ESTUDIO DE VULNERABILIDAD DE LA BIODIVERSIDAD TERRESTRE EN LA ECO-REGIÓN MEDITERRÁNEA, A NIVEL DE ECOSISTEMAS Y ESPECIES, Y MEDIDAS DE ADAPTACIÓN FRENTE A ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO Licitación N˚1588-133-LE09
Dr. Pablo Marquet Dr. Sebastian Abades Dr. Juan Armesto Sr. Iván Barria
Dr. Mary T.K. Arroyo Dr. Lohengrin Cavieres Dr. Rodolfo Gajardo Lic. Carlos Garín
Dr. Dr. Dr. Dr. Dr.
Fabio Labra Francisco Meza Carlos Prado Pablo Ramírez de Arellano Sebastian Vicuña
Indice
Resumen Ejecutivo _____________________________________________________________1 1. Introducción ________________________________________________________________5 2. Metodología _______________________________________________________________12 2.1 Análisis a nivel de especies ______________________________________________12 2.1.1 Registro de Ocurrencia ___________________________________________12 2.1.2 Proyección de la distribución geográfica de las especies_________________13 2.1.3 Análisis de vulnerabilidad _________________________________________16 2.2 Análisis a nivel de Ecosistemas___________________________________________16 2.2.1 Unidades de Vegetación__________________________________________16 2.2.2 Proyección de escenarios de Cambio Climático________________________18 2.3 Análisis de los efectos del CC sobre los humedales altoandinos _________________19 3. Respuesta de las especies de flora y fauna al Cambio Climático en Chile ________________23 3.1 Vulnerabilidad y grado de protección______________________________________25 4. Respuesta a nivel de Ecosistemas_______________________________________________35 4.1 Patrones de recambio __________________________________________________58 4.2 Vulnerabilidad ________________________________________________________59 5. Análisis de los efectos del Cambio Climático sobre los humedales altoandinos ___________63 5.1 Cambios Punto de Modelación Cuenca Altiplánica____________________________64 5.2 Cambios Punto de Modelación Cuenca Río Lluta _____________________________65
5.3 Cambios Punto de Modelación Salar de Atacama ____________________________66 5.4 Cambios en Punto de Modelación Cuenca Río Loa ___________________________67 5.5 Cambios en Punto de Modelación Cuencas Endorreicas del Salar de Atacama______68 5.6 Cambios en Punto de Modelación Cuenca Norte Salar de Pedernales ____________69 5.7 Cambios en Punto de Modelación Cuenca Vertiente Pacífico ___________________70 5.8 Cambios en Punto de Modelación Cuenca del Río Huasco______________________71 6. Ecosistemas Mediterráneos: Vulnerabilidad y Cambio Climático______________________ 73 7. Propuesta Metodológica _____________________________________________________ 77 8. Conclusiones y Recomendaciones ______________________________________________80 8.1 Conclusiones _________________________________________________________80 8.2 Recomendaciones _____________________________________________________81 9. Palabras Finales_____________________________________________________________86 9.1 Propuesta de difusión de los resultados del presente informe __________________90 10. Bibliografía _______________________________________________________________92 11. Anexos___________________________________________________________________99 11.1 Anexo 1____________________________________________________________ 99 11.2 Anexo 2 ___________________________________________________________104
RESUMEN EJECUTIVO En este estudio se lleva a cabo un análisis de la vulnerabilidad de la biodiversidad de Chile en el contexto del CC a través de la comparación de la distribución actual de las especies y ecosistemas en comparación la distribución esperada en un escenario de cambio climático. Para esto último se utilizaron las proyecciones del modelo regional PRECIS disponibles para Chile y se analizó la respuesta, medida en términos de cambios en la distribución de las especies (en total se modelaron 15 especies de anfibios, 16 especies de reptiles, 36 especies de mamíferos, y 1447 especies de plantas vasculares terrestres) y 36 ecosistemas. La vulnerabilidad de las especies y ecosistemas se evaluó en el contexto de tres escenarios de protección. El análisis a niveles de especies y ecosistemas fue complementado con una evaluación de un ecosistema clave representado por los humedales de la zona altoandina en el extremo norte de Chile y la zona de ecosistemas Mediterráneos. La metodología del estudio contempla la evaluación de la distribución actual de las especies y ecosistemas en base a las características climáticas de los lugares donde existe presencia confirmada. La proyección de las distribuciones futuras se realizó usando un modelo estadístico basado en el Principio de máxima Entropía (MaxEnt) con el cual se obtuvieron las distribuciones proyectadas para el período 2070-‐2100. Para el caso de los humedales Altoandinos se seleccionaron 8 sitios correspondientes a las cuencas con mayor cantidad de hábitat de humedal. Para cada una de éstas se realizó un balance hídrico y se evaluó las modificaciones en el ciclo hidrológico producto de los cambios que se anticipan en el clima. Finalmente, se integró la información disponible para especies y ecosistemas para evaluar la vulnerabilidad del los ecosistemas Mediterráneos de Chile. Los principales resultados para los distintos niveles de análisis fueron:
ESPECIES Al examinar el porcentaje de variación (aumento o disminución) en el hábitat idóneo o rango geográfico para las especies estudiadas, se observa que en general la respuesta depende fuertemente de la estrategia de dispersión a utilizar como supuesto. Al utilizar como supuesto que las especies estudiadas son capaces de dispersarse rápidamente en el periodo de tiempo a modelar, se observa que más de la mitad de las especies, estudiadas podría presentar expansiones en el rango de hábitat idóneo disponible. En tanto, que bajo el supuesto de que las especies no pueden dispersarse (i.e. la dispersión es limitante), la gran mayoría de las especies estudiadas presenta disminuciones. Conforme a lo esperado, los efectos son más dramáticos bajo el escenario A2. Así, para las especies de plantas, bajo el escenario B2, se espera que solo 2 especies presenten disminuciones de más de un 70% en el rango de hábitat idóneo disponible, bajo ambos escenarios de dispersión. Por el contrario, bajo el escenario A2, se espera que 10 especies disminuyan su rango en más de un 70% bajo el escenario sin limitación a la dispersión. En el escenario de dispersión limitada, este número llega a 23 especies. El análisis de la respuesta al CC por parte de las especies analizadas muestra que en general y aún cuando predominan las reducciones en el área de distribución de especies para el caso de
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dispersión limitada, el número de especies que se extinguen es bastante reducido. De hecho sólo dos especies se extinguen en alguno de los escenarios considerados,, esta son Festuca orthophylla para el caso de Dispersión Limitada bajo el escenario A2 y Nassauvia digitata para el escenario con Dispersión Ilimitada y A2 y para Dispersión Limitada A2 y B2. Sin embargo, dado que estas especies presentan distribuciones en países aledaños es posible su situación en Chile sólo se trate de una extinción local. Ninguna de las especies de vertebrados considerada se extinguiría de acuerdo a nuestro análisis. En relación a las especies en categorías de conservación se observa que en general estas decrecerían en sus rangos de distribución tanto para los escenarios A2 como B2 cuando se considera Dispersión Limitada. Estos decrecimientos pueden llegar hasta un 41% del rango para el caso de especies como Irenomys tarsalis y Telmatobufo australis, catalogadas como En Peligro y Vulnerable respectivamente. Una situación similar se observa para el caso de plantas, donde los decrecimientos predominan para el caso de Dispersión Limitada alcanzando valores máximos de un 92% para el caso de Orites myrtoidea), especie catalogada como En Peligro. Algo similar ocurre con la especie Pitavia punctata (47.79%, En Peligro), Ancrumia cuspitata (47.21, Vulnerable), Haplopappus taeda (59.11, Vulnerable), Tillandsia capilaris, T. landbeckii y T. usneoides (34.51, 36.06, 39.79, Vulnerable). Es importante destacar que en el escenario más optimista, donde no existen impedimentos a la migración de las especies (i.e. Dispersión Ilimitada) varias especies muestran decrecimientos importantes de más de un 30%, tales como Hippocamelus bisulcus (En Peligro) y Liolaemus magellanicus (Vulnerable) entre los vertebrados y Berberidopsis corallina (En Peligro), Orites myrtoidea (En Peligro) y Haplopappus taeda (Vulnerable) entre las plantas. Estas especies debieran ser prioridades para iniciar estudios del efecto del cambio CC sobre la biodiversidad. En relación al grado de cobertura de las especies en los tres escenarios de protección considerados en el contexto de su distribución actual (i.e. situación Basal) y la proyectadas (i.e. A2 y B2), se observa que los vertebrados considerados en este estudio no presentan especies no cubiertas (i.e. especies GAP) por los escenarios de protección. Sin embargo, el caso de las especies de plantas es diferente encontrándose al menos 10 especies que no están contenidas en la Red de Áreas Protegidas consideradas en algunos de los escenarios. La especie Nassauvia digitata, por ejemplo, representa una especie GAP en todos los escenarios de protección para las proyecciones B2 y A2 por la razón obvia que se proyecta su extinción. La especie Ugni candolli representa una especie GAP para la proyección A2 y todos los escenarios de protección. Como era esperable el Escenario 1 de protección , que corresponde a aquel con menor número de Áreas de Protección acumula mayor número de casos de especies GAP. De manera similar ocurre con la proyección de cambio A2.
ECOSISTEMAS En general, los ecosistemas de chile central son los más amenazados debido a que sufrirán mayores cambios en su distribución actual, lo cual implica que sus especies componentes deberán migrar para acceder a las áreas geográficas donde se encuentran las condiciones
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climáticas que definen el ecosistema al que pertenecen. Dado que ésta área es la más densamente poblada del país, la con menor superficie de áreas protegidas y está muy alterada por una infinidad de usos humanos, se vislumbra como muy difícil que estos ecosistemas puedan adaptarse adecuadamente al CC a menos que se tomen urgentes acciones tendientes a incrementar la conectividad y a incrementar la Red de Areas Protegidas. Sólo cinco ecosistemas muestran tendencias a decrecer, dos para el escenario A2 y tres para el escenario B2, siendo la de mayor magnitud la predicha para el Bosque espinoso mediterráneo interior en el escenario A2 (71% de decrecimiento) seguida de el Matorral bajo desértico andino en el escenario B2 (10.7% de decrecimiento). Interesantemente, los ecosistemas de Turberas son los que menos cambian en promedio (10.6%). Nuestro análisis señala que existe una relación positiva entre el valor promedio de cambio en distribución, medido éste como el valor promedio de cambio porcentual para los escenarios A2 y B2, y la diferencia absoluta entre ambos escenarios en relación a sus predicciones, es decir entre el promedio y la diferencia de las predicciones lo que implica que existe menor incertidumbre (i.e. ambos escenarios coinciden en sus proyecciones) cuando los cambios proyectados son pequeños.
ECOSISTEMAS CLAVES: HUMEDALES Las proyecciones de clima futuro realizadas, para todos los puntos evaluados muestran una tendencia de incremento de temperaturas que en la mayoría de los casos esta en el rango de 2 – 4.5 ºC de incremento. En cuanto a las precipitaciones, pese a que los modelos de clima global presentan incertidumbre en cuanto a esta variable, el análisis de los modelos a escala local proyectan consistentemente una disminución de un 5% -‐25% de la media de precipitación anual actual. La estimación de caudales futuros para los puntos de modelación mostró para todos los casos una disminución entorno a un 40% en las Cuencas Altiplánicas y del Río LLuta, donde actualmente existen remanentes de caudal significativos. En el caso de las Cuencas del Salar de Atacama y Río Loa, donde los datos hidrológicos muestran una clara condición de aridez con volúmenes de caudales despreciables, claramente las condiciones de clima futuro extremaran esta condición. Los resultados del análisis indican que el Balance Hídrico futuro de se caracteriza por una tendencia a reducir el agua de precipitaciones, caudales y escorrentía superficial, siendo estos los principales sostenedores de los humedales de esta zona, lo que significaría un perjuicio en la estabilidad y funcionalidad ecológica de estos ecosistemas. El estudio hace una serie de recomendaciones metodológicas, principalmente asociadas a la creación de una Red nacional de Monitoreo de Biodiversidad y Procesos Ecosistémicos y respecto de la manera en que el desafío del Cambio Climático debe ser abordado para asegurar la adaptación y la mitigación de sus efectos.
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ECOSISTEMAS MEDITERRÁNEOS Las projecciones del cambio climático permiten señalar que varias especies de plantas y animales sufrirán decrecimientos importantes en sus rangos de distribución, como por ejemplo en las especies Rhinoderma darwinii, HIppocamelus bisulcus, Spalacopus cyanus, Telmatobufo australis y Irenomys tarsalis, dónde el decrecimiento puede llegar a un 41%, sobre todo si consideramos un escenario donde existan barreras a la dispersión. Estos cambios proyectados pueden llegar incluso a la extinción como es el caso de la especie Nassauvia digitata (con una distribución entre los 2000 -‐2700 msnm en Chile central). A niveles de ecosistemas, podemos señalar que para algunas de las formaciones vegetales o ecosistemas dentro de la zona Mediterránea, y en particular para el Bosque espinoso mediterráneo interior, se anticipan reducciones en su distribución. También es importante señalar que la zona de los ecosistemas Mediterráneos será la más dinámica del territorio, en tanto que se anticipa que gran parte de los ecosistemas en ella contenida moverán sus distribuciones como respuesta al CC. Lo mismo es válido de afirmar para el caso de las especies de flora y fauna, dónde se observa que la mayor proporción de los cambios en distribución tendrán lugar en la zona Mediterránea. Este hecho reviste gran preocupación en tanto que la cobertura de la Red de Areas Protegidas en la zona Mediterránea es muy reducida y su vulnerabilidad muy alta producto de la transformación del paisaje a usos humanos. Para hacer frente a los desafíos que implica el Cambio Climático para la biodiversidad del país se sugiere la implementación de una Red Nacional de Monitoreo del Cambio Global que permita articular inciativas ya existentes en Centros de Excelencia científica dentro del país. Esta red debiera ser la que alimente la toma de decisiones en relación al Cambio Climático en Chile. Además se recomienda: 1) Fortalecer la actual Red de Áreas Protegidas, 2) Establecer un programa de monitoreo de especies, hábitats y funciones ecosistémicas críticas, 3) Darle continuidad a la evaluación del efecto del Cambio Climático sobre la biodiversidad, y 4) Generar o fortalecer los mecanísmos institucionales que permitan hacer frente a los desafíos que implica el CC para la biodiversidad en el contexto del cambio global producto de las actividades humanas.
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1. INTRODUCCIÓN La Estrategia Nacional de la Biodiversidad de Chile (ENB, 2003), cuyo propósito es “conservar la biodiversidad del país, promoviendo su gestión sustentable, con el objeto de resguardar su capacidad vital y garantizar el acceso a los beneficios para el bienestar de las generaciones actuales y futuras”, consagra entre sus líneas estratégicas la conservación y restauración de ecosistemas, la conservación de especies, el fomento de prácticas productivas sustentables, y la creación de mecanismos de adecuada gestión de la biodiversidad. En este contexto, la consideración de los potenciales efectos del Cambio Climático (CC) (ver Recuadro 1) deben ser tenidos en cuenta en la medida que afectará todos los componentes asociados a las líneas estratégicas del ENB. Si bien es cierto los efectos del CC no está explícitamente recogidos en el ENB, si lo están en el Plan de Acción para implementar la ENB, el que consagra dentro de las Metas Globales al 2015 generar "sinergias entre acciones de protección y restauración de Biodiversidad y acciones de mitigación y adaptación al cambio climático."
Recuadro 1. El Cambio Climático De acuerdo a la definición contenida en el Cuarto Reporte de Evaluación del Panel Intergubernamental de Cambio Climático (IPCC IV) el cambio climático se refiere a un cambio en el estado del clima que puede ser identificado a través de cambios en el estado promedio y/o variabilidad de sus propiedades, y que persiste por un período prolongado, típicamente décadas o más. Se refiere a cualquier cambio del clima en el tiempo, ya sea debido a variabilidad natural o como resultado de las actividades humanas tales como cambios en la composición de la atmósfera o en el uso de la tierra. De acuerdo al IPCC IV, el calentamiento del sistema climático (calentamiento global) es inequívoco, siendo aparente en observaciones que apuntan a un incremento en la temperatura promedio global del aire y océanos, derretimiento de nieves y hielos y subida en el nivel promedio de los océanos a nivel global entre otras (e.g., cambios en las precipitaciones, frecuencias de eventos climáticos extremos). Estos cambios tienen consecuencias para la estructura y funcionamiento de los sistemas naturales (e.g. incremento en el escurrimiento superficial, migración y extinción de especies). El IPCCIV concluye, con un grado muy alto de certidumbre, que las actividades humanas, durante los últimos 250 años, son responsables del calentamiento global.
Consciente de esto, la Comisión Nacional del Medio Ambiente (CONAMA) ha impulsando diversas iniciativas que culminan con la formulación de la Estrategia Nacional de Cambio Climático y el Plan de Acción Nacional en ésta materia en el 2008, el que incluye dentro de las líneas prioritarias el análisis de los potenciales efectos del CC sobre la Biodiversidad con especial referencia a ecosistemas y especies que puedan ser más vulnerables a los cambios anticipados en el clima durante este siglo. En general los Modelos de Circulación General (ver Recuadro 2) predicen importantes cambios en las precipitaciones y temperatura para el continente Sudamericano (IPCC 2007, Figura 1) los que están en concordancia con la existencia de impactos tanto biológicos como físicos ya reportados en el continente (Rosenzweig et al. 2008). Las predicciones de los GCM para Sudamérica señalan incrementos en la temperatura media que pueden llegar a 3-4 ºC en la zona amazónica, y a decrecimientos de entre un 5 y 30% en las precipitaciones (Figura 1). Aunque existen áreas donde estas podrían incrementarse. En el caso de Chile, los cambios
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documentados en Rosenzweig et al. (2008) se refieren principalmente al retroceso y adelgazamiento de glaciares como consecuencia de incrementos en la temperatura y decrecimiento en las precipitaciones, tal como ha sido reportado en la literatura especializada (Rosenbluth et al. 1997, Rivera et al. 2002, Rignot et al. 2003, Rivera et al. 2005, Carrasco et al. 2005). Esta evidencia es consistente con lo señalado por el Departamento de Geofísica de la Universidad de Chile en su informe sobre variabilidad climática en Chile para el siglo XXI (CONAMA 2007). En este informe, se usa un modelo regional PRECIS (ver Recuadro 3) para predecir como variará el clima en Chile para el periodo 2071-2100 considerando dos escenarios de emisión de gases de efecto invernadero: un escenarios sin mitigación (A2) o "bussiness as usual" y uno con mitigación (B2) (ver Recuadro 3). Este trabajo señala que los efectos del CC en Chile estarán dominados por incrementos en las temperaturas en todas las regiones del país, siendo mayores para el escenario A2 (Figura 2). Los cambios, que en promedio varían entre 2º y 4º C, son más acentuados hacia las zonas Andinas y disminuyen de norte a sur llegando incluso a 5ºC en algunos sectores altos de la cordillera de los Andes (CONAMA 2007). Recuadro 2. Modelos Climáticos Las predicciones de cambios futuros en la biodiversidad en respuesta al CC dependen en gran medida de los cambios esperados en variables ambientales relevantes para el funcionamiento ecosistémico, como son temperatura y precipitaciones. Las observaciones del clima durante los últimos 100 años y el incremento del conocimiento de la física de procesos atmosféricos, han permitido el entendimiento de como el clima es modulado por la interacción entre los componentes atmosféricos y oceánicos de gran escala. Esto, sumado a la necesidad de predecir el clima futuro ha redundado en el desarrollo de una serie de modelos predictivos para investigar el CC. Existe una jerarquía de modelos que va desde aquellos que simulan el clima a escala global y que son de resolución gruesa (i.e. cientos de kilómetros) hasta aquellos denominados regionales que poseen mayor resolución (i.e. decenas de kilómetros hasta metros). Debido al compromiso que existe entre resolución y capacidad de cómputo, los modelos regionales se restringen a áreas geográficas pequeñas. Son éstos modelos los más útiles para comprender el impacto del CC sobre la biodiversidad. Los modelos que simulan el clima a escala global se conocen como modelos de circulación general o GCM (General CirculationModels), los que pueden ser esencialmente atmosféricos, oceánicos o de acoplamiento oceano-atmósfera. Se ha desarrollado una cantidad importante de estos modelos (ver IPCC SpecialReports: The Regional ImpactsofClimateScenarios). La Tabla 1 muestra algunos de los modelos más ampliamente estudiados, junto con sus predicciones más importantes de cambio climático futuro. Debido a que los GCM difieren en sus formulaciones, sus proyecciones también varían entre ellos. Por esta razón, los resultados de las simulaciones de dichos modelos se consideran como alternativas futuras plausibles bajo determinados escenarios de impacto antropogénico, asociados a la magnitud de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) principalmente CO2. A grandes rasgos, es posible clasificar estos modelos como de equilibrio y transientes (Bachelet & Nielsen 2000). Los primeros simulan un aumento instantáneo de CO2 (e.g., doblaje) y son simulados hasta que emergen condiciones de equilibrio climático. Los segundos, suponen incrementos anuales de gases emitidos a la atmósfera a una tasa constante (i.e., 1% por año) y son simulados, generalmente, hasta el año 2100. Estos modelos entregan como respuesta proyecciones de variables climáticas ecológicamente relevantes, cómo temperatura y precipitaciones, las que son comparadas contra los valores promedio para un período considerado como línea de base (e.g., 1961-1990). Según el tipo de modelo considerado, los resultados obtenidos varían ampliamente, con cambios en temperatura global proyectados que pueden variar entre 2.8ºC a más de 6ºC, mientras que las predicciones de cambio porcentual para la precipitación pueden variar desde un 2% a más de un 30% para distintos modelos. En general, los modelos transientes son los que muestran tendencias de cambio más extremas, en comparación con los modelos de equilibrio.
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Figura 1. Cambio en temperatura y precipitaciones en Centro y Sur América desde la simulación MMD-A1B. En la parte superior: Cambio de temperatura media anual, DJF y JJA entre los periodos 1980-1999 y 2080-2099, promedio de 21 modelos. En el centro: al igual que la parte superior, se presenta la razón de cambio en precipitaciones. En la parte inferior: número de modelos de un total de 21, que proyectan un incremento en precipitaciones. (Fuente: Christensen et al. 2007)
Un escenario similar se plantea para el caso de las precipitaciones, aumentado éstas en el sector Altiplánico de la I y II Regiones (dependiendo del escenario considerado, Figura 3) mientras que se reducirían en un 40% en la zona central del país. En general los resultados de este informe plantean que Chile debe preparase para hacer frente a una acelerada dinámica climática que puede tener importantes repercusiones sobre los ecosistemas naturales y sistemas productivos. El estudio de la respuesta e implicancias del calentamiento global sobre la biodiversidad es una área de activa investigación y está bien establecido que el calentamiento reciente del planeta ha inducido una serie de respuestas biológicas y ecológicas en plantas y animales (ver revisiones en Parmesan et al. 2003, Root el al. 2003, Parmesan 2006). El estudio de Parmesan et al. (2003) analiza datos de más de 1700 especies y señala con un alto grado de certidumbre que el CC ya ha alterado los límites de los rangos de distribución de las especies y su fenología. El trabajo de Root et al. (2003), por otro lado, analiza la información contenida en 143 estudios y encuentra que del total de las especies analizadas el 80% muestran cambios consistentes con
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Recuadro 3. El sistema PRECIS El sistema PRECIS (Providing Regional ClimatesforImpact Studies http://precis.metoffice.com/) corresponde a un sistema computacional desarrollado para el modelamiento climático a una escala de resolución regional (ie., decenas de kilómetros) basado en resultados obtenidos a partir de Modelos de Circulación Generales (GCM, ver Box 2). El sistema PRECIS usa como condiciones de borde lateral el modelo HAdAM3P (150 km de resolución) que corresponde al componente atmosférico del modelo acoplado HadCM3 un modelo desarrollado por el Centro Hadley de la Oficina Meteorológica (MetOffice) del Reino Unido. El modelo PRECIS produce enormes cantidades de datos climáticos incluidos variables estándares como la temperatura y la precipitación para períodos futuros (2070-2100). El sistema PRECIS permite que los gobiernos evalúen los impactos del CC en sus territorio tal como lo establece el artículo 4.8 de la UnitedNations Framework ConventiononClimateChange (UNFCCC).
lo esperado en un escenario de CC. A pesar de que estudios de éste tipo aún no se han desarrollado para Chile, estas respuestas son relevantes de tener en cuenta por cuanto representan estrategias de adaptación al CC generales y esperables en las especies presentes en Chile. No obstante lo anterior, para el caso de Chile existe evidencia teórica y datos empíricos que sugieren que el calentamiento tendrá consecuencias sobre la distribución y funcionamiento de la biodiversidad en nuestro país (véase Arroyo et al. 1993, CEPAL 2009) y sus paisajes (Fuentes y Muñoz 1993).
Las proyecciones climáticas generadas por PRECIS dependen del futuro incierto en los niveles de emisión de gases invernadero u otros contaminantes. Por este motivo, el IPCC SpecialReportonEmissionsScenarios (SRES) ha desarrollado varios escenarios plausibles que sirven de base para simular cambio climático futuro a nivel regional. En particular para el caso de Chile se el sistema PRECIS se usó considerando los escenarios A2 y B2 que corresponden a:
Las respuestas que son consistentes con el calentamiento global se denominan "huellas digitales" o "fingerprints" del calentamiento y son aparentes en, por ejemplo, la fenología (i.e. el inicio y duración de las distintas etapas de un ciclo vital en plantas y animales A2: Describe un mundo más heterogéneo con tales como floración en el caso de preservación de diferencias locales en materia socioeconómica. El crecimiento poblacional seguiría en plantas y migración en el caso de aumento progresivo (ver animales) y la distribución de las http://www.grida.no/publications/other/ipcc_sr/?src= especies, tal como ha sido /climate/ipcc/emission/index.htm). documentado para Norteamérica y B2: Este escenario describe un mundo donde las Europa (e.g., Hughes 2000, Walther soluciones a los problemas socio-económicos y de et al. 2002, Parmesan et al. 2003, sustentabilidad ambiental son resueltos localmente. El Root el al. 2003, Parmesan 2006) crecimiento poblacional sería más lento que para A2. Sin embargo, existiría mayor preocupación por problemas donde las especies tienden a de sustentabilidad social y ambiental (ver moverse hacia latitudes y altitudes http://www.grida.no/publications/other/ipcc_sr/?src=/ mayores (i.e. zonas más frías). Por climate/ipcc/emission/index.htm). otra parte, está bien documentado, tanto en plantas, invertebrados como en vertebrados, que el cambio climático ha tenido una fuerte influencia en la distribución y abundancia de especies, afectando tanto los márgenes o extremos de sus rangos de distribución, ya sea en latitud (Sturm et al. 2001, Chapin 2004) elevación (Grabherr et al. 1994, Keller et al. 2000, Hickling et al. 2006), y aún en profundidad para el caso de peces marinos en el Mar del Norte (Perry et al 2005), como la estructura interna de los rangos (e.g., la zona de
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máxima abundancia), tal como se ha observado en Bosques Templados y Mediterráneos de Europa Occidental (Lenoir et al. 2008). Los cambios en los límites de distribución pueden ser explicados con el resultado de una tendencia a escapar el calentamiento (Kullman 2002, Walther et al. 2005, Peñuelas y Boada 2003). Otro hecho interesante, en tanto su valor predictivo, es que aunque la respuesta de las especies al cambio climático es muy probable que varíe en forma individualística y poco predecible (Hughes 2000), se sabe que las especies que comparten determinados rasgos responden en forma similar (Kullman 2002). Por ejemplo: (i) según la extensión de la distribución, se sabe que es más probable que especies con rangos de distribución restringidos sean más sensibles a cambios en el clima que especies con distribuciones más amplias (Johnson 1998), (ii) de acuerdo a rasgos de la historia de vida, se sabe que especies pequeñas de crecimiento rápido pueden sobrevivir más fácilmente a los cambios en el clima que especies de gran tamaño y crecimiento lento (Cardillo et al. 2005) y iii) Las especies anuales y arbustivas que poseen ciclos vitales cortos responden más rápido a cambios en el clima (Lenoir et al 2008). Estos autores muestran que en las montañas de Europa Figura 2. Proyección de cambio de temperaturas en el Norte de Chile en Occidental las especies base al modelo PRECIS-HadCM3. En la parte superior: Temperatura de plantas se han media en DEF, MAM, JJA Y SON, para el periodo 1961-1990. En la parte movido, en promedio, media e inferior: Cambio en temperatura entre los periodos 1961-1990 y 29 m por década en 2071-2100 para los escenarios A2 y B2, respectivamente. (Fuente: DGFCONAMA, 2008) respuesta al
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calentamiento global. Sin embargo, las especies de árboles y arbustos son las que menos responden, en tanto que las que más cambian son hierbas y otras especies con ciclos de vida cortos (como musgos y helechos). No obstante éstos patrones, existe mucha incertidumbre respecto de la respuesta de las especies pues esta dependerá de cómo responden el resto de las especies de plantas y animales con las que interactúa en el seno de los sistemas ecológicos y la intensidad de la interacción. Por ejemplo en el caso de interacciones fuertes y estrechas, como ser una interacción mutualista entre una planta y su polinizador, es esperable que la respuesta diferencial de las especies tienda a producir la disrupción de la red de interacciones con consecuencias que podría llegar a la extinción de algunas especies. Figura 3. Proyección de cambio de precipitación en el norte de Chile en base al modelo PRECIS-HadCM3. En la parte superior: Precipitación total en DEF, MAM, JJA Y SON, para el periodo 1961-1990. En la parte media e inferior: Cambio en precipitaciones entre los periodos 1961-1990 y 2071-2100 para los escenarios A2 y B2, respectivamente. (Fuente: DGF-CONAMA, 2008)
Los cambios anticipados en el clima de este milenio son particularmente importantes de evaluar en Chile central, área caracterizada por ecosistemas de tipo Mediterráneos ubicados entre las latitudes 31ºS-36.30ºS (diCastri 1973) que son en Chile los que contienen mayor biodiversidad, y son reconocidos internacionalmente como uno de los 34 Hotspot de biodiversidad mundial (Myers et al. 2000, Arroyo et al. 2004, 2006). No obstante esto, y paradójicamente, son unos de los menos protegidos a nivel nacional, con menos de un 5 % de su superficie en la Red de Areas Protegidas (RAP, Arroyo y Cavieres 1997, Armesto et al. 1998, Marquet et al. 2004, Tognelli et al. 2008). Dentro del área del hostspot de chile central (que se conoce bajo el nombre de Chileanwinterrainfallvaldivianforest) es de particular relevancia la zona de ecotóno o transición entre los ecosistemas
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Mediterráneos y los de Bosques templados (entre los 35ºS-45ºS), que es la que posee mayor diversidad de especies de árboles, plantas epífitas y enredaderas y otros grupos de vertebrados e invertebrados (Villagrán e Hinojosa 1997, Armesto et al. 1998, Samaniego y Marquet 2009). De manera similar, los ecosistemas altoandinos del norte del Chile (entre la I y III región) forman parte del Hotspot de diversidad denominado Andes Tropicales (Rodriguez-Mahecha et al. 2004), el más rico y diverso de los hotspots del planeta. Esta área, es rica en endemismos de plantas y animales (ver revisiones en Arroyo et al. 1988, 1997, Marquet et al. 1998), y su grado de cobertura en áreas protegidas es sustancialmente mayor que lo señalado para el caso de los ecosistemas Mediterráneos. El efecto de las actividades humanas en ambos hotspots es de larga data y ha sido particularmente severo en los ecosistemas Mediterráneos. En esta área la continuidad de los paisajes de la depresión intermedia de Chile, el área que separa las cordilleras de la Costa y de los Andes, se ha visto seriamente afectada debido a la expansión de los asentamientos humanos y avance de las fronteras ganadera y agrícola, principalmente a partir del siglo XVIII. La situación actual a lo largo de la depresión intermedia de Chile Mediterráneo muestra una predominancia de praderas ganaderas, campos de cultivo y plantaciones de especies exóticas (Lara y Veblen 1993, Neira et al. 2002, Wilson et al. 2005) además de una concentración de caminos y centros urbanos, con una escasa y dispersa representación de matorral y hábitats de bosques nativos con alta probabilidad de ser degradados o de desaparecer debido a actividades humanas (Wilson et al. 2005, Echeverría et al. 2006, 2008). Esto último, asociado a un aumento en la densidad poblacional y expansión urbana (Underwood et al. 2009). Los remanentes de hábitats mejor conservados (incluyendo los parques y reservas públicas y privadas) se encuentran en las cimas costeras y en los faldeos andinos, pero la mayor parte de la fauna y flora nativa se encuentra aislada en estos reductos separados por grandes extensiones de hábitats transformados por usos humanos. En este escenario, el objetivo general del presente estudio es evaluar la vulnerabilidad de la biodiversidad en Chile, a nivel de especies y ecosistemas, e identificar las posibles medidas de adaptación frente a diferentes escenarios de cambio climático con énfasis en los hotspots de biodiversidad presentes en el país. En términos específicos, el presente estudio proveerá de : a) Cartografía que dé cuenta del gradiente de vulnerabilidad y de las tendencias dinámicas de las especies y ecosistemas ante el CC. b) Evaluar la eficacia de distintos escenarios de protección de la biodiversidad y una evaluación de ecosistemas claves como son los humedales altoandinos del norte de Chile. c) Recomendar mecanismos, instrumentos o medidas de adaptación e identificar vacíos del conocimiento que debieran ser abordados en el mediano y largo plazo para hacer frente a los efectos del CC sobre la biodiversidad y d) desarrollar una propuesta metodológica para la profundización gradual del conocimiento incluyendo otros niveles de la biodiversidad, e integrando tanto los ambientes terrestres como los marino costeros y de aguas continentales presentes en el país.
