Y el modelo funcionó!: Aplicación de modelos predictivos de distribución de especies amenazadas

Hace 6 años tuve la oportunidad de trabajar con el Dr. Felix Medina (Biólogo del Cabildo de La Palma) y con Raul Fernandez (Geógrafo de la Reserva de La Biosfera), en un modelo predictivo de distribución de Androcymbium hierrense, especie en peligro incluida en el catálogo de especies amenazadas de Canarias,  que en aquel entonces se había visto afectada por la construcción del complejo de residuos de la isla. 

En ese momento yo ocupaba mi plaza de funcionario de carrera (Técnico GIS) en el área de Planificación y Nuevas tecnologías del Cabildo de La Palma y colaboraba activamente con otros servicios del Cabildo.

El modelo que realizamos partía de los datos de campo que se habían recopilado en el Cabildo, en concreto 4 poblaciones conocidas en Mazo y 2 en Garafía. 

Partiendo de la localización de estas poblaciones, y del conocimiento de su hábitat, realizamos un modelo predictivo de distribución de esta especie en la isla, con el fin de averiguar nuevas localidades o proponer zonas para su reintroducción. Este estudio lo publicamos en el 3º Biennial Conference of International Biogeography Society que en 2007 se celebró en el Puerto de La Cruz (Tenerife).

Este tipo de modelo  ya antes los había trabajado en mi Tesis de Licenciatura, y con las poblaciones  Lotus eremiticus de la Isla de La Palma, pero nunca antes había podido comprobar los ajustes y la "utilidad real" de los mismos, ya que se trata de modelos con una alta dependencia de los parámetros ambientales que en la mayoría de los casos se nos escapan a la percepción o que son difícilmente plasmables en un mapa.

La semana pasada me llevé una alegría!,  me acababa de enterar que una población con más de 200 individuos de Androcymbium hierrense habia sido encontrada en los Volcanes de Aridane, zona que el modelo había marcado claramente como posible localidad!

 En este enlace pueden descargar el poster con una descripción más detallada del modelo.

Los modelo predictivos pueden llegar a ser una herramienta muy útil en la gestión y conservación de especies amenazadas, y esta es una clara prueba de ello. Este estudio se hizo con un modelo muy sencillo basado en  herramientas tecnológicas de hace 6 años, ahora las técnologías han mejorado considerablemente, pero...¿y los modelos?, quizás tengamos que esforzarnos más en comprender mejor la ecología de las especies para intentar aplicar este tipo de modelos y ver su utilidad real. Queda un mundo por trabajar en esta materia. Seguimos avanzando.

Análisis geoespacial de la distribución de la tortuga boba en Canarias

Recientemente hemos terminado en el Observatorio Ambiental de Granadilla (OAG) un trabajo sobre la "Estado de conservación de la tortuga boba (Caretta caretta) en las islas Canarias" . En este trabajo que ha durado 4 meses, y que forma parte del infome ante la Unión Europea del estado de conservación de esta especie,  he tenido la oportunidad de trabajar con el Dr. Antonio Machado y con la Dra. Nuria Varo analizando los datos de distribución de la tortuga boba en Canarias  obtenidos a partir de radiotracking (geolocalización) y avistamientos. Los trabajos han sido desarrollados por personal del OAG y asesorado por un equipo multidisciplinar de especialistas de distintas organizaciones.

El análsis con Sistemas de Información Geográfico que he desarrollado se ha basado fundamentalmente en los datos provenientes del sistema de radioposicionamiento ARGOS, a partir de la plataforma SEATURTLE. La fuente de datos han sido 3 proyectos (OAG, AEGINA y LIFE), que han proporcionado datos de 39 tortugas desde 1998 a 2012. Se han estudiado 35 mil señales brutas, que han generado unas 14 mil señales filtradas por calidad, lo que ha permitido analizar en detalle el comportamiento espacial y la distribución de estos ejemplares. Entre los geoprocesos utilizados he trabajado con geoprocesaamientos, Kernel, indices de correlación geoespacial, y otros procesos geoestadísticos. El documento cuenta con un Anexo que detalla los geoprocesos utilizados.

El proyecto cuenta además con un geoportal que he desarrollado con ArcGIS server, donde pueden ver todas y cada una de las tortugas marcadas y estudiadas, sus datos de interés (incluida la señales); y que permite superponer copas de información interesante como las batimetrias, los sebadales o las Zonas de Especial Conservación.

