EVOLUCIÓN DE PERSPECTIVAS ECOLÓGICAS SOBRE EL CONCEPTO DE NICHO HUTCHINSONIANO DURANTE EL SIGLO XXI

Manuel Correia - Asesor FUNDATUN - 28 de agosto de 2023

Llevar el “enfoque hutchinsoniano” al siglo XXI ha implicado la evolución de las ideas y conceptos propuestos a mediados del siglo XX por el ecólogo británico G.E. Hutchinson a las realidades y desafíos actuales en ecología. Hutchinson es conocido por su concepto de "nicho ecológico", que se refiere a la gama de condiciones ambientales en las que una especie puede sobrevivir y reproducirse. También introdujo el concepto de "n-dimensional" para describir nichos que tienen múltiples dimensiones ambientales relevantes.

En este siglo XXI, las perspectivas ecológicas han evolucionado y se han ampliado para abordar problemas complejos como el cambio climático, la pérdida de biodiversidad y la interacción entre las especies invasoras y nativas, por ejemplo. Sin embargo, durante los últimos 25 años, el uso indistinto sobre el modelado de distribuciones de las especies (considerada parte de la macroecología o biogeografía) ha crecido explosivamente en el número de aplicaciones, algunas de las cuales adolecen de problemas conceptuales según Soberón (2017).

En el siglo XXI, es probable que las perspectivas ecológicas sobre el nicho Hutchinsoniano hayan evolucionado en varias direcciones:

1. Enfoque más holístico: Los ecólogos podrían haber adoptado un enfoque más integral al considerar el nicho de una especie. Esto podría involucrar no solo factores abióticos, como el clima y el hábitat, sino también factores bióticos, como la competencia con otras especies, las interacciones depredador-presa y las relaciones simbióticas.

2. Inclusión de factores humanos: Dado el aumento de la influencia humana en los ecosistemas, es posible que las perspectivas sobre el nicho ahora consideren cómo las actividades humanas, como la urbanización, la agricultura intensiva y el cambio climático, afectan el nicho de las especies. Esto podría llevar a una mayor comprensión de cómo las especies se adaptan o sufren debido a la actividad humana.

3. Tecnología y modelado avanzado: El siglo XXI ha visto avances significativos en la tecnología y la capacidad de recopilación y análisis de datos. Los modelos computacionales avanzados podrían haber permitido a los ecólogos modelar de manera más precisa y detallada los nichos de especies en diferentes escenarios ambientales y de interacción.

4. Cambio climático y migración de especies: La crisis climática ha llevado a cambios en los patrones climáticos y en la distribución de especies. Las perspectivas sobre el nicho podrían haber evolucionado para abordar cómo las especies están respondiendo a estos cambios y cómo las migraciones y adaptaciones pueden afectar sus nichos.

5. Enfoque en la conservación y restauración: A medida que la pérdida de biodiversidad se ha vuelto más evidente, las perspectivas sobre el nicho podrían haber evolucionado hacia una comprensión más profunda de cómo restaurar y conservar los nichos de especies en peligro de extinción.

Hutchinson (1957) propuso que los patrones de distribución de las especies y sus interacciones en un ecosistema pueden entenderse en dos dimensiones complementarias: el espacio geográfico y el espacio ecológico. Esta hipótesis es conocida como la “Dualidad de Hutchinson”

El concepto de dualidad en el contexto de la modelación de nichos y áreas de distribución se refiere a la relación entre dos enfoques complementarios para comprender la distribución y ecología de una especie en particular. Estos enfoques son el modelo de nicho y el modelo de área de distribución. El "Modelo de Hutchinson" y la "Modelación de áreas de distribución" son términos que a menudo se utilizan para describir estos enfoques, sin embargo, no son equivalentes y tal confusión ha incidido en problemas de interpretación de los resultados.