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2. METODOLOGÍA En este estudio llevamos a cabo un análisis de la vulnerabilidad de la biodiversidad en el contexto del CC a través de la comparación de la distribución actual de las especies y ecosistemas en relación a lo esperado en un escenario de cambio climático. Para esto último se utilizaron las proyecciones del modelo regional PRECIS disponibles para Chile. Este análisis fue complementado con una evaluación de un ecosistema clave representado por los humedales de la zona altoandina en el extremo norte de Chile. En lo que sigue se describen las metodologías específicas usadas.
2.1 Análisis a Nivel de Especies Este análisis requiere desarrollar para cada especie un modelo de su distribución actual en base a la combinación de variables ambientales que definen su nicho o condiciones que permiten su persistencia. Una vez que este modelo se ha desarrollado se infiere la distribución futura utilizando las proyecciones disponibles para las variables ambientales que definen el nicho de cada especies por medio del modelo PRECIS. El modelo de nicho requiere como input o entrada las localidades geográficas donde la especie está presente y el valor de las variables ambientales asociadas a esa localidad geográfica. Una vez esto esta disponible se procede a utilizar en modelo MaxEnt, basado en el principio de máxima entropía para identificar el mejor modelo. El output de este modelo asocia a cada unidad geográfica un valor de probabilidad de presencia de la especie. Este valor varía entre 0 y 1. El umbral de probabilidad para decidir cuando designar a una especie como presente en un lugar del espacio se estima por medio de la metodología de las curvas ROC (ver Recuadro 4). Estos pasos se detallan a continuación. 2.1.1 Registro de Ocurrencia Los registros de ocurrencia de las especies corresponden a localidades en las cuales existe certeza de que la especie está presente o lo estuvo en el pasado. A fin de obtener información acerca de la ocurrencia de especies de vertebrados y plantas, se realizó una búsqueda exhaustiva de reportes de ocurrencia de especies en la literatura especializada. En el caso de árboles y arbustos, se obtuvieron además datos georeferenciados de especímenes del Herbario de la Universidad de Concepción. Para roedores, se incluyó información proveniente de registros de colectas en poder de investigadores (Drs. Eduardo Palma y Pablo A. Marquet). En el caso de reptiles y anfibios, se realizaron consultas a la colección disponible en el Museo Nacional de Historia Natural, registrando las localidades descritas para las distintas especies. Por otra parte, se realizaron consultas a las bases de datos de colecciones de museo disponibles a través de la base de datos de la Infraestructura Mundial de información en Biodiversidad (Global BiodiversityInformationFacility, GBIF, ver Anexo). Esto permitió obtener sobre 15000 registros de especímenes de museo provenientes del GBIF. En total, se obtuvieron más de 20000 registros de ocurrencias para más de 200 especies.
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Una vez obtenidos los registros de especímenes u ocurrencias, se procedió a consolidar la información en una base de datos, a fin de garantizar la integridad y validez de los registros. Luego, se procedió a corroborar la integridad de los registros presentes en ella. Esto se realizó en dos etapas: 1) Georeferenciación de las localidades. En aquellos casos en que las localidades indicadas por la base de datos no presentaban coordenadas de Latitud y Longitud, se procedió a georeferenciar los datos mediante consultas directas a distintos mapas y gacetas de localidades geográficas. Aquellos registros para los cuales no se indicó localidad fueron excluidos de la base de datos 2) Revisión de la sinonimia para los taxa presentes en la base de datos. Se procedió a examinar la taxonomía de las especies registradas en la base de datos, corrigiendo asignaciones erróneas de acuerdo a las últimas clasificaciones zoológicas. En el caso de reptiles y anfibios se siguió la clasificación propuesta en Vidal y Labra (2008), mientras que para mamíferos, se siguieron las propuestas de Eisenberg& Redford (1999) e Iriarte (2008), Todos aquellos registros para los que no se pudo esclarecer la sinonimia de las especies no fueron considerados y se excluyeron de la base de datos. Finalmente, se dejaron en el análisis aquellas especies para las cuales los modelos de distribución fueron adecuados en relación a las distribuciones actualemnete conocidas y en función de su grado de soporte estadístico. Lo anterior nos permitió identificar un total de 1514 especies de flora y fauna para las cuales fue posible analizar la respuesta potencial frente al cambio climático en Chile. En total se modelaron 15 especies de anfibios, 16 especies de reptiles, 36 especies de mamíferos, y 1447 especies de plantas vasculares terrestres. Tanto para vertebrados terrestres como para la flora terrestre, el 28 % de las especies estudiadas corresponde a especies nativas endémicas, mientras que el 72 % restante de los vertebrados corresponde a especies nativas no endémicas. Por otra parte, en el caso de la flora vascular, las especies estudiadas se desglosan en 815 especies nativas no endémicas, 407 especies nativas endémicas y 224 especies adventicias (56%, 28% y 15% de las especies estudiadas respectivamente). Para motivos de este ánalisis no se considerarón las especies adventicias. 2.1.2 Proyección de la distribución geográfica de las especies en distintos escenarios de Cambio Climático Para caracterizar la distribución actual y la futura ante escenarios de cambios en el clima se utilizó el Modelo de Máxima Entropía (MaxEnt). Este consiste en generar la distribución menos sesgada de probabilidad de presencia de cada especie (i.e. la que maximiza la entropía) sujeto a la restricción de que la esperanza de los valores predichos de las variables ambientales asociadas a las presencias sean iguales a las esperanza de los valores observados (ver Figura 4). La validación de los modelos se realizó usando un 50% de las presencias como un set de entrenamiento y el resto para su validación. La exactitud del modelo se evaluó y comparó utilizando el AUC o área bajo la curva ROC (Receiver OperatingCharacteristic, Swets 1988) que
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corresponde a un gráfico de la sensitividad o verdaderos positivos versus 1-‐especificidad o falsos positivos de un esquema o modelo de clasificación binario para distintos umbrales de discriminación (ver Recuadro 4). En este caso el modelo corresponde a la predicción de MaxEnt, respecto de la presencia o ausencia (variable binaria) de las distintas especies. El modelo fue inicialmente utilizado para predecir la distribución actual de las especies, a escala de 5 km, en base a las localidades de presencia disponibles en función de las variables ambientales temperatura (°C, máxima, mínima y promedio), tasa de precipitación (mm/s, máxima, mínima y total), altura, pendiente y orientación. En segunda instancia se utilizó el mismo modelo para evaluar la distribución futura de las especies considerando las predicciones del modelo PRECIS-‐HadCM3 para el período 2071-‐2100. A fin de desarrollar el modelamiento de distribución de especies, y proyectar el cambio esperado frente a distintos escenarios de cambio climático, se procedió a utilizar la información generada por el Departamento de Geofísica de la Universidad de Chile mediante el modelo PRECIS. Los Figura 4.Esquema representativo datos disponibles se encuentran a una resolución de 25 km. del método de máxima entropía. Sin embargo, esta no es necesariamente la escala más adecuada para la realización de modelamiento de distribución de especies, pues resulta en una pérdida de información, ya que es muy probable que la mayoría de las localidades estudiadas se superpongan en celdas de 25 x 25 km. Una solución a ello es la interpolación estadística de las capas generadas por el PRECIS. Cabe señalar que las capas ambientales que genera el modelo PRECIS son producto de un modelo dinámico altamente dimensional, el cual se simula utilizando una proyección “rotated pole”, de manera que la zona de estudio (en este caso el cono sur), se ubique en el ecuador de un globo imaginario. A fin de minimizar errores de proyección, se utilizaron los datos generados por el PRECIS en su grilla nativa. Las capas fueron proyectadas a un datum WSG 1984, utilizando las funciones disponibles en MATLAB ® (V7, Mappingtoolbox). En el caso de la temperatura relativa, se realizó una interpolación asumiendo una relación lineal con la elevación (Rolland 2003, Kim et al. 2008) y una tasa constante de enfriamiento adiabático. Para la precipitación, las capas ambientales fueron interpoladas utilizando ArcGis (módulo SplineInterpolation). De esta forma, se obtuvieron valores climáticos medios para los periodos base (1960-‐1990) y ambos escenarios futuros (A2 y B2, 2070-‐2100). Una vez realizado el modelo se evaluó la respuesta de cada una de las especies. Al igual que en estudios realizados en la biota de otros países (e.g. Thuiller et al. 2005), las consecuencias esperadas del cambio climático en Chile dependen de manera importante en los supuestos que se hagan respecto de las capacidades de dispersión o migración a gran escala de las especies estudiadas. Dado que determinar la factibilidad de dispersión a esta escala excede con mucho los objetivos del presente trabajo, se consideraron dos escenarios de proyección:
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uno que presupone limitaciones de dispersión, en el cual el rango de distribución futuro corresponde básicamente al hábitat estable, es decir que no cambia. El segundo escenario de dispersión corresponde a uno en el que las especies son capaces de colonizar de manera exitosa todo el hábitat idóneo nuevo disponible producto del cambio climático. En este sentido, el conjunto de celdas o pixeles estable corresponde al área del rango geográfico que se espera sea ocupada si las especies no son capaces de migrar hacia nuevas zonas de hábitat idóneo. Por el contrario, si las especies pueden migrar hacia estos nuevos hábitats, entonces el rango geográfico esperado para cada especie será la suma del área de hábitat estable y área de hábitat idóneo ganado o nuevo. Recuadro 4.Curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) y AUC (Area Under Curve). En cualquier problema estadístico donde se requiera emplear un modelo de clasificación, se obtendrá como resultado un conjunto de clases a las que se asignarán las observaciones originales (e.g. presencia ausencia de una especie). A los eventos clasificados en estas clases se asocia una probabilidad de pertenencia, lo cual impone la necesidad de evaluar el desempeño de los clasificadores empleados en esta operación de agrupamiento, con el fin de elegir aquel sistema que provea la mejor solución. Las curvas ROC permiten evaluar un clasificador considerando el costo asociado a los errores propios de clasificación. Para ello, se define una matriz de costos asociados a las distintas posibilidades clasificatorias (i.e., matriz de confusión), como por ejemplo que una clasificación positiva sea en realidad negativa, o viceversa. En la práctica, no siempre se dispone de esta matriz, por lo cual se evalúa el desempeño del clasificador en base a la tasa de aciertos y fallos obtenidos para un set de datos de entrenamiento. El subconjunto de clasificadores con mayor área (AUC) bajo la curva ROC será aquel que genere una tasa de clasificación de verdaderos positivos por sobre falsos positivos, permitiendo así comparar y elegir el sistema de clasificación de mejor desempeño. Representación del área bajo la curva (AUC) de dos clasificadores diferentes A y B, la diagonal representa la estimación aleatoria (Fawcett 2004)
Verdaderos Positivos
!
Falsos Positivos
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2.1.3 Análisis de vulnerabilidad El análisis de vulnerabilidad consistió por un lado en un análisis de la respuesta de cada especie al CC expresada en incrementos o decrementos en su rango geográfico y por otro en un análisis de la representatividad o grado en el cual la especie está presente en la Red de Áreas Protegidas tanto en la actualidad como en los escenarios A2 y B2 proyectados. Para esta evaluación se consideraron tres escenarios de protección:
a) Escenario 1 (E1). Considera las siguientes figuras de protección: Parques Nacionales, Reservas Nacionales, Reservas Forestales, Monumentos Nacionales, Santuarios de la Naturaleza, Parques Marinos, reservas Marinas, Áreas Marinas y Costeras Protegidas de Múltiples Usos, BienesNacionales Protegidos. b) Escenario 2 (E2). Este escenario incluyó, además de las áreas consideradas en el escenario 1, las áreas protegidas privadas, y otras figuras de regulación / manejo, tales como los Sitio Prioritarios propuestos por CONAMA. c) Escenario 3 (E3). Este escenario es equivalente al escenario 2, pero sin incluir las áreas silvestres protegidas privadas que no tienen actualmente una figura de protección oficial.
2.2 Análisis a nivel de Ecosistemas 2.2.1 Unidades de Vegetación Se definió una tipología de unidades de vegetación, adaptada a la escala espacial del modelo PRECIS. En una primera instancia, se evaluó la posibilidad de realizar el análisis con la clasificación de pisos de vegetación presentada por Luebert y Pliscoff (2006), esta clasificación presenta 127 unidades con una resolución espacial de 100 metros. Sin embargo, dado que la escala espacial de PRECIS con que se trabajó fue de 5 km cuadrados se optó por agrupar los pisos de vegetación según el macrobioclima y la posición geográfica en que se encuentra para de esta manera solucionar el problema de desacople de resolución y minimizar errores en la proyección. Basándose en estos criterios de agrupación se obtuvieron 36 unidades, indicadas en la Tabla 1. Para efectos del presente estudio, estas unidades fueron homologadas a distintos ecosistemas. Para definir el espacio climático de las unidades de vegetación, es decir el conjunto de variables ambientales que condicionan su presencia en el espacio geográfico, se utilizó un set de 6 variables generadas con el modelo PRECIS (Jones et al. 2004): precipitación, humedad relativa, radiación solar, temperatura mínima, temperatura media y temperatura máxima. Para cada una de ella, se trabajo con las 12 variables mensuales, teniendo un total de 72 variables.
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Estas variables se presentan bajo dos escenarios (A2 y B2) de cambio climático para el periodo 2071-‐2100 (IPCC 2007). Tabla 1. Unidades de Vegetación utilizadas en el estudio ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
Unidad Desierto y Matorral Costero Desierto absoluto Matorral bajo desértico interior Matorral desértico costero Matorral desértico interior Matorral bajo desértico andino Matorral espinoso Bosque espinoso tropical Bosque espinoso mediterráneo interior Bosque espinoso mediterráneo costero Matorral arborescente mediterráneo Bosque esclerofilo andino Bosque esclerofilo costero Bosque esclerofilo interior Bosque caducifolio mediterráneo costero Bosque caducifolio mediterráneo andino Bosque caducifolio templado costero Bosque caducifolio templado andino Matorral caducifolio Matorral arborescente templado Bosque laurifolio costero Bosque laurifolio interior Bosque resinoso costero Bosque resinoso andino Bosque siempreverde andino Bosque siempreverde interior Bosque siempreverde costero Matorral siempreverde Turberas Matorral bajo altoandino tropical Matorral bajo altoandino mediterráneo-‐tropical Matorral bajo altoandino mediterráneo Matorral bajo altoandino templado Herbazal altoandino tropical mediterráneo Herbazal altoandino templado Estepas y pastizales
Macrobioclima Tropical Tropical Tropical Tropical-‐Mediterránea Tropical-‐Mediterránea Tropical Mediterránea Tropical Mediterránea Mediterránea Mediterránea Mediterránea Mediterránea Mediterránea Mediterránea Mediterránea Templada Templada Templada Templada Templada Templada Templada Templada Templada Templada Templada Templada Templada Tropical Tropical-‐Mediterránea Mediterránea Templada Tropical-‐Mediterránea Templada Templada
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El primer paso fue evaluar la correlación entre variables, para evitar la repetición de variables similares lo que podría afectar los resultados. La matriz de correlación indico altos valores para casi todas las variables mensuales de humedad relativa y precipitación, por lo que se decidió sacar del análisis las variables mensuales de humedad. Posteriormente debido al gran número de variables, se evaluaron dos métodos para la disminución del número ya que el método de modelación funciona mejor con un número limitado de variables (Guisan y Thuillier 2005). La primera aproximación fue generar un análisis de componentes principales (PCA), con el fin de generar un conjunto de componentes que explicasen la variabilidad del conjunto de datos, el resultado no fue satisfactorio ya que la variabilidad se distribuyó en muchos componentes, por lo que se paso a otra aproximación, la de seleccionar del total de variables mensuales cuatro que correspondiesen a una fecha característica de cada estación. Se seleccionaron los meses de enero para la estación de verano, abril para otoño, julio para invierno y octubre para la estación primaveral. Finalmente, se utilizaron 20 variables para el análisis de las variaciones en la distribución espacial de las unidades de vegetación, las 4 variables estacionales de 5 variables (radiación, precipitación, temperatura mínima, temperatura máxima y temperatura promedio). 2.2.2 Proyección de escenarios de Cambio Climático Para generar las proyecciones de las unidades de vegetación sobre escenarios de cambio climático, se utilizó el software Maxent (Phillips et al. 2006). Tal como se señalara más arriba para el caso de las especies, este software se basa en el concepto de modelación de nicho o modelos de distribución de especies (Guisan y Thuillier 2005). Basándose en la información de presencias de la entidad natural de interés (e.g., especies, comunidades) y de un conjunto de variables explicatorias, el software define un espacio ecológico donde se ubican las presencias dentro de los rangos del conjunto de variables. Este concepto es similar al del nicho ecológico. Posteriormente el programa proyecta este nicho, en el espacio geográfico, generando un modelo de distribución que expresa una probabilidad, que es posible de relacionar con la probabilidad de presencia. En el caso de este estudio, se generaron los modelos de distribución para cada una de las 36 unidades de vegetación, una vez obtenidas las probabilidades de presencia con Maxent, se transformo a una distribución binaria (presencia-‐ausencia) utilizando como criterio de corte el valor de máxima especificidad versus sensibilidad del set de datos de entrenamiento (Liu et al. 2005). En la Figura 5 se muestra el esquema metodológico aplicado en el estudio.
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Figura 5. Esquema de la metodología usada en la proyección del cambio esperado en los ecosistemas de Chile.
2.3 Análisis de los efectos del CC sobre los humedales altoandinos Con el objeto de realizar el análisis de impactos del Cambio Climático en los humedales del Altiplano de Chile se seleccionaron 8 puntos correspondientes al cuerpo de agua superficial con mayor área en cada una de las cuencas donde se encontraran ecosistemas de humedal significativos. Los sistemas de humedales fueron identificados por medio de la clasificación de 13 imágenes LandSat ETM, entre la I y III regiones del país. El procedimiento de clasificación se basó en la caracterización de la señal espectral utilizando el NDVI de humedales conocidos extraídos del catastro de vegas y humedales realizado por Castro (1993). Seguidamente se hizo una inspección visual de los pixeles asignados a humedales y se transformaron a polígonos vectoriales. El proceso de clasificación y generación del NDVI se realizó en la plataforma ERDAS 9.2 y el geoprocesamiento en ArcGIS 9.2.
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Figura 6. Mapa de localización de puntos de modelación y principales Sitios RAMSAR en el Norte Grande de Chile.
En la mayoría de los 8 casos seleccionados, los análisis del estudio pueden ser asociados a sitios RAMSAR vinculados al sistema de humedal evaluado. En la Figura 6 se puede observar el área de estudio, donde se destacan los humedales reconocidos por la convención RAMSAR y los puntos seleccionados en cada cuenca, con objeto de realizar la modelación del balance hídrico asociada a los principales sistemas de humedal del Norte Grande de Chile. En base al Balance Hídrico de Chile (DGA, 1987) se construyó la climatología de base para cada una de las cuencas involucradas en el análisis. Las variables que el balance hídrico entrega para cada cuenca, se presentan a continuación: P + Qsi + Qui – E – ETNat–ETIrrig – Qso – Quo + ΔS + η = 0
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Donde: P : Precipitación Qsi : Caudal afluente superficial a la cuenca Qui :Caudal afluente subterráneo a la cuenca E : Evapotranspiración desde superficies de agua libre ETNat : Evapotranspiración natural ETIrrig : Evapotranspiración riego Qso : Caudal efluente superficial Quo : Caudal efluente subterráneo ΔS : Variación del almacenamiento de agua en la cuenca η : Término residual de discrepancia En los puntos de modelación presentados en la Figura 6 se han determinado los cambios en las condiciones climáticas de acuerdo a una serie de modelos de clima global y diferentes escenarios de emisión de gases de efecto invernadero (GEI) que han sido utilizados en los trabajos del ultimo informe del IPCC (Christensenet al. 2007). La información de estos modelos fue obtenida de la base de datos del proyecto de intercomparación de modelos WCRP CMIP31 . De esta base de datos ha sido posible determinar los cambios en precipitación y temperatura para 10 modelos en el escenario A2, 28 modelos en el escenario A1b y 28 modelos en el escenario B1. El análisis de un conjunto de modelos permite reducir la incertidumbre de las predicciones, sobre todo de variables que son sumamente variables y sensibles al CC. Por esta razón en vez de llevar a cabo un análisis para los escenarios de emisión A2 y B1 del PRECIS optamos por una aproximación de conjunto que aunque sacrifica resolución gana en reducir la incertidumbre. Estos cambios se han centrado espacialmente en la ubicación de los puntos de modelación descritos en la Figura y centrándose en el periodo de finales de siglo (2070-‐2100). Utilizando los cambios climáticos para el periodo 2070-‐2100 y centrado espacialmente en la ubicación de los puntos de modelación descritos en la Figura se han modificado cada una de las variables que componen el ciclo hidrológico de las cuencas de la DGA siguiendo la siguiente metodología: -
Los cambios en evaporación natural son estimados primero asumiendo un cambio en la demanda por evaporación usando la fórmula de BlanneyCriddle, según la Ecuación 1.
-
Esta demanda potencial es ajustada de acuerdo al cambio en la disponibilidad de agua producto del cambio en precipitación. Con esto se obtiene la nueva evaporación natural de acuerdo a lo expuesto en la Ecuación 2.
-
El caudal remanente en la desembocadura del río se ajusta asumiendo cambios relativos al cambio de precipitación.
1
Ver http://www.pcmdi.llnl.gov/ipcc/about_ipcc.php
21
-
Finalmente se calcula la demanda evaporativa como el mínimo de dos términos: el primero equivalente a la demanda ajustada de la misma manera que para el caso de la evaporación natural y el segundo equivalente a la disponibilidad de agua en la cuenca, o sea, la precipitación menos la evaporación natural y menos el caudal remanente en la desembocadura de la cuenca.
(1)
(2)
Se propone en este trabajo que los cambios estimados en los caudales futuros de las cuencas corresponden a los cambios proyectados en la disponibilidad hídrica en estas regiones y por lo tanto representarían el potencial estado de salud de los humedales.
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3. RESPUESTA DE LAS ESPECIES DE FLORA Y FAUNA AL CAMBIO CLIMÁTICO EN CHILE En general, cabe destacar que los modelos ajustados para describir la distribución actual de las especies incluidas en este estudio se caracterizaron por un muy buen desempeño estadístico, presentando en general valores de AUC superiores a 0.9 tanto para los sub-conjuntos de entrenamiento como para los sub conjuntos de prueba (Tabla 2). En particular, todas las especies presentaron valores de AUC de entrenamiento superiores a 0.8, valor considerado como indicador de un buen ajuste. Por otra parte, para el subconjunto de evaluación, solo 61 especies que presentaron valores entre 0.7 y 0.8, valores que en general son considerados como indicadores de un desempeño aceptable del modelo a ajustar (Swets 1988), sólo 3 especies presentan valores inferiores a 0.7.Así, cabe destacar el buen desempeño en general de los modelos, observándose que el grado de ajuste de los modelos de nicho obtenidos es muy bueno en la gran mayoría de los casos, observándose un 95% de las especies con valores de AUC de prueba mayores o iguales a 0.8. El buen ajuste de los modelos obtenidos permitió realizar estimaciones del cambio potencial en hábitat idóneo para las 1514 especies estudiadas.
Tabla 2: Resultados del modelamiento de distribución para 1515 especies de animales, y plantas terrestres de Chile. Se muestran los valores de los cuartiles observados para del AUC, calculado para dos subconjuntos de datos. En el caso de la flora vascular terrestre, se muestran los cuartiles observados para el total de los datos, y distintos subconjuntos de ellos, específicamente la flora arbórea nativa, las especies nativas endémicas y las especies nativas no endémicas.
Grupo
Cuartiles de AUC en el subconjunto de entrenamiento 25% 50% 75%
Cuartiles de AUC en el subconjunto de evaluación 25%
50%
75%
Vertebrados Anfibios Reptiles Mamíferos
0.954 0.920 0.968
0.965 0.940 0.982
0.978 0.965 0.991
0.888 0.802 0.883
0.922 0.914 0.955
0.944 0.940 0.979
0.962 0.950
0.977 0.966
0.987 0.980
0.962 0.906
0.977 0.934
0.987 0.958
0.960
0.980
0.990
0.910
0.940
0.970
0.960
0.980
0.990
0.900
0.940
0.960
Flora terrestre Todas las especies Flora Arbórea nativa Especies endémicas Especies nativas
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Al examinar el porcentaje de variación (aumento o disminución) en el hábitat idóneo o rango geográfico para las especies estudiadas (Figura 7), se observa que en general la respuesta depende fuertemente de la estrategia de dispersión a utilizar como supuesto (Figura 8, Tablas 3 y 4). Al utilizar como supuesto que las especies estudiadas son capaces de dispersarse rápidamente en el periodo de tiempo a modelar, se observa que más de la mitadde las especies estudiadas podría presentar expansiones en el rango de hábitat idóneo disponible (Tablas 3 y 4). Por el contrario, bajo el supuesto de que las especies no pueden dispersarse (i.e. la dispersión es limitante), la totalidad de las especies estudiadas presenta o bien un rango estable, o con disminuciones. Conforme a lo esperado, los efectos son más dramáticos bajo el escenario A2. Así, para las especies de plantas, bajo el escenario B2, se espera que solo 2 especies presenten disminuciones de más de un 70% en el rango de hábitat idóneo disponible, bajo ambos escenarios de dispersión. Por el contrario, bajo el escenario A2, se espera que 10 especies disminuyan su rango en más de un 70% bajo el escenario de sin limitación a la dispersión. En el escenario de dispersión limitada, este número llega a 23 especies.
Tabla 3: Percentiles de los cambios esperados en la distribución geográfica para 1447 especies de flora terrestre. Los cambios se expresan como porcentajes de cambio en el rango predicho usando la expresión : 100 x (Rango futuro-Rango Actual)/Rango Actual. Se ilustra la variación en el porcentaje de área de hábitat idóneo disponible predicha bajo los escenarios B2 y A2 asumiendo el resultado bajo dispersión ilimitada y dispersión limitada, considerando todas las especies modeladas, y luego las especies nativas endémicas y las especies nativas no endémicas. Grupo Percentil
Dispersión ilimitada B2
Todas las especies 5% -23.72 25% 0.32 50% 14.57 75% 29.39 95% 63.59 Especies endémicas 5% -15.42 25% 4.23 50% 17.11 75% 32.09 95% 75.67 Especies nativas no endémicas 5% -28.03 25% -2.235 50% 11.3 75% 27.185 95% 59.75
A2
Dispersión limitada B2
A2
-41.83 -2.34 16.695 40.73 86.89
-36.84 -17.77 -6.115 -0.5 0
-54.08 -28.715 -13.06 -1.405 0
-28.35 4.05 22.53 44.54 94.02
-35.46 -15.18 -5.22 -0.52 0
-50.84 -25.55 -11.43 -1.47 0
-47.92 -6.97 11.88 36.83 84.12
-37.87 -19.7 -7.955 -1 0
-56.65 -30.54 -15.56 -2.845 -0.02
24
En el Anexo 2se muestra en detalle los resultados del modelamiento de distribución para las 1447 especies de plantas modeladas a partir de esta base de datos, mientras que las Tablas 5 a 7 muestran en detalle los resultados del modelamiento de distribución para las especies de anfibios, reptiles y mamíferos respectivamente. Se muestra en estas tablas para las especies estudiadas, el número de ocurrencias y el valor del estadístico de prueba (Area bajo la curva ROC, ver Recuadro 4), estimado para el set de observaciones de entrenamiento y evaluación. Además, se muestra la extensión del rango (medido en número de celdas) estimado mediante el procedimiento de máxima entropía para el escenario Base o situación actual, B2 y A2, mostrando los valores de número de celdas estimado bajo ambos escenarios de dispersión (dispersión ilimitada y limitación a la dispersión).Cuando se examinan los cambios esperados para aquellas especies clasificadas actualmente en alguna categoría especial de conservación, se observa que tanto para vertebrados como para la flora terrestre, más del 50% de estas especies enfrentan reducciones superiores al 20% de su rango geográfico (Tablas 8 y 9). Esto es más severo para el escenario con limitación a la dispersión, en que todos los vertebrados y 98% de las plantas con algún riesgo de conservación presentan reducciones superiores al 20% de su rango geográfico predicho. 3.1 VULNERABILIDAD Y GRADO DE PROTECCIÓN El análisis de la respuesta al CC por parte de las especies analizadas muestra que en general y aún cuando predominan las reducciones en el área de distribución de espcies para el caso de dispersión limitada, elnúmero de especies que se extinguen es bastante reducido. De hecho sólo dos especies se extinguen en alguno de los escenarios considerados,, esta son Festuca orthophylla para el caso de Dispersión Limitada bajo el escenario A2 y Nassauvia digitata para el escenario con Dispersión Ilimitada y A2 y para Dispersión Limitada A2 y B2 (ver Anexo 2). Sin embargo, dado que esats especies presentan distribuciones en paises aledaños es posible su situación en Chile sólo se trate de una extinción local. Ninguna de las especies de vertebrados considerada se extinguiría de acuerdo a nustro análisis. En relación a las especies en categorías de conservación se observa que en general esats decrecerían en sus rangos de distribución tanto para los escenarios A2 como B2 cuando se considera Dispersión Limitada. Estos decrecimientos pueden llegar hsta un 41% del rango para el caso de espcies como Irenomys tarsalis y Telmatobufo australis (Tabla 8), catalogadas como En Peligro y Vulnerable respectivamente. Una situación similar se observa para el caso de plantas, donde los decrecimientos predominaan para el caso de Dispersión Limitada alcanzando valores máximos de un 92% para el caso de Orites myrtoidea (Tabla 9), especie catalogada como En Peligro. Algo similar ocurre con la especie Pitavia punctata (47.79%, En Peligro), Ancrumia cuspitata (47.21, Vulnerable), Haplopappus taeda (59.11, Vulnerable), Tillandsia capilaris, T. landbeckii y T. usneoides (34.51, 36.06, 39.79, Vulnerable). Es importante destacar que en el escenario más optimista, donde no existen impedimentos a la migración de las espcies (i.e. Dispersión Ilimitada) varias especies muestran decrecimientos importantes de más de un 30%, tales como Hippocamelus bisulcus (En Peligro) y Liolaemus magellanicus (Vulnerable) entre los vertebrados y Berberidopsis corallina (En Peligro), Orites myrtoidea (En Peligro) y Haplopappus taeda (Vulnerable) entre las plantas. Estas especies debieran ser prioridades para iniciar estudios del efecto del cambio CC sobre la biodiversidad.
