidad sea tenida en cuenta en procesos de toma de decisiones es necesario que científicos y gestores trabajen codo con codo”