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Entre las conclusiones del estado de conservación destaca:

1. Existe una concentración de tortugas bobas alrededor de las islas Canarias, cuyo ámbi­to se define por la perimetral a 300 km de las costas insulares, habiéndose empleado para su delimitación los desplazamientos de las propias tortugas, que pasan algo más de la mitad de su tiempo en él. Dicho sector canario abarca 583.176 km², y es más extenso que la zona económica exclusiva (ZEE), aunque solo cubre el 85,7% de la misma (456.813 km) debido a la peculiar configuración de esta última.
   
   
   
2. El contingente de tortugas presente en el sector canario es de origen mixto, con una mayo­ría procedentes de las colonias de cría americanas y una proporción variable de la de Cabo Verde (»7-12%). La práctica totalidad son tortugas juveniles, con tallas que van de 12,8 a 85,2 cm (longitud recta de caparazón), con una media en 36,5 cm y moda de 41 cm. Se estima que las tortugas llegan con un mínimo de un año de edad, y a partir de los 45 cm (aprox. 7,2 años de edad) comienzan a abandonar el sector de modo progresivo.
3. Las tortugas vagabundean por todo el sector canario, con un 10% de presencia a profundidades inferiores a 200 m, muy poca en aguas someras (-50 m) y posible­mente también en las zonas más frías. Su distribu­ción no parece depender de lugares espe­cí­ficos, aunque demoran más en aquéllas zonas donde las turbulencias de la corriente suelen generar giros, filamen­tos y afloramientos de aguas profundas ricas en nutrien­tes, sustentando más alimento, que es el principal reclamo para un animal oportunista. Estas zonas menos oligotróficas que el océano abierto pueden situarse alejadas de la costa, como es el caso al SW de las islas centrales, o extenderse a lo largo del veril.
4. En las plataformas insulares de la costa occidental de Fuerteventura y el SW y SE de Gran Canaria las circunstancias oceanográficas favorecen la producción y biomasa planctónicas. Algunas tortugas jóvenes patrullan repetidamente estas zonas neríticas durante meses o incluso años, mostrando un perfil de comportamiento estacionario. La costa occidental y el norte de Fuerteventura, destacan como zona especial de preferencia de la tortuga boba.
5. En Canarias, la tortuga boba no vive ni manifiesta interés alguno por los sebadales y su presencia en los mismos (0,096%) se considera fortuita e irrelevante. [La marca roja la ha añadido el OAG a un esquema tomado de una publicación sobre sebadales].
   
   
   
6. La presencia de las tortugas bobas en la red Natura 2000 marina de Canarias no llega al 2% de su tiempo. Salvo por algunas zec concretas (i.e., Cueva de Lobos, en Fuer­­te­ven­tura), estas áreas protegidas ‒incluida la zec Sebadales del Sur de Tene­rife‒, apenas difieren como hábitat de cualquier otra porción marina de su entorno.
7. La variación anual de la densidad relativa de tortugas muestra grandes fluctuaciones, como cabía esperar, y dado lo reducido de la serie comparable (trianual) no cabe extraer conclusiones sobre su tendencia. No obstante, se ha combinando toda la informa­ción disponible de densidades, telemetría y datos biométricos para obtener una idea –aunque sea muy grosera– de la situación: el contingente medio presen­te en el sector canario rondaría las 34.000 tortugas bobas, con entradas anuales de 4.500 ejemplares de procedencia americana, y unas 500 de Cabo Verde.
   
   
8. Los principales factores adversos que afectan a las tortugas son los enmallamientos (53%), seguido de la ingestión de anzuelos (10%). La mortalidad anual se ha estimado en un 1,5 % del contingente total.
   
   
9. La evaluación del estado de conservación del contingente canario aplicando los criterios de la UICN para poblaciones visitantes en determinadas regiones (Sector Canario, en este caso), arroja una categoría de “preocupación menor” (LC).
10. La evaluación del estado de conservación del contingente canario aplicando los criterios desarrollados para especies de interés comunitario al amparo de la Direc­tiva Hábitat, se condujo recurriendo para algunos parámetros al método de criterio de experto. La matriz de evaluación general resultante fue “desfavorable-inade­cuado”.
11. La consolidación de la red de varamientos y recuperación de ejemplares dañados, las campañas de sensibilización ciudadana sobre la problemática de la especie y el proyecto de establecer una colonia reproductora en Canarias son medidas guberna­mentales vinculadas a la Directiva Hábitat, cuya contribución a la conserva­ción de la tortuga boba se ha valorado como alta.
12. Se descarta que la construcción del nuevo puerto en Granadilla, en el litoral de Tenerife, pueda tener una repercusión negativa sobre la especie de interés comuni­tario Caretta caretta. La declaración de los lic de Antequera, en Tenerife, y de Güí-Güí, en Gran Canaria orientada, en parte, a compensar todo posible efecto del nuevo puerto sobre la tortuga boba, se considera, pues, una medida de conservación super­flua e irrelevante en dicho contexto.