25
En relación al grado de cobertura de las especies en los tres escenarios de protección considerados en el contexto de su distribución actual (i.e. situación Basal) y la projectadas (i.e. A2 y B2, Tabla 10), se observa que los vertebrados considerados en este estudio no presentan especies no cubiertas (i.e. especies GAP) por los escenarios de protección. Sin embargo, el caso de las especies de plantas es diferente econtrandose al menos 10 especies que no estan contenidas en la Red de Areas Protegidas consideradas en algunos de los escenarios. La especie Nassauvia digitata (con una distribución entre los 2000 -2700 msnm en Chile central), por ejemplo, representa una especie GAP en todos los escenarios de protección para las proyecciones de emisiones B2 y A2esto debido a que se proyecta su extinción. La especie Ugni candollirepresenta una especie GAP para la proyección A2 y todos los escenarios de protección. Como era esperable el Escenario 1 de protección , que corresponde a aquel con menor número de Áreas de Protección acumula mayor número de casos de especies GAP. De manera similar ocurre con la proyección de cambio A2. Tabla 4: Percentiles de los cambios esperados en la distribución geográfica para 67 especies de fauna terrestre. Los cambios se expresan como porcentajes de cambio en el rango predicho usando la expresión : 100 x (Rango futuro-Rango Actual)/Rango Actual. Se ilustra la variación en el porcentaje de área de hábitat idóneo disponible predicha bajo los escenarios B2 y A2 asumiendo el resultado bajo dispersión ilimitada y dispersión limitada, considerando todas las especies modeladas, y luego las especies nativas endémicas y las especies nativas no endémicas. Grupo
Dispersión ilimitada
Percentil Todas las especies 5% 25% 50% 75% 95%
B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
-22.5 -3.56 8.44 26.5 67.89
-36.76 -3.2 11.84 30.74 100.91
-33.4 -24.22 -17.28 -5.3 -0.29
-51.15 -34.6 -23.03 -8.01 -0.35
Especies endémicas 5% -24.68 25% -3.14 50% 7.63 75% 26.5 95% 117.03
-53.75 -5.4 11.39 30.67 164.67
-33.4 -26.97 -17.52 -5.3 -0.29
-54.84 -38.19 -23.03 -8.87 -0.19
Especies nativas no endémicas 5% -22.5 25% -3.795 50% 9.56 75% 27.32 95% 67.89
-36.76 -0.955 11.88 31.225 100.91
-34.74 -22.55 -16.33 -6.215 -0.09
-41.52 -32.095 -23.81 -7.86 -0.72
26
Tabla 5: Resultados del modelamiento de distribución para las especies de Anfibios estudiadas en la base de datos. Dado que las especies pertenecen a un único orden, se listan de acuerdo a las familias. La tabla muestra para las especies estudiadas, el número de ocurrencias y el valor del AUC, estimado para el set de observaciones de entrenamiento y evaluación. Se muestra además la extensión del rango (medido en número de celdas) estimado mediante el procedimiento de máxima entropía para el escenario Base, B2 y A2, mostrando los valores esperados bajo supuestos dispersión ilimitada y bajo limitación a la dispersión. y en n° de celdas con presencia de la especie. Dispersión ilimitada Familia
Especie
Batrachophrynidae Telmatobufo australis Bufonidae Bufo chilensis Bufo spinulosus Bufo variegatus Ceratophryidae Batrachyla leptopus Batrachyla taeniata Telmatobius marmoratus Cycloramphidae Eupsophus calcaratus Eupsophus emiliopugini Eupsophus roseus Eupsophus vertebralis Hylorina sylvatica Rhinoderma darwinii Rhinoderma rufum Leptodactylidae Pleurodema bibroni Pleurodema thaul
N° de AUC presencias Train
AUC Test
Base
B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
21
0.9583
0.8331
6180
5357
4972
4557
3599
33 136 91
0.9322 0.9642 0.9635
0.7597 10836 0.9238 11477 0.9479 9612
15438 14853 9940
18225 16144 9702
10747 9893 8717
10798 9476 8331
51 168 11
0.9542 0.9663 0.9959
0.9001 8153 0.9266 10316 0.8937 1074
7565 10686 3172
7407 10667 4469
6291 8508 1073
5438 7685 1074
61
0.9303
0.9199 17851
16061
15101
15488
14489
35
0.9785
0.9395
9159
9716
10202
7554
7087
57 30
0.9755 0.9782
0.9579 0.9599
4453 5255
4829 5171
5485 5003
3506 3500
3285 2567
0.9444 0.8818 10188 0.9542 0.9048 5430
10965 5029
11256 4921
8428 3873
7842 3327
51 106 14
0.9844
0.8228
4714
5963
6160
4464
4296
94 303
0.9918 0.9682
0.9862 0.9248
7038 9636
8886 11293
9996 11486
6141 8049
5849 7639
27
Tabla 6: Resultados del modelamiento de distribución para las especies de Reptiles estudiadas en la base de datos. Dado que las especies pertenecen a un único orden, se listan de acuerdo a las familias. La tabla muestra para las especies estudiadas, el número de ocurrencias y el valor del AUC, estimado para el set de observaciones de entrenamiento y evaluación. Se muestra además la extensión del rango (medido en número de celdas) estimado mediante el procedimiento de máxima entropía para el escenario Base, B2 y A2, mostrando los valores esperados bajo supuestos dispersión ilimitada y bajo limitación a la dispersión. y en n° de celdas con presencia de la especie. Dispersión ilimitada Familia
Especie
N° de AUC presencia Train s
AUC Test
Base
B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Reptilia Gekkonidae
Liolaemidae
Teiidae
Colubridae
Phyllodactylus gerrhopygus Liolaemus alticolor Liolaemus bellii Liolaemus chiliensis Liolaemus cyanogaster Liolaemus magellanicus Liolaemus moradoensis Liolaemus pictus Liolaemus schroederi Liolaemus tenuis Microlophus theresioides Pristidactylus torquatus Callopistes maculatus Philodryas chamissonis Tachymenis chilensis Tachymenis peruviana
14
0.9173
0.6764
2770
3173
3269
2751
2750
15 26 123 33
0.9835 0.9223 0.9486 0.946
0.9582 0.9607 0.9189 0.7788
6373 7766 7527 7730
7078 7522 7865 7388
7301 7347 7601 7483
6331 7113 6675 5994
6252 6691 5855 5471
11 0.9068
0.6943
13145
10188
7870
10188
7870
5
0.9956
0.9294
1094
824
506
799
494
153 34
0.9636 0.967
0.9687 0.9349
5536 6400
5196 6495
5492 5866
3971 4918
3494 4211
160 21
0.968 0.9388
0.92 0.9444
8375 9600
9244 11047
9327 11987
7633 9572
7025 9582
32
0.9138
0.875
12038
14119
14447
11829
11421
84
0.9232
0.8604
5351
6375
6626
3744
3408
101 0.9404
0.9089
7311
7589
7696
5396
4679
0.9371
0.8255
5294
5543
5925
4308
3647
19 0.8884
0.7567
12690
11049
10412
9877
9014
58
28
Tabla 7: Resultados del modelamiento de distribución para las especies de Mamíferos estudiadas en la base de datos. . Se listan las especies de acuerdo a los órdenes de mamíferos estudiados. La tabla muestra para las especies estudiadas, el número de ocurrencias y el valor del AUC, estimado para el set de observaciones de entrenamiento y evaluación. Se muestra además la extensión del rango (medido en número de celdas) estimado mediante el procedimiento de máxima entropía para el escenario Base, B2 y A2, mostrando los valores esperados bajo supuestos dispersión ilimitada y bajo limitación a la dispersión. y en n° de celdas con presencia de la especie. Dispersión ilimitada Familia
Especie
Didelphimorphia Thylamys elegans Microbiotheria Dromiciops gliroides Chiroptera Lasiurus borealis Tadarida brasiliensis Rodentia Abrocoma bennetti Abrocoma cinerea Abrothrix andinus Abrothrix longipilis Abrothrix olivaceus Aconaemys fuscus Akodon albiventer Chelemys macronyx Chinchilla brevicaudata Ctenomys opimus
N° de AUC presencias Train
AUC Test
Base
B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
332
0.9926
0.9738
3969
6654
7974
3674
3663
181
0.9851
0.9602
7317
7743
7815
5663
4991
63 297
0.9814 0.9936
0.9181 0.9736
7202 10617
6912 14874
7121 17550
5241 10078
4623 9804
32 8 116 1098 6082 20 8 275 5
0.9679 0.9824 0.9968 0.9769 0.9697 0.9675 0.993 0.9917 0.9856
0.8104 0.949 0.9716 0.9695 0.9665 0.8604 0.9511 0.9888 0.955
1747 8246 3497 6450 10727 4691 3850 8256 6018
2472 10709 6336 7239 13159 4351 4478 10024 6308
2851 10861 8324 7947 14025 3976 4779 9888 6185
1679 8105 3240 4537 9521 3555 3849 6598 5764
1667 7955 3217 4218 8961 2816 3849 6017 5648
11
0.9885
1227
864
0.9986
2060.0 0 1284
1326.00
156
0.9829 1227.0 0 0.9954 774
1536
620
555
25
0.9548
0.8662
4077
3627
3289
3168
2756
183 63 915
0.9825 0.9625 0.991
0.9798 0.9015 0.9785
5345 5755 1194
5517 8386 1668
5824 9767 1478
3488 5317 623
3126 5191 356
46 599 51 3078
0.9841 0.9962 0.995 0.9713
0.9814 0.99 0.9927 0.9651
9248 6077 634 13259
10069 9082 1376 16603
10343 10340 1678 17156
7643 5428 562 11304
7269 5369 545 10519
30
0.9976
0.9961
4551
2747
2096
2747
2096
550 80
0.9818 0.983
0.9558 0.9333
8943 8719
12512 8148
13851 8288
7811 6103
7029 5389
Oncifelis guigna Puma concolor Lycalopex griseus Conepatus chinga Conepatus humboldti Galictis cuja
46 80 104 39 24
0.9706 0.9609 0.9644 0.9297 0.876
0.8746 0.8372 0.891 0.8414 0.8595
7050 6150 15343 10092 19148
6799 5965 18770 11125 17129
6951 6235 21266 11936 15524
5216 4604 15067 8179 16048
4607 4283 14974 7388 14157
70
0.9543
0.9027
14668
17400
19628
14228
14125
Hippocamelus bisulcus Pudu pudu Lama guanicoe Vicugna vicugna
81
0.9034
0.7829
6135
4732
3880
4602
3736
51 41 27
0.9783 0.9738 0.9834
0.8258 0.9309 0.9872
6679 7476 4226
6835 10031 4444
7481 11455 4465
5379 7150 4077
4982 7100 4016
Eligmodontia morgani Eligmodontia puerulus Irenomys tarsalis Lagidium viscacia Loxodontomys micropus Myocastor coypus Octodon degus Octodon lunatus Oligoryzomys longicaudatus Oligoryzomys magellanicus Phyllotis darwini Spalacopus cyanus Carnivora
Artiodactyla
29
Tabla 8: Resultados del modelamiento de distribución para las especies de Vertebrados terrestres en categorías de conservación. Se listan las especies vertebrados terrestres que presentan algún riesgo de conservación de acuerdo a las clasificaciones recientes. Se ilustra el origen de las especies (Nativo o Endémico),la categoría de conservación, los cambios esperados en la distribución geográfica bajo los distintos escenarios de cambio climático y de limitación a la dispersión. Los cambios se expresan como porcentajes de cambio en el rango predicho usando la expresión : 100 x (Rango futuro-Rango Actual)/Rango Actual. Dispersión ilimitada Especies Rhinoderma rufum
Origen E E
Categoría CR EP EP
B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
26.5
30.67
-5.3
-8.87
-7.38
-9.37
-28.67
-38.73
17.29
20.01
-1.74
-5.13
4.82
2.78
-4.22
-6.15
Rhinoderma darwinii Pristidactylus torquatus Chinchilla brevicaudata
N
Irenomys tarsalis Hippocamelus bisulcus
N N
EP EP
3.22 -22.87
8.96 -36.76
-34.74 -24.99
-41.52 -39.1
Telmatobufo australis Liolaemus magellanicus
E
VU
-13.32
-19.55
-26.26
-41.76
N
VU
-22.5
-40.13
-22.5
-40.13
Liolaemus pictus Liolaemus tenuis
N N
VU VU
-6.14 10.38
-0.79 11.37
-28.27 -8.86
-36.89 -16.12
Callopistes maculatus
E
VU
19.14
23.83
-30.03
-36.31
Philodryas chamissonis Tachymenis chilensis
E N
VU VU
3.8 4.7
5.27 11.92
-26.19 -18.62
-36 -31.11
Octodon lunatus Puma concolor
E N
VU VU
117.03 -3.01
164.67 1.38
-11.36 -25.14
-14.04 -30.36
Galictis cuja Pudu pudu
N N
VU VU
18.63 2.34
33.82 12.01
-3 -19.46
-3.7 -25.41
Microlophus theresioides Tachymenis peruviana
E
R
15.07
24.86
-0.29
-0.19
N
R
-12.93
-17.95
-22.17
-28.97
Thylamys elegans Oncifelis guigna
N N
R R
67.65 -3.56
100.91 -1.4
-7.43 -26.01
-7.71 -34.65
Conepatus chinga
N
R
10.24
18.27
-18.96
-26.79
E
EP
Categorías: CR: Críticamente amenazada; EP: En peligro; VU: Vulnerable; R: Rara.
30
Tabla 9: Resultados del modelamiento de distribución para las especies de plantas vasculares terrestres en categorías de conservación. Se listan las especies de plantas vasculres terrestres que presentan algún riesgo de conservación de acuerdo a las clasificaciones recientes. Se ilustra el origen de las especies (Nativo o Endémico),la categoría de conservación, los cambios esperados en la distribución geográfica bajo los distintos escenarios de cambio climático y de limitación a la dispersión. Los cambios se expresan como porcentajes de cambio en el rango predicho usando la expresión : 100 x (Rango futuro-Rango Actual)/Rango Actual.
Especies Berberis serratodentata Myrceugenia pinifolia Adiantum gertrudis Berberidopsis corallina Fitzroya cupressoides Gomortega keule Hymenophyllum cuneatum Legrandia concinna Myrceugenia correifolia Myrceugenia leptospermoides Myrceugenia rufa Nothofagus alessandrii Orites myrtoidea Pitavia punctata Alstroemeria andina Arachnitis uniflora Dennstaedtia glauca Equisetum giganteum Isoetes savatieri Puya alpestris Rhodophiala andicola Alstroemeria spathulata Ancrumia cuspidata Araucaria araucana Austrocedrus chilensis Beilschmiedia miersii Calydorea xyphioides Carica chilensis Cordia decandra
Dispersión ilimitada
Dispersión limitada
Origen N E E E N E E
Categoría CR CR EP EP EP EP EP
B2 16.64 -13.7 6.17 -14.68 -1.03 3.89 24.31
A2 11.55 -16.31 12.16 -32.55 3.36 9.54 35.73
B2 -2.07 -24.06 -3.03 -30.29 -30.46 -16.42 -0.5
A2 -12.25 -32.79 -6.33 -53.55 -38.14 -24.91 -1.25
E E E
EP EP EP
34.44 21.85 11.86
30.33 45.02 2.39
-13.41 -2.11 -7.44
-25.98 -2.32 -24.7
E E N E E N N N N N N E E N N E E E E
EP EP EP EP R R R R R R R VU VU VU VU VU VU VU VU
-13.01 31.1 -43.61 -23.71 3.78 71.05 35.64 28.97 28.12 -10.17 21.78 19.71 -8.29 6.52 2.54 67.13 -19.34 114.39 46.13
-22.38 34.34 -65.25 -29.43 4.8 105.71 48.99 34.24 40.4 -24.79 30.38 28.62 -28.55 7.39 9.35 94.02 -28.35 200.71 64.66
-21.19 -10.15 -66.44 -36.87 -13.11 0 -0.33 -3.01 -10.85 -13.95 -0.91 -1.03 -26.83 -28.4 -15.4 -1.12 -20.03 -0.36 -5.03
-31.97 -13.98 -92.16 -47.79 -22.38 -0.04 -0.15 -8.24 -19.32 -28.94 -0.59 -2.25 -47.21 -36.28 -22.29 -1.97 -29.72 -0.36 -3.88
31
Especies Gleichenia squamulosa Haplopappus taeda Herbertia lahue Jubaea chilensis Laretia acaulis Leucocoryne coquimbensis Leucocoryne ixioides Leucocoryne purpurea Monttea chilensis Nothofagus glauca Pilgerodendron uviferum Podocarpus saligna Porlieria chilensis Prumnopitys andina Puya chilensis Tillandsia capillaris Tillandsia landbeckii Tillandsia usneoides
Dispersión ilimitada
Dispersión limitada
Origen E E N E N E
Categoría VU VU VU VU VU VU
B2 11.61 54.95 20.95 26.09 16.62 20.67
A2 19.92 -37.7 29.08 39.54 26.58 23.03
B2 -2.75 -4.79 -12.81 -0.08 -7.82 -0.85
A2 -4.57 -59.11 -19 -0.34 -11.15 -4.3
E E E E N E E N E N N N
VU VU VU VU VU VU VU VU VU VU VU VU
43.33 6.98 24.02 27.71 -10.31 5.89 22.95 22.01 1.9 -9.98 -8.14 -23.37
74.44 8.23 23.21 26.87 -7.77 10.4 36.57 36.97 4.17 -19.78 -4.17 -27.21
-0.19 -12.54 -7.25 -4.24 -20.96 -17.95 -13.26 -21.05 -2.22 -19.3 -25.16 -30.75
-0.19 -18.6 -20.19 -9.02 -27.62 -27.86 -18.75 -28.82 -2.57 -34.51 -36.06 -39.79
Tabla 10. Numero de casos de especies no contenidas en la red de Areas Protegidas observados para cada una de las combinaciones de escenarios de protección considerando los rangos de distribución Basal, el projectado bajo A2 y bajo B2. VERTEBRADOS Basal
B2
A2
Escenario 1
0
0
0
Escenario 2
0
0
0
Escenario 3
0
0
0
Basal
B2
A2
Escenario 1
7
4
7
Escenario 2
1
1
3
Escenario 3
1
1
3
PLANTAS
32
Figura 7 : Distribuciรณn de hรกbitat potencial para un set de especies de animales y plantas representativos de los cambios observados. Se ilustra la distribuciรณn de hรกbitat idรณneo predicha para el escenario Base(a), B2(b) y A2(c), representadas por zonas de color verde, naranja y rojo, respectivamente.
33
Figura 8. Distribución de los cambios esperados en la distribución geográfica para 67 especies de vertebrados terrestres (panel superior) y para 1447 especies de plantas terrestres (panel inferior). Los cambios se expresan como porcentajes de cambio en el rango predicho usando la expresión : 100 x (Rango futuro-Rango Actual)/Rango Actual. Se ilustra la variación en el área de hábitat idóneo disponible predicha bajo los escenarios B2 asumiendo el resultado con y sin dispersión ilimitada (a y b respectivamente). De manera similar, se ilustra para el escenario A2 los cambios esperados con y sin dispersión ilimitada (c y d respectivamente).
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4. RESPUESTA A NIVEL DE ECOSISTEMAS En este estudio se presenta una proyección de la distribución de los ecosistemas representados por 36 unidades de vegetación de Chile continental bajo dos escenarios de Cambio Climático (Escenarios A2 y B2). Para esto se ha utilizado el modelo PRECIS como base para la definición de las variables climáticas y su proyección bajo los escenarios A2 y B2 y una clasificación de unidades de vegetación basadas en la propuesta de Luebert y Pliscoff (2006) de clasificación de pisos de vegetación para Chile. En términos generales, se observa principalmente un patrón de variación latitudinal, en casi todas las unidades presentes en la zona costera e interior del norte y centro de Chile, asi también las unidades con vegetación esclerófilas y espinosas son las que muestran mayor variación en sus rangos de distribución actuales y a su vez, esto se puede explicar desde dos visiones. La primera es que estas unidades se presentan en la zona de mayor variación de los patrones climáticos (zona central del país), lo que tendría un efecto directo en sus proyecciones futuras. La segunda explicación, se relaciona a que estas unidades no se ajustarían tan bien a las variables seleccionadas para la modelación. Los resultados para cada unidad de vegetación son presentados en las siguientes figuras (Figuras 9 a 44), se muestra primero la distribución original de cada unidad, posteriormente la proyección dentro del escenario A2 y finalmente bajo el escenario B2. Se incluye además una breve contextualización de los cambios observados por unidad. En Tabla 11 se presenta la superficie en hectáreas y la variación porcentual por cada unidad vegetacional para identificar aquellos ecosistemas que serían más vulnerables al CC en función de su cambio (decrecimiento) en distribución potencial.
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Figura 9 . Desierto y Matorral Costero: En ambos escenarios se observa una ampliación latitudinal hacia el sur de su distribución, hacia el norte de la zona costera de la región de Atacama.
Figura 10 . Desierto absoluto: La mayor variación se observa en la área de distribución sur de esta unidad, la que estaría siendo reemplazada por unidades de matorral desértico presentes en la costa, observándose un incremento en su distribución altitudinal.
36
Figura 11 . Matorral bajo desértico interior: Esta unidad en su área central de distribución (interior de la región de Antofagasta) no presenta mayor variación, en ambas proyecciones presenta áreas discontinuas probablemente asociadas al bajo poder explicativo del modelo obtenido para este ecosistema. Figura 12. Matorral desértico costero: Se presenta una ampliación longitudinal en su rango, hacia sectores interior de la región de Atacama y Coquimbo, esto se podría relacionar directamente con el aumento de las precipitaciones y del régimen térmico en el sector costero. Lo mismo para la extensión de su distribución norte en la región de Tarapacá.
37
Figura 13. Matorral desértico interior: Se observa una ampliación del rango latitudinal para el sector más costero en ambos extremos, esta unidad se traslapa con la unidad de matorral desértico costero, requiriendo un análisis posterior de mayor resolución espacial. Figura 14. Matorral bajo desértico andino: El área de distribución presenta una disminución en su extremo sur, manteniéndose en el sector precordillerano de las regiones de Tarapacá y Antofagasta. 38
Figura 15. Matorral espinoso: Esta unidad presenta un mal ajuste en las proyecciones, en el escenario A2 cambia completamente su distribución, solo en el escenario B2 mantiene el rango, ampliándolo hacia el norte. Figura 16. Bosque espinoso tropical: Se amplia en un sentido latitudinal sur, dentro de la región de Tarapacá y Parinacota, hasta el sur de la región de Antofagasta, esta ampliación de su espacio climático, estaría restringida en este caso, ya que este tipo de vegetación, esta asociada a condiciones particulares, como es el interior de quebradas. 39
Figura 17. Bosque espinoso mediterráneo costero: Se observa una ampliación de la distribución original de la unidad en un sentido sur, por la costa de la región de O’higgins y del Maule, llegando hasta la región de Bíobío en el caso del escenario A2. Figura 18. Bosque espinoso mediterráneo interior: Presenta una gran diferencia entre los dos escenarios y la distribución actual, en el caso del escenario A2 la distribución disminuye casi completamente, mientras que en B2 se amplia latitudinalmente y longitudinalmente, lo que da cuenta de un bajo ajuste de la modelación para esta unidad. 40
Figura 19. Matorral arborescente mediterráneo: La unidad se proyecta hacia el interior de la precordillera de la región de Coquimbo y en menor forma, avanza latitudinalmente por el sector costero de la región de Valparaíso. Figura 20. Bosque esclerofilo andino: Se observa una ampliación del rango en ambos escenarios, especialmente en su limite norte, hacia el norte de la región de Coquimbo, como así también en su ampliación longitudinal, reemplazando a la vegetación de matorral en zonas precordilleranas. 41
Figura 21. Bosque esclerofilo costero: Presenta una distribución similar en las proyecciones, ampliándose en forma discontinua en el límite norte de su distribución. Figura 22. Bosque esclerofilo interior: Esta unidad amplia su distribución en todo su rango, especialmente interesante es la ampliación en los sectores interiores de la región de la Araucanía y de los ríos, ya que da cuenta de un proceso de mediterranización de la zona templada ya señalado en los análisis climáticos 42
Figura 23. Bosque caducifolio mediterráneo costero: La proyección de la unidad en la precordillera desde la región de Coquimbo a Bíobío en los dos escenarios, se podría deber a similitud del espacio climático en el rango actual de la distribución de la unidad en la cordillera de la costa, también se observa la ampliación del rango de distribución sur. Figura 24. Bosque caducifolio mediterráneo andino: Esta unidad desplaza su rango actual en forma latitudinal hacia el sur, hacia la región de Los Lagos 43
Figura 25. Bosque caducifolio templado costero: Amplia su rango hacia el interior de su distribución actual, incluyendo también la isla de Chiloé y sectores de la Cordillera de la Costa hacia el sur. Figura 26. Bosque caducifolio templado andino: Esta unidad es una de las con mayor amplitud en su rango de distribución, lo que es reflejado en la proyección del escenario B2, ampliando su distribución en la zona norte. En el escenario A2 se observa una disminución en las zonas de mayor altitud de su distribución en el sector norte y en la región de Magallanes. 44
Figura 27. Matorral caducifolio: Se observa una disminución en el rango norte de la distribución actual de la unidad, siendo esto más notorio en el escenario A2. Figura 28. Matorral arborescente templado: Una minima expansión se presenta en el límite sur en la zona de tierra del fuego, esta expansión es similar en los dos escenarios. 45
Figura 29. Bosque laurifolio costero: En ambos escenarios la unidad se expande hacia la zona interior de la región de Los Lagos, zonas bajas de Chiloé y sector sur del archipiélago de los Chonos. Figura 30. Bosque laurifolio interior: Esta unidad se expande en el escenario A2 hacia el límite sur de la región de Los Lagos y parte de la región de Aysén, en el escenario B2 se mantiene una distribución similar a la actual, incorporando algunas áreas en la isla de Chiloé y sur de la región de Los Lagos. 46
Figura 31. Bosque resinoso costero: La unidad cambia completamente su distribución tanto en el escenario A2 y B2, moviéndose en dirección sur, siendo en el escenario A2 mucho mayor, también en este escenario se presentan áreas de la unidad en el interior de la región de Los Lagos. Figura 32. Bosque resinoso andino: Se expande su distribución latitudinalmente hacia el sur por el sector cordillerano en ambos escenarios, no mostrando mayores diferencias entre si. 47
Figura 33. Bosque siempreverde andino: Una gran diferencia se presenta entre los dos escenarios, la distribución general de la unidad se mantiene, pero aumenta considerablemente en su rango altitudinal, especialmente en el escenario B2. Figura 34. Bosque siempreverde interior: La unidad presenta un avance latitudinal hacia el sur, en la región de Aysén, desapareciendo su distribución en el extremo norte en la región de Los Lagos. 48
Figura .35 Bosque siempreverde costero: No se observa una gran variación en el patrón de distribución, solamente una variación minima en su distribución norte, restringiéndose a zonas de mayor altitud. Figura 36. Matorral siempreverde: Esta unidad, se proyecta en un sentido latitudinal sur, colonizando nuevas áreas en la zona de canales y fiordos del sur de la región de Aysén y norte de la de Magallanes. 49
Figura 37. Turberas: No presenta variaciones relevante en su rango de distribución actual, solamente en el escenario A2 se observa una leve disminución en su límite de distribución norte. Figura 38. Matorral bajo altoandino tropical: Esta unidad se mantiene su distribución, solo se presentan diferencias en el extremo sur de su rango, disminuyendo en el escenario B2 y aumentando hacia el sur en el rango A2. 50
Figura 39. Matorral bajo altoandino mediterráneo-‐tropical: Se presenta una mantención en la distribución actual y una expansión tanto en sus límites norte y sur, por el sector cordillerano de la región de Antofagasta en el norte, hasta la región Metropolitana en su extremo sur. Figura 40. Matorral bajo altoandino mediterráneo: La unidad mantiene su rango de distribución, expandiéndose en su límite norte hacia las regiones de Coquimbo y de Atacama, en su extremo sur se observa una ampliación leve en los sectores cordilleranos del Bíobío. 51
Figura 41. Matorral bajo altoandino templado: Una expansión en su rango altitudinal, en la zona sur de la región de Magallanes y en la Tierra del Fuego, lo que es más pronunciado en el escenario B2. Figura 42. Herbazal altoandino tropical mediterráneo: Se mantiene su rango de distribución actual, solamente se observa un mínimo aumento del rango longitudinal de distribución. 52
Figura 43. Herbazal altoandino templado: La unidad mantiene su distribución, solo se observa una ampliación de su rango altitudinal en ambos escenarios. Figura 44. Estepas y Pastizales: Se mantiene el rango de distribución actual, observandose una leve extensión de su rango sur en Tierra del Fuego y Cabo de Hornos.
