Cómo será la migración de las especies ante el cambio climático

Comprender cómo cambian las rutas de las especies a medida que los climas se modifican rápidamente brinda información para conservar de manera efectiva a las más vulnerables. Los modelos de distribución de especies (SDM) son un método clave para examinar estos cambios de conductas. En todos los hábitats se registra un profundo impacto en los animales y las plantas.

En un artículo que acaba de publicarse en Ecografía, un equipo del Centro de Inteligencia Artificial en la Sociedad de la Universidad de Georgia modeló la distribución de 165 mamíferos de América del Norte en 2010 y proyectó para 2050 y 2070 dos escenarios: con límites de dispersión y sin ellos. Encontraron una disminución predecible en la riqueza general de especies de 2010 a 2070 en América del Norte y un cambio pequeño pero visible hacia el norte. Pero el mapa con restricciones de dispersión sonaba como una grave advertencia: muchas especies no podrán colonizar todos los hábitats adecuados disponibles en 2070.

“Cuando se tiene en cuenta la tasa de dispersión, el futuro parece más sombrío de lo que hubiéramos anticipado. Al observar los cambios en la idoneidad del hábitat a lo largo del tiempo, vemos una reducción del hábitat hacia el sur y una expansión hacia el norte, lo cual es de esperar. Pero, lo que es más importante, al integrar las limitaciones de dispersión en el análisis, también vemos muchos hábitats que se pierden debido a los límites de dispersión”, afirmó Jenny McGuire, una de las especialistas a cargo de la investigación.

Como resultado, el modelo podría permitir a los investigadores arrojar nueva luz sobre qué especies están realmente en riesgo de extinción debido al cambio climático. Estudios anteriores sugieren que las especies con tasas de dispersión lentas, incluidos los primates, las musarañas, los topos y las especies del orden de las zarigüeyas, corren el mayor riesgo, al menos en el hemisferio occidental.

También están en riesgo las especies de clima frío y de altura, como el pika, un pequeño animal que habita en las montañas y que puede sobrecalentarse y morir en temperaturas suaves. A pesar de la disminución del número, al diminuto mamífero se le ha negado el estatus de especie en peligro de extinción y los estudios sugieren que migrará a áreas más frías. Pero teniendo en cuenta las restricciones de dispersión, el futuro parece menos optimista.

“Es poco probable que los pikas se muevan mucho durante el año, por lo que sus tasas de dispersión son bastante bajas. Como resultado, incluso si se abriera un nuevo hábitat adecuado en una cadena montañosa al norte, es poco probable que alguna población de pikas establecerían allí, y a medida que el clima se calienta, sus hábitats se reducirán”, afirmó Benjamín R. Shipley, autor principal del documento.

“El mapa sin restricciones de dispersión puede mostrar una expansión hacia cadenas montañosas más frías y altas, mientras que un mapa con restricciones mostraría una disminución en el hábitat sin una expansión correspondiente a lo largo del tiempo”, agregó.

Otra ventaja de este sistema de modelado (MegaSDM) es que puede sintetizar muchas especies, tiempo y escenarios climáticos a la vez. Al generar mapas únicos que describen los cambios en los rangos de las especies, permite a los investigadores predecir las distribuciones de éstas hacia atrás y hacia adelante en el tiempo para anticipar dónde podría vivir una especie en el futuro.

“La mayoría de las técnicas actuales utilizadas por los modelos de distribución de especies son estáticas, por lo que solo se proyectan en un solo período y no incorporan aspectos de movimiento a través de los paisajes”, explicó Shipley. “Pero MegaSDM utiliza un enfoque de tiempo de varios pasos, por lo que puede aplicar estos modelos de distribución a períodos pasados o presentes, y mostrar un movimiento dinámico, como la expansión y reducción de los tamaños de los rangos”, precisó.

También permite a los investigadores separar los impactos del cambio climático frente a otras barreras a la migración, por ejemplo, el desarrollo urbano o un hábitat inadecuado. “Si miramos solo hoy, no obtenemos una imagen completa de todos los diferentes climas en los que puede vivir una especie. La herramienta nos permite reconocer cuándo una especie está siendo restringida por otros tipos de impactos, y nos permite anticipar mejor dónde podrían vivir en el futuro e identificar áreas potenciales para la restauración”, continuó McGuire.

El desarrollo de la herramienta de código abierto requirió una ingeniería y una planificación cuidadosas del sistema para determinar cómo crear un sistema modular utilizando los requisitos mínimos de memoria. Primero, los investigadores modelaron la idoneidad del hábitat para las especies utilizando datos relevantes disponibles públicamente, como capas de sistemas de información geográfica (SIG), que incluyen elevación, cobertura terrestre, nivel de urbanización y forestación.

A continuación, observaron dónde se han detectado estas especies y los datos climáticos para el presente y el futuro. En el futuro, el equipo planea usar la herramienta para identificar especies en mayor riesgo con la esperanza de implementar estrategias de conservación, peldaños o corredores de vida silvestre para expandir la conectividad de los paisajes conservados.

“El cambio climático está aquí más rápido de lo que esperábamos. Construir las herramientas que nos ayuden a hacer predicciones cuantitativas sobre lo que sucederá es extremadamente importante, y creo que esto potenciará las acciones futuras en la conservación de la biodiversidad y los esfuerzos de mitigación del cambio climático”, concluyó Dilkina.

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