Espero que les guste

Juan Antonio Bermejo Dominguez

DETECCIÓN DE ZONAS ACTIVAS DEL INCENDIO DE TENERIFE: DATOS MODIS Y SU USO EN EL ANÁLISIS EN TIEMPO REAL DE INCENDIOS

Como les he comentado en post anteriores los datos MODIS son de gran utilidad en la detección y análisis espacial de un incendio en cualquier parte del mundo. En este post explico algunos conceptos del sensor y como aplicarlos para analizar zonas activas en un incendio

MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) es el acrónimo de Espectrorradiómetro de Imágenes de Resolución Moderada. El sensor MODIS  de la NASA pertenece al Sistema de Observación (EOS) y se encuentra a bordo de los satélites Terra (EOS AM) y  Aqua (EOS PM). La órbita del satélite Terra va de norte a sur a través del ecuador  y Aqua pasa de sur a norte sobre el ecuador en una cobertura global cada 1 a 2 días. Los satélites EOS tiene un rango de ± 55 grados de búsqueda de patrones y orbitan la Tierra una vez cada 99 minutos con una inclinación de 98 grados con respecto al ecuador, a una altitud media de 438 millas náuticas (705 kilómetros). 

Para la visualización de sus pasadas en tiempo real puede consultar esta web

 Órbita de  Terra y Aqua

El sensor MODIS ofrece 36 bandas espectrales de longitudes de onda de 0.4μm de 14.4μm.
MODIS proporciona datos de sus satélites Aqua y terra cada 3 horas aproximadamente

La  detección de incendios activos de MODIS representa el centro de un 1km (aprox.) de píxeles que contiene marcado como uno o más puntos de calor o  quema activa (incendios). Los satélites toman una "instantánea" de los acontecimientos a medida que pasa sobre la tierra. En la mayoría de los casos, los incendios detectados son de vegetación, pero a veces se trata de una erupción volcánica o la llamarada de un pozo de gas. No hay forma de saber qué tipo de anomalía térmica se detecta sobre la base de los datos MODIS solos.

Las detecciones de incendios activos son procesados ​​usando el mismo algoritmo que el estándar de fuego y MODIS MOD14/MYD14 de producto anomalías térmicas. La detección de incendios se realiza mediante un algoritmo contextual que aprovecha la fuerte emisión de la radiación infrarroja de los incendios. El algoritmo examina cada píxel de la franja de MODIS, y, finalmente, asigna a cada una de las siguientes clases los datos que faltan, las nubes, el agua, no de fuego, incendio, o desconocidos. Más información en: Giglio, L., Descloitres, J., Justicia, CO y Kaufman, Y. 2003. Remote Sensing of Environment 87:273-282. doi: 10.1016/S0034-4257 (03) 00184-6

El fuego es a menudo menor de 1km . MODIS no es capaz de determinar el tamaño exacto de fuego, lo que sí sabemos es que al menos un incendio se encuentra dentro de ese píxel 1km. Usted verá a veces varios incendios activos en una línea. En general, esto representa un frente de fuego.

 MODELADO A PARTIR DE DATOS MODIS:

Partiendo de los datos obtenidos, y teniendo en cuenta que cada dato puntual contiene el valor de fecha, hora, brillo y fiabilidad del dato, además de Id que almacena el orden de entrada, podemos analizar y generar un "MAPA DE ZONAS ACTIVAS". El proceso se basa en interpolar los datos puntuales usando el id (mayor id significa dato almacenado recientemente y por tanto "activo" y recientemente detectado como punto de calor). Para ello usé KERNEL que calcula una magnitud por unidad de área a partir de entidades de punto mediante una función kernel para adaptar una superficie suavemente estrechada a cada punto. El tamaño de la celda es de 250m (máxima resolucion de MODIS).