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La siguiente tabla, señala las unidades que presentaron mayor variación de su superficie bajo el escenario A2, indicando la dirección del cambio de su distribución. Tabla 11. Unidades de vegetación con mayor variación de superficie Unidad Macrobioclima Dirección cambio Desierto y Matorral Costero Tropical Latitudinal sur Matorral desértico costero Tropical-‐Mediterránea Latitudinal sur Latitudinal norte Longitudinal este Matorral desértico interior Tropical-‐Mediterránea Latitudinal sur Latitudinal norte Matorral bajo altoandino mediterráneo-‐ tropical Tropical-‐Mediterránea Latitudinal sur Matorral bajo altoandino mediterráneo Mediterránea Latitudinal norte Matorral espinoso Mediterránea Latitudinal sur Bosque espinoso tropical Mediterránea Latitudinal sur Bosque espinoso mediterráneo costero Mediterránea Longitudinal este Latitudinal sur Matorral arborescente mediterráneo Mediterránea Latitudinal norte Bosque esclerofilo andino Mediterránea Latitudinal norte Bosque esclerofilo costero Mediterránea Latitudinal sur Bosque esclerofilo interior Mediterránea Latitudinal sur Bosque caducifolio mediterráneo costero Mediterránea Latitudinal sur Longitudinal este Bosque caducifolio mediterráneo andino Mediterránea Latitudinal sur Longitudinal este Bosque caducifolio templado costero Templada Latitudinal sur Longitudinal este Bosque laurifolio costero Templada Latitudinal sur Bosque resinoso costero Templada Longitudinal este Bosque resinoso andino Templada Latitudinal sur Latitudinal norte Bosque siempreverde interior Templada Latitudinal sur Longitudinal oeste El análisis de la respuesta ante el CC a nivel de ecosistemas señala que estos tenderána a mover sus distribuciones. En particular, La Tabla 11 señala que éste movimiento tenderá a ser predominantemente en sentido latitudinal y altitudinal. En la Figura 45 se muestran en color rojo, las unidades con mayor variación, donde se observa que se concentran en la zona central del país, entre la región de Atacama y la región de la Araucanía. Un análisis complementario a
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esta visión “por unidad”, seria identificar las áreas que presentan un mayor número de sobreposición de las proyecciones de las unidades, lo que se presenta a continuación.
Figura 45. Distribución de los ecosistemas asociados a unidades de vegetación con mayor cambio en su distribución actual, bajo el escenario de cambio climático A2.
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Tabla 12. Superficies en hectáreas para cada unidad de vegetación (Actual, A2, B2), además se incluye el cambio porcentual para cada escenario de proyección (% var.)
ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
Unidad de vegetacion Desierto y Matorral Costero Desierto absoluto Matorral bajo desértico interior Matorral desértico costero Matorral desértico interior Matorral bajo desértico andino Matorral espinoso Bosque espinoso tropical Bosque espinoso mediterráneo interior Bosque espinoso mediterráneo costero Matorral arborescente mediterráneo Bosque esclerofilo andino Bosque esclerofilo costero Bosque esclerofilo interior Bosque caducifolio mediterráneo costero Bosque caducifolio mediterráneo andino Bosque caducifolio templado costero Bosque caducifolio templado andino Matorral caducifolio Matorral arborescente templado Bosque laurifolio costero Bosque laurifolio interior Bosque resinoso costero Bosque resinoso andino Bosque siempreverde andino Bosque siempreverde interior Bosque siempreverde costero Matorral siempreverde Turberas Matorral bajo altoandino tropical Matorral bajo altoandino mediterráneo-‐tropical Matorral bajo altoandino mediterráneo Matorral bajo altoandino templado Herbazal altoandino tropical mediterráneo Herbazal altoandino templado Estepas y pastizales
Actual 598969 5330965 4918049 1183660 4873389 2911191 239276 352441 1400280 339646 628521 869854 1508311 2150778 760896 1498446 3175476 4203705 553540 1083794 366263 1099511 963480 739618 1818107 2898667 421897 253841 6744644 5520288 2461968 1444658 878133 949733 512352 2587501
A2 2596009 7453928 7183242 5042960 6972147 4648306 1007025 4524043 405519 1878436 2894900 3786542 2363977 5461722 3695261 3894458 6777121 5739272 975091 3604164 1407574 3633793 5120361 2065347 4829110 3169045 1856854 815504 7056527 5266693 3569249 2569148 2634198 1845424 1888704 4123181
% var. 333.4 39.8 46.1 326.0 43.1 59.7 320.9 1183.6 -‐71.0 453.1 360.6 335.3 56.7 153.9 385.6 159.9 113.4 36.5 76.2 232.6 284.3 230.5 431.4 179.2 165.6 9.3 340.1 221.3 4.6 -‐4.6 45.0 77.8 200.0 94.3 268.6 59.3
B2 2145715 6208918 4678224 6387537 7910695 2598305 932907 4534189 5878944 1578111 1585683 5836612 2966905 10902984 2205195 3884245 7298654 11664610 3219261 2910010 1845692 1586547 1425908 4861329 14467793 3935092 3823726 513162 7863842 5438566 4996835 3543186 6056751 2461709 2188412 5653119
% var. 258.2 16.5 -‐4.9 439.6 62.3 -‐10.7 289.9 1186.5 319.8 364.6 152.3 571.0 96.7 406.9 189.8 159.2 129.8 177.5 481.6 168.5 403.9 44.3 48.0 557.3 695.8 35.8 806.3 102.2 16.6 -‐1.5 103.0 145.3 589.7 159.2 327.1 118.5
En relación a los cambios en la superficie ocupada por las distintas unidades (Tabla 12), se observa que existe inconsistencia entre las proyecciones de los escenarios A2 y B2 en tres casos: Matorral bajo desértico interior(A2=46.1%, B2= -‐4.9%), Matorral bajo desértico andino (A2=59.7, B2=-‐10.7%), Bosque espinoso mediterraneo interior (A2=-‐71%, B2=319.8). Estas discrepancias entre escenarios ponen de manifiesto la incertidumbre que existe respecto de la respuesta de los ecosistemas así como la complejidad que representa aplicar este tipo de aproximaciones para 56
Chile, teniendo en cuenta la heterogeneidad del territorio y la resolución de la información climática. No obstante ésto, los 36 ecosistemas restantes presentan proyecciones consistentes y positivas, es decir la mayoría de los ecosistemas, medidos como unidades de vegetación, tienden a incrementar su área de ocupación geográfica potencial. Entre éstos lo que muestran mayor incremento son el Bosque espinoso tropical (1185% en promedio), Bosque siempreverde costero (573% en promedio), Bosque sclerófilo andino (453% en promedio), Bosque espinoso mediterráneo costero (409% en promedio) y el Matorral bajo altoandino templado (395% en promedio). Sólo cinco proyecciones señalan tendencias a decrecer, dos para el escenario A2 y tres para el escenario B2, siendo la de mayor magnitud la predicha para el Bosque espinoso mediterráneo interior en el escenario A2 (71% de decrecimiento) seguida de el Matorral bajo desértico andino en el escenario B2 (10.7% de decrecimiento). Interesantemente, los ecosistemas de Turberas son los que menos cambian en promedio (10.6%). Finalmente es necesario señalar que existe una relación positiva entre el valor promedio de cambio en distribución, medido éste como el valor promedio de cambio porcentual para los escenarios A2 y B2, y la diferencia absoluta entre ambos escenarios en relación a sus predicciones, es decir entre el poromedio y la diferencia de las predicciones (Figura 46). Salvo por un valor extremo (Bosque espinoso tropical) la relación es posiiva y significativa (Coeficiente de correlación de Pearson r= 0.64, P=0.00003), lo que implica que existe menor incertidumbre (i.e. ambos escenarios coinciden en sus proyecciones) cuando los cambios proyectados son pequeños. Figura 46. Correlación entre la diferencia absoluta proyecciones de los escenarios y el promedio de cambio
en las .
57
4.1 Patrones de recambio
En la Figura 47 se indica las zonas de mayor “recambio potencial” o traslapes entre las proyecciones futuras de de unidades para el escenarios A2 y por tanto mayor incertidumbre en relación a cual sería en el futuro la unidad predominante en el área. Estas zonas serían relevantes en términos de la variación de la diversidad florística, ya que estarían mostrando, potencialmente, mayor dinámica a mediano plazo. Estos patrones son consistentes con el mapa anterior, en las áreas costeras y precordilleranas, agregándose ademas las zonas cordilleranas de la región de Aysén y Magallanes.
Figura 47. Recambio de unidades de vegetación, sobreponiendo las distintas distribuciones proyectadas bajo el escenario de cambio climático A2
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4.2 Vulnerabilidad
Los resultados de la proyección de las unidades de vegetación, indican preferentemente una variación latitudinal de las unidades en la zona mediterránea y templada en su parte norte. Esto ocurre para ambos escenarios y es consistente con los resultados de los análisis climáticos, preferentemente al patrón térmico, que señala un aumento en las temperaturas en la zona central del país, desplazando las condiciones actuales más templadas entre los 38 y los 40 grados de latitud sur. Al analizar las áreas con mayor recambio de unidades, estas se concentran en la costa del extremo norte, costa y precordillera de la zona mediterránea y zona andina de la región de Aysén y Magallanes. En el marco del presente análisis esta sería una zona de gran dinamismo e incertidumbre respecto de su estado final, en relación con las unidades o ecosistemas predominantes en el futuro. Esto es consistente con las discrepancias registradas para la proyección en extensión geográfica predichas para los escenarios A2 y B2. Es interesante resaltar que el CC podría inducir importantes reducciones en la distribución de los ecosistemas asociados con las unidades del Bosque espinoso mediterráneo interior en el escenario A2 y el Matorral bajo desértico andino bajo el escenario B2. Este hecho los coloca como particularmente vulnerables al cambio climático en relación al resto de los ecosistemas de la región. En general, los ecosistemas de chile central son los más amenazados ya que serán los que sufrirán mayores cambios en su distribución actual (Figura 45), lo cual implica que sus especies componentes deberán migrar para acceder a las áreas geográficas donde se encuentran las condiciones climáticas que definen el ecosistema al que pertenecen. Dado que ésta área es la más densamente poblada del país, la con menor superficie de áreas protegidas y está muy alterada por una infinidad de usos humanos, se vislumbra como muy difícil que estos ecosistemas puedan adaptarse adecuadamente al CC a menos que se tomen acciones tendientes a incrementar la conectividad y a incrementar la Red de Areas Protegidas en esta área. En relación al grado de protección, medido éste como el porcentage de cada ecosistema presente en la Red de Areas Protegidas en los tres escenarios analizados (escenario onservador E1, Optimista E2 e intermedio entre ambos E3) se observa que en general el escenario E1 es el que menos protección confiere especialmente en la actualidad, situación que se vé mejorada para el caso de los escenarios E2 y E3. En general, la Red de Areas Protegidas es más eficiente en proveer protección para los ecosistemas bajo los escenarios de cambio climático A2 y B2 que en el caso actual, lo cuál es sobretodo aparente para el caso del escenario de protección E2 (ver Figura 48). Esto es aún más aparente al examinar los datos presentados en la Tabla 13, dónde se aprecia que el grado de protección promedio es mayor cuando se considera la distribución de los ecosistemas bajo CC que para el caso actual, llegando inluso a un 91.6% promedio de protección para el caso del escenario E2 en el contexto de CC con mitigación B2. La situación de protección más crítica es la del Bosque espinoso mediterráneo interior cuando se proyecta un CC bajo las condiciones A2, cuyo porcentage de protección no alcanza a superar el 10% bajo ninguno de los escenarios (Tabla 13).
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Figura 48. Grado de protección de los distintos ecosistemas en relación a los tres escenarios de protección analizados (E1, E2 y E3).
En relación a las limitantes que se presentaron en el análisis, estas se pueden clasificar en tres grupos: - Resolución espacial del análisis - Selección de variables para la obtención de los modelos por unidad - Sobreposición de modelos Este análisis se realizó con una resolución espacial de 5 km2 lo cuál restringe nuestra capacidad para detectar variación longitudinal de los patrones climáticos en las proyecciones de cambio climático. Esto seria más sensible en aquellas zonas con unidades de vegetación que están definidas en pisos altitudinales restringidos, como es el caso de las unidades de matorral bajo en la precordillera del extremo norte del país, como así también para unidades de matorral y bosques en el centro y centro sur del territorio. De manera similar, el uso de un “pixel” de análisis de 5 km afectaría a la identificación de las zonas sobre el límite de la vegetación, que podrían servir de área “utilizable” o como barrera, para unidades de vegetación inferiores bajo ciertas condiciones. Sin embargo, la escasa disponibilidad de datos climáticos a una resolución fina no hace posible por ahora un análisis a un resolución mayor (e.g. 1km) sin que se incremente el error en las proyecciones de distribución. 60
Tabla 13. Resultado del análisis de vulnerabilidad en base al porcentaje de protección de cada ecosistema en los distintos escenarios de protección. Nombre Desierto y matorral costero Desierto absoluto Matorral bajo desertico interior Matorral desertico costero Matorral desertico interior Matorral bajo desertico andino Matorral espinoso Bosque espinoso tropical Bosque espinoso mediterraneo interior Bosque espinoso mediterraneo costero Matorral arborescente mediterraneo Bosque esclerofilo andino Bosque esclerofilo costero Bosque esclerfoilo interior Bosque caducifolio mediterraneo costero Bosque caducifolio mediterraneo andino Bosque caducifolio templado costero Bosque caducifolio templado andino Matorral caducifolio Matorral arborescente templado Bosque laurifolio costero Bosque laurifolio interior Bosque resinoso costero Bosque resinoso andino Bosque siempreverde andino Bosque siempreverde interior Bosque siempreverde costero Matorral siempreverde Turbera Matorral bajo altoandino tropical Matorral bajo altoandino mediterraneo tropical Matorral bajo altoandino mediterraneo Matorral bajo altoandino templado Herbazal altoandino tropical mediterraneo Herbazal altoandino templado Estepas Cambio promedio
Escenarios de proteccion A2
Actual E1 0.7 1.2 0.6 6.2 0.9 1.9 0.4 13.0 0.0 0.1 0.6 3.1 1.6 0.0 0.8 4.6 0.2 21.1 46.8 13.9 9.7 5.0 37.5 32.9 19.6 19.3 35.4 95.7 88.0 15.6 0.8 3.7 48.4 2.6 23.5 1.4 16.5
E2 2.5 10.0 20.2 20.4 21.5 46.7 19.1 43.0 10.5 28.1 19.6 46.9 34.3 24.6 39.4 41.2 16.3 35.6 57.2 25.5 55.8 38.0 56.3 61.4 34.1 37.5 44.4 96.0 89.4 71.4 24.9 38.5 70.6 38.7 43.1 15.2 38.7
E3 2.5 10.0 20.2 20.4 21.5 46.7 19.1 43.0 10.3 27.3 19.5 46.8 34.0 24.4 39.3 40.2 16.0 33.1 57.1 17.9 55.4 37.1 56.1 61.3 33.1 36.2 44.3 96.0 89.4 71.4 23.0 38.2 69.9 37.1 43.1 9.3 37.9
E1 11.1 3.2 3.1 9.1 1.4 8.1 0.0 46.1 0.0 0.9 2.2 13.8 1.6 1.4 27.8 47.2 17.8 40.2 10.0 42.1 84.3 88.7 100.0 94.0 73.0 60.7 100.0 100.0 68.8 13.6 2.9 8.2 100.0 4.2 100.0 10.9 33.8
E2 35.7 33.1 29.0 54.0 23.2 70.6 100.0 100.0 8.7 100.0 74.3 100.0 42.3 56.7 100.0 100.0 75.5 54.9 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 97.8 67.7 100.0 100.0 71.0 63.2 45.5 68.9 100.0 91.1 100.0 35.4 73.2
E3 35.7 33.1 29.0 54.0 23.1 70.6 100.0 100.0 8.5 100.0 73.8 100.0 42.2 56.1 100.0 100.0 74.2 54.4 100.0 81.8 100.0 100.0 100.0 100.0 95.4 66.9 100.0 100.0 70.3 63.2 43.3 67.8 100.0 87.3 100.0 25.8 71.7
B2 E1 9.6 2.7 1.5 9.5 2.1 0.7 0.9 50.0 1.7 3.0 1.9 20.6 1.2 5.9 12.0 47.0 8.9 77.6 100.0 34.6 65.0 30.3 97.2 100.0 100.0 60.6 100.0 100.0 79.5 13.0 8.3 13.7 100.0 7.5 95.2 14.5 41.6
E2 31.1 25.5 30.4 77.2 30.1 36.1 71.7 100.0 100.0 100.0 39.1 100.0 47.6 100.0 95.2 100.0 66.0 100.0 100.0 84.4 100.0 88.6 100.0 100.0 100.0 73.7 100.0 100.0 81.5 67.7 70.5 99.7 100.0 100.0 100.0 45.2 91.6
E3 31.1 25.5 30.4 77.2 30.1 36.1 71.6 100.0 100.0 100.0 38.9 100.0 47.2 100.0 94.5 100.0 64.8 100.0 100.0 64.5 100.0 87.8 100.0 100.0 100.0 72.7 100.0 100.0 81.2 67.7 68.3 97.6 100.0 100.0 100.0 34.3 89.1
En este estudio se trabajo solamente con variables relacionadas a aspectos climáticos y físicos (Temperaturas, precipitación, radiación), esto se debe de tener en cuenta, ya que el resultado de los modelos está indicando la proyección del espacio climático en que se encuentran en la actualidad las unidades de vegetación. Seria relevante repetir el ejercicio integrando otro tipo de variables, relacionadas a aspectos distintos al climático. Relacionado con el punto anterior, si se modela las unidades a 1 km habría que integrar variables fisiográficas
61
como la pendiente, exposición, entre otras, que permitan establecer un espacio ambiental con mayor detalle, y que se ha comprobado que en combinación con variables climáticas definen de mejor forma el espacio ambiental (Randin et al. 2009). También es de importancia, incluir el efecto de agregar variables categóricas, como es el caso de la incorporación del uso de suelo. Diferentes estudios han mostrado la utilidad de incorporar el uso del suelo en este tipo de enfoques. Esto se podría transformar en un elemento fundamental como un paso posterior a este estudio, lo que permitiría analizar de mucha mejor forma las proyecciones, especialmente en la zona central del país, donde se observan los mayores cambios en el uso del suelo proyectados. En este estudio se decidió analizar la proyección bajo escenarios de cambio climático unidad por unidad, no tomando en cuenta para el análisis final, las interacciones que se producen entre unidades, al presentarse zonas de “traslape” entre éstas. Esto último se trató de abordar independientemente, evaluando los “patrones de recambio”, esto quiere decir las zonas que presentan un mayor número de traslapes. La no inclusión de los traslapes en los modelos finales, se decidió para facilitar el análisis. Para posteriores estudios, se podría abordar la sobreposición, definiendo una probabilidad umbral para cada unidad y en las zonas donde se producen traslapes, dejar a la unidad que tenga la mayor probabilidad de presencia, este enfoque ha sido utilizado en análisis similares (Thuillier et al. 2005).
62
5. ANÁLISIS DE LOS EFECTOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO SOBRE LOS HUMEDALES ALTOANDINOS La zona altoandina del extremo norte de Chile se caracteriza por presentar extremas condiciones de aridez, y en la zona de los Andes Centrales destaca la presencia de precipitaciones en periodo estival, explicadas principalmente por una influencia de clima amazónico al nirte de la zona de transición entre la II y II Regiones. En la Tabla 14, se observa que la cuenca Altiplánica presenta un mayor nivel de precipitaciones, puesto es la que presenta mayor influencia del clima amazónico, destacando el bajo nivel de temperatura asociado a la altura en que esta cuenca se ubica.
Tabla 14. Balance Hídrico de Cuencas correspondientes a Puntos de Modelación P
T
Q
ETNat
ETIrrig
E
(mm) 236
(Celsius) 3.8
(mm) 28
(mm) 191
(mm) 0
(mm) 13.6
Rio Lluta
180
19.1
13.2
158
7.6
0
Salar de Atacama
70.7
13.4
0
59
1.3
10.7
Rio Loa
39.7
12.2
0.5
34.8
0.9
1.8
Endorreicas Salar de Atacama
91.7
11.6
0
86.5
0.4
4.8
Norte Salar de Pedernales
123
16
0
119
0
4.7
Vertiente Pacífico
153
16.2
0
143
0
10
Río Huasco
175
16.5
5.5
162
7.5
0
Cuenca Altiplánicas
Las proyecciones de clima futuro realizadas, para todos los puntos evaluados muestran una tendencia de incremento de temperaturas que en la mayoría de los casos esta en el rango de 2 – 4.5 ºC de incremento. En cuanto a las precipitaciones, pese a que los modelos de clima global presentan incertidumbre en cuanto a esta variable, el análisis de los modelos a escala local proyectan consistentemente una disminución de un 5% -25% de la media de precipitación anual actual. La estimación de caudales futuros para los puntos de modelación mostró para todos los casos una disminución entorno a un 40% en las Cuencas Altiplánicas y del Río LLuta, donde actualmente existen remanentes de caudal significativos. En el caso de las Cuencas: Salar de Atacama, Río Loa, Endorreicas del Salar de Atacama y Vertiente Pacífico, donde los datos hidrológicos muestran una clara condición de aridez con volúmenes de caudales despreciables, claramente las condiciones de clima futuro extremaran esta condición. En tanto, la Cuenca del Río Huasco los modelos no presentan una clara tendencia en términos de cambio en el volumen futuro de caudales.
63
5.1 Cambios Punto de Modelación Cuenca Altiplánica En el análisis de los 68 modelos para el punto de la Cuenca Altiplánica se observa una tendencia al incremento en temperaturas, en el rango de 1.6 – 3.6 ºC para el escenarios B1, 2 – 5.2 en el escenario A1b y, en el escenario A2 la mayoría de los modelos se concentra en el rango de 4 – 5.2 ºC (Fig. 49 superior). En términos de precipitaciones la mayoría de los modelos proyectan una situación similar a la actual o bien una disminución de entre 5 – 25%, situación que extremaría las condiciones de aridez de la Cuenca (Fig. 49 Inferior derecha). La disminución de precipitaciones junto al aumento de evapotranspiración por mayores temperaturas, se traduce en una clara señal de disminución de caudales, concentrándose los modelos en el rango de disminución de 0 – 40% del caudal actual para la cuenca (Fig. 49 inferior izquierda).
20%
Porcentaje de Modelos
18% 16% 14% 12% 10%
B1
8%
A1b
6%
A2
4% 2% 0% 0.4
0.8
1.2
1.6
2
2.4
2.8
3.2
3.6
4
4.4
4.8
5.2 y mayor...
50%
Porcentaje de Modelos
Porcentaje de Modelos
Aumento de Temperatura Proyectado
40% 30% 20% 10% 0%
Porcentaje de Cambio en Precipitaciones
50%
40% 30% 20% 10% 0%
Porcentaje de Cambio en Caudales
Figura 49. Análisis de Incertidumbre Cuenca Altiplánica
64
5.2 Cambios Punto de Modelación Cuenca Río Lluta En el análisis de los 68 modelos para el punto de la Cuenca del Río Lluta se observa una tendencia al incremento en temperaturas, en el rango de 1.6 – 3.6 ºC para el escenarios B1, 2.8 ºC y mayor a 5.2 ºC en el escenario A1b y, en el escenario A2 la mayoría de los modelos se concentra en el rango de 3.6 – y mayor que 5.2 ºC (Fig. 50 superior). En términos de precipitaciones la mayoría de los modelos proyectan una situación similar a la actual o bien una disminución de entre 5 – 25%, situación que extremaría las condiciones de aridez de la Cuenca (Fig. 50 inferior derecha). La disminución de precipitaciones junto al aumento de evapotranspiración por mayores temperaturas, se traduce en una clara señal de disminución de caudales, donde la mitad de los modelos analizados proyecta una disminución en el rango de 0 – 40% y la otra mitad estima una disminución mayor a un 40% del caudal actual de la cuenca (Fig. 50 inferior izquierda).
Porcentaje de Modelos
25% 20% 15% B1 10%
A1B A2
5% 0% 0.4
0.8
1.2
1.6
2
2.4
2.8
3.2
3.6
4
4.4
4.8
5.2 More
50%
Porcentaje de Modelos
Porcentaje de Modelos
Aumento de Temperatura Proyectado
40% 30% 20% 10% 0%
Porcentaje de Cambio en Precipitaciones
60% 50% 40% 30% 20% 10%
0%
Porcentaje de Cambio en Caudales
Figura 50. Análisis de Incertidumbre Cuenca del Río Lluta
65
5.3 Cambios Punto de Modelación Salar de Atacama En el análisis de los 68 modelos para el punto de la Cuenca del Salar de Atacama se observa una tendencia al incremento en temperaturas, en el rango de 1.6 – 4 ºC para el escenarios B1, 2.4 ºC y mayor a 5.2 ºC en el escenario A1b y, en el escenario A2 la mayoría de los modelos se concentra en el rango de 4 – y mayor que 5.2 ºC (Figura 51 superior). En términos de precipitaciones la mayoría de los modelos proyectan una disminución de entre 5 – 25%, situación que extremaría las condiciones de aridez de esta Cuenca (Figura 51 inferior). En este caso, dado que el escenario base presentaba ausencia de caudales no se realizó análisis de incertidumbre de esta variable, sin embargo, los mínimos caudales que hoy sustentan los humedales en esta cuenca, debiesen verse severamente mermados hasta una condición de absoluta aridez en el futuro.
18%
Porcentaje de Modelos
16% 14%
12% 10% B1
8%
A1B
6%
A2
4%
2% 0% 0.4
0.8
1.2
1.6
2
2.4
2.8
3.2
3.6
4
4.4
4.8
5.2 More
Porcentaje de Modelos
Aumento de Temperatura Proyectado
70% 60% 50% 40% 30% 20%
10% 0%
Porcentaje de Cambio en Precipitaciones
Figura 51. Análisis de Incertidumbre Cuenca del Salar de Atacama.
66
5.4 Cambios en Punto de Modelación Cuenca Río Loa En el análisis de los 68 modelos para el punto de la Cuenca del Río Loa se observa una tendencia al incremento en temperaturas, en el rango de 1.6 – 4 ºC para el escenarios B1, 2.4 ºC y mayor a 5.2 ºC en el escenario A1b y, en el escenario A2 la mayoría de los modelos se concentra en el rango de 4 – y mayor que 5.2 ºC (Figura 52 superior). En términos de precipitaciones, la mayoría de los modelos proyectan una disminución de entre 5 – 25% o superior, siendo esta cuenca la que presenta una señal más consistente en cuanto a la disminución de esta variable (Figura 52 inferior derecha). La disminución de precipitaciones junto al aumento de evapotranspiración por mayores temperaturas, se traduce en una clara señal de disminución de caudales que se concentra en el rango de 0 – 40% (Figura 52 inferior izquierda).
18% Porcentaje de Modelos
16% 14% 12% 10% 8%
B1
6%
A1B
4%
A2
2% 0%
70% 60%
Porcentaje de Modelos
Porcentaje de Modelos
Aumento de Temperatura Proyectado
50% 40% 30% 20% 10% 0%
Porcentaje de Cambio en Precipitaciones
100% 80% 60% 40% 20% 0%
Porcentaje de Cambio en Caudales
Figura 52. Análisis de Incertidumbre Cuenca del Río Loa
67
5.5 Cambios en Punto de Modelación Cuencas Endorreicas del Salar de Atacama En el análisis de los 68 modelos para el punto de las Cuencas Endorreicas del Salar de Atacama se observa una tendencia al incremento en temperaturas, en el rango de 1.6 – 2.8 ºC para la mayoría de los modelos del escenarios B1, 2 -4.4 ºC en el escenario A1b y, en el escenario A2 la mayoría de los modelos se concentra en el rango de 3.6 – 4.4 ºC (Fig. 53 superior). En términos de precipitaciones, la mayoría de los modelos proyectan una disminución de entre 5 – 25% (Fig. 53 inferior). En este caso, dado que el escenario base presentaba ausencia de caudales no se realizó análisis de incertidumbre de esta variable, sin embargo, los mínimos caudales que hoy sustentan los humedales en esta cuenca, debiesen verse severamente mermados hasta una condición de absoluta aridez en el futuro.
Porcentaje de Modelos
25%
20%
15% B1 10%
A1B A2
5%
0% 0.4
0.8
1.2
1.6
2
2.4
2.8
3.2
3.6
4
4.4
4.8
5.2 More
Aumento de Temperatura Proyectado
Porcentaje de Modelos
60% 50% 40% 30% 20%
10% 0%
Porcentaje de Cambio en Precipitaciones
Figura 53. Análisis de Incertidumbre Cuencas Endorreicas del Salar de Atacama 68
5.6 Cambios en Punto de Modelación Cuenca Norte Salar de Pedernales En el análisis de los 68 modelos para el punto de las Cuenca Norte Salar de Pedernalesse observa una tendencia al incremento en temperaturas, en el rango de 1.6 – 2.8 ºC para la mayoría de los modelos del escenarios B1, 2 – 3.6 ºC en el escenario A1b y, en el escenario A2 la mayoría de los modelos se concentra en el rango de 3.2 – 4.4 ºC (Fig. 54 superior). En términos de precipitaciones, la mayoría de los modelos proyectan una disminución de entre 5 – 25%, sin embargo, un 36% de los modelos estima que los cambios serían de muy discretos a positivos (Fig. 54 inferior). En este caso, dado que el escenario base presentaba ausencia de caudales no se realizó análisis de incertidumbre de esta variable, sin embargo, los mínimos caudales que hoy sustentan los humedales en esta cuenca, debiesen verse severamente mermados hasta una condición de severa aridez en el futuro.
Porcentaje de Modelos
25%
20%
15% B1 10%
A1B A2
5% 0% 0.4
0.8
1.2
1.6
2
2.4
2.8
3.2
3.6
4
4.4
4.8
5.2 More
Porcentaje de Modelos
Aumento de Temperatura Proyectado
50% 40% 30% 20% 10%
0%
Porcentaje de Cambio en Precipitaciones
Figura 54. Análisis de Incertidumbre Cuencas Norte Salar de Pedernales
69
5.7 Cambios en Punto de Modelación Cuenca Vertiente Pacífico En el análisis de los 68 modelos para el punto de las Cuenca Vertiente Pacífico se observa una tendencia al incremento en temperaturas, en el rango de 1.6 – 2.8 ºC para la mayoría de los modelos del escenarios B1, 2 – 3.6 ºC en el escenario A1b y, en el escenario A2 la mayoría de los modelos se concentra en el rango de 3.2 – 4.4 ºC (Fig. 55 superior). En términos de precipitaciones, la mayoría de los modelos proyectan una disminución de entre 5 – 25%, sin embargo, un 34% de los modelos estima que los cambios serían de muy discretos a positivos (Fig. 55 inferior). En este caso, dado que el escenario base presentaba ausencia de caudales no se realizó análisis de incertidumbre de esta variable, sin embargo, los mínimos caudales que hoy sustentan los humedales en esta cuenca, debiesen verse severamente mermados hasta una condición de severa aridez en el futuro.
