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SIMPOSIO “Modelaje de distribución de especies y aplicaciones en ecología y conservación”
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Documento elaborado por la Fundación Amigos de la Naturaleza, FAN - Bolivia Cita bibliográfica: Ríos-Uzeda, B.; Larrea-Alcazar, D. M. 2012. Memorias del Simposio “Modelaje de distribución de especies y aplicaciones en ecología y conservación. Fundación Amigos de la Naturaleza. Editorial FAN, Santa Cruz, Bolivia. [para toda la obra]
Fotografías: Ivan Jimenez, Juan Carlos Monteri, Pierre Ibisch, Edmond Sánchez, Luic Céspedes, Marcelo Arze, Luis Acosta, Dirk Embert, Rolvis Perez, base de datos / FAN.
Editorial FAN Km. 7 1/2 Doble Vía La Guardia Tel: (591-3) 355-6800 Fax: (591-3) 354-7383 e-mail: editorial@fan-bo.org - www.fan-bo.org Impreso en Bolivia Febrero, 2012 Santa Cruz de la Sierra - Bolivia
SIMPOSIO “Modelaje de distribución de especies y aplicaciones en ecología y conservación”
Antecedentes En los últimos años el uso de algoritmos y programas para determinar la distribución ha aumentado considerablemente hasta convertirse en una herramienta usada en el campo de la biogeografía y la conservación. En Bolivia este tipo de herramientas es relativamente reciente siendo el Maxent (Maximun Entropy Modelling, http://maxent.sourceforge.net) el algoritmo de uso más común. Este algoritmo de inteligencia artificial utiliza el principio de máxima entropía para calcular la distribución geográfica más probable para una especie. Presenta ventajas a la hora de modelar la distribución de especies las mismas que son reconocidas por varios autores.
En el marco del III Congreso Boliviano de Ecología que se realizó en Sucre del 16 al 18 de noviembre de 2011, el Dpto. de Ciencias de FAN organizó el simposio “Modelaje de distribución de especies y aplicaciones en ecología y conservación”. En el país se han desarrollado recientemente investigaciones para modelar patrones de distribución de especies en diferentes grupos taxonómicos de flora y fauna; sin embargo, para una gran parte de los investigadores bolivianos, este enfoque de trabajo todavía es una herramienta poco comprendida y usada. Existen además muchas consideraciones que deben ser tomadas en cuenta a la hora de realizar el modelaje, como, la distribución y cantidad de puntos y las variables ambientales asociadas y la historia natural de las especies estudiadas.
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Objetivo & Estructura El objetivo del simposio fue examinar las ventajas y limitaciones del 4
modelaje predictivo de la distribución potencial de especies. Los resultados del simposio ayudarán que futuros trabajos relacionados con el estudio de patrones geográficos y conservación de biodiversidad sean encaminados de mejor manera.
Estructura del simposio
El simposio fue desarrollado a través de nueve presentaciones magistrales que expusieron diferentes usos y aplicación del modelaje predictivo de distribución de especies de flora y fauna. Con este simposio y estas memorias queremos incentivar a más personas para que puedan realizar investigaciones sobre los diferentes tópicos tratados durante el mismo. Como una disciplina joven, el modelaje de especies necesita de mucha teoría para que de esta manera se perfeccione el arte de modelar la distribución de especies. A continuación se presenta un resumen de cada exposición.
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Resúmenes de las conferencias Centros de riqueza potencial de especies de Poaceae en Bolivia Rosa I. Meneses1,3 *, Stephan G. Beck1 , Daniel M. Larrea-Alcázar2 & Sara Espinoza2 1
Herbario Nacional de Bolivia, Instituto de Ecología, Universidad Mayor de San Andrés (UMSA). Departamento de Ciencias, Fundación Amigos de la Naturaleza (FAN-Bolivia).
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Museo Nacional de Historia Natural (MNHN), La Paz, Bolivia
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Las gramíneas comprenden unos 700-715 géneros y 10.000-10.550 especies en todo el mundo. Se distribuyen en casi todas las latitudes y altitudes, desde el nivel del mar hasta el límite de crecimiento de la vegetación, así como desde las regiones subpolares hasta los trópicos. En Bolivia se tienen 840 especies pertenecientes a 12 subfamilias. Mediante la revisión de catálogos, especímenes herborizados e información disponible en línea se compiló una base de datos compuesta por 5748 registros de 680 especies de gramíneas (599 especies nativas de Bolivia y 81 especies introducidas o naturalizadas). Usando el algoritmo Maxent se modeló la distribución potencial de todas las especies nativas. Los mapas de distribución individual fueron agrupados para identificar patrones de distribución geográfica de cada subfamilia (Aristidoideae, Bambusoideae,
Chloridoideae,
Danthonioideae,
Ehrhartoideae,
Panicoideae y Pooideae) y centros de riqueza potencial para la familia. El nivel de endemismo de cada especie (distribución conocida menor a los 50.000 km2) fue determinado con base en la revisión de información publicada. Los resultados fueron contrastados con el mapa de regiones y provincias biogeográficas propuesto para Bolivia por Navarro & Ferreira (2009). Los resultados mostraron la existencia de cuatro centros de riqueza potencial relacionados con los valles secos interandinos y la puna
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mesofitica (región andina tropical) y la Chiquitania y llanura beniano6
amazónica (región brasileño-paranense). En conclusión, el patrón general se mantendría a nivel nacional, pero posiblemente cambiaría en la región del Chaco boliviano, si el número de colectas de Poaceas se incrementaría en nuestro país, debido a la presencia importante de este grupo en Argentina.
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Riqueza, endemismo y conservación de anfibios y reptiles de Bolivia - el estado de conocimiento actual Steffen Reichle, Dirk Embert, Arturo Muñoz, Jose Padial, Rodrigo Aguayo, Claudia Cortez, Lucindo Gonzales, Daniel M. Larrea-Alcázar, Mayra Maldonado, Rosy Montaño
Desde los años 90s del siglo pasado los inventarios de la herpetofauna en Bolivia crecieron y llegaron a cubrir todas las ecorregiones de nuestro país. No obstante, la mayor parte de las colectas fueron realizadas a lo largo de carreteras y caminos, dejando un patrón de riqueza artificial y lejos de la realidad. Igualmente, desde hace aproximadamente 10 años comenzaron los esfuerzos de entender mejor el estado de conservación de los anfibios y reptiles, basados en mejores conocimientos de su uso de hábitat y distribución. Para solucionar los artefactos en los conocimientos de la distribución de las especies se decidió modelar la distribución de cada especie y de esta forma minimizar los posibles errores basados en los sesgos de colectas. Se presentaron los mapas de riqueza de reptiles y anfibios, tal como los de endemismo para Bolivia. También se sugirieron las áreas con más necesidades de conservación para estos dos grupos. Se discutió críticamente las ventajas y desventajas de usar programas de modelaje de distribución, y como a futuro se podría mejorar aún más las predicciones. Como resultado principal se tuvo que existe una mayor concentración potencial de reptiles en valles secos interandinos. Los parques nacionales con mayor riqueza de especies serían Amboró y Carrasco. Como conclusiones se tuvieron que patrones modelados fueron más objetivos que solamente los puntos de colectas;
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se reconoció que es necesario contar con buenas bases de datos y 8
estandarizar los métodos de colecta; y que es necesaria la participación activa de expertos durante el proceso de modelaje. Se necesita tener mucho cuidado en las variables ambientales que se usa. Es necesario conocer las restricciones de los programas de moledaje; y finalmente se recomendó buscar los “lugares dulces” para conservar estos grupos de vertebrados.
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Distribución potencial para palmeras de Bolivia: patrones de riqueza, endemismo y fitogeografía Mónica Moraes R.1, Boris Ríos-Uzeda2 & Daniel Larrea-Alcázar2 Herbario Nacional de Bolivia, Instituto de Ecología, Universidad Mayor de San Andrés, Casilla 1007-Correo Central,
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La Paz, Bolivia, monicamoraes45@gmail.com Departamento de Ciencias, Fundación Amigos de la Naturaleza, Santa Cruz, Bolivia.
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Aún se desconocen los patrones de distribución en un contexto geográfico de las palmeras nativas de Bolivia que incluyan el análisis del decremento de la riqueza de especies respecto a la latitud y altitud. Se aplicó el enfoque de modelaje de distribución de especies para identificar áreas con riqueza potencial de palmeras y concentración de las especies endémicas. Se utilizaron dos métodos de modelaje para la distribución de palmeras: el modelo de nicho ambiental y el deductivo. El mapa de riqueza potencial de palmeras bolivianas fue preparado en base al número de especies en cada unidad de muestreo (un pixel de 1 km2). Se predijeron dos ecorregiones que concentrarían la mayor riqueza de palmeras de Bolivia: el sudoeste del bosque húmedo amazónico y los Yungas, en las laderas orientales de los Andes. La distribución potencial de las palmeras endémicas podría estar asociada a la zona andina oriental del país. La mayor parte de las palmeras estaría influenciada por afinidades amazónicas, seguida por las andinas. Estas áreas con la mayor riqueza de especies de palmeras coinciden con patrones continentales que caracterizan a este grupo de plantas. La mayor riqueza de palmeras al norte y noroeste de Bolivia podría relacionarse a las condiciones
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climáticas. En Bolivia se representa la distribución más sureña y 10
occidental de muchas especies de palmeras en términos de patrones fitogeográficos continentales. Como conclusiones y recomendaciones se tuvieron que, en el caso de palmeras debe considerarse bien el juego de variables utilizadas, factores edáficos podrían ser importantes para este grupo, incluso más importantes que las variables climáticas; se debería pensar en realizar evaluaciones zonales, por ejemplo para el sur del país se sugiere hacer un ejercicio de modelaje diferente; el modelaje fue adecuada para algunas especies pero para otras no, por lo que debe trabajarse más en ajustar algunos de los modelos; y debe existir la participación del especialista antes de comenzar el modelaje, en la selección de las variables, para garantizar que el “modelo” esté bien desde un principio.
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Modelando la distribución de mamíferos medianos y grandes en Bolivia: importancia para su conservación Nohelia Mercado N.I.1,*, Robert B. Wallace1, 2, Heidy Lopez-Strauss1, Wildlife Conservation Society, 3-35181 SM, La Paz, Bolivia, noheisa@gmail.com
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Wildlife Conservation Society, 2300 Southern Boulevard, Bronx, New York, EEUU rwallace@wcs.org
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*Dirección actual: Amazon Conservation Association, Sopocachi, Calle Gregorio Reynolds N°625, La Paz, Bolivia.
Para poder priorizar y diseñar acciones de conservación para la fauna boliviana es de suma importancia conocer la distribución de las especies. Durante cuatro años se recopiló toda la información disponible sobre la distribución de 114 especies de mamíferos medianos y grandes en Bolivia, sistematizando la misma en una base de datos de registros individuales georreferenciados. En función a esta información y en el marco de la publicación de un libro sobre los mamíferos medianos y grandes de Bolivia se produjeron mapas informáticas sobre la distribución de las 114 especies. Para las especies con suficientes registros (n=80) se predijo la distribución potencial mediante el uso del modelo predictivo Maxent, el cual proporcionó una distribución inferida mediante 7452 registros de presencia con independencia espacial de 5 km y confiabilidad alta o mediana, correlacionados con variables ambientales. Después de realizar la verificación por expertos, se rechazaron 15 modelos por deficiencia en la distribución de registros, patrones ambiguos de distribución, y/o claridad en la taxonomía de la(s) especies.
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Los modelos aceptados (n=65 con 6733 registros) fueron definidos, 12
utilizando dos tipos de umbrales: mínima probabilidad de presencia (n=47) e igual sensibilidad y especificidad (n=18). Los modelos han permitido obtener una serie de hipótesis espacialmente explicitas sobre la distribución potencial de casi 60% de las especies de mamíferos medianos y grandes del país, al indicar su presencia en áreas protegidas y departamentos donde todavía no existen registro formales. También ha ayudado a identificar vacíos de información para cada especie, y así priorizar relevamientos de biodiversidad en el futuro. Sin embargo, después de la verificación de expertos, se tuvo que rechazar varios modelos. Por lo tanto, es de suma importancia actuar con responsabilidad cuando se interpretan los mismos. Como conclusiones se tiene que el modelaje es una herramienta para la toma de decisiones, por eso debe estar bien claro para qué se está realizando el modelaje. El uso de Maxent está generalizado, sin embargo el aporte de los expertos es importante desde el pre-tratamiento, y es inevitable en el post tratamiento; los modelos predictivos no toman en cuenta factores históricos, que pueden ser claves a la hora de determinar la distribución actual de las especies.
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Uso de modelos predictivos en la distribución de murciélagos y áreas importantes para su conservación: ventajas y desventajas. Luis F. Aguirre1,2, Aideé Vargas E.2,3 Centro de Biodiversidad y Genética, Universidad Mayor de San Simón, casilla 538, Cochabamba, Bolivia.
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Email: laguirre@fcyt.umss.edu.bo. Centro de Estudios en Biología Teórica y Aplicada, Programa para la Conservación de los Murciélagos de Bolivia.
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Fundación Amigos de la Naturaleza (FAN), km 7, Santa Cruz de la Sierra, Bolivia.
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El uso de herramientas de sistemas de información geográfica y algoritmos para una aproximación y modelización de la distribución potencial de especies, se ha constituido en una forma rápida y útil de poder comprender procesos grandes de distribución y vacíos de información, que puedan ser llenados con fines de conservación a diferentes escalas. En los últimos años, esfuerzos interinstitucionales han permitido avanzar en el entendimiento de algunos grupos de flora y fauna en Bolivia y en particular con los murciélagos. Este grupo de animales es de mucho interés por constituirse en un orden con numerosas especies que ocupan diversos nichos tróficos. En esta presentación se discutieron de las ventajas y desventajas del uso de modelización potencial en murciélagos, con el fin de poder continuar estudiando los patrones de distribución y su aplicación. Entre las mayores ventajas se encuentran: i) identificación de vacíos de información, ii) identificación de centros de mayor concentración de especies, e iii) identificación de sitios para la conservación. Entre algunas de las desventajas se encuentran: i) información basada en un sesgo en la toma de datos, ii)
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son modelos hipotéticos que deben ser probados (evaluación) y que 14
es difícil de hacerlo por limitaciones económicas y de esfuerzo, iii) se puede perder información biológica/ecológica relevante a una escala menor, específicamente por la pérdida de la identidad de especies. Entre las conclusiones generales para poder avanzar más en el entendimiento y aplicación del uso de herramientas de modelización es necesario incentivar inventarios biológicos con el fin de contar con más y mejores datos de presencia, el esfuerzo de colecta es diferente en cada caso y esto es algo que nunca se considera en los estudios. Es necesario conocer la identidad de las especies ya que muchas de ellas son de distribución restringida, se recomienda centralización de la información en base de datos; sería mucho mejor preparar las variables ambientales considerando las particularidades de cada especie. Finalmente, se considera importante la difusión periódica de la información.
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Identification of priority areas for conservation in the Llanos de Moxos, Bolivia. Hydrological and fish distribution modelling Marc Pouilly1, Jean Michel Martinez2 & Daniel Larrea-Alcázar3 Institut de Reserche pour le Développment (IRD), UMR BOREA, MNHN Paris, France
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Institut de Reserche pour le Développment (IRD), UMR GET, Toulouse, France Departamento de Ciencias, Fundación Amigos de la Naturaleza, Santa Cruz, Bolivia.
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La Convención sobre Diversidad Biológica (CDB) reconoce como un objetivo principal la identificación de sitios importantes para la conservación en cada región ecológica. La zona inundable de la Amazonía boliviana o Llanos de Moxos (Depto. de Beni, Bolivia), presenta una única combinación de biodiversidad de agua dulce y terrestre, lo que resulta de una ecotono entre ecosistemas de bosque húmedo tropical, SubAndino y de sabanas. Además se encuentra en un asilamiento geográfico relativo del resto de la Amazonía, y un predominio de parches de paisaje y diversidad debido a condiciones hidrológicas y de inundación. Para determinar patrones espaciales de distribución las especies de peces, influenciada en primera instancia por las condiciones hidrológicas, se realizó un mapeo de los hábitats acuáticos en base a informaciones derivadas del mapa de vegetación y de un estudio de las inundaciones del área de Moxos. Este último fue realizado usando sensores remotos (SAR-radar y MODIS-optical sensor) para establecer la variabilidad interanual (2003; 2006-2008) de la intensidad y espacialización de las inundaciones. El mapeo de los hábitats acuáticos permitió un modelaje preliminar de la distribución de 177 especies de peces mediante el alogaritmo del Maxent.
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Los resultados mostraron una fuerte variabilidad temporal de los eventos 16
de inundación, los cuales pueden llegar a cubrir un área mayor a los 35.000 km2, que incluyen gran parte de las sabanas. El modelaje de peces mostró que la riqueza es alta en los ríos principales y el bosque de galería marginal, lo que ilustra el efecto de la hidrología y la conectividad sobre la distribución de peces. Los modelos en peces fueron validados a nivel regional pero no a nivel local, ya que se encontró una sobreestimación en las sabanas y una subestimación en los ríos. El desarrollo de un modelo de flujo de inundación/conectividad y de modelos de distribución de peces asociados a inundación/conectividad parece que son importantes para ayudar a predecir la evolución de la biodiversidad en el contexto de escenarios de cambio climático convirtiéndose en una herramienta para identificar prioridades de conservación. Se concluyó que se debe mejorar el mapeo de los hábitat acuáticos en base a datos más específicos y detallados; revisar modelos que incorporen datos de ausencia; probar y comparar varios programas de modelaje pera destacar las ventajas e inconvenientes de cada uno y determinar cual sería el mejor adaptado para modelar la distribución de los peces en sistemas hidrográficos fluviales.
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Fuentes alternativas de incertidumbre en modelos predictivos de distribución Miguel Fernandez1
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Center for Applied Biodiversity Informatics, California Academy of Sciences, 55 Music Concourse Dr., Golden Gate Park,
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San Francisco, California 94118, USA, mfernandez@calacademy.org
Tradicionalmente las distribuciones geográficas de especies, se estimaban creando un polígono convexo alrededor de las localidades georeferenciadas donde se ha observado la especie. Gracias a los avances tecnológicos en el campo de la bio-informática, sistemas de información geográfica y sensoramiento remoto, es posible hoy emplear complejos algoritmos geo-estadísticos que correlacionan observaciones con capas ambientales de alta resolución. Estas correlaciones pueden proyectarse en espacio geográfico y así inferir zonas ambientalmente aptas para la existencia de una especie. Las descripciones geográficas del hábitat se han convertido en elementos críticos en la toma de decisiones en conservación y manejo de recursos naturales. Más aun, gracias a la disponibilidad de variables climáticas futuras ahora es posible proyectar el nicho ambiental de una especie bajo múltiples escenarios de cambio climático. A su vez estos mapas pueden ser incorporados en planes de conservación y estrategias de adaptación. Sin embargo, a pesar de que el aspecto tecnológico de esta herramienta ha evolucionado rápidamente, el aspecto teórico no ha alcanzado el mismo nivel. Al mismo tiempo que se ha hecho más fácil crear un modelo de la distribución potencial de una especie, también ha crecido el riesgo de cometer serios errores en el proceso e interpretación de los resultados. Los modelos predictivos
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de distribución asumen que 1) todos los miembros de una especie 18
son genéticamente idénticos y por lo tanto responden de la misma manera a cambios en el ambiente, 2) no existe adaptación, 3) no existen interacciones entre especies y 4) la distribución actual está en equilibrio con el ambiente (i.e., el hábitat optimo está totalmente ocupado). Todos estos elementos son causas conocidas de incertidumbre en los modelos de distribución y son objeto de investigación reciente. Aquí presentare ejemplos en el que voy a demostrar la importancia de la calidad de información climática y los datos georeferenciados utilizados. El primer ejemplo estaba basado en modelos predictivos para un grupo de anfibios en Bolivia, donde se mostró el efecto de la incertidumbre asociada a la localización de las observaciones en cuatro algoritmos comúnmente utilizados para modelar distribuciones (i.e., Maxent, Garp, Domain y Bioclim). El segundo ejemplo se muestra la incertidumbre asociada a la densidad de las estaciones de monitoreo climático en capas ambientales interpoladas (i.e., Worldclim). Estos dos elementos fundamentales en la creación de un modelo predictivo, solamente, pueden ser responsables de la mayor parte de la variabilidad en los resultados generalmente atribuida a otros factores. Se sugirió que iniciativas de conservación que basan sus agendas en estas herramientas deben tener muy en cuenta la calidad de los datos que entran en el modelo.
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Aplicaciones y métodos de los modelos de distribución de especies: Algunos ejemplos en el campo de la biogeografía y la ecología de enfermedades infecciosas Carlos Zambrana-Torrelio1 EcoHealth Alliance. Email zambrana@ecohealthalliance.org
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Los modelos de distribución de especies (MDE) son una herramienta cada vez más utilizada en ecología y conservación. Recientemente los MDE han sido aplicados a diferentes disciplinas como filogeografía, biogeografía, ecología de enfermedades, modelos demográficos e inclusive arqueología. De manera similar, durante los últimos años nuevas técnicas se han desarrollado o adaptado de otros campos para predecir la distribución de especies (e.g. boosted regression trees). En esta presentación se discutió tres tópicos que involucran MDE: 1) Mecanismos de divergencia ecológica, donde se mostró los posibles modos de especiación geográfica de tres especies del genero Poitea (Fab.), 2) aplicación de los MDE en el campo de la ecología de enfermedades infecciosas, en la cual se presentaron las implicaciones del cambio climático sobre la distribución de los hospederos de los virus
Nipah y Hendra (Henipavirus) y 3) métodos de ensamble, que mostraron la aplicación de estos métodos en el área de los MDE. Finalmente se presentó un ejemplo de su utilidad para modelar la distribución de especies bajo diferentes modelos de cambio climático.
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Nuevas herramientas para el modelamiento de la distribución de especies y las implicaciones en la estimación de sus distribuciones geográficas y estados de conservación: El caso de Pauxi unicornis (Aves: Cracidae) 20
Rodrigo W. Soria-Auza1,2, Sebastian K. Herzog2, Victor Hugo Garcia Solis2, Natalia Zambrana, Claudia Coca-Mendez2, Holger Kreft1, Ariel Cespedes2, Ross Macleod3 & Aidan Maccormick3 1
Biodiversity, Macroecology and Conservation Biogeography Research Group, Faculty of Forest Sciences and Forest Ecology, Göttingen University. Email: wilbersa@daad-alumni.de Asociación Armonía, Av. Lomas de Arena nº 400, Santa Cruz de la Sierra, Bolivia
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Institute of Biodiversity, Animal Health and Comparative Medicine, University of Glasgow
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Todos los métodos que estiman distribución de especies poseen diversas fuentes de incertidumbre. Entre éstas están las variables predictivas ambientales que utilizan. Las capas de clima juegan el papel más importante, sin embargo, variables que describen la vegetación incrementan la calidad de las predicciones. Se presentaron y compararon los modelos climáticos Chelsa (Climatologies at High Resulution for the Earth’s Lans Surface Areas) con Worldclim. Posteriormente, se usaron ambos modelos para estimar la distribución de Pauxi unicornis y se evaluaron las implicaciones para su estado de conservación. Utilizamos regresiones geográficas ponderadas (RGP) para modelar variables climáticas en base a variables topográficas y atmosféricas como predictores. La parametrización del modelo se hizo con datos climáticos colectados en estaciones meteorológicas. La variabilidad no explicada por RPG fue ajustada implementando Kriging. Se comparó el rendimiento de ambos modelos climáticos estimando la distribución
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de P. uniciornis utilizando Maxent. Añadimos variables que describen la vegetación en este proceso. La evaluación de los modelos se hizo siguiendo K-fold cross-validation. Finalmente se usaron imágenes de satélite procesadas para estimar el porcentaje de pérdida de hábitat que esta especie experimentó dentro de las áreas protegidas. La variabilidad geográfica entre las estimaciones obtenidas con Worldclim fue mayor en todos los casos. Adicionalmente, Worldclim predijo la presencia de esta especie en área no adecuadas. Los promedios de valores AUC entre Chelsa y Worldclim son muy similares. Un ligero incremento del valor AUC (de 0,03 puntos) a favor de Chelsa fue observado cuando variables de vegetación fueron incorporadas. El porcentaje de pérdida de hábitat fue más bajo cuando Worldclim es utilizado. Chelsa estimó distribuciones más confiables que Worldclim. En consecuencia, ofrece un panorama más realista del crítico estado de conservación de esta especie, cuyas amenazas han empeorado rápidamente en los últimos años. Finalmente se mostró que el valor del AUC debe ser cuidadosamente interpretado.
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Conclusiones A partit de las presentaciones y discusiones del simposio se llegaron a 22
las siguientes conclusiones: - Es determinante incluir la participación de expertos durante el diseño y la implementación de los procesos de modelaje de distribución de especies. - Es importante tener en cuenta las variables que serán usadas como predictoras, las cuales deben guardar una adecuada relación con los aspectos físicos y biológicos que condicionan la presencia de cada especie. - Es necesario reconocer que otros factores – además de los climáticos y ambientales – pueden estar determinando la distribución de las especies, por ejemplo factores históricos y de competencia. - Debe realizarse una buena limpieza de las bases de datos a ser usada en el proceso de modelaje. - Es necesario indagar más la representatividad de ciertas variables, las cuales pueden presentar datos incorrectos para el país. El uso de las variables climáticas del Worldclim merece especial atención en este tema. - Es importante reconocer que lo que se está modelando es la distribución de un nicho potencial – conformado por las variables que se está usando – y no necesariamente la distribución real de una especie. - Es necesario la verificación en campo de los modelos obtenidos en laboratorio.
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Agradecimientos Al personal del Departamento de Ciencias de la FAN (Teresa Gutierrez, Dennise Quiroga, Sara Espinoza, Saul Cuellar, Natalia Araujo) quienes apoyaron las diferentes etapas de organización y realización del simposio. Al Comité Organizador del III Congreso Boliviano de Ecología por permitir la realización del simposio. El evento fue realizado con fondos otorgados por la Embajada del Reino de los Países Bajos a la Fundación Amigos de la Naturaleza (FAN - Bolivia).
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