MODELO DE NICHO (MODELO DE HUTCHINSON)

El modelo de nicho se centra en el conjunto de condiciones ambientales y recursos en los cuales una especie puede sobrevivir y reproducirse exitosamente. El nicho ecológico de una especie se define por múltiples dimensiones que pueden incluir factores como la temperatura, la humedad, la disponibilidad de alimentos y otros recursos. Hutchinson introdujo la noción de un "hipervolumen del nicho" en un espacio multidimensional, donde cada dimensión representa una variable ambiental. La intersección de estos factores determina el rango de condiciones en las cuales una especie puede persistir a lo largo del tiempo.

MODELACIÓN DE ÁREAS DE DISTRIBUCIÓN

La modelación de áreas de distribución se enfoca en mapear y predecir la distribución geográfica de una especie en función de factores ambientales y geográficos. Este enfoque utiliza registros de observaciones de especies en diferentes lugares junto con datos ambientales para identificar las condiciones más adecuadas para la presencia de la especie. Los modelos de áreas de distribución pueden variar en complejidad, desde métodos simples basados en rangos climáticos hasta modelos más avanzados que incorporan una variedad de variables. Estos modelos se utilizan para predecir cómo las distribuciones de las especies pueden cambiar en respuesta al cambio climático u otros factores.

DUALIDAD Y COMPLEMENTARIEDAD

La dualidad entre estos enfoques radica en su complementariedad; mientras que el modelo de nicho se centra en entender los factores ambientales que permiten a una especie existir, el modelo de área de distribución se enfoca en mapear dónde se encuentra realmente la especie. Ambos enfoques se basan en la idea de que las especies están limitadas por factores ambientales específicos, pero abordan esta limitación desde diferentes perspectivas. En la práctica, los dos enfoques pueden utilizarse juntos para obtener una comprensión más completa de la ecología y distribución de una especie. Los modelos de nicho pueden proporcionar información sobre las condiciones óptimas para la especie; mientras que los modelos de áreas de distribución pueden ayudar a verificar cómo se correlaciona esta información con la presencia real de la especie en un área geográfica.

¿SE ESTARÍA MODELANDO MÁS LOS NICHOS QUE LAS DISTRIBUCIONES POTENCIALES DE LAS ESPECIES?

Es importante señalar que ambos enfoques tienen sus propias aplicaciones y utilidades. La modelación de nichos es fundamental para comprender las adaptaciones y limitaciones de las especies en su entorno, mientras que la modelación de distribuciones potenciales ayuda en la planificación de la conservación y en la comprensión de cómo los cambios en el clima y el entorno podrían afectar la distribución de las especies.

Diferencias entre estos dos enfoques:

1. Perspectiva conceptual.

a. Los modelos de nicho se centran en cómo las especies interactúan con su ambiente y cómo utilizan los recursos disponibles. Se basan en la idea de que cada especie tiene un "nicho ecológico" único que describe su función y sus requisitos en el ecosistema.

b. Los modelos de distribución de especies se enfocan en predecir dónde se encuentra una especie en función de factores ambientales y geográficos; no necesariamente se centran en los detalles de la ecología de la especie.

2. Datos requeridos.

a. Los modelos de nicho a menudo requieren una comprensión profunda de los detalles de la ecología de la especie; como sus preferencias de hábitat, sus comportamientos de alimentación y la competencia con otras especies.

b. Los modelos de distribución de especies se basan en datos de presencia o ausencia de la especie en diferentes lugares, así como en datos ambientales y geoespaciales; requiriendo menos detalles sobre la biología de la especie.

3. Uso de datos.

a. Los modelos de nicho a menudo se construyen utilizando datos específicos de la especie; lo que los hace más adecuados para comprender las interacciones entre especies y los detalles de la ecología.

b. Los modelos de distribución de especies pueden ser más útiles cuando se trabaja con especies poco conocidas o cuando se dispone de datos limitados; ya que se basan principalmente en la correlación entre la presencia de la especie y las variables ambientales.

a. Los modelos de nicho son útiles para estudios detallados de ecología y para comprender cómo las especies interactúan con su entorno; los cuales pueden ser relevantes para la conservación y la gestión de especies.

b. Los modelos de distribución de especies son valiosos para la predicción de la distribución espacial de las especies, especialmente en el contexto del cambio climático y la conservación. También se utilizan en estudios de biogeografía y en las variaciones que sufren el entorno a nivel espacial (ecología de paisaje).