20% 18% Porcentaje de Modelos
16% 14% 12% 10%
B1
8%
A1b
6%
A2
4% 2% 0% 0.4
0.8
1.2
1.6
2
2.4
2.8
3.2
3.6
4
4.4
4.8
5.2 More
Porcentaje de Modelos
Aumento de Temperatura Proyectado
50% 40% 30% 20% 10% 0%
Porcentaje de Cambio en Precipitaciones
Figura 55. Análisis de Incertidumbre Cuenca Vertiente Pacífico
70
5.8 Cambios en Punto de Modelación Cuenca del Río Huasco En el análisis de los 68 modelos para el punto de la Cuenca del Río Loa se observa una tendencia al incremento en temperaturas, en el rango de 1.6 – 3.6 ºC para el escenarios B1, 2.8 ºC y mayor a 5.2 ºC en el escenario A1b y, en el escenario A2 la mayoría de los modelos se concentra en el rango de 3.6 – y mayor que 5.2 ºC (Fig. 56 superior). En términos de precipitaciones, la señal de cambio es poco consistente entre los modelos, aun cuando se podría esperar una tendencia al decrecimiento (Fig. 56 inferior derecha). Dado que la señal de cambio en precipitaciones es poco consistente, en términos de caudal se observa una situación similar donde no se observa una clara tendencia en términos de la variable (Fig. 56 inferior izquierda).
Porcentaje de Modelos
25%
20%
15% B1 10%
A1B A2
5%
0% 0.4
0.8
1.2
1.6
2
2.4
2.8
3.2
3.6
4
4.4
4.8
5.2 More
50%
Porcentaje de Modelos
Porcentaje de Modelos
Aumento de Temperatura Proyectado
40%
30% 20% 10% 0%
Porcentaje de Cambio en Precipitaciones
60% 50% 40% 30%
20% 10% 0%
Porcentaje de Cambio en Caudales
Figura 56. Análisis de Incertidumbre Cuenca del Río Huasco
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Los resultados obtenidos muestran que para el área de estudio, la señal tendería a ser consistente en términos de incremento de temperatura, disminución de precipitaciones, aumento de evapotranspiración y disminución de caudales. Es importante destacar, sin embargo, que existe una serie de limitaciones en la metodología utilizada. La metodología se basa en condiciones de base del ciclo hidrológico que están determinadas a nivel regional y por lo tanto esconden las condiciones de detalle que puedan existir en un punto en particular. Sin embargo, no existe disponible información más detallada (a nivel se subcuenca por ejemplo) que pueda mejorar en este sentido el análisis. En el caso de los humedales del Norte Grande de Chile su estado con respecto a sus condiciones hídricas son determinados no solamente por las condiciones climáticas en superficie sino que también juegan un rol importante la interacción con acuíferos en las regiones. Llevar a cabo un trabajo de modelación de las condiciones de los acuíferos en la región queda fuera de los alcances de este proyecto. Es posible argumentar en todo caso que en el largo plazo las condiciones en los acuíferos para escalas espaciales amplias también están determinados por las condiciones climáticas en superficie por lo que la metodología usada todavía serviría para determinar al menos cualitativamente los potenciales impactos en humedales. Por otra parte, es importante considerar que las condiciones de salinidad de los humedales en el altiplano, imponen una restricción a la evaporación de agua, que en algún grado tendería a reducir el potencial de evaporación que se estima para esta zona. Finalmente, los resultados del análisis indican que el Balance Hídrico de las Cuencas Altiplánicas tendería a reducir el agua de precipitaciones, caudales y escorrentía superficial, siendo estos los principales sostenedores de los humedales de esta zona, lo que significaría un perjuicio en la estabilidad y funcionalidad ecológica de estos ecosistemas.
72
6. ECOSISTEMAS MEDITERRÁNEOS: VULNERABILIDAD Y CAMBIO CLIMÁTICO Tal como se señalara en la introducción, los cambios anticipados en el clima de Chile durante este milenio son particularmente importantes de evaluar en Chile central, área caracterizada por ecosistemas de tipo Mediterráneos ubicados entre las latitudes 31-‐36ºS (diCastri 1973). Entre los ecosistemas de Chile éstos son los que contienen mayor biodiversidad, y son reconocidos internacionalmente como uno de los 34 Hotspots o "puntos calientes" de biodiversidad mundial (Myers et al. 2000, Arroyo et al. 2004, 2006, ver Figura 57). Los hotspots de biodiversidad se definen como regiones donde se concentra un mínimo Figura 57. Hotspot de biodiversidad en la zona de 1500 especies de plantas vasculares central de Chile dónde se desarrollan los ecosistemas de tipo Mediterráneo endémicas, contienen una alta proporción de (tomado de www.biodiversityhotspots.org). vertebrados endémicos, y corresponden a áreas de alta vulnerabilidad en donde el hábitat original ha sido fuertemente impactado por las acciones del hombre (Myers et al., 2000). El hotspot chileno llamado “Chilean winter rainfall-‐ Valdivian forests” contiene en su totalidad a los ecosistemas de tipo Mediterráneo y según su definición actual (Arroyo et al., 2004), se extiende desde la costa del Pacífico hasta las cumbres andinas entre los 25º y 47ºS, además de un franja desértica costera y ecosistemas insulares asociados. Tal como lo señala Arroyo et al. (2006) el hotspot chileno contiene un total de 3.893 especies nativas de plantas vasculares, de las cuales un 50,3% (1.957) son endémicas del hotspot per se. La gran mayoría de las plantas vasculares del hotspot se concentran en Chile mediterráneo. De hecho, Chile central y Norte Chico en conjunto alberga un total de 3.539 especies de plantas vasculares nativas, de las cuales 1.769 (50%) son endémicas a esta región del país. Un aspecto destacable del hotspot chileno es el número elevado de géneros y familias endémicos de plantas – situación que se repite en varios grupos de vertebrados. En cuanto a géneros de plantas, se puede citar Aextoxicon, Fitzroya, Pitavia, Gomortega, Peumus, Sarmienta, Lapageria, Philesia, Zephyra, Placea, Tecophilaea, Copiapoa. Las familias Aextoxicaceae, Gomortegaceae y Lactoridaceae están totalmente restringidas en su distribución al hotspot. En relación a la fauna de vertebrados, si bien la diversidad es comparativamente baja, su endemismo es alto, particularmente entre reptiles y anfibios (Simonetti 1999). Un 67% (29 especies) de las 43 especies de anfibios que habitan el hotspot son endémicas. Estas especies endémicas se encuentran principalmente en Chile central. Además, cinco de los 12 géneros presentes son endémicos: Telmatobufo, con tres especies; Rhinoderma, con dos especies; Insuetophrynus,
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Caudiverbera e Hylorina, cada uno con una única especie. Entre los reptiles, 27 especies (66%) de las 41 especies conocidas para este hotspot son endémicas. Las lagartijas del género Liolaemus dan cuenta de 30 de las especies de este grupo, con 19 especies endémicas al hotspot. La diversidad de mamíferos de Chile central es relativamente baja, con sólo 64 especies, 13 de ellas (20%) endémicas. Sin embargo, a nivel genérico, el endemismo es significativo (5 géneros): tres géneros de roedores, Octodon con tres especies de degus y los género monoespecífico Spalacopus con el coruro (S. cyanus) e Irenomys con el ratón arbóreo (I. tarsalis); dos géneros de marsupiales, la comadrejita trompuda (Rhyncholestes raphanurus) y el Monito del monte (Dromiciops gliroides). Esta última especie es la única representante del género y además corresponde a una familia endémica (Microbiotheridae). Hay alrededor de 226 especies de aves en el hotspot; de estas solo 12 son endémicas. Finalmente, en relación a la fauna de peces del hotspot es bastante reducida, con sólo 43 especies nativas, pero con la notable presencia de dos familias endémicas, los bagres de montaña (Nematogenyidae) y las percas (Perciliidae). En general se puede sostener que los ecosistemas mediterráneos de Chile son de gran valor por poseer no sólo un gran cantidad de especies, gran parte de las cuales son endémicas y por estar fuertemente amenazados por pérdida y alteración de su hábitat natural, sino que además por poseer una flora y fauna con gran importancia evolutiva, pues representan en muchos casos rarezas evolutivas o los únicos sobrevivientes de linages que alguna vez eran ampliamente distribuidos en el hemisferio sur. Los estudios del efecto del cambio climático sobre esta zona predicen importantes modificaciones en los regímenes de lluvias, con decrecimientos que pueden llegar a un 40%, los cuales en conjuntos con aumentos en temperatura y subida en altura de la isoterma cero grado (DGF-‐CONAMA 2008) y consecuente reducción en la reserva nival sugieren una aridización de esta área. Tal como se señala en el Capítulo 3 de éste estudio, las projecciones del cambio climático permiten señalar que varias especies de plantas y animales sufrirán decrecimeintos importantes en sus rangos de distribución, como por ejemplo en las especies Rhinoderma darwinii, HIppocamelus bisulcus, Spalacopus cyanus, Telmatobufo australis y Irenomys tarsalis, dónde el decrecimiento puede llegar a un 41%, sobre todo si consideramos un escenario donde existan barreras a la dispersión. Estos cambios proyectados pueden llegar incluso a la extinción como es el caso de la especie Nassauvia digitata (con una
Figura 58. Porcentaje de cambio en las distribuciones de especies de flora y fauna para A2 y B2 en relación a la situación actual (Base).
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distribución entre los 2000 -‐2700 msnm en Chile central). A niveles de ecosistemas, podemos señalar que para algunas de las formaciones vegetales o ecosistemas dentro de la zona Mediterránea, y en particular para el Bosque espinoso mediterráneo interior, se anticipan reducciones en su distribución. También es importante señalar que ésta área será la más dinámica del territorio, en tanto que se anticipa que gran parte de los ecosistemas en ella contenida moverán sus distribuciones como respuesta al CC. Lo mismo es válido de afirmar para el caso de la fauna (ver Figura 58), dónde se observa que la mayor proporción de los cambios en distribución tendrán lugar en la zona Mediterránea. Este hecho reviste gran preocupación en tanto que la cobertura de la Red de Areas Protegidas en la zona Mediterránea es muy reducida y su vulnerabilidad muy alta producto de la transformación del paisaje a usos humanos. Figura 59. Variación espacial del impacto de actividades humana calculado en función de la distancia a caminos, distancia a usos antrópicos (e.g., zonas de agricultura, ganaderas) y ocurrencia de incendios (tomado de Ramírez 2006). Un índice mayor a 22 se considera alto.
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El efecto de las actividades humanas en esta área es de larga data dando como resultado que la continuidad de los paisajes de la depresión intermedia de Chile, el área que separa las cordilleras de la Costa y de los Andes, se ha visto seriamente afectada debido a la expansión de los asentamientos humanos y avance de las fronteras ganadera y agrícola, lo cual es particularmente intenso hacia el extremo sur de la zona mediterránea (ver Figura 59, Ramírez 2006). La situación actual a lo largo de la depresión intermedia de Chile Mediterráneo muestra una predominancia de praderas ganaderas, campos de cultivo y plantaciones de especies exóticas (Lara y Veblen 1993, Neira et al. 2002, Wilson et al. 2005) además de una concentración de caminos y centros urbanos, con una escasa y dispersa representación de matorral y hábitats de bosques nativos con alta probabilidad de ser degradados o de desaparecer debido a actividades humanas (Wilson et al. 2005, Echeverría et al. 2006, 2008). Esto último, asociado a un aumento en la densidad poblacional y expansión urbana (Underwood et al. 2009). Los remanentes de hábitats mejor conservados (incluyendo los parques y reservas públicas y privadas) se encuentran en las cimas costeras y en los faldeos andinos, pero la mayor parte de la fauna y flora nativa se encuentra aislada en estos reductos separados por grandes extensiones de hábitats transformados por usos humanos. Figura 60. Protección de los ecosistemas mediterraneos en Chile. En rojo se muestra la Ecorregión Mediterránea de acuerdo a WWF.
En adición a estos tipos de uso intensivo, vastas extensiones de prácticamente todos los tipos de vegetación del hotspot, incluyendo los hábitats alto-‐andinos, han sido afectados de alguna manera por actividades humanas (e.g. pastoreo, quemas, extracción, actividades de la minería). No obstante esto, y paradójicamente, los ecosistemas Mediterráneos son unos de los menos protegidos a nivel nacional, con menos de un 5 % de su superficie en la Red de Areas Protegidas (RAP, Arroyo y Cavieres 1997, Armesto et al. 1998, Marquet et al. 2004, Tognelli et al. 2008, ver Figura 60). Dentro del área del hostspot de chile central es de particular relevancia la zona de ecotóno o transición entre los ecosistemas Mediterráneos y los de Bosques templados (entre los 35ºS-‐45ºS), que es la que posee mayor diversidad de especies de árboles, plantas epífitas y enredaderas y otros grupos de vertebrados e invertebrados (Villagrán e Hinojosa 1997, Armesto et al. 1998, Samaniego y Marquet 2009).
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7. PROPUESTA METODOLÓGICA HACIA UNA RED NACIONAL DE MONITOREO DEL CAMBIO GLOBAL En esta sección nuestro interés es desarrollar una propuesta metodológica para la profundización gradual del conocimiento, incluyendo otros niveles de la biodiversidad, e integrando tanto los ambientes terrestres como los marino-‐costeros y de aguas continentales presentes en el país. La Cuarta Evaluación del IPCC (IPCC 2007) identifica entre las amenazas claves que enfrenta América Latina para la adaptación al cambio climático a: 1) Carencia de sistemas de observación confiables y bien distribuidos regionalmente, 2) carencia de sistemas de monitoreo adecuado, 3) falta de capacidad técnica, 4) escasez de evaluaciones integradas, principalmente entre sectores productivos y de regulación (e.g., agua, energía, biodiversidad, suelos), 5) existencia de un número insuficiente de estudios acerca de los potenciales impactos económicos de la variabilidad y cambio en el clima actual y futuro, y 6) escasez de estudios del impacto del cambio climático en la institucionalidad y organización de la sociedad. Chile se encuentra en una situación relativamente optimista para hacer frente a estas amenazas y expectativas de cambio, en tanto posee un capital científico y técnico de profesionales competentes que reside en Centros de Excelencia de prestigio nacional y mundial, financiados por el Estado y con experiencia en temas de cambio global y CC. Sin embargo, es necesario hacer inversiones para poner en marcha un adecuado sistema de observación y monitoreo a escala nacional, así como para generar una nueva institucionalidad (ver Conclusiones y Recomendaciones) que permita la adecuada integración de la información provenientes de los distintos sectores, identifique las necesidades de investigación, centralice el análisis de información y toma de decisiones, vinculados al CC. Para hacer frente a los desafíos que implica el CC es fundamental contar con una red de Figura 61 . Esquema de funcionamiento de una Red de monitoreo de biodiversidad y procesos ecosistémicos para hacer frente a los desafíos del cambio global y CC.
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monitoreo de biodiversidad y procesos ecosistémicos (Figura 61) que abarque los principales ecosistemas marinos, terrestres y de aguas continentales presentes en el país como ser aquellos con alto valor productivo (forestal, agrícola y pesquero), y especialmente en aquellas regiones cuyos ecosistemas se caracterizan estar fuertemente impactados por actividades humanas, por ser centros de alta biodiversidad y donde se proyectan cambios importantes debido al CC . En particular los esfuerzos debieran centrarse en los Ecosistemas Mediterráneos en Chile central. y en la zona altoandina, donde se proyectan importantes cambios en los caudales y zonas de humedales asociadas. Esta red debiera estar acoplada a un esquema estándar de recolección de datos sobre la distribución de especies (especialmente indicadoras, claves y amenazadas) y medición de procesos ecosistémicos esenciales (productividad, ciclo de nutrientes, ciclo hidrológico) y otros componentes del cambio global, tales como monitoreo de la introducción y expansión de especies exóticas, y especies bajo explotación y uso de la tierra o borde costero (Figura 61). Una posibilidad de lograr éste objetivo es a través del fortalecimiento y ampliación de la naciente Red Chilena de Sitios de Estudios Socio-‐ecológicos de Largo Plazo (LTSER, Anderson et al. 2008, Figura 62) que actualmente ha desarrollado el Instituto Milenio de Investigaciones en Ecología y Biodiversidad (ver http://www.ieb-‐ chile.cl/ltser/index.php) actividad que es financiada por el Estado de Chile, con un horizonte de una década. En el mundo existe una serie de redes de investigación y Figura 62. Red Chilena de Sitios de Estudios Sociomonitoreo semejantes, ecológicos de Largo Plazo (tomado de http://www.ieb-chile.cl/ltser/index.php) contándose entre las más relevantes la Red LTER o Long-‐ term Ecological Research en EE.UU., que incluyo inicialmente 18 sitios de estudios ecológicos de largo plazo, que nació bajo el auspicio y financiamiento de la National Science Foundation (NSF, órgano equivalente al CONICYT en Chile) durante los 80 y cuya diversificación, a través de la inclusión del componentes relacionados con las actividades humanas, internacionalización (actualmente existen Redes LTER en 32 países) y producción de conocimiento, educación y aplicación la han consolidado como un modelo exitoso. El LTSER-‐Chile, sigue este modelo y se ha vinculado ya a la Red Internacional (I-‐LTER). La RED LTSER-‐Chile, ampliada para cubrir mejor el territorio nacional, debiera ser la principal proveedora de datos y de diagnósticos regionales respecto del estado de los
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ecosistemas y de los potenciales riesgos asociados al cambio global y el CC en particular. Esta red debiera ser parte de la nueva institucionalidad que el país requiere para hacer frente al CC y ser capaza de anticiparse a los escenarios futuros (ver sección Recomendaciones). Se visualiza que esta red debiera ser interdisciplinaria por naturaleza, integrando científicos, profesionales y técnicos, y con la capacidad de crecer y perfeccionarse cada vez que se desarrollen nuevas tecnologías y se visualicen nuevas áreas o problemas relevantes que requieran vinculaciones entre disciplinas, tal como por ejemplo monitoreo de GEI, actividad volcánica, y sismológica, monitoreo satelital de ecosistemas terrestres y marinos, entre otros.
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8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES En esta sección nuestra intensión es entregar mayor información sobre posibles mecanismos, instrumentos o medidas de adaptación que debieran ser consideradas en el mediano y largo plazo para hacer frente a los efectos más probables del CC sobre la biodiversidad (y la sociedad) chilena a la luz de los resultados de nuestros análisis.
8.1 Conclusiones
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Nuestro análisis revela que la gran mayoría de las especies presentarán reducciones en sus distribuciones bajo un escenario dónde existan limitaciones a la dispersión, ya sea por factores intrínsecos a la historia de vida y capacidades de dispersión de las distintas especies o por facores extrínsecos (pérdida o alteración del hábitat debido a actividades antrópicas)
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El análisis de la respuesta al CC por parte de las especies analizadas muestra que en general y aún cuando predominan las reducciones en el área de distribución de especies para el caso de dispersión limitada, el número de especies que se extinguen es bastante reducido. De hecho sólo dos especies se extinguen en alguno de los escenarios considerados,, esta son Festuca orthophylla para el caso de Dispersión Limitada bajo el escenario A2 y Nassauvia digitata para el escenario con Dispersión Ilimitada y A2 y para Dispersión Limitada A2 y B2
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En relación a las especies en categorías de conservación se observa que en general estas decrecerían en sus rangos de distribución tanto para los escenarios A2 como B2 cuando se considera Dispersión Limitada. Estos decrecimientos pueden llegar hasta un 41% del rango para el caso de especies como Irenomys tarsalis y Telmatobufo australis, catalogadas como En Peligro y Vulnerable respectivamente. Una situación similar se observa para el caso de plantas, donde los decrecimientos predominan para el caso de Dispersión Limitada alcanzando valores máximos de un 92% para el caso de Orites myrtoidea, especie catalogada como En Peligro. Algo similar ocurre con la especie Pitavia punctata (47.79%, En Peligro), Ancrumia cuspitata (47.21, Vulnerable), Haplopappus taeda (59.11, Vulnerable), Tillandsia capilaris, T. landbeckii y T. usneoides (34.51, 36.06, 39.79, Vulnerable). Es importante destacar que en el escenario más optimista, donde no existen impedimentos a la migración de las especies (i.e. Dispersión Ilimitada) varias especies muestran decrecimientos importantes de más de un 30%, tales como Hippocamelus bisulcus (En Peligro) y Liolaemus magellanicus (Vulnerable) entre los vertebrados y Berberidopsis corallina (En Peligro), Orites myrtoidea (En Peligro) y Haplopappus taeda (Vulnerable) entre las plantas.
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En relación al grado de cobertura de las especies en los tres escenarios de protección considerados en el contexto de su distribución actual (i.e. situación Basal) y la proyectadas (i.e. A2 y B2), se observa que los vertebrados considerados en este estudio no presentan especies no cubiertas (i.e. especies GAP) por los escenarios de protección. Sin embargo, el 80
caso de las especies de plantas es diferente encontrándose al menos 10 especies que no están contenidas en la Red de Áreas Protegidas consideradas en algunos de los escenarios. La especie Nassauvia digitata (con una distribución entre los 2000 -‐2700 msnm en Chile central), por ejemplo, representa una especie GAP en todos los escenarios de protección para las proyecciones B2 y A2 por la razón obvia que se proyecta su extinción. La especie Ugni candolli representa una especie GAP para la proyección A2 y todos los escenarios de protección. Como era esperable el Escenario 1 de protección , que corresponde a aquel con menor número de Áreas de Protección acumula mayor número de casos de especies GAP. De manera similar ocurre con la proyección de cambio A2. •
En general, los ecosistemas Mediterráneos presentes en la zona de chile central son los más amenazados debido a que sufrirán mayores cambios en su distribución actual, lo cual implica que sus especies componentes deberán migrar para acceder a las áreas geográficas donde se encuentrarán las condiciones climáticas que definen el ecosistema al que pertenecen. Lo mismo es válido para el caso de las especies de vertebrados y plantas en la zona Mediterránea.
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Sólo cinco ecosistemas muestran tendencias a decrecer, dos para el escenario A2 y tres para el escenario B2, siendo la de mayor magnitud la predicha para el Bosque espinoso mediterráneo interior en el escenario A2 (71% de decrecimiento) seguida de el Matorral bajo desértico andino en el escenario B2 (10.7% de decrecimiento). Interesantemente, los ecosistemas de Turberas son los que menos cambian en promedio (10.6%).
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Nuestro análisis señala que existe una relación positiva entre el valor promedio de cambio en distribución, medido éste como el valor promedio de cambio porcentual para los escenarios A2 y B2, y la diferencia absoluta entre ambos escenarios en relación a sus predicciones, es decir entre el promedio y la diferencia de las predicciones lo que implica que existe menor incertidumbre (i.e. ambos escenarios coinciden en sus proyecciones) cuando los cambios proyectados son pequeños.
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La estimación de caudales futuros en ocho cuencas de la zona norte de Chile señala una disminución entorno a un 40% y, para el caso de las cuencas del Salr de Atacama y Río Loa se proyecta que las condiciones de clima futuro extremaran su actual condición de aridez. Los resultados del análisis indican que el Balance Hídrico futuro de se caracteriza por una tendencia a reducir el agua de precipitaciones, caudales y escorrentía superficial, siendo estos los principales sostenedores de los humedales de esta zona, lo que significaría un perjuicio en la estabilidad y funcionalidad ecológica de estos ecosistemas.
8.2 Recomendaciones En relación con las conclusiones del presente estudio a continuación se realizan las siguientes recomendaciones que permitirán anticipar y mitigar los efectos del CC sobre la biodiversidad. Se estima que todas estas recomendaciones son prioritarias y debieran ser concretadas con
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urgencia en tanto forman parte de un re-‐diseño integral e interdependiente de la manera en que el país enfrenta el Cambio Climático y sus desafíos. Recomendación 1. Fortalecer la Red de Áreas Protegidas El gobierno de Chile ha hecho inversiones sustanciales en el interés de asegurar la integridad del patrimonio nacional en biodiversidad. Esta política se ve reflejada en su extenso Sistema Nacional de Áreas Protegidas del Estado (SNASPE) que en conjunto con iniciativas privadas y áreas de conservación consagradas en convenios internacionales, y restricciones de uso del suelo, ha llegado a cubrir alrededor de un 20% de la superficie continental del país. Sin embargo, aún cuando este porcentaje es significativo en el contexto internacional, la distribución de éste está fuertemente sesgada a los extremos norte y sur del país, lo que hace presumir que no es del todo eficiente en proveer una adecuada cobertura de los centros de biodiversidad presentes en nuestro país (Armesto et al. 1992, 1998) y que como mostramos en éste estudio, será altamente impactada por el CC proyectándose un gran dinamismo en sus especies y ecosistemas. La escasa cobertura del sistema de áreas protegidas del Estado queda de manifiesto en un estudio reciente llevado a cabo por Tognelli et al. (2008) que señala que la Red de Áreas Protegidas (RAP) del país, es ineficaz para conservar una alta proporción de especies (13% de un total de 653 especies de aves, reptiles, anfibios y mamíferos analizadas) , ya que no se encuentran representadas en sus unidades (especies Gap). Este hecho, sumado a que potencialmente el uso de la tierra tiene un efecto sinérgico y negativo sobre la respuesta adaptativa de las especies ante el CC hace necesario fortalecer y ampliar la RAP considerando criterios de conectividad que faciliten las respuestas de migración de las especies. En este contexto se deben fortalecer iniciativas actualmente en curso, tales como el Proyecto GEF/CONAMA/PNUD SNAP, que re-‐diseñarán la Red de Áreas Protegidas incorporando aspectos asociados al Cambio Climático. Recomendación 2. Instaurar un programa de monitoreo de especies, hábitats y funciones ecosistémicas críticas. En adición de instaurar una Red nacional de Monitoreo del Cambio Global, se hace necesario monitorear especies y hábitats que se proyecta tendrán profundos cambios en sus distribuciones (i.e. Ecosistemas mediterráneos, Humedales y especies de plantas y animales que sufrirán reducciones en su distribución con especial atención a aquellas con estatus de conservación). Esta iniciativa requiere: 1) una evaluación detallada de la respuesta ante el CC y la identificación de áreas y hábitats críticos para la adaptación de las especies, 2) el diseño de acciones e incentivos para los propietarios de hábitats críticos, que no sean propiedad fiscal, y cuya restauración permitan el movimiento migratorio o dispersión de las especies en respuesta al futuro CC, 3) la expansión de estas iniciativas a la protección de otros aspectos de la biodiversidad, que no sólo consideren las especies sino también las funciones ambientales (de valor para la sociedad) que estas sustentan en el seno de los ecosistemas. Este último aspecto es fundamental y prioritario, en la medida que del mantenimiento y salud de tales funciones depende el bienestar de la población humana local y regional y la sustentabilidad de los
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servicios económicos. Desafortunadamente, existen contados estudios de servicios ecosistémicos en ambientes terrestres en Chile, restringidos a servicios hidrológicos y uso de recursos no madereros. Entre éstos sobresalen los trabajos de Nuñez et al. (2006), Oyarzún et al (2004-‐2005) y Lara et al (2008). Estos autores demuestran que la cobertura de bosque nativo en las cuencas del sur de Chile se asocia con la regulación de los caudales de ríos, aumento en la calidad de ésta (menos sedimento), y una mayor abundancia de peces, y por lo tanto afecta a dos servicios ecosistémicos de alta importancia económica: abastecimiento local de agua y turismo asociado a la pesca deportiva. Sin embargo, se carece de modelos que examinen cómo estas cuencas, dominadas por especies de árboles del género Nothofagus, serán afectadas por el CC y como los servicios ecosistémicos de provisión de agua y recreación se verán afectados por los cambios del bosque. Este tipo de análisis son urgentemente requeridos para los distintos servicios ecosistémicos que presta la biodiversidad. Respecto a otros recursos disponibles en el bosque, además de madera, existen varios catastros generales (Smith 1994, 1996), pero carecemos de información respecto a la producción y manejo de tales recursos. Recomendación 3. Darle continuidad a la evaluación del efecto del cambio Climático sobre la Biodiversidad La evaluación de la respuesta de especies ecosistemas y hábitats críticos para la biodiversidad es altamente dependiente de la disponibilidad de datos y de las aproximaciones metodológicas usadas. En este sentido es importante re-‐actualizar la presente evaluación a la luz de nuevos datos, los que debieran incluir las proyecciones de consenso que existen para Chile. Esto es moverse desde una evaluación utilizando el PRECIS a una donde se consideren las proyecciones de un ensamble de modelos climáticos. Esto permitiría reducir la incertidumbre en la evaluación de las respuestas ante el CC.
Recomendación 4. Generar o fortalecer los mecanísmos institucionales que permitan hacer frente a los desafíos que implica el CC para la biodiversidad en el contexto del cambio global inducido por los seres humanos. Las recomendaciones aquí señaladas, así como la Red nacional de Monitoreo del cambio Global requieren de una institucionalidad fuerte que permita articular y darle continuidad a éstas acciones. Los esfuerzos actuales en el tema de conservación del patrimonio que representa la biodiversidad, aunque bien encaminados, requieren de ser potenciados a través de una nueva institucionalidad, que por un lado haga un uso eficiente de los recursos que el Estado aporta para la investigación en el ámbito del CC, a través de la integración de Centros de Excelencia Científicos con reconocimiento nacional en internacional, y apoyados por programas como FONDAP en CONICYT e Iniciativa Científica Milenio en MIDEPLAN, además de otros apoyados por varias Universidades chilenas. Por otro lado, esta institucionalidad debería permitir que la información que esos centros generan periódicamente sea transferida a las entidades públicas con competencia y poder de decisión en el ámbito del CC como son el recientemente creado Ministerio del Ambiente, CONAF y SAG y a los otros Ministerios
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correspondientes (Figura 63). Los desafíos que impone el cambio climático son por naturaleza interdisciplinarios y requieren de la participación de una amplia gama de disciplinas científicas, además de las instituciones públicas involucradas, a través de un ente coordinado y centralizado, capaza de tomar decisiones rápidas e informadas. La institucionalidad asociada actualmente a la evaluación de las consecuencias del CC está representada por el CNACG (Comité Nacional Asesor Sobre Cambio Global creado en 1996). El CNACG se creó con el objeto de asesorar y coordinar a las distintas instituciones vinculadas a los temas de cambio climático y de cambio global, y en especial al Ministerio de Relaciones Exteriores y a la Comisión Nacional del Medio Ambiente. Este Comité tiene como funciones: a) asesorar al Ministerio de Relaciones Exteriores en lo que dice relación con la posición nacional respecto del Convenio Marco sobre Cambio Climático, del Instituto Interamericano para la Investigación del Cambio Global, de los Convenios sobre deterioro de la capa de ozono, y de cualquier impacto del cambio climático a escala global que le solicite el Ministerio de Relaciones Exteriores. b) Asesorar a la Comisión Nacional del Medio Ambiente en todas aquellas materias que se relacionan con el cambio global en el territorio chileno y en la implementación nacional de planes y programas que se establezcan; c) Asesorar a las instituciones dedicadas a la investigación del cambio global y a todas aquellas que así lo requieran y/o lo soliciten; d) Servir de mecanismo de Figura 63. Esquema que muestra las distintas instituciones de investigación y del Estado que debieran coordinación entre todas las interactuar en el marco de una nueva institucionalidad para entidades vinculadas a los hacer frente a los desafíos del CC. temas relativos a los cambios climáticos y globales. Una de las labores de este Comité fue la de elaborar los Lineamientos Estratégicos en Materia de Cambio Climático para Chile, los que fueron aprobados por el Consejo Directivo de CONAMA en 1998 y posteriormente La Estrategia Nacional de Cambio Climático en el 2006 y el Plan de Acción Nacional de Cambio Climático 2008-‐ 2012 (PNACC, CONAMA, 2007). El segundo ente relacionado con la institucionalidad para el CC es el Consejo Asesor del Ministerio para el Cambio Climático creado en Mayo del 2008 y que agrupa a representantes del mundo
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privado, organizaciones campesinas, académicos y los principales organismos de gobierno que deben acometer el trabajo de enfrentar el cambio climático. Sin embargo, este Consejo está orientado a asesorar la adaptación, mitigación y desarrollo de capacidades en el ámbito silvoagropecuario, sin poder de decisión. Tampoco se han hecho evaluaciones formales de las actuaciones de tales comités en el pasado. La institucionalidad que se propone pasa por potenciar y revisar el papel del CNACG, para transformarlo en una entidad dependiente de la Presidencia de la República y transversal a distintos Ministerios. Su conformación debiera contemplar la presencia de un representante de cada uno de los Centros Científicos de Excelencia que el Estado de Chile financia y cuya labor de investigación está directamente vinculada con aspectos del CC y cambio global inducido por la actividad humana, las instituciones públicas atingentes y sus respectivos Ministerios. Se vislumbra que ésta nueva institucionalidad sería en la práctica más dinámica, informada, y con mayor poder en la toma de decisiones. Esta institucionalidad debería ser evaluada periódicamente.
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9. PALABRAS FINALES El IPCC define la adaptación al CC como ajustes en los sistemas ecológicos, sociales y económicos en respuesta a los efectos producidos por estímulos climáticos actuales o anticipados. Esto incluye las respuesta a los efectos negativos o positivos de la variabilidad climática actual (estacional y entre los años), así como los anticipados bajo distintos escenarios de CC (Leary et al. 2008). La adaptación hace referencia tanto a acciones específicas, como por ejemplo la protección de una especie o ecosistema muy vulnerable al CC, como a cambios institucionales que podrían reflejarse en el diseño de políticas públicas que favorezcan por ejemplo, la mantención y protección de hábitats naturales en manos de privados a través de reformas tributarias que fomenten "conservation easements." La adaptación es un proceso dinámico que contempla evaluaciones de riesgo y vulnerabilidad, estudio de las alternativas factibles, implementación de medidas, su monitoreo y re-‐ evaluación constante. Sin embargo, uno de los aspectos más fundamentales de la adaptación es el entendimiento cabal del contexto físico, social y Figura 64. El cambio global y sus principales componentes biológico del problema. (modificado de Vitousek 2007) Este entendimiento debe necesariamente ser actualizado periódicamente y estar basado en el conocimiento científico disponible, particularmente conocimiento de escala regional y local. Para el caso de Chile, el conocimiento científico disponible respecto de los efectos del CC es aún deficiente por lo que es imperioso identificar prioridades de investigación y generar acciones tendientes a fortalecer la generación de ciencia básica respecto del CC. En este contexto se proponen las recomendaciones generales que pasamos a detallar.
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Identificar y contextualizar el problema El primer paso para el diseño de mecanismos o medidas de adaptación biológica y social pasa por tener claridad sobre la naturaleza del problema o fenómeno cuyos efectos negativos se desean minimizar, en nuestro caso CC y cuyas oportunidades se desea capitalizar. A este respecto es necesario aclarar que el CC es un componente más de lo que se conoce como Cambio Global inducido por la actividad humana (Figura 64) que se identifica con la alteración de la Tierra y sus ecosistemas por parte del hombre, siendo los principales motores de éstos cambios el aumento de la población y el incremento en la demanda de uso de la tierra y de los recursos que éste incremento lleva asociado (Figura 64). Este conjunto de cambios producidos por el hombre o Cambio Global, consiste fundamentalmente en una serie de procesos inter-‐ vinculados entre los cuales los más importantes son: a) El cambio en el uso de la tierra producto de actividades agrícolas, ganaderas y forestales que redundan en la pérdida de cobertura arbórea y fragmentación de hábitats naturales, b) La alteración de ciclos biogeoquímicos y eutroficación producto de las actividades humanas debido a la polución química, el uso de fertilizantes y la emisión de GEI. Este último proceso se traduce en lo que se denomina cambio climático, c) Sobre-‐explotación de recursos biológicos e invasión de especies exóticas Figura 65. Relación entre los servicios ecosistémicos y el bienestar humano (tomado de Millenium Ecosystem Assessment 2005)
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introducidas casual o deliberadamente por acción humana (sistemas de transporte, caminos, producción de carne, etc.) y d) Pérdidas de biodiversidad como consecuencia de la interacción entre los cambios anteriormente señalados. Esta pérdida de biodiversidad, a su vez se traduce en la alteración o degradación de los servicios que los ecosistemas prestan a la sociedad (escala local, regional y global) y que hacen posible su desarrollo y bienestar, tales como provisión de suelos para cultivar, polinización de árboles o plantas de cultivo, prevención de erosión, agua pura, belleza escénica y turismo, regulación de desastres en zonas costeras y enfermedades entre otros (Figura 65). El contexto adecuado para entender, mitigar y adaptarse a las consecuencias del CC es el del Cambio Global inducido por la actividad humana. Las implicancias de esta dinámica son relativamente simples y obvias y ponen de relevancia la naturaleza sistémica del problema, en el cual muchos componentes y vectores físicos, sociales y biológicos interactúan. Las implicancias de esta visión se exploran en las recomendaciones siguientes. Reconocer la naturaleza sistémica y multivariada del problema. El CC es el reflejo de la acción conjunta y sinérgica de una serie de vectores de cambio, entre los cuales los más prominentes son los Gases de Efecto Invernadero (GEI) que se emiten a la atmósfera como producto del consumo de combustibles fósiles, deforestación, actividades agrícolas y ganaderas entre otras. En este contexto la subscripción y cumplimiento de acuerdos internacionales de reducción de emisiones y bonificación del buen manejo industrial es una estrategia fundamental, pero se requieren de otras acciones que minimicen el efecto de otros vectores de cambio relevantes en Chile. Entre estos uno de los más prominentes es el relacionado con cambios en el uso de la tierra, introducción de especies exóticas, sobre-‐explotación de recursos y contaminación. En este sentido, cualquier estrategia de adaptación ante el CC debe contemplar, necesariamente, la acción concertada de los entes públicos y privados que tienen competencias relacionadas con los vectores asociados al CC. El adecuado manejo, monitoreo y regulación de estos vectores de cambio o estrés no-‐climático deben ser concertado y complementario a través de un centro que integre la información. Por ejemplo, uno de los grandes desafíos que enfrenta el análisis de las formas de adaptación de las especies ante el CC tiene que ver con la falta de información sobre las tendencias de cambio futuro en el uso de la tierra. En general, los paisajes de los ecosistemas Mediterráneos y templados del planeta están altamente transformados por la acción humana, debido a la gran población y antigüedad del impacto, tal que lo que en un pasado era un continuo de hábitat natural en la actualidad debe modelarse como un mosaico de parches antropogénicos, como campos de cultivo, áreas de ganadería, zonas urbanas, caminos y plantaciones de especies exóticas. Este tipo de paisajes abiertos y fragmentados ofrecerá resistencia al movimiento de las especies en respuesta al cambio climático. Una evaluación de lo que este modelo de paisaje podría representar para las especies de flora y fauna en Chile fue llevado a cabo para la Región de los Ríos (Cepal 2009). Este estudio analizó la respuesta de de 69 especies de árboles y 25 especies de vertebrados nativos al CC comparando una situación hipotética en que todo el paisaje está disponible para ser utilizado como hábitat por las especies (i.e. corresponde a hábitat natural de bosques no intervenidos), versus un paisaje
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heterogéneo en Figura 66. Uso actual de la tierra en el área de la XIV Región de Los que existen Ríos. (tomado de CEPAL 2009) diversos usos humanos, tales como agricultura, ganadería y plantaciones de especies exóticas (Figura 66). Los resultados de éste análisis señalan que para un escenario de emisiones A2, las distribuciones de once especies de plantas y seis de vertebrados podrían decrecer en más de 80%, cuando se considera el impacto del uso humano del territorio, lo que las colocaría a todas en Peligro Crítico. Este análisis nos permite concluir que el uso antropogénico de la tierra puede tener un efecto sinérgico y negativo sobre la capacidad de adaptación de la biodiversidad al CC, por lo que la adecuada planificación del uso del paisaje y la generación de políticas y marcos regulatorios de uso que favorezcan la conectividad de los paisajes destinados a conservación dentro del territorio de uso humano, es de suma relevancia.
Fortalecer la educación y difusión de los efectos del CC en el contexto del cambio global inducido por acción humana. El cambio global y CC en particular, pueden impactar negativamente sobre los ecosistemas y los servicios que estos prestan a la sociedad (capital natural del país) lo que a su vez puede incidir directamente en el crecimiento económico (exportaciones) y el acceso que tendrán los individuos a bienes y servicios esenciales para mejorar su calidad de vida. Los individuos, sin embargo, no son meros receptores de estos cambios ambientales sino que pueden transformarse en vectores de cambio, a través de la modificación de su prácticas de uso de recursos, tales como el agua y la electricidad y a través de generar, por medio de su elección en los mercados, una fuerza que guíe la oferta de productos y servicios que (por su origen no contaminante o local) permitan mitigar los efectos del CC. Esta estrategia requiere de una
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sociedad de individuos mejor informados sobre su relación con el contexto ambiental. Desgraciadamente, la evidencia indica que existe gran desinformación respecto a lo que significa el cambio global, el efecto de los seres humanos en los cambios ambientales y del paisaje, y el CC, y lo que es más grave aún se puede notar una inconciencia pública respecto a la conexión esencial que existe entre la conservación de los ecosistemas y el bienestar social. Hacer frente al desafío de educar e informar respecto de éstos temas ecológicos requiere iniciar o fortalecer una serie de acciones por parte del Estado y entes privados. Estas van desde a) modificar los currícula a nivel de educación escolar y universitaria dando cabida a la ecología, las geociencias y el conocimiento de los vínculos con la sociedad, b) generar profesionales en el área de la comunicación que sean capaces de entender las bases científicas y la evidencia publicada sobre el cambio global y el CC, c) ampliar el curriculum de los profesionales universitarios en el ámbito de la ecología y el medio ambiente, d) abrir espacios de participación ciudadana donde se informe y reflexione sobre éstos temas y el papel que le cabe al individuo en mitigar sus efectos personales y colectivos sobre el entorno. Es un hecho que el CC que se anticipa en el planeta tendrá consecuencias, muchas de ellas imprevisibles, sobre la estructura y el funcionamiento de los ecosistemas regionales y locales y las especies que los componen. Tal como se muestra en este informe, estos cambios también ocurrirán en Chile, afectando la distribución de las especies y ecosistemas de manera distinta a diferentes latitudes. Las recomendaciones que aquí se señalan tienen por objetivo fundamental promover una acción rápida y concertada para enfrentar y mitigar los efectos del CC futuro y permitir que la biodiversidad y capital natural del país puedan adaptarse a estos escenarios futuros, a través de incrementar la resistencia y resiliencia de los sistemas ecológicos y sociales que serán impactados por el CC. En particular, la adecuada planificación, fortalecimiento, coordinación y conectividad de la actual RAP, el monitoreo, junto a la minimización o regulación de efectos de otros vectores de cambio y estrés en los ecosistemas locales, tales como especies exóticas, cambios en el uso de la tierra, sobre-‐explotación y contaminación, son críticos para incrementar la resistencia y resiliencia de los ecosistemas. Es nuestra convicción que la única manera de enfrentar los desafíos que el CC implica es a través de una institucionalidad nueva y fortalecida que sea capaz de ver el problema del CC en el contexto amplio del Cambio Global y que pueda revisar críticamente su propio accionar frente a eventos inesperados y cambiantes.
9.1 Propuesta de difusión de los resultados del presente informe El presente trabajo tiene por objetivo proveer información básica que oriente y afecte la toma de decisiones en relación con mitigar los efectos del Cambio Climático sobre la biodiversidad presente en Chile. Con esto en perspectiva, el público objetivo esta compuesto por legisladores, representantes de los distintos Ministerios con competencias ambientales, Instituciones No Gubernamentales abocadas a la conservación y miembros de los cuerpos técnicos de las distintas reparticiones del gobierno con competencia ambiental. En consideración con esto se considera que la difusión de los resultados de éste trabajo debiera considerar la realización de las siguientes actividades:
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1) Un Seminario Taller de difusión de los resultados para los Directores y personal técnico asociado a las reparticiones publicas con competencias ambientales, incluidos SAG, CONAF y Ministerios (del ambiente, Economía, Educación, de Planificación, Agricultura) . 2) Un Seminario taller para un grupo más reducido de personas vinculadas al ambiente de la conservación, directivos de empresas privadas (e.g., Arauco, BHP Billiton) y legisladores (Ministros, Senadores y Diputados). 3) Además de lo anterior se debe poner a disposición de los interesados el informe en la página web de CONAMA y de las Instituciones participantes en su elaboración.
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10. BIBLIOGRAFÍA Armesto, J.J., R. Rozzi, C. Smith-‐Ramírez, and M.T.K. Arroyo. 1998. Conservation targets in South American temperate forests. Science 282: 1271-‐ 1272. Arroyo, MTK, F Squeo, JJ Armesto & C Villagrán. 1988. Effects of aridity on plant diversity on the northern Chilean Andes: Results of a natural experiment. Annals of the Missouri Botanical Garden 75:55-‐78. Arroyo, M.T.K., J.J. Armesto, F. Squeo & J. Gutiérrez (1993) Global change: Flora and vegetation of Chile. Pp. 239-‐264 En: Mooney, H.A., E.R. Fuentes & B.I. Kronberg (eds) Earth Systems Responses to Global Change. Academic Press, San Diego. Arroyo, M.T.K. & Cavieres, L. 1997. The Mediterranean type-‐climate flora of central Chile-‐ What do we know and how can we assure its protection? Noticiero de Biología 5: 48-‐56. Arroyo, M.T.K., P.A. Marquet, C. Marticorena, J. Simonetti, L. cavieres, F. Squeo & R. Rozzi. 2004. Chilean winter rainfall-‐Valdivian forest. Pp. 99-‐103 In: R. Mittermeier, P. Robles-‐Gil, M. Hoffmann, J. Pilgrim, T. Brooks, C. Goettsch-‐ Mittermeier, J. Lamoreaux & G. A.B. Da Fonseca (eds.) Hotspots revisited. Cemex, México. Arroyo, M.T.K., P. A. Marquet, C. Marticorena, J. Simonetti, L. Cavieres, F. Squeo, R. Rozzi & F. Massardo. 2006. El Hotspot chileno, prioridad mundial para la conservación. En (Saball, P., M.K. Arroyo, J.C. Castilla, C. Estades, J.M. Ladrón De Guevara, S. Larraín, C. Moreno, F. Rivas, J. Rovira, A. Sánchez & L. Sierralta, eds), "Biodiversidad de Chile. Patrimonio y desafíos" 94-‐99. Comisión Nacional del Medio Ambiente. Santiago, Chile. Bachelet D., Neilson R.P. 2000. Biome redistribution under climate change. En: Joyce L.A., Birdsey R. (Eds). The impact of climate change on America's forests: a technical document supporting the 2000 USDA Forest Service RPA Assessment. Gen. Tech. Rep. RMRS-‐GTR-‐59. Fort Collins, CO: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station. Boer G.J., Flato G.M., Ramsden D. 2000. A transient climate change simulation with historical and projected greenhouse gas and aerosol forcing: projected climate for the 21st century. Climate Dynamics 16: 427-‐451. Box E.O., 1981. Microclimate and plant forms: an introduction to predictive modeling in phytogeography. W. Junk Publishers. Cardillo, M.G.M. Mace, K.E. Jones, J. Bielby, O.R.P Bininda-‐Emonds, W. Sechrest, C.D.L. Orme, A. Purvis. 2005. Multiple Causes of High Extinction Risk in Large Mammal Species. Science 309, 1239-‐1241. CEPAL (2009) Estudio Regional de la Economía del Cambio Climático en Chile. Colección Documentos de Proyectos. Publicación de las Naciones Unidas. Santiago. Chapin III. F.S., T. V. Callaghan, Y. Bergeron, M. Fukuda, J. F. Johnstone, G. Juday and S. A. Zimov 2004. Global Change and the Boreal Forest: Thresholds, Shifting States or Gradual Change? Ambio 33: 361-‐365. Christensen, J.H., Hewitson, B., Busuioc, A., Chen, A., Gao, X., Held, I., Jones, R., Kolli, R.K., Kwon, R.T., Laprise, R., Magaña, V., Mearns, C.G., Menendez, C.G., Raisanen, J., Rinde, A., Sarr, A., Whetton, P. (2007) Regional Climate Projections’. In: Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge Univ. Press, New York. Collins, M., Tett S.F.B., Cooper C. 2001. The internal climate variability of HadCM3, a version of the Hadley Centre coupled model without flux adjustments. Climate Dynamics 17: 61–81
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98
11. ANEXOS 11.1 ANEXO 1 Agrupación por macrobioclima y ubicación geográfica para la definición de las unidades de vegetación definidas para el análisis, los colores indican las unidades finales, presentadas en la tabla 1. Tropical Costero Desierto absoluto
Matorral desértico
Matorral bajo desértico
Interior
Desierto tropical costero con vegetación escasa
Desierto tropical interior con vegetación escasa
Matorral desértico tropical costero de Nolana adansonii y N. lycioides
Matorral desértico tropical interior de Atriplex atacamensis y Tessaria absinthioides
Matorral desértico tropical costero de Ephedra breana y Eulychnia iquiquensis
Matorral desértico tropical interior Malesherbia auristipulata y Tarasa rahmeri Matorral desértico tropical interior de Huidobria chilensis y Nolana leptophylla. Matorral bajo desértico tropical interior de Adesmia atacamensis y Cistanthe salsoloides Matorral bajo desértico tropical interior de Nolana leptophylla y Cistanthe salsoloides Matorral bajo desértico tropicalmediterrßneo andino de Atriplex imbricata
Matorral bajo de altitud
Bosque pinoso Herbazal
Andino
Bosque espinoso tropical interior de Prosopis tamarugo y Tessaria absinthiodes
Matorral bajo desértico tropical andino de Atriplex imbricata y Acantholippia deserticola Matorral bajo tropical andino de Fabiana ramulosa y Diplostephium meyenii Matorral bajo tropical andino de Parastrephia lucida y Azorella compacta Matorral bajo tropical andino de Parastrephia lucida y Festuca orthophylla Matorral bajo tropical andino de Parastrephia lepidophylla y P. qudrangularis Matorral bajo tropical andino de Azorella compacta y Pycnophyllum molle Matorral bajo tropical andino de Fabiana denudata y Chuquiraga atacamensis Matorral bajo tropical andino de Fabiana squamata y Festuca chrysophylla Matorral bajo tropical andino de Fabiana bryoides y Parastrephia quadrangularis Matorral bajo tropical andino de Mulinum crassifolium y Urbania pappigera Matorral bajo tropical andino de Artemisia copa y Stipa frigida Matorral bajo tropical andino de Adesmia frigida y Stipa frigida Bosque espinoso tropical andino de Browningia candelaris y Corryocactus brevistylus
Bosque espinoso tropical interior de Geoffroea decorticans y Prosopis alba Herbazal tropical andino de Chaetanthera sphaeroidalis
99
Mediterráneo Costero Matorral arborescente
Matorral arborescente esclerofilo mediterráneo costero de Peumus boldus y Schinus latifolius
Interior
Matorral bajo desértico mediterráneo andino de Senecio proteus y Haplopappus baylahuen
Matorral bajo desertico
Matorral desertico
Matorral desértico mediterráneo costero Copiapoa boliviana y Heliotropium pycnophyllum Matorral desértico mediterráneo costero de Heliotropium eremogenum y Eulychnia morromorenoensis Matorral desértico mediterráneo costero de Gypothamnium pinifolium y Heliotropium pycnophyllum Matorral desértico mediterráneo costero de Euphorbia lactiflua y Eulychnia iquiquensis Matorral desértico mediterráneo costero de Euphorbia lactiflua y Eulychnia saintpieana Matorral desértico mediterráneo costero de Heliotropium floridum y Atriplex clivicola Matorral desértico mediterráneo costero de Oxalis gigantea y Eulychnia breviflora Matorral desÚrtico mediterrßneo costero de Oxalis gigantea y Heliotropium stenophyllum Matorral desértico mediterráneo costero de Bahia ambrosioides y Puya chilensis
Matorral espinoso
Bosque espinoso
Bosque esclerofilo
Bosque caducifolio
Andino
Matorral arborescente esclerofilo mediterráneo interior Quillaja saponaria y Porlieria chilensis
Bosque espinoso mediterráneo costero de Acacia caven y Maytenus boaria
Matorral desértico mediterráneo interior de Oxyphyllum ulicinum y Gymnophyton foliosum Matorral desértico mediterráneo interior de Skytanthus acutus y Atriplex deserticola Matorral desértico mediterráneo interior de Adesmia argentea y Bulnesia chilensis Matorral desértico mediterráneo interior de Heliotropium stenophyllum y Flourensia thurifera Matorral desértico mediterráneo interior de Flourensia thurifera y Colliguaja odorifera
Matorral espinoso mediterráneo interior de Trevoa quinquinervia y Colliguaja odorifera Matorral espinoso mediterráneo interior de Puya coerulea y Colliguaja odorifera Bosque espinoso mediterráneo interior de Acacia caven y Prosopis chilensis Bosque espinoso mediterráneo interior de Acacia caven y Lithrea caustica Bosque espinoso mediterráneo interior Acacia caven y Baccharis paniculata
Bosque esclerofilo mediterráneo costero Bosque esclerofilo mediterráneo interior de Cryptocarya alba y Peumus boldus de Lithrea caustica y Peumus boldus Bosque esclerofilo psamófilo Bosque esclerofilo mediterráneo costero mediterráneo interior de Quillaja de Lithrea caustica y Cryptocarya alba saponaria y Fabiana imbricata Bosque esclerofilo mediterráneo costero de Lithrea caustica y Azara integrifolia Bosque caducifolio mediterráneo Bosque caducifolio mediterráneo interior costero de Nothofagus macrocarpa y de Nothofagus obliqua y Cryptocarya Ribes punctatum alba Bosque caducifolio mediterráneo costero de Nothofagus glauca y Azara petiolaris Bosque caducifolio mediterráneo costero de Nothofagus glauca y Persea lingue Bosque caducifolio mediterráneotemplado costero de Nothofagus obliqua y Gomortega keule
Bosque esclerofilo mediterráneo andino de Kageneckia angustifolia y Guindilia trinervis Bosque esclerofilo mediterráneo andino de Quillaja saponaria y Lithrea caustica Bosque esclerofilo mediterráneo andino de Lithrea caustica y Lomatia hirsuta Bosque caducifolio mediterráneo andino de Nothofagus obliqua y Austrocedrus chilensis Bosque caducifolio mediterráneo andino de Nothofagus glauca y N. obliqua Bosque caducifolio mediterráneotemplado andino de Nothofagus alpina y N. obliqua Bosque caducifolio mediterráneotemplado andino de Nothofagus pumilio y N. obliqua
100
Matorral bajo tropical-mediterráneo andino de Adesmia hystrix y Ephedra breana Matorral bajo tropical-mediterráneo andino de Adesmia subterranea y Adesmia echinus Matorral bajo mediterráneo costero de Chuquiraga oppositifolia y Mulinum spinosum Matorral bajo mediterráneo andino de Chuquiraga oppositifolia y Nardophyllum lanatum Matorral bajo mediterráneo andino de Laretia acaulis y Berberis empetrifolia Matorral bajo mediterráneo andino de Chuquiraga oppositifolia y Discaria articulata Herbazal mediterráneo de Nastanthus spathulatus y Menonvillea spathulata Herbazal mediterráneo andino de O. adenophylla y Pozoa coriacea
Matorral bajo de altitud
Herbazal
Templado-Boreal Costero Bosque caducifolio templado costero de Nothofagus alpina y Persea lingue Bosque mixto templado costero de Nothofagus dombeyi y N. obliqua
Bosque caducifolio
Matorral bajo
Turberas
Matorral caducifolio
Interior Bosque caducifolio templado de Nothofagus obliqua y Persea lingue Bosque caducifolio templado de Nothofagus obliqua y Laurelia sempervirens
Andino Bosque caducifolio templado andino de Nothofagus alpina y Dasyphyllum diacanthoides Bosque caducifolio templado andino de Nothofagus alpina y N. dombeyi Bosque caducifolio templado andino de Nothofagus pumilio y Araucaria araucana Bosque caducifolio templado andino de Nothofagus pumilio y Drimys andina Bosque caducifolio templado andino de Nothofagus pumilio y Berberis ilicifolia Bosque caducifolio templado andino de Nothofagus pumilio y Azara alpina Bosque caducifolio templado andino de Nothofagus pumilio y Ribes cucullatum Bosque caducifolio templado andino de Nothofagus pumilio y Chiliotrichum diffusum Bosque caducifolio templado-antiboreal andino de Nothofagus pumilio y Maytenus disticha Matorral bajo templado andino de Discaria chacaye y Berberis empetrifolia Matorral bajo templado andino de Adesmia longipes y Senecio bipontini Matorral bajo templado-antiboreal andino de Bolax gummifera y Azorella selago
Turbera templada costera de Donatia fascicularis y Oreobolus obtusangulus Turbera antiboreal costera de Astelia pumila y Donatia fascicularis Turbera antiboreal costera de Bolax bovei y Phyllachne uliginosa Turbera templada-antiboreal interior de Sphagnum magellanicum y Schoenus antarcticus Matorral caducifolio templado andino de Nothofagus antarctica Matorral caducifolio templado andino de Nothofagus antarctica y Empetrum rubrum
101
Matorral arborescente caducifolio templado de Nothofagus antarctica y Berberis microphylla Matorral arborescente caducifolio templado-antiboreal andino de Nothofagus antarctica y Chiliot
Matorral arborescente
Bosque laurifolio
Bosque resinoso
Bosque laurifolio templado costero de Aextoxicon punctatum y Laurelia sempervirens Bosque laurifolio templado costero de Weinmannia trichosperma y Laureliopsis philippiana Bosque resinoso templado costero de Araucaria araucana Bosque resinoso templado costero de Fitzroya cupressoides Bosque resinoso templado costero de Pilgerodendron uvifera y Tepualia stipularis Bosque resinoso templado costero de Pilgerodendron uvifera y Astelia pumila Bosque siempreverde templado costero de Nothofagus betuloides y Embothrium coccineum Bosque siempreverde templado costero de Nothofagus betuloides y Drimys winteri
Bosque siempre verde
Matorral siempreverde Herbazal andino
Estepas y pastizales
Bosque laurifolio templado interior de Nothofagus dombeyi y Eucryphia cordifolia
Bosque siempreverde templado interior de Nothofagus nitida y Podocarpus nubigena Bosque siempreverde templado interior de Nothofagus betuloides y Desfontainia spinosa
Bosque resinoso templado andino de Araucaria araucana y Nothofagus dombeyi Bosque resinoso templado andino de Araucaria araucana y Festuca scabriuscula Bosque resinoso templado andino de Austrocedrus chilensis y Nothofagus dombeyi Bosque resinoso templado andino de Fitzroya cupressoides Bosque siempreverde templado andino de Nothofagus dombeyi y Gaultheria phillyreifolia Bosque siempreverde templado andino de Nothofagus dombeyi y Saxegothaea conspicua Bosque siempreverde templado andino de Nothofagus betuloides y Laureliopsis philippiana Bosque siempreverde templado andino de Nothofagus betuloides y Chusquea macrostachya Bosque siempreverde mixto templado andino de Nothofagus betuloides y Berberis serrato-dentata Bosque mixto templado-antiboreal andino de Nothofagus betuloides y Nothofagus pumilio
Matorral siempreverde templado costero de Pilgerodendron uvifera y Nothofagus nitida Herbazal templado andino de Nassauvia dentata y Senecio portalesianus Herbazal antiboreal andino de Nassauvia pygmaea y N. lagascae Estepa mediterránea-templada de Festuca pallescens y Mulinum spinosum Estepa mediterránea-templada oriental de Festuca gracillima Estepa templada oriental de Festuca gracillima y Empetrum rubrum Estepa templada oriental de Festuca gracillima y Chiliotrichum diffusum Estepa templada oriental de Festuca gracillima y Mulinum spinosum
102
10.2 ANEXO 2
Resultados del modelamiento de distribución para las 1447 especies de plantas estudiadas en la base de datos. La tabla muestra para las especies estudiadas, el número de ocurrencias y el valor del estadístico de prueba (AUC, Area bajo la curva ROC), estimado para el set de observaciones de entrenamiento y evaluación. Se muestra además la extensión del rango (medido en número de celdas) estimado mediante el procedimiento de máxima entropía para el escenario Base, B2 y A2, mostrando los valores esperados bajo supuestos dispersión ilimitada y bajo limitación a la dispersión.
103
11.2 ANEXO 2
Resultados del modelamiento de distribución para las 1447 especies de plantas estudiadas en la base de datos. La tabla muestra para las especies estudiadas, el número de ocurrencias y el valor del estadístico de prueba (AUC, Area bajo la curva ROC), estimado para el set de observaciones de entrenamiento y evaluación. Se muestra además la extensión del rango (medido en número de celdas) estimado mediante el procedimiento de máxima entropía para el escenario Base, B2 y A2, mostrando los valores esperados bajo supuestos dispersión ilimitada y bajo limitación a la dispersión.
104
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Acacia caven Acacia dealbata Acaena alpina Acaena argentea Acaena integerrima Acaena leptacantha Acaena macrocephala Acaena magellanica Acaena ovalifolia Acaena pinnatifida Acaena poeppigiana Acaena splendens Acaena trifida Achillea millefolium Acrisione cymosa Acrisione denticulata Adenocaulon chilense Adenopeltis serrata Adesmia angustifolia Adesmia concinna Adesmia confusa Adesmia emarginata Adesmia exilis Adesmia filifolia Adesmia glomerula Adesmia longipes Adesmia loudonia Adesmia microphylla Adesmia mucronata Adesmia papposa
75 10 21 43 29 37 15 151 141 151 10 18 34 33 36 79 42 45 10 23 41 75 16 10 12 21 13 26 10 17
0.9685 0.987 0.9854 0.9731 0.9943 0.9943 0.9691 0.8345 0.9189 0.9142 0.9938 0.9474 0.9777 0.969 0.9743 0.9686 0.982 0.9984 0.984 0.996 0.996 0.998 0.979 0.99 0.982 0.981 0.992 0.988 0.98 0.96
0.9039 0.983 0.9288 0.9412 0.722 0.9737 0.97 0.738 0.8504 0.8725 0.7195 0.9542 0.9665 0.966 0.9259 0.914 0.989 0.9554 0.881 0.981 0.974 0.977 0.976 0.964 0.989 0.885 0.931 0.939 0.883 0.902
10566 1799 12175 5984 19966 4114 3191 13118 7732 10941 40999 1280 5747 3447 4083 7566 2213 6042 11380 3642 3191 2252 1809 3569 1025 4097 2138 2120 10473 6651
14211 1871 10794 6209 19406 3560 2778 10681 6234 9412 40999 1319 7927 3647 3855 8839 1650 7005 12846 4265 5786 1645 2070 6514 727 4250 3168 2393 13433 11145
15716 1884 10192 6605 18915 2964 2286 9801 5813 8540 40999 1124 9234 3762 4199 9475 1461 7790 13916 4545 6924 1550 1984 7585 316 4250 3782 2554 14337 12745
10456 1799 9651 4803 17567 3014 2610 10072 5822 8834 40999 1255 5092 2908 2635 7001 1259 5779 11369 2946 2761 1259 1799 3561 690 3403 2138 2120 10466 6644
10347 1799 8811 4392 16328 2162 1984 8838 5085 7761 40999 1071 4644 2755 2289 6552 787 5403 11376 2692 2596 954 1757 3539 285 2799 2137 2120 10427 6604 105
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Adesmia parvifolia Adesmia pedicellata Adesmia phylloidea Adesmia radicifolia Adesmia viscida Adiantum capillus-‐veneris Adiantum chilense Adiantum excisum Adiantum gertrudis Adiantum scabrum Adiantum sulphureum Aextoxicon punctatum Agrostis capillaris Agrostis castellana Agrostis exasperata Agrostis gigantea Agrostis imberbis Agrostis inconspicua Agrostis leptotricha Agrostis mertensii Agrostis meyenii Agrostis perennans Agrostis stolonifera Aira caryophyllea Alisma lanceolatum Alisma plantago-‐aquatica Alonsoa meridionalis Alopecurus heleochloides Alopecurus magellanicus Alstroemeria andina
10 14 12 14 12 103 20 80 23 28 13 101 39 49 17 57 44 77 68 10 11 26 10 13 12 21 47 38 44 40
0.978 0.98 0.993 0.957 0.976 0.9719 0.9599 0.9507 0.9703 0.9864 0.9618 0.9578 0.9834 0.9105 0.9221 0.9679 0.9925 0.9667 0.9901 0.9933 0.9686 0.9887 0.977 0.9935 0.9963 0.9945 0.9535 0.9607 0.969 0.9621
0.941 0.76 0.985 0.956 0.664 0.9663 0.9504 0.913 0.9427 0.9483 0.9086 0.9305 0.9775 0.7818 0.9108 0.9546 0.9617 0.8931 0.9406 0.7532 0.8617 0.9604 0.881 0.8721 0.988 0.9955 0.8916 0.8913 0.8934 0.9267
3830 5352 1315 1354 26141 4295 6334 10114 6868 2297 11012 7571 2870 9977 5353 4506 5101 11651 1019 40999 12926 3362 13309 445 1927 944 5462 8184 10383 8887
3469 8160 2361 1409 29744 4332 9239 12389 7292 2397 11008 7082 2946 8270 7309 4893 7294 14720 1305 40999 17238 2047 16349 389 2457 423 3203 5537 11780 9223
2879 9393 2551 1179 31334 4288 10380 12475 7703 2097 10616 8060 3119 7724 8094 5173 8409 17428 1414 40998 19056 1487 17627 475 2019 308 2255 3773 12628 9314
3190 5344 1298 1340 26134 3758 6334 9819 6660 2140 10269 6100 2075 8184 5353 4374 5045 11292 1003 40999 12907 2014 13303 385 1910 358 3100 5383 9829 7722
2384 5340 1293 1150 26135 3230 6332 9123 6433 1897 9879 5677 1778 7593 5352 4252 4805 11305 987 40998 12895 1440 13283 423 1705 229 2142 3588 9260 6898 106
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Alstroemeria aurea Alstroemeria ligtu Alstroemeria revoluta Alstroemeria spathulata Amaranthus deflexus Amaranthus hybridus Amaranthus retroflexus Ambrosia artemisiifolia Ambrosia chamissonis Ammi visnaga Amomyrtus luma Amomyrtus meli Amsinckia calycina Anagallis alternifolia Anagallis arvensis Anarthrophyllum cumingii Anarthrophyllum gayanum Ancrumia cuspidata Anemone antucensis Anemone decapetala Anemone multifida Anisomeria coriacea Anisomeria littoralis Anoda cristata Anthemis cotula Anthoxanthum gunckelii Anthoxanthum juncifolium Anthoxanthum odoratum Anthoxanthum redolens Anthoxanthum utriculatum
49 19 11 39 25 33 20 17 20 82 89 71 64 86 108 33 29 23 25 47 38 20 15 16 64 17 42 23 113 14
0.9754 0.9753 0.9949 0.997 0.975 0.989 0.977 0.995 0.989 0.9704 0.9525 0.9791 0.986 0.961 0.98 0.9854 0.9677 0.9901 0.993 0.982 0.996 0.982 0.941 0.976 0.979 0.9367 0.9937 0.9617 0.959 0.99
0.904 0.9589 0.9917 0.9652 0.905 0.882 0.887 0.985 0.982 0.9528 0.9189 0.9623 0.976 0.919 0.958 0.946 0.883 0.9683 0.95 0.862 0.927 0.902 0.99 0.975 0.915 0.8957 0.9797 0.9444 0.9226 0.8905
5850 3921 621 3683 11001 7278 6661 2386 186 5609 8546 3350 2554 8529 5679 4128 7631 1737 4016 6488 2415 11629 965 2399 5854 7680 2127 7833 8307 378
5791 4878 771 4409 13456 9089 8618 4245 294 6146 9056 3227 2580 9305 7104 4624 9482 1593 3936 7402 2199 12211 1138 3535 8678 6132 1455 6743 10499 844
5555 5115 830 4737 14029 10065 9594 4892 335 6431 9276 3134 2525 9171 7404 5111 10615 1241 3712 8285 2196 12288 1219 4036 10474 5416 981 6367 11485 1102
4965 3848 621 3645 10517 7187 6659 2162 186 4681 6710 2061 2194 7702 5526 3912 7238 1271 3336 5767 1762 11543 965 2398 5841 6020 1272 6678 7913 378
4475 3726 619 3600 9768 7079 6656 1952 186 3962 5911 1370 1941 6658 5128 3782 7136 917 2767 5584 1603 11382 965 2398 5778 5284 745 6262 7096 378 107
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Anthriscus caucalis Apium australe Apium panul Arachnitis uniflora Araucaria araucana Arctium minus Arctotheca calendula Arenaria serpens Argemone hunnemannii Argemone subfusiformis Argylia adscendens Argythamnia berteroana Argythamnia tricuspidata Aristida pallens Aristolochia chilensis Aristotelia chilensis Arjona patagonica Armeria maritima Arrhenatherum elatius Asplenium dareoides Asplenium obtusatum Asplenium trilobum Astephanus geminiflorus Aster glabrifolius Aster squamatus Aster vahlii Asteranthera ovata Asteriscium chilense Astragalus amatus Astragalus berteroanus
25 10 10 12 340 13 15 64 16 12 33 12 38 20 24 132 23 80 15 19 32 149 11 18 39 50 11 33 21 61
0.9494 0.9824 0.9766 0.9708 0.9935 0.972 0.964 0.985 0.97 0.96 0.985 0.9775 0.9491 0.987 0.981 0.9381 0.998 0.967 0.956 0.9034 0.9775 0.945 0.97 0.988 0.988 0.981 0.976 0.9695 0.9718 0.9653
0.8405 0.903 0.9083 0.8757 0.9924 0.861 0.935 0.961 0.944 0.94 0.966 0.8289 0.8502 0.959 0.981 0.9115 0.929 0.907 0.92 0.931 0.9589 0.9034 0.908 0.963 0.942 0.95 0.983 0.8869 0.8638 0.9055
13608 1454 248 2663 1028 15969 812 3617 3153 6998 2650 8929 9606 2332 3701 10134 9557 12396 8977 8292 4666 6788 4985 4796 7867 7388 1488 8016 10714 7984
14639 1868 274 4555 1095 18861 798 4145 3417 10203 2732 9730 6913 3248 4459 12008 7290 12921 10510 9731 4715 10846 7427 3851 11146 8033 1473 11177 13169 10900
15730 1442 301 5478 1104 20172 700 3857 2679 11456 2466 9712 5319 3463 4939 12823 6235 13792 11264 10390 4880 13120 8302 3127 12837 7996 1382 13161 13890 12841
13380 1436 243 2663 736 15967 741 3071 3044 6998 2296 8867 6464 2327 3696 9133 7013 10474 8955 8256 3245 6753 4985 3776 7635 6874 1300 7528 10461 7957
13104 1293 241 2662 655 15957 644 2635 2511 6998 2063 8704 4793 2309 3678 8267 5920 9705 8961 8192 2570 6668 4985 2990 7569 6176 1134 7670 10174 7718 108
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Astragalus chamissonis Astragalus cruckshanksii Astragalus limariensis Astragalus pehuenches Atriplex philippii Austrocedrus chilensis Avena barbata Azara alpina Azara celastrina Azara dentata Azara integrifolia Azara lanceolata Azara microphylla Azara petiolaris Azara serrata Azolla filiculoides Azorella diversifolia Azorella lycopodioides Azorella monantha Azorella spinosa Azorella trifoliolata Azorella trifurcata Baccharis confertifolia Baccharis juncea Baccharis linearis Baccharis magellanica Baccharis neaei Baccharis obovata Baccharis paniculata Baccharis pingraea
26 40 38 61 15 180 15 45 60 45 112 40 54 61 48 73 74 13 12 34 52 10 10 11 102 40 49 70 11 48
0.9718 0.979 0.9866 0.9856 1 0.9612 0.9783 0.997 0.9872 0.9767 0.9739 0.968 0.978 0.9803 0.9737 0.9558 0.9717 0.9266 0.9572 0.9833 0.9597 0.9275 0.996 0.934 0.941 0.991 0.99 0.971 0.983 0.959
0.9472 0.9308 0.9777 0.8542 0.996 0.9407 0.9349 0.956 0.9424 0.9684 0.9537 0.982 0.9569 0.9061 0.9347 0.8936 0.8926 0.86 0.8071 0.8998 0.8991 0.9388 0.842 0.842 0.925 0.979 0.941 0.95 0.933 0.891
4867 5986 3552 5556 1119 6564 8320 1137 1736 4624 5191 3252 3658 4896 8078 7054 7789 1484 2746 6658 8044 3446 4526 15642 7010 2822 8907 5118 3372 8266
6494 5634 5695 5056 3250 6731 12429 1003 2151 5983 6035 2176 3189 6985 9192 7969 7933 1546 7352 9181 9828 3569 6939 17309 9364 2274 10345 5295 6900 8053
7218 5418 5926 4627 3765 7178 13499 716 2391 5973 5581 1651 3112 7227 9460 8730 8020 1556 8894 10884 10576 3855 8195 18007 9500 2178 10518 4986 8560 8139
4867 5269 3359 4286 1086 5553 8317 869 1708 3523 4403 1740 2128 4416 7091 5194 6277 1484 2741 6484 7390 3352 4526 15529 6794 1792 8565 4205 3369 6294
4867 5012 3051 3728 1060 5101 8312 559 1706 2726 3527 1036 1585 3867 6423 4478 5370 1484 2724 6587 7069 3370 4526 15531 5941 1410 8179 3563 3348 5645 109
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Baccharis poeppigiana Baccharis racemosa Baccharis rhomboidalis Baccharis sagittalis Baccharis salicifolia Baccharis vernalis Bahia ambrosioides Barbarea verna Barneoudia chilensis Barneoudia major Bartsia chilensis Beilschmiedia miersii Bellardia trixago Bellis perennis Berberidopsis corallina Berberis actinacantha Berberis buxifolia Berberis chilensis Berberis congestiflora Berberis darwinii Berberis empetrifolia Berberis horrida Berberis linearifolia Berberis microphylla Berberis montana Berberis rotundifolia Berberis serratodentata Berberis valdiviana Bidens laevis Bidens pilosa
23 56 55 57 69 26 36 16 10 15 31 16 10 10 21 60 29 54 18 52 94 10 38 25 52 20 12 48 21 39
0.979 0.985 0.967 0.948 0.967 0.995 0.988 0.9674 0.994 0.982 0.964 0.987 0.9359 0.979 0.996 0.961 0.975 0.978 0.98 0.976 0.988 1 0.997 0.966 0.985 0.997 0.982 0.987 0.978 0.979
0.962 0.924 0.932 0.912 0.934 0.954 0.984 0.7799 0.931 0.983 0.8945 0.978 0.9455 0.901 0.995 0.925 0.94 0.917 0.908 0.935 0.974 0.983 0.993 0.969 0.974 0.944 0.955 0.976 0.975 0.948
2089 3064 8131 9868 4652 5588 3999 4288 9581 3927 10378 1521 4175 11441 1281 10465 4810 8736 2391 2533 4482 3745 1591 4076 2686 100 2848 2762 4818 2538
2604 3358 10675 11348 5234 6549 5465 5321 10295 3721 13299 2542 4523 13702 1093 11564 4144 10047 2939 2404 4782 9376 1129 3985 2309 68 3322 2946 5786 4008
2286 3308 11977 11341 5747 7091 6313 5622 10372 3441 14551 2951 4560 14939 864 11892 3492 10127 3116 2316 4772 9991 1050 3817 1834 33 3177 3047 6223 4139
1870 2356 7729 9544 3211 5470 3714 4288 9546 3622 10186 1504 4174 11440 893 8803 3573 7233 2391 1920 4149 3598 843 3403 2017 33 2789 2005 4816 2348
1527 1901 7378 8786 2565 5343 3729 4288 9465 3342 10190 1491 4172 11437 595 7907 2643 6197 2391 1671 3838 2960 543 2976 1477 4 2499 1769 4815 2001 110
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Blechnum arcuatum Blechnum asperum Blechnum blechnoides Blechnum chilense Blechnum hastatum Blechnum magellanicum Blechnum microphyllum Blechnum mochaenum Blechnum penna-‐marina Blennosperma chilense Blepharocalyx cruckshanksii Boerhavia diffusa Bomarea salsilla Boquila trifoliolata Borago officinalis Bowlesia incana Bowlesia tropaeolifolia Bowlesia uncinata Brachystele unilateralis Brassica rapa Bridgesia incisifolia Briza maxima Briza minor Bromus berterianus Bromus catharticus Bromus coloratus Bromus diandrus Bromus hordeaceus Bromus lithobius Bromus scoparius
43 59 19 62 13 20 13 51 30 14 419 32 11 41 10 16 51 24 75 28 15 23 28 30 22 139 42 32 101 17
0.9611 0.9881 0.9735 0.9514 0.9908 0.9801 0.9991 0.9561 0.9702 0.985 0.9546 0.983 0.8986 0.98 0.953 0.965 0.9723 0.9805 0.9675 0.9614 0.996 0.9521 0.9237 0.9961 0.9773 0.9416 0.9795 0.9745 0.9425 0.967
0.8495 0.9129 0.9669 0.8372 0.9856 0.965 0.9352 0.9134 0.9624 0.776 0.913 0.967 0.6855 0.95 0.879 0.9097 0.91 0.8885 0.9315 0.9599 0.941 0.9165 0.8921 0.9807 0.9518 0.9281 0.9733 0.8201 0.9389 0.924
9232 5673 6862 9382 2074 3819 7919 7893 5261 360 7961 5359 20670 4090 5046 10352 5114 8331 8951 3478 4542 10654 10384 3634 4229 7630 2033 7318 3399 2237
9186 5355 7877 8725 3166 6048 7974 6656 5941 386 9704 8767 22432 3786 6267 13650 7019 9278 12343 4367 8488 14186 7404 2949 3258 10057 2348 10219 2727 3201
9514 4864 8695 8598 3715 6720 7895 6487 6607 412 10425 10281 23665 3477 6747 14890 7477 10087 14618 4886 9667 15896 5521 2279 2472 10688 2625 12233 2319 3121
7882 4593 6529 7757 2074 3714 7085 5461 4382 360 7371 5255 20574 2967 5032 10352 4612 8250 8943 3471 4497 10654 7316 2475 3004 7538 1792 7314 2288 2235
7338 4125 6362 7275 2072 3527 6568 4391 4123 360 6817 5042 20558 2408 5041 10352 4041 8151 8904 3468 4360 10654 5430 1652 2235 7400 1748 7301 1687 2231 111
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Bromus setifolius Bromus stamineus Bromus tunicatus Buddleja globosa Caiophora coronata Caiophora prietea Caiophora sylvestris Calandrinia affinis Calandrinia caespitosa Calandrinia colchaguensis Calandrinia compacta Calandrinia compressa Calandrinia laxiflora Calandrinia monandra Calandrinia mucronulata Calandrinia oblongifolia Calandrinia pauciflora Calceolaria alba Calceolaria arachnoidea Calceolaria biflora Calceolaria corymbosa Calceolaria dentata Calceolaria glandulosa Calceolaria hypericina Calceolaria integrifolia Calceolaria morisii Calceolaria nudicaulis Calceolaria paralia Calceolaria petioalaris Calceolaria polifolia
49 65 35 85 18 11 10 51 43 70 34 11 80 11 22 14 67 16 54 38 39 103 14 23 100 19 17 15 36 35
0.978 0.9765 0.9626 0.9487 0.976 0.97 0.967 0.9478 0.9604 0.9525 0.9817 0.9321 0.9588 0.9865 0.9383 0.9809 0.9756 0.983 0.988 0.984 0.958 0.974 0.989 0.979 0.961 0.977 0.951 0.994 0.987 0.986
0.974 0.9419 0.9228 0.9142 0.98 0.957 0.943 0.8237 0.9364 0.9453 0.9439 0.957 0.9427 0.9092 0.8582 0.9145 0.9722 0.979 0.955 0.979 0.951 0.924 0.823 0.986 0.947 0.974 0.916 0.995 0.965 0.981
3442 5714 7430 9779 1762 3779 7278 6467 5457 6741 5030 3808 5594 6991 5797 3111 3939 4215 4347 2615 4091 7057 4387 1361 7962 3138 10415 435 4594 3710
3934 6363 8749 10141 2139 3957 6401 5917 5917 7770 5770 6961 7366 8624 7278 4307 3630 7011 4717 1910 4978 7068 5331 2098 7447 4478 14143 863 4480 4841
3855 6116 9822 10420 1863 3581 5900 5445 6041 9072 5987 8274 8103 9605 8178 5060 3512 7735 4676 1784 5325 7007 5603 1842 7041 5134 15388 597 4638 5013
3282 4582 6704 8576 1757 3634 5982 5172 4438 5388 4809 3795 5000 6974 5796 3108 2532 4154 3933 1578 3482 5920 4375 1313 5701 3138 10411 434 3326 3665
3093 3578 6647 7624 1635 3255 5218 4506 3714 4828 4660 3782 4463 6971 5793 3108 1697 4005 3729 1338 3309 5190 4370 1190 4745 3137 10406 391 2801 3591 112
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Calceolaria purpurea Calceolaria rugosa Calceolaria tenella Calceolaria thyrsiflora Caldcluvia paniculata Callitriche terrestris Calopappus acerosus Calotheca brizoides Caltha appendiculata Caltha sagittata Calycera leucanthema Calycera sessiliflora Calydorea xyphioides Calystegia sepium Calystegia soldanella Camissonia dentata Campsidium valdivianum Capsella bursa-‐pastoris Cardamine flaccida Cardamine glacialis Cardamine tuberosa Cardionema ramosissimum Carduus pycnocephalus Carex acutata Carex andina Carex aphylla Carex atropicta Carex banksii Carex barrosii Carex bracteosa
43 19 25 91 126 13 14 16 10 30 28 12 18 22 17 100 11 58 38 35 110 29 42 35 12 117 21 10 34 11
0.984 0.969 0.992 0.981 0.9618 0.997 0.987 0.9708 0.978 0.989 0.98 0.982 0.9787 0.96 1 0.966 0.973 0.9889 0.9953 0.9944 0.9714 0.986 0.993 0.9929 0.9779 0.9417 0.9661 0.9757 0.9831 0.9969
0.983 0.907 0.983 0.966 0.9227 0.867 0.986 0.6746 0.997 0.944 0.954 0.914 0.9579 0.965 0.939 0.956 0.897 0.9402 0.9881 0.9188 0.9425 0.954 0.958 0.9869 0.9521 0.8771 0.9144 0.8303 0.9155 0.9814
2663 2994 2671 5520 5215 3939 1957 20339 434 3796 8264 5820 5068 3390 4547 4489 8448 1467 3853 5953 7516 6845 5269 3718 6753 13775 3033 10925 1724 3494
2567 3103 2322 6518 5059 5392 2084 21510 320 3936 9736 7936 4088 4490 5237 5888 8918 1338 5268 7114 9281 8595 5836 4499 10788 13408 3674 12290 2589 5105
2414 3166 2001 6575 5122 6024 1725 22428 126 3790 10133 8339 3631 4967 5652 6509 8582 1230 6071 7166 9580 9618 6155 4539 12140 13257 3322 12987 2660 5014
1760 2992 2124 5224 3969 3937 1927 20230 231 3300 8066 5793 4053 3386 4358 3991 7605 847 3516 5779 6796 6129 4167 3673 6751 11924 2632 10897 1698 3435
1506 2988 1725 4832 3241 3935 1655 20182 56 2870 7792 5704 3562 3389 4208 3479 6866 595 3266 5638 5883 5872 3470 3638 6750 10941 2116 10911 1650 3211 113
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Carex brongniartii Carex canescens Carex darwinii Carex decidua Carex fuscula Carex gayana Carex inconspicua Carex macloviana Carex magellanica Carex pseudocyperus Carex pumila Carex riparia Carex setifolia Carica chilensis Carpobrotus aequilaterus Carthamus lanatus Centaurea bulbosa Centaurea calcitrapa Centaurea chilensis Centaurea melitensis Centaurium cachanlahuen Centella asiatica Centipeda elatinoides Cerastium arvense Cerastium glomeratum Cestrum parqui Chaetanthera chilensis Chaetanthera ciliata Chaetanthera elegans Chaetanthera euphrasioides
11 43 29 35 29 15 21 17 65 34 10 61 193 11 13 25 13 15 36 55 44 113 10 59 11 44 95 45 30 23
0.9631 0.966 0.9581 0.9497 0.9808 0.9649 0.9478 0.9405 0.9692 0.988 0.9847 0.9734 0.9526 0.993 0.979 0.984 0.983 0.997 0.992 0.965 0.969 0.9473 0.965 0.961 0.887 0.9905 0.977 0.989 0.984 0.995
0.8806 0.8674 0.8039 0.7945 0.9086 0.8964 0.8828 0.8463 0.8894 0.909 0.9344 0.9213 0.9134 0.995 0.976 0.901 0.985 0.862 0.957 0.953 0.892 0.9038 0.869 0.896 0.856 0.9424 0.94 0.96 0.936 0.96
12375 9298 8938 4779 2598 4026 12704 9011 12745 6785 5129 3477 8517 563 3485 6639 3513 4482 2713 6752 8774 9523 1284 7494 10170 7071 7543 4789 5394 4687
14917 11299 8807 7035 2965 5644 15747 9160 16379 8097 6924 3580 9191 1207 5587 8737 4979 8151 4026 9745 10618 11417 1467 6935 11327 8171 8762 7491 4606 3172
16153 12284 9122 8137 3172 5461 17322 8735 18592 8902 7578 3585 9871 1693 6513 9826 5610 8923 5081 10595 11148 12028 1613 6530 11947 8883 8966 8470 4416 2412
12375 9163 8112 4073 2501 3992 12701 8439 12397 5824 5126 2504 6848 561 3485 6639 3510 4385 2573 6534 8497 9155 1137 6161 10099 6476 6115 4519 3754 2838
12375 9122 8014 3861 2446 3899 12691 7717 12230 5517 5117 1902 6400 561 3482 6639 3507 4188 2534 5919 8232 8276 1059 5293 10113 6245 5305 4226 3218 2095 114
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Chaetanthera glabrata Chaetanthera glandulosa Chaetanthera incana Chaetanthera linearis Chaetanthera lycopodioides Chaetanthera microphylla Chaetanthera moenchioides Chaetanthera pusilla Chaetanthera serrata Chaetanthera tenella Chaetanthera villosa Chaetotropis chilensis Chamaemelum mixtum Chaptalia exscapa Chascolytrum subaristatum Cheilanthes glauca Cheilanthes hypoleuca Cheilanthes mollis Chenopodium album Chenopodium ambrosioides Chenopodium multifidum Chenopodium murale Chevreulia pusilla Chiliotrichum rosmarinifolium Chloraea alpina Chloraea bletioides Chloraea chrysantha Chloraea crispa Chloraea cristata Chloraea galeata
19 14 20 31 16 28 52 26 25 22 19 110 36 19 29 64 14 47 63 43 14 23 15 38 16 67 67 17 78 34
0.972 0.951 0.996 0.988 0.966 0.971 0.985 0.985 0.946 0.995 0.987 0.9387 0.994 0.968 0.9779 0.9659 0.9773 0.9749 0.982 0.943 0.979 0.946 0.966 0.99 0.9758 0.9665 0.9562 0.9425 0.9667 0.9908
0.955 0.913 0.989 0.979 0.962 0.905 0.912 0.945 0.914 0.979 0.988 0.8844 0.967 0.987 0.9375 0.9382 0.8104 0.9151 0.939 0.871 0.841 0.911 0.963 0.995 0.9688 0.9285 0.8492 0.9105 0.9113 0.9751
5781 2711 2735 1969 3520 8914 7127 623 8259 4556 2367 11543 5977 2395 8751 6241 4722 9552 5116 10464 2569 7045 5018 967 4042 4990 5896 5420 7040 2384
6071 3342 3047 2104 4038 11472 9132 816 9912 5630 2110 13655 7306 3525 13424 5771 7013 9586 5913 11056 3362 7362 6174 695 8977 7144 6896 7918 9395 2385
5962 3278 3359 2090 3862 12215 9659 603 11186 5556 1776 15640 7973 3781 16046 5975 8193 9325 6350 11279 3090 7562 6933 557 10852 8221 7648 9020 10780 1966
5399 2701 2733 1313 3478 8901 6240 611 8209 3977 1898 10875 5973 2395 8620 4733 4722 7744 4499 8811 2519 6305 5008 574 4036 4838 5252 5420 6736 1872
5158 2672 2732 1119 3421 8876 5902 467 8133 3461 1392 10663 5969 2393 8675 4244 4721 6801 3917 8122 2444 6170 5006 409 4010 4582 5128 5420 6363 1525 115
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Chloraea gavilu Chloraea magellanica Chloraea multiflora Chloraea virescens Chrysanthemum coronarium Chuquiraga oppositifolia Chusquea culeou Chusquea cumingii Chusquea macrostachya Chusquea quila Chusquea valdiviensis Cicendia quadrangularis Cichorium intybus Ciclospermum laciniatum Ciclospermum leptophyllum Cirsium vulgare Cissarobryon elegans Cissus striata Cistanthe arenaria Cistanthe grandiflora Cistanthe picta Citronella mucronata Clarkia tenella Cliococca selaginoides Codonorchis lessonii Colletia hystrix Colletia ulicina Colliguaja dombeyana Colliguaja integerrima Colliguaja odorifera
50 25 18 13 13 63 18 14 22 14 113 15 45 159 47 16 32 57 60 105 25 192 186 32 33 88 11 111 21 35
0.9845 0.9716 0.9923 0.9772 0.97 0.99 0.9829 0.9752 0.9854 0.8789 0.9196 0.99 0.974 0.9504 0.9916 0.928 0.983 0.991 0.9831 0.9789 0.9934 0.96 0.973 0.987 0.9787 0.956 0.98 0.9864 0.9922 0.9832
0.966 0.9497 0.9887 0.8901 0.96 0.983 0.9561 0.952 0.9418 0.7783 0.8547 0.972 0.935 0.9342 0.9783 0.861 0.901 0.899 0.9452 0.9676 0.9607 0.9159 0.941 0.973 0.9474 0.916 0.941 0.9637 0.9786 0.9414
5044 8201 1517 7549 6637 2468 6951 5105 1420 7760 7797 1770 9785 7241 1894 7081 12081 9358 6383 3770 647 9702 5727 3796 5099 8537 1044 2147 4748 9201
4866 8949 1668 8201 8010 2694 7909 6455 1122 8011 10149 2716 10336 8361 2147 8126 13439 14479 8002 4905 469 11343 8194 3822 5873 9352 1834 2217 4557 12119
5069 9448 1187 8586 8590 2335 8462 6730 658 8086 11436 3198 10352 8598 1749 8216 13778 16214 7781 5326 245 12073 8768 3693 6259 9533 1274 2138 4330 13500
4238 8200 1451 7536 6627 2195 6930 4943 884 7742 7700 1769 7752 6395 1610 6901 11553 9324 6097 3489 388 9494 5205 3064 4763 7351 954 1878 4333 9146
3972 8200 1086 7529 6620 1876 6897 4425 458 7748 7545 1762 6922 5936 1342 6650 11358 8820 5520 3339 211 9359 5096 2656 4790 6482 730 1640 4086 9160 116
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Colliguaja salicifolia Collomia biflora Collomia cavanillesii Conanthera bifolia Conanthera campanulata Conium maculatum Convolvulus arvensis Convolvulus chilensis Convolvulus hermanniae Conyza bonariensis Conyza floribunda Conyza primulaefolia Cordia decandra Coriaria ruscifolia Coronopus didymus Corrigiola propinqua Corrigiola squamosa Cortaderia araucana Cortaderia pilosa Cortaderia rudiuscula Cortaderia selloana Cortaderia speciosa Corynabutilon ceratocarpum Corynabutilon vitifolium Cotula australis Cotula coronopifolia Crepis capillaris Crinodendron hookerianum Crinodendron patagua Cristaria dissecta
23 106 10 61 32 97 82 35 32 19 14 13 50 33 126 10 18 12 14 213 38 27 10 39 44 60 49 40 32 24
0.9755 0.955 0.988 0.9857 0.9871 0.9773 0.969 0.993 0.991 0.967 0.953 0.993 0.9802 0.97 0.968 0.996 0.981 0.9873 0.9915 0.9746 0.9877 0.9815 0.979 0.984 0.985 0.981 0.986 0.9789 0.9876 0.993
0.9836 0.923 0.878 0.9705 0.9424 0.9523 0.943 0.978 0.972 0.842 0.936 0.979 0.946 0.926 0.9616 0.972 0.919 0.9962 0.9464 0.9472 0.9092 0.9987 0.949 0.9644 0.94 0.939 0.904 0.9654 0.956 0.89
2290 9329 2753 4416 8384 8726 6671 3826 3854 3346 7361 3220 6423 7489 4314 2939 4158 365 521 3384 11169 155 4447 4784 3159 7175 6784 4374 4278 2775
2809 8828 3642 6485 8333 10946 8729 4395 4721 4978 10287 4402 9386 7995 4832 5404 5945 615 1019 4318 12287 130 5090 3308 4957 10163 8650 3642 6145 3906
2667 8252 3303 7201 8173 12059 8888 4414 4489 5479 11353 4749 10576 8199 4598 6301 6903 767 886 4233 12899 121 5139 3116 5689 12328 9348 3773 7094 4247
2271 7170 2746 4339 7481 8414 6428 3462 3572 3342 7361 3220 6100 6680 3781 2939 4158 364 435 2522 10477 118 4424 2607 3152 7172 6498 2527 4246 2662
2241 6044 2687 4165 7127 8055 5866 2844 2947 3327 7361 3218 6174 6161 3403 2937 4158 364 379 2446 10127 107 4405 1884 3145 7166 6126 2141 4231 2380 117
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Cristaria glaucophylla Crocosmia x Cryptantha glomerata Cryptocarya alba Cryptogramma crispa Cuscuta chilensis Cuscuta suaveolens Cynanchum mucronatum Cynanchum nummulariifolium Cynanchum pachyphyllum Cynara cardunculus Cynodon affinis Cynodon dactylon Cynoglossum creticum Cynoglossum paniculatum Cynosurus echinatus Cyperus eragrostis Cyperus grammicus Cyperus laetus Cyperus laevigatus Cyperus reflexus Cyperus rotundus Cyperus xanthostachyus Cystopteris fragilis Cytisus scoparius Dactylis glomerata Danthonia araucana Danthonia chilensis Danthonia malacantha Dasyphyllum diacanthoides
10 99 18 249 49 50 14 11 60 20 10 23 70 85 17 55 59 15 94 12 89 97 30 40 19 59 76 48 93 62
0.997 0.9439 0.958 0.9646 0.9845 0.967 0.974 0.997 0.981 0.954 0.959 0.9905 0.9702 0.969 0.968 0.9818 0.971 0.978 0.9617 0.9941 0.9312 0.9591 0.9601 0.9735 0.9565 0.9699 0.9397 0.989 0.9629 0.972
0.992 0.9131 0.886 0.9047 0.9702 0.921 0.898 0.932 0.944 0.947 0.927 0.9857 0.9623 0.945 0.898 0.9536 0.9171 0.9093 0.9344 0.9466 0.8661 0.876 0.8607 0.8516 0.9364 0.9722 0.8342 0.952 0.933 0.9374
602 7922 8438 10699 3312 6218 9970 7045 3706 5042 5691 3099 3841 8182 6292 5281 7079 5485 6030 135 10192 7516 13518 4428 1335 5063 14695 8660 4470 5182
836 7582 11682 12736 4735 7889 12812 4837 4220 5823 7312 3021 5059 7624 7842 4925 7335 6574 6228 208 7373 8508 13898 8071 2470 5412 14582 10831 6130 4524
1077 7822 13221 14062 4932 8879 13761 3572 4134 5924 8004 2624 5352 7300 8659 4959 7731 7076 6352 255 7150 8795 14373 10388 3027 5673 14329 11400 6368 4766
602 6376 8438 10387 3121 5979 9966 4363 3423 4792 5688 2448 3265 5948 6274 3844 5832 5476 4688 135 6639 7196 12361 4219 1332 3972 12741 8213 3631 3289
602 5202 8438 10357 2644 5990 9960 3294 3177 4497 5687 1915 2762 4959 6277 3188 5145 5459 3986 135 5863 6944 12126 4303 1332 3237 11816 7520 2989 2381 118
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Datura ferox Datura stramonium Daucus carota Daucus montanus Daucus pusillus Dennstaedtia glauca Deschampsia berteroana Deschampsia caespitosa Deschampsia flexuosa Deschampsia looseriana Descurainia cumingiana Descurainia pimpinellifolia Desfontainia spinosa Desmaria mutabilis Desmazeria rigida Deyeuxia chrysostachya Deyeuxia erythrostachya Dichondra sericea Digitalis purpurea Digitaria sanguinalis Dioscorea auriculata Dioscorea besseriana Dioscorea brachybotrya Dioscorea humifusa Dioscorea nervosa Dioscorea reticulata Dioscorea saxatilis Dioscorea variifolia Diostea juncea Diplolepis menziesii
22 15 26 20 43 13 39 51 28 23 48 67 30 29 25 109 13 33 29 36 44 14 61 24 12 31 49 43 49 13
0.9923 0.9589 0.9491 0.9845 0.9579 0.9866 0.9862 0.9821 0.9584 0.958 0.9655 0.9821 0.987 0.995 0.9959 0.9663 0.987 0.992 0.977 0.9603 0.9768 0.8834 0.921 0.9916 0.9527 0.9785 0.9637 0.9212 0.982 0.987
0.925 0.9269 0.8818 0.9867 0.9426 0.9722 0.9441 0.8969 0.939 0.751 0.8577 0.9579 0.947 0.98 0.9859 0.9432 0.997 0.952 0.9422 0.9134 0.9305 0.8936 0.9033 0.9456 0.9063 0.9306 0.8161 0.8482 0.917 0.839
4686 5633 4525 2268 6567 2733 7146 11240 3526 12067 2975 5147 5479 3202 1923 9145 548 3901 4015 5951 6185 12096 7919 7499 8383 3438 6700 9193 4499 6581
4455 4896 4399 2398 5444 3707 8345 13457 6884 14321 2446 5963 5724 3732 1285 12722 433 4364 5962 8124 7953 14645 10235 8163 12077 3870 4366 9724 4535 9624
4095 4136 4312 1854 4713 4072 8759 14605 8136 15676 2478 5962 5663 3623 925 13811 199 4316 6849 9452 9064 15922 12058 8656 13539 4370 3314 9963 4419 10747
3953 4570 4382 1815 4851 2724 6986 10771 3521 12067 1904 4892 4479 2856 1049 8882 371 3411 3997 5916 5557 12096 7902 7373 8383 2569 4210 8445 3429 6581
3445 3659 4275 1265 3720 2729 6870 10002 3502 12067 1597 4686 3797 2548 623 8037 194 3078 3959 5890 5207 12096 7857 7362 8381 2380 3147 7953 3096 6581 119
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Dipsacus sativus Discaria articulata Discaria chacaye Discaria nana Discaria trinervis Distichlis scoparia Distichlis spicata Dodonaea viscosa Draba gilliesii Drimys andina Drimys winteri Duchesnea indica Dysopsis glechomoides Eccremocarpus scaber Echinochloa colona Echinochloa crusgalli Echinochloa cruspavonis Echium plantagineum Echium vulgare Egeria densa Eleocharis albibracteata Eleocharis bonariensis Eleocharis melanostachys Eleocharis pachycarpa Eleocharis palustris Eleusine tristachya Elodea potamogeton Elytropus chilensis Embothrium coccineum Empetrum rubrum
19 30 84 12 35 32 101 11 38 26 268 70 74 52 22 28 78 19 71 35 67 12 16 44 48 20 51 34 144 32
0.981 0.987 0.977 0.978 0.977 0.9789 0.9616 0.994 0.9828 0.987 0.9229 0.9821 0.963 0.978 0.9476 0.9935 0.9824 0.996 0.958 0.9899 0.9582 0.988 0.9429 0.9745 0.9748 0.9667 0.9555 0.981 0.8764 0.972
0.935 0.949 0.942 0.97 0.955 0.9472 0.8827 0.979 0.9743 0.985 0.7977 0.9569 0.9147 0.935 0.9436 0.9411 0.9601 0.95 0.944 0.9947 0.9436 0.9879 0.839 0.9202 0.9125 0.9567 0.9427 0.928 0.8199 0.936
2780 6194 5175 3409 5354 5520 7194 3108 3487 3430 12048 2514 9987 2974 7576 2866 4379 4416 7449 999 8212 1753 926 6161 3655 5723 5325 9030 9791 5456
3715 7124 5074 2739 4954 8908 7571 5392 3837 3148 13200 2981 11064 3416 9071 2248 4108 5618 8272 1334 10993 1519 972 9022 5003 5962 5483 8719 8234 4780
3993 6920 4658 2255 4530 10746 7794 5716 3858 2767 13608 3494 11435 3531 9777 1588 3749 6028 8623 1641 12692 1491 979 10414 5968 6194 5955 8509 7725 4111
2779 5740 4313 2700 3765 5509 6055 3013 2331 2681 10837 1399 9404 2381 7567 2090 3540 4412 6360 943 8194 1519 924 6147 2972 5222 4098 7166 7766 4090
2780 5148 3659 2181 3170 5493 5659 3007 1929 2149 10170 1150 8746 2173 7549 1456 3096 4404 5901 938 8124 1491 922 6121 2878 4942 3667 6268 6957 3185 120
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Ephedra chilensis Ephedra gracilis Epilobium australe Epilobium ciliatum Epilobium concinnum Epilobium glaucum Epilobium nivale Epilobium puberulum Equisetum bogotense Equisetum giganteum Eragrostis polytricha Eragrostis virescens Ercilla volubilis Erigeron andicola Erigeron pratensis Erodium botrys Erodium cicutarium Erodium malacoides Erodium moschatum Eryngium coquimbanum Eryngium depressum Eryngium humifusum Eryngium paniculatum Eryngium pseudojunceum Eryngium rostratum Escallonia alpina Escallonia illinita Escallonia leucantha Escallonia myrtoidea Escallonia pulverulenta
59 16 13 33 55 45 16 14 22 98 16 155 32 12 19 22 65 12 23 72 12 12 51 94 90 68 41 14 52 129
0.9528 0.9818 0.978 0.96 0.992 0.984 0.987 0.977 0.9952 0.9699 0.9962 0.9406 0.99 0.978 0.981 0.951 0.971 0.988 0.96 0.9912 0.9944 0.9909 0.9751 0.9709 0.979 0.98 0.976 0.985 0.9724 0.9531
0.9123 0.9344 0.98 0.915 0.944 0.969 0.985 0.903 0.9927 0.9384 0.991 0.902 0.962 0.962 0.873 0.879 0.938 0.92 0.928 0.9865 0.9733 0.9684 0.9507 0.9584 0.9437 0.972 0.956 0.973 0.9546 0.9458
7631 8647 2244 7823 6064 1708 1774 4271 1673 5354 1965 8512 1805 470 1248 11852 6374 8162 10626 4482 6092 5606 3322 6213 5977 6846 7650 4372 6745 5437
11292 9040 1831 10254 8939 1853 1735 5090 1696 6905 3034 12732 2825 343 764 14354 7855 10538 12240 5089 6835 7295 2874 8082 5734 6447 9702 5086 7804 7166
13298 8891 1345 10602 9994 1668 1377 5498 1912 7187 3618 14579 2958 161 464 15001 8611 12094 13352 5695 6557 8357 2945 8526 5677 6162 10397 5525 8148 7835
7591 8062 1728 7686 5717 1488 1617 4265 1543 5193 1965 8177 1796 285 537 11567 5729 8162 10600 3937 5820 5606 1955 6205 4714 5881 7592 4370 6363 5423
7585 7618 1123 7208 5293 1283 1291 4268 1520 4913 1959 7258 1666 133 253 11061 5571 8162 10600 3476 5302 5606 1526 6023 4131 5293 7582 4369 6219 5357 121
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Escallonia revoluta Escallonia rosea Escallonia rubra Escallonia virgata Eschscholzia californica Eucryphia cordifolia Eucryphia glutinosa Eupatorium glechonophyllum Eupatorium salvia Euphorbia collina Euphorbia helioscopia Euphorbia klotzschii Euphorbia lathyris Euphorbia peplus Euphorbia platyphyllos Euphorbia portulacoides Euphorbia serpens Euphrasia antarctica Euphrasia chrysantha Euphrasia trifida Fabiana imbricata Fabiana viscosa Facelis retusa Fallopia convolvulus Festuca acanthophylla Festuca arundinacea Festuca kurtziana Festuca magellanica Festuca orthophylla Festuca purpurascens
65 12 75 46 57 98 34 94 60 16 33 58 107 76 30 73 35 32 29 67 35 12 26 11 16 22 35 27 34 124
0.9628 0.952 0.963 0.975 0.978 0.9629 0.9901 0.98 0.98 0.9649 0.9836 0.9821 0.9321 0.9684 0.9866 0.966 0.9816 0.9958 0.9857 0.9525 0.9703 0.9705 0.967 0.973 0.928 0.9805 0.9729 0.9749 0.9962 0.9648
0.93 0.975 0.943 0.949 0.915 0.9561 0.9828 0.974 0.98 0.8344 0.7926 0.9547 0.9096 0.9203 0.8804 0.946 0.9541 0.9656 0.8851 0.9125 0.9457 0.9087 0.856 0.978 0.8566 0.8152 0.9486 0.8203 0.9882 0.9405
8110 2609 6822 4143 6282 4636 2861 5023 2472 13563 7487 6297 9450 6171 9396 6288 6401 5029 7213 8395 8318 10591 7116 908 6024 10318 7297 3656 118 7641
8490 2916 6968 2955 7771 4267 2697 6381 2892 15337 10776 8362 9695 7764 6372 6466 9350 6710 9001 9084 9901 11204 9557 1209 8322 11137 9061 3659 16 8702
8541 2335 6989 3013 8462 3976 2666 6993 2962 16049 12614 9432 9645 8359 5000 6797 11397 7424 9638 9298 10966 11643 10810 1301 9386 12014 9786 3659 7 9385
6886 2388 4873 2178 6073 3369 1861 4970 2260 13524 7391 6258 7900 6075 6147 5093 6385 4954 6756 8088 7840 10444 7113 908 6024 10197 6903 3574 7 6680
5914 1856 4302 1848 6019 2339 1560 4904 1956 13517 7365 6205 6991 6044 4775 4707 6387 4888 6408 7417 7692 10263 7108 908 6024 9986 6793 3524 0 5935 122
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Festuca scabriuscula Festuca thermarum Festuca tunicata Filago gallica Fitzroya cupressoides Flourensia thurifera Foeniculum vulgare Fortunatia biflora Fragaria chiloensis Francoa appendiculata Frankenia salina Fuchsia lycioides Fuchsia magellanica Fumaria agraria Fumaria capreolata Fumaria parviflora Galega officinalis Galinsoga parviflora Galium aparine Galium araucanum Galium eriocarpum Galium gilliesii Galium hypocarpium Galium suffruticosum Galium trichocarpum Gamocarpha alpina Gastridium ventricosum Gaultheria insana Gaultheria phillyreifolia Gaultheria tenuifolia
39 28 73 34 58 38 132 20 11 48 28 22 104 62 22 19 12 41 49 70 31 15 72 21 21 30 64 40 59 12
0.9848 0.9392 0.9608 0.989 0.9764 0.996 0.9272 0.9651 0.9744 0.974 0.975 0.989 0.966 0.987 0.986 0.992 0.9739 0.99 0.976 0.97 0.998 0.992 0.974 0.957 0.949 0.999 0.979 0.991 0.97 0.978
0.968 0.8529 0.9165 0.944 0.9691 0.952 0.9082 0.9349 0.9896 0.96 0.979 0.923 0.945 0.95 0.926 0.986 0.5663 0.929 0.939 0.918 0.943 0.96 0.951 0.906 0.89 0.994 0.931 0.983 0.97 0.991
5904 12754 7181 6002 6402 2967 8171 7832 2100 4781 3600 4849 7139 7892 9789 2656 14808 4869 2045 9781 4049 5268 6489 8689 7968 1610 8457 743 3766 1007
6941 16874 6549 6361 6336 3783 10254 9281 2478 4755 5145 5829 7096 10985 11373 4273 15013 7648 2149 10873 5022 4864 8140 10192 9308 1246 12648 798 3390 810
7013 18427 6525 6017 6617 4472 10814 10439 2410 4979 5814 6895 7025 12963 12398 4314 15156 9168 2196 10660 4887 4447 9089 10346 10084 1069 14425 746 2975 394
5641 12753 4862 4984 4452 2911 7827 7827 1963 3435 3598 3728 5726 7762 9786 2541 14722 4865 1066 8603 3216 4689 5524 8663 7903 951 8346 460 2692 679
5257 12747 4119 4110 3960 2849 6877 7811 1681 2972 3594 3453 4962 7291 9781 2347 14677 4853 806 7499 2832 4262 5136 8431 7785 687 8023 310 2058 288 123
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Gavilea leucantha Gavilea lutea Gayophytum micranthum Gentiana prostrata Gentianella ottonis Geoffroea decorticans Geranium berterianum Geranium core-‐core Geranium molle Geranium robertianum Geranium sessiliflorum Geranium submolle Geum magellanicum Geum quellyon Gevuina avellana Gilia crassifolia Gilia laciniata Gilliesia monophylla Glandularia laciniata Gleichenia cryptocarpa Gleichenia quadripartita Gleichenia squamulosa Glinus radiatus Glyceria multiflora Gnaphalium cheiranthifolium Gnaphalium viravira Gochnatia foliolosa Gomortega keule Grammitis magellanica Grammitis poeppigiana
68 39 14 12 15 39 18 33 10 12 25 17 25 30 98 23 60 11 35 16 10 74 10 14 23 15 83 27 10 16
0.9498 0.993 0.985 0.964 0.979 0.9521 0.97 0.964 0.986 0.993 0.993 0.911 0.9371 0.9836 0.9556 0.991 0.99 0.9915 0.984 0.9753 0.9488 0.9748 0.993 0.95 0.963 0.953 0.967 0.9896 0.9725 0.9832
0.8693 0.9623 0.974 0.983 0.983 0.8907 0.753 0.916 0.865 0.92 0.949 0.748 0.8577 0.9474 0.9342 0.954 0.944 0.9231 0.938 0.7192 0.783 0.9034 0.97 0.8307 0.854 0.898 0.94 0.9905 0.9006 0.9866
8348 5547 4263 1829 1567 15199 5882 6776 2290 9646 4320 24086 8059 4832 7132 4789 7784 9509 2845 5886 16937 7900 3016 6733 7965 10545 6950 3416 1927 1485
6373 6062 4145 1740 1885 16830 8011 8044 3077 11892 3385 25597 9699 4809 7854 4926 9467 8442 2876 4880 15447 8817 4985 7357 8626 11856 8873 3549 1936 1249
5611 6752 3830 1159 1625 17727 8811 8774 3389 13268 2761 26391 10262 5048 8560 4611 10363 7790 2884 4451 14474 9474 5518 7178 8753 12396 9729 3742 1945 976
6146 4572 3952 1615 1566 14901 5882 5886 2286 9559 2948 23999 7854 4060 6168 4054 7058 8249 1681 4880 15433 7683 2974 6712 6007 10419 6816 2855 1874 1134
5296 4247 3732 1044 1463 14859 5881 5556 2290 9526 2218 24010 7562 3780 5783 3656 6063 7489 1364 4450 14464 7539 2906 6490 4859 10390 6742 2565 1845 899 124
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Gratiola peruviana Griselinia jodinifolia Griselinia scandens Guindilia trinervis Gunnera magellanica Gunnera tinctoria Gutierrezia resinosa Gymnachne koelerioides Gymnophyton isatidicarpum Habenaria paucifolia Haplopappus anthylloides Haplopappus arbutoides Haplopappus canescens Haplopappus chrysanthemifolius Haplopappus diplopappus Haplopappus foliosus Haplopappus glutinosus Haplopappus grindelioides Haplopappus illinitus Haplopappus macrocephalus Haplopappus marginalis Haplopappus multifolius Haplopappus ochagavianus Haplopappus paucidentatus Haplopappus pectinatus Haplopappus poeppigianus Haplopappus prunelloides Haplopappus pulchellus Haplopappus schumannii Haplopappus scrobiculatus
80 14 17 48 22 11 12 118 29 77 27 18 17 45 12 24 57 30 10 57 21 16 11 30 20 13 28 17 12 33
0.9679 0.993 0.998 0.988 0.981 0.965 0.988 0.9523 0.9769 0.9742 0.986 0.985 0.944 0.993 0.985 0.99 0.989 0.993 0.94 0.984 0.998 0.964 1 0.976 0.997 0.996 0.993 0.968 0.986 0.992
0.9331 0.994 0.985 0.953 0.963 0.756 0.847 0.907 0.9351 0.9646 0.96 0.974 0.974 0.921 0.971 0.975 0.959 0.986 0.888 0.953 0.998 0.957 0.924 0.961 0.973 0.996 0.995 0.88 0.982 0.979
5647 499 4501 2804 6133 15453 7906 8044 7632 5230 7177 2392 2902 6567 2979 3487 4549 1959 9992 7404 663 5643 5 6835 40999 364 530 6316 1614 4077
6342 722 5572 2897 5692 16680 10528 7964 10344 4813 6528 2791 2936 7877 3549 3685 4857 1976 14304 10407 473 6155 14 7924 40775 441 473 10120 2027 4921
6452 780 5916 2737 5303 17136 12114 8394 11492 4674 6153 2477 2937 8092 3426 4065 5743 1902 15949 11457 246 5898 17 7716 40217 416 386 11504 1812 4942
5304 498 4268 2047 5172 15409 7906 5877 7409 3617 6064 2365 2899 6042 2922 3419 3321 1479 9991 7315 320 5534 3 6434 40775 345 340 6316 1606 3934
4834 496 3923 1735 4427 15380 7904 5246 7093 3049 5650 2177 2898 5225 2747 3391 2908 1248 9978 7132 114 5351 3 5971 40217 332 284 6316 1558 3771 125
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Haplopappus stolpii Haplopappus taeda Haplopappus uncinatus Haplopappus velutinus Hedyotis salzmannii Hedypnois cretica Helenium aromaticum Helenium glaucum Heliotropium curassavicum Heliotropium paronychioides Heliotropium stenophyllum Herbertia lahue Herreria stellata Hieracium antarcticum Hippeastrum andicola Hippeastrum bicolor Hippeastrum chilense Holcus lanatus Homalocarpus bowlesioides Homalocarpus dichotomus Hordeum comosum Hordeum marinum Hordeum murinum Hordeum secalinum Hybanthus parviflorus Hydrangea serratifolia Hydrocotyle bonariensis Hydrocotyle chamaemorus Hydrocotyle indecora Hydrocotyle poeppigii
21 10 54 44 42 15 22 38 12 28 12 37 82 10 37 21 12 14 12 13 11 19 12 10 21 54 93 32 19 12
0.983 0.969 0.994 0.987 0.974 0.937 0.977 0.989 0.993 0.96 0.993 0.9879 0.9737 0.998 0.9704 0.9645 0.9565 0.9643 0.9857 0.8588 0.9606 0.961 0.8984 0.9624 0.998 0.963 0.9618 0.9852 0.9899 0.9994
0.981 0.995 0.978 0.965 0.955 0.949 0.952 0.943 0.982 0.923 0.968 0.9786 0.9372 0.842 0.8437 0.9114 0.8878 0.8624 0.9334 0.6493 0.7307 0.9656 0.8311 0.8885 0.99 0.943 0.9021 0.9433 0.9324 0.8649
2141 313 1016 3032 6052 6348 6666 7081 2397 2671 5996 4464 6717 932 4450 7272 8368 14417 5177 10513 14116 526 14567 12002 2130 5937 13450 2677 4623 4
2976 485 1352 2984 7722 9240 8463 10546 4283 2632 7496 5399 6296 582 4359 6621 9081 18139 5468 10163 18649 312 11223 9770 3627 5844 14073 3667 3758 4
3100 195 1898 2671 8417 10553 9462 12408 5118 2128 8233 5762 6246 407 4396 7158 9032 19768 5255 9548 20464 226 8314 8787 4020 6068 14352 4053 3298 5
2034 298 593 2402 5669 6348 6666 6869 2396 2254 5996 3892 5009 579 3060 5584 8120 14417 4777 10115 14079 306 11220 9414 2080 4455 12681 2337 3342 4
1928 128 526 2122 5039 6348 6666 6722 2395 1714 5995 3616 4044 404 2772 5186 7634 14417 4458 9543 14090 220 8313 8346 1915 3969 11977 2193 2783 4 126
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Hydrocotyle ranunculoides Hymenoglossum cruentum Hymenophyllum caudiculatum Hymenophyllum cuneatum Hymenophyllum darwinii Hymenophyllum dentatum Hymenophyllum dicranotrichum Hymenophyllum falklandicum Hymenophyllum fuciforme Hymenophyllum krauseanum Hymenophyllum pectinatum Hymenophyllum peltatum Hymenophyllum plicatum Hymenophyllum seselifolium Hymenophyllum tortuosum Hymenophyllum tunbridgense Hypericum caespitosum Hypericum perforatum Hypochaeris acaulis Hypochaeris glabra Hypochaeris odorata Hypochaeris radicata Hypochaeris scorzonerae Hypochaeris tenuifolia Hypolepis poeppigii Hypsela reniformis Imperata condensata Isoetes savatieri Jaborosa caulescens Jovellana punctata
45 10 90 23 22 19 16 14 30 35 47 29 33 72 77 31 68 71 15 12 23 34 15 32 42 14 90 217 88 13
0.9302 0.9718 0.9635 0.9738 0.9857 0.9833 0.9907 0.981 0.987 0.9845 0.8795 0.976 0.9718 0.9826 0.9828 0.9908 0.973 0.976 0.975 0.926 0.988 0.965 0.993 0.994 0.9862 0.989 0.9807 0.9817 0.9199 0.9069
0.8749 0.9583 0.9506 0.9069 0.7856 0.904 0.9908 0.9523 0.9678 0.9163 0.7885 0.9363 0.9691 0.9399 0.9636 0.9406 0.95 0.931 0.949 0.867 0.968 0.946 0.874 0.99 0.9797 0.971 0.9526 0.9289 0.7904 0.8859
9320 3729 5195 6737 20328 6970 1046 6826 4908 5103 11973 5104 6421 7267 3330 2096 4595 5855 3734 11447 4144 7909 1393 2066 2339 2490 6742 8126 18110 8964
8305 4050 4832 8375 21812 6522 1364 7840 4641 5218 9007 5864 6560 9168 4388 2243 4991 6755 2916 13826 3882 9961 1389 1262 2780 2797 7396 10411 21204 5710
7958 3683 4710 9144 22232 6284 1756 8399 4408 5420 7504 6184 6747 10560 4298 2235 5176 7353 2379 15337 3363 11286 1357 898 2850 2560 7734 11409 23084 4186
7755 3323 4143 6703 20048 5976 1044 6810 4105 4030 9002 4386 5649 6789 2735 1451 3824 4881 2739 11445 3393 7357 1354 1032 1892 2432 6272 7244 17390 5662
7191 3008 3644 6653 19888 5635 1046 6798 3570 3608 7504 3898 5124 6700 2232 1153 3382 4628 2103 11437 2697 7163 1296 608 1605 2282 5882 6556 17104 4116 127
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Jovellana violacea Jubaea chilensis Juncus arcticus Juncus bufonius Juncus capillaceus Juncus cyperoides Juncus dombeyanus Juncus effusus Juncus imbricatus Juncus microcephalus Juncus planifolius Juncus procerus Juncus scheuchzerioides Juncus stipulatus Junellia lavandulifolia Junellia spathulata Kageneckia angustifolia Kageneckia oblonga Lactuca serriola Lagenophora hirsuta Lagurus ovatus Lamarckia aurea Lamium amplexicaule Lapageria rosea Lapsana communis Lardizabala biternata Laretia acaulis Lastarriaea chilensis Lasthenia kunthii Lathyrus berteroanus
75 25 148 46 62 19 10 13 30 17 31 16 47 20 18 25 23 115 34 15 20 23 29 18 38 41 66 21 16 34
0.982 0.9812 0.9434 0.9734 0.9418 0.9829 0.9981 0.9974 0.9574 0.9185 0.9885 0.9214 0.9324 0.9591 0.991 0.989 0.9724 0.9671 0.97 0.981 0.8681 0.8908 0.991 0.9692 0.965 0.983 0.9651 0.985 0.989 0.9609
0.9536 0.9421 0.9165 0.9357 0.8338 0.9141 0.9572 0.9892 0.8832 0.9064 0.9319 0.6975 0.8588 0.853 0.994 0.981 0.9477 0.9476 0.899 0.976 0.8689 0.7716 0.902 0.7129 0.959 0.943 0.8434 0.861 0.964 0.85
5621 4972 6338 5535 13762 9942 3821 2338 7270 8502 1807 5817 10635 11495 601 1047 5852 7856 12478 4233 11484 12023 10752 10445 1904 8543 9237 3064 881 7011
6249 6269 6358 6348 15950 8140 4917 3147 9145 9041 1841 3655 8833 13364 1040 1731 6553 9826 12927 3256 8205 8624 13571 11224 2875 10451 10772 3138 1134 5946
6139 6938 6461 6185 16761 7072 5392 3820 9793 9105 1341 2965 7661 14137 637 1750 7017 10429 13316 2689 6651 6863 15064 11391 3135 11019 11692 3188 1240 5407
4489 4968 4753 4980 11875 7685 3778 2286 6181 8447 1570 3648 8477 11470 595 979 5626 7432 10691 3095 8173 8607 10740 9944 1835 7974 8515 3064 881 5498
3647 4955 3924 4277 11051 6415 3685 2244 5892 8357 1120 2959 7265 11450 465 882 5441 6887 9989 2339 6599 6829 10722 9683 1774 7120 8207 3064 881 4818 128
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Lathyrus magellanicus Lathyrus multiceps Lathyrus pubescens Lathyrus subandinus Latua pubiflora Laurelia sempervirens Laureliopsis philippiana Legrandia concinna Lemna gibba Lemna minuscula Leontodon saxatilis Lepidium bonariense Lepidium strictum Lepidoceras chilense Leptocarpha rivularis Leptocarpus chilensis Leucanthemum vulgare Leucheria bridgesii Leucheria gayana Leucheria glacialis Leucheria glandulosa Leucheria hieracioides Leucheria lithospermifolia Leucheria rosea Leucheria runcinata Leucheria salinae Leucheria senecioides Leucheria tenuis Leucheria thermarum Leucheria tomentosa
35 27 36 15 29 95 108 49 44 14 20 118 12 15 23 23 17 12 10 17 12 11 11 11 10 11 21 18 12 15
0.9825 0.9282 0.9433 0.9728 0.9879 0.9515 0.926 0.992 0.9712 0.9688 0.976 0.9796 0.9853 0.978 0.989 0.9893 0.96 0.989 0.994 0.973 0.978 0.9 0.995 0.991 0.945 0.981 0.967 0.979 0.997 0.995
0.9089 0.8155 0.8122 0.9433 0.976 0.9339 0.9152 0.9922 0.9225 0.822 0.954 0.9429 0.8795 0.973 0.978 0.9094 0.964 0.948 0.977 0.983 0.94 0.94 0.886 0.975 0.943 0.823 0.948 0.946 0.995 0.976
5579 829 17834 4286 3385 8799 7501 2021 7079 16908 6254 9117 7053 2284 2738 4143 3612 4906 2102 4024 8581 4778 998 2821 3719 1351 5315 3686 592 5351
5142 442 12831 4495 2626 9918 8523 2717 8914 20372 7299 11189 6349 3539 3426 4548 4098 5345 2556 3322 12451 5316 1046 3357 4599 1567 7493 5676 297 4446
5156 233 10847 4807 2460 10027 9102 2634 9528 21987 7792 11966 5886 3760 3635 4842 4243 5543 2162 2552 13435 5147 690 3207 4626 1409 8282 5931 156 4580
3747 337 12648 4156 1916 8335 5939 1750 6676 16908 6250 8232 6059 2282 2653 4115 3611 4870 2038 3138 8579 4708 862 2783 3713 1349 5312 3683 297 4290
3149 164 10664 4176 1448 7413 5241 1496 6507 16908 6241 7263 5399 2256 2546 4072 3596 4740 1813 2226 8573 4464 534 2688 3694 1274 5311 3678 153 4389 129
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Dispersión ilimitada
Base
B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Leucheria viscida Leucocoryne alliacea Leucocoryne coquimbensis Leucocoryne ixioides Leucocoryne purpurea Libertia chilensis Libertia sessiliflora Libertia tricocca Ligaria cuneifolia Lilaea scilloides Lilaeopsis