 

El futuro de la información geográfica

Comentaba Patrick Meier en su blog iRevolution que el Comité de expertos de Naciones Unidas en Gestión de Información Global  organizó recientemente una reunión de líderes de opinión y visionarios en el mundo geo-espacial para identificar el futuro de este espacio durante los próximos 5-10 años. Estos expertos hicieron más de 80 predicciones. He incluido aqui algunas de las ideas más interesantes que me he limitado a traducir y ordenar en tres grandes grupos:

Sobre el acceso a los datos y las políticas de acceso

• El acceso libre y gratuito a los datos se convertirá en  norma y la información geoespacial cada vez será visto como un bien público esencial.
• El rápido crecimiento y volumen de datos conducirá a la confusión ("infoxicación") y la falta de claridad  sobre la propiedad de los datos, los derechos de distribución, los pasivos y otros aspectos.
• En diez años, habrá una línea divisoria clara entre paises adaptados y no adaptados, dependerá de si los marcos legales son adecuados y la políticas de datos han sido desarrollados, lo que permitir a la sociedad desarrollarse libremente.
• Algunos gobiernos utilizarán las tecnologías geoespacial como un medio para controlar o restringir los movimientos e interacciones personales de sus ciudadanos. Las personas en estos países pueden no estar dispuestos a utilizar  aplicaciones moviles que requieren la ubicación por temor a que esta información sea compartida con las autoridades. 
• El despliegue de sensores y el uso más amplio de los datos geoespaciales dentro de la sociedad obligará a desarrollar las políticas y el leyes que garanticen la protección de intereses y los derechos de las personas.
• La alfabetización geo-espacial no se iniciará con el aprendizaje de los SIG en las escuelas, pero será centrará en el aumento de la conciencia geo-espacial y la comprensión de la importancia del conocimiento de su lugar como contexto. 
• El papel de las Agencias  de Cartografía como un proveedor autorizado de datos de alta calidad y de árbitro de otras fuentes de datos geoespaciales seguirá siendo crucial.
• Los monopolios en poder de los organismos cartográficos  en algunas áreas especializadas de los datos espaciales se acabará
• Las actividades llevadas a cabo por las Agencias  de Cartografía aumentará, y será subcontratado y por crowdsourcing (diseño participativo basado en la comunidad).  Los datos crowdsourced impulsará los organismos cartográficos nacionales hacia  nuevos nichos de mercado.
• Los organismos cartográficos  deberán encontrar nuevos modelos de negocio para proporcionar licencias simplificadas y satisfacer las demandas de más datos libres.

Sobre Tecnología

• Se incrementará ell uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV) como una herramienta para la rápida recolección de datos geoespaciales..
• Aumento de la información geoespacial 3D y 4D, incorporando el tiempo como la cuarta dimensión, 
• La Tecnología se moverá más rápido que las estructuras jurídicas y de gobernanza, lo que supondrá un problema.
• El Software  libre  seguirá creciendo como una alternativa viable  en términos de software, y potencialmente en el análisis y procesamiento. 
• El análisis  Geoespacial  será cada vez más  automatizado.
• Las empresas y los gobiernos cada vez más invertir en herramientas y recursos para la gestión de  grandes volúmenes de datos. Las tecnologías necesarias para que esto permitirá un mayor uso de fuentes de datos en bruto a partir de sensores y otras fuentes de datos. 
• En diez años, es probable que todos los teléfonos inteligentes serán capaces de vídeo de 360 ​​grados de cine 3D con una resolución muy alta para los estándares actuales y de forma inalámbrica reproducirla en tiempo real.

Sobre nuevos mercados

•  El vínculo entre la información geoespacial y medios de comunicación social, además de otras redes sociales, se hará  cada vez más importante.
• La información en tiempo real permitirá el desarrollo de modelos dinámicos y respuesta a desastres.
• Habrá una necesidad de de datos geoespaciales aplicados a la gobernanza y la aparticipación pública
• Los modelos de financiación para asegurar la cobertura completa de los datos, incluso en zonas no rentables continuarán siendo un desafío.
• La integración de datos crowdsourced como OpenStreetMap (diseño participativo basado en la comunidad) con los datos gubernamentales aumentará en los próximos 5 a 10 años. El contenido crowdsourced disminuirá los costos, mejorará la precisión y aumentar la disponibilidad de la información geoespacial.
• Habrá un aumento en la combinación de imágenes con los datos, para crear conjuntos de datos crowdsourced que no podrían haber sido creados por su propia cuenta un precio asequible. 
• Se avanzará en la reducción de la brecha entre los datos y de datos fidedignos crowdsourced, avanzar hacia una verdadera colaboración. 
• Habrá una acelerada adopción de la Información Geográfica Voluntaria en los próximos cinco años. 
•  Dentro de cinco años, el nivel de detalle de los sistemas de transporte dentro de OpenStreetMap excederá prácticamente todas las otras fuentes de datos y se respetarán / utilizado por las principales organizaciones y gobiernos de todo el mundo. 
• Comunidad basada en la cartografía seguirá creciendo. 

¿Alguien da más?