5. Limitaciones.

a. Los modelos de nicho pueden ser complicados de construir debido a la necesidad de datos detallados, no pudiendo ser tan aplicables en situaciones donde las interacciones ecológicas son complejas y poco comprendidas.

b. Los modelos de distribución de especies pueden no tener en cuenta completamente las interacciones entre especies, adicional a hacer suposiciones simplificadoras sobre la relación entre las presencias/ausencias y las variables ambientales.

En última instancia, ambos enfoques tienen sus propias ventajas y desventajas, por lo que la elección entre ellos depende del objetivo de la investigación, de la disponibilidad de datos y los conocimientos sobre la a estudiar En muchos casos, los dos enfoques pueden complementarse para proporcionar una comprensión más completa de la ecología y distribución de una especie.

PARADOJA DE HUTCHINSON

La Paradoja de Hutchinson, también conocida como "paradoja del ensamble" o "paradoja de la biodiversidad" , se basa en que las especies pueden coexistir en un mismo hábitat, compartiendo recursos similares, si tienen diferencias en la utilización de esos recursos o en otros aspectos de su ecología. Es decir, aunque dos especies puedan tener nichos solapados, si hay diferencias sutiles en cómo utilizan los recursos o en otros aspectos de su historia de vida, podrían coexistir a largo plazo. Este concepto ecológico plantea una aparente contradicción en relación con el “Principio de Exclusión Competitiva”, formulado por Gauze en 1934; el cual sostiene que dos especies con nichos ecológicos idénticos no pueden coexistir indefinidamente en el mismo hábitat, ya que eventualmente una desplazaría a la otra debido a una competencia más eficiente por los recursos limitados.

Ejemplos de posibles excepciones a este “Principio de Exclusión Competitiva” fueron presentados recientemente por Ruíz-Pérez y col. (2016) y Martínez y col. (2022); quienes al analizar los nichos de varias especies de peces encontraron solapamientos de nichos relacionados con la movilidad, la capacidad de detección de las presas, la captura de las presas, así como algunas relacionadas con forma del cuerpo, entre otras.

La Paradoja de Hutchinson enfatiza que la competencia no es necesariamente un proceso de "todo o nada", por lo que las diferencias sutiles en la forma en que las especies interactúan con su entorno pueden permitirles compartir recursos y sobrevivir juntas en un mismo hábitat. Esto resalta la complejidad de las interacciones ecológicas y la importancia de comprender no solo los nichos generales de las especies, sino también las diferencias detalladas en su ecología y comportamiento.

CREACIÓN DE MODELOS DE PREDICCIÓN

La creación de modelos de distribución de especies es un proceso utilizado en ecología y biología para predecir el ¿dónde es probable que se encuentren ciertas especies en función de factores ambientales y geográficos? Estos modelos son herramientas útiles para comprender la distribución

de las especies, identificar hábitats adecuados, predecir cambios en la distribución debido al cambio climático u otras influencias, y orientar esfuerzos de conservación.

GUÍA BÁSICA SOBRE CÓMO SE CREAN ESTOS MODELOS

• Recopilación de datos

o Datos de presencia: se debe reunir información sobre las ubicaciones donde se ha observado la especie en cuestión.

o Datos ambientales: se debe recopilar información sobre algunas variables del entorno asociadas a lo físico (presión, temperatura, humedad, precipitación, radiación, circulación de vientos y/o corrientes, relieve y otros elementos que puedan afectar el clima, la hidrología y/o la geodinámica del sitio), a lo químico (propiedades y composición del agua y/o el terreno) y biológico (otros organismos biológicos presentes).

• Preparación de datos

o Se debe asegurar que los datos estén organizados, limpios y bien formateados (mismas unidades y ubicación)

o Se debe tener la georreferencia de las ubicaciones de presencia para vincularlas con las variables ambientales correspondientes.

• Selección de algoritmos

o Se debe tener el conjunto de instrucciones o reglas definidas y no-ambiguas (algoritmo) para procesar los datos y obtener el modelado adecuado. Algunos algoritmos comunes incluyen Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), regresión logística, aprendizaje automático o inteligencia artificial, redes neuronales, etc.

• División de datos

o Se debe realizar una división de los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba; siendo el conjunto de entrenamiento aquellos que se utilizaran para crear/desarrollar el modelo y el conjunto de prueba los utilizados para evaluar/validar su rendimiento.

• Creación del modelo

o Se procesa, con el(los) algoritmo(s) seleccionado(s), el conjunto de entrenamiento (datos de presencia y variables ambientales) para entrenar el modelo; con el objetivo de encontrar los patrones y los parámetros que relacionen la presencia de la especie con las condiciones ambientales.

• Validación y ajuste del modelo

o Se somete el conjunto de prueba a técnicas de validación cruzada y métricas de rendimiento (como el área bajo la curva ROC, precisión, sensibilidad, etc.) para evaluar el rendimiento del modelo.

o De ser necesario, se ajustan los parámetros del modelo para mejorar su rendimiento.

• Predicciones

o Se utiliza el modelo validado para realizar predicciones sobre áreas de distribución potencial de la especie en donde no hay datos de presencia; es decir, áreas con las condiciones ambientales determinadas en las que no se tiene información de la presencia/ausencia de la especie evaluada.

• Evaluación continua

o Los modelos de distribución de especies deberán evaluarse y actualizarse periódicamente con nuevos datos y con cambios en las condiciones ambientales.

Si un modelo de distribución potencial de una especie "sobre-predice" , significa que está proyectando que la especie tiene una distribución más amplia o abarca un rango geográfico más grande de lo que realmente lo hace en la naturaleza; en otras palabras, el modelo estaría indicando que la especie podría habitar áreas donde en realidad no se encuentra presente. Esto podría ser problemático por varias razones:

1. Errores en la toma de decisiones: Si se basan decisiones de conservación o manejo en un modelo que "sobre-predice" la distribución de una especie, podrían asignarse recursos y esfuerzos innecesarios en áreas donde la especie no se encuentra; dejando otras áreas críticas sin atención.

2. Desinformación científica: Si los resultados del modelo se divulgan sin tener en cuenta que se está sobreestimando la distribución de la especie; se podría conducir a una mala interpretación de la información por parte de la comunidad científica y el público en general.

3. Impacto en políticas y regulaciones: Los modelos de distribución potencial a menudo se utilizan para informar políticas y regulaciones relacionadas con la conservación y la gestión de especies; por lo que si el modelo sobreestima la presencia de una especie en un área determinada, esto podría llevar a decisiones inadecuadas que afecten negativamente tanto a la especie como a su hábitat.

4. Dificultad en la planificación de estudios y monitoreo: Si el modelo da una idea equivocada de dónde se encuentra una especie, esto podría llevar a que se planifiquen estudios de campo en áreas donde la especie no existe; desperdiciando tiempo y recursos valiosos.

Es importante recalcar que, los modelos de distribución potencial, son herramientas útiles para entender las preferencias ambientales y establecer las posibles áreas de presencia de una especie; sin embargo, siempre deben utilizarse con precaución, ser validados con datos de campo y estudios empíricos para asegurarse de que sean representativos de la realidad. Los modelos más precisos y fiables son aquellos que se ajustan a datos reales de avistamientos y condiciones ambientales; aquellos que son capaces de predecir la distribución de una especie de manera precisa y confiable.

La creación de modelos de distribución de especies es un proceso complejo y cuyos resultados dependen de la calidad de los datos y de las suposiciones subyacentes. Los modelos no deben utilizarse como única fuente de información, sino como una herramienta complementaria para guiar la investigación y la toma de decisiones en conservación y gestión de recursos naturales.

PREDICCIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN POTENCIAL DE ESPECIES MARINAS EN FUNCIÓN DE ÁREAS MARINAS PRTOEGIDAS

Las Áreas Marinas Protegidas (AMP) son zonas del océano que han sido designadas y gestionadas con el propósito de conservar la biodiversidad marina y los ecosistemas acuáticos. Aunque su objetivo principal es la conservación, se ha debatido mucho sobre si las AMP también pueden tener efectos positivos en las poblaciones de especies comerciales y, por lo tanto, en las pesquerías.

La relación entre las Áreas Marinas Protegidas y las pesquerías es compleja y puede variar según varios factores, como el tamaño y diseño del área, la biodiversidad local, el tipo de pesquerías existentes y las actividades humanas en la región.

Algunos argumentos a favor de que las AMP puedan tener un impacto positivo en las pesquerías incluyen:

1. Refugio y hábitat: Las AMP proporcionan un refugio seguro para las especies marinas; permitiéndoles crecer y reproducirse sin interferencias humanas. Esto puede llevar a un aumento en la abundancia de las poblaciones, que eventualmente podrían migrar hacia las zonas de pesca cercanas.

2. Derrame de poblaciones: Si las poblaciones dentro de una AMP crecen lo suficiente, pueden "derramarse" hacia las áreas fuera de la AMP, incluyendo zonas de pesca; lo que podría mejorar la disponibilidad de especies objetivo para la pesca.

3. Efecto de arrastre: En algunas áreas, las especies juveniles pueden escapar de la AMP y contribuir a aumentar las poblaciones en aguas abiertas; evitando la mortalidad que experimentarían si fueran capturadas antes de alcanzar la madurez reproductiva.

Sin embargo, también hay argumentos en contra de que las AMP aumenten directamente las poblaciones para las pesquerías:

1. Tamaño y conectividad: Las AMP pequeñas pueden no albergar poblaciones lo suficientemente grandes como para influir significativamente en las pesquerías circundantes. Además, la conectividad entre la AMP y las áreas de pesca puede ser limitada, lo que dificulta el "derrame" de poblaciones.

2. Efectos de largo plazo: Los beneficios de las AMP pueden llevar tiempo en manifestarse y no se garantiza que todas las poblaciones respondan de la misma manera. Además, otros factores como la contaminación, el cambio climático y la degradación del hábitat también influyen en la salud de las poblaciones marinas.

3. Pesca ilegal y furtiva: Las AMP pueden enfrentar desafíos en términos de cumplimiento y aplicación de las restricciones de pesca. Si la pesca ilegal y furtiva persiste dentro o cerca de las AMP, los beneficios potenciales podrían verse comprometidos.

En resumen, si bien existen argumentos a favor de que las Áreas Marinas Protegidas puedan aumentar las especies para las pesquerías, no es una garantía y la relación es mucho más compleja. Ciertamente, la finalidad de las AMP es desempeñar un papel crucial en la conservación de la biodiversidad marina y la salud de los ecosistemas acuáticos, pero su impacto directo en las pesquerías puede variar según las circunstancias específicas de cada área protegida y sus alrededores.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS DE INTERÉS:

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Ruíz-Pérez N. E., G. Cerdenares-Ladrón de Guevara, D. L. López-Herrera & I. R. Altamirano-Ramírez (2016) “Relaciones tróficas entre cinco especies de peces pelágicos que cohabitan en las costas de Oaxaca, México.” Hidrobiológica 26 (1): 77-85. Disponible en: https://www.scielo.org.mx/pdf/hbio/v26n1/0188-8897-hbio-26-01-00077.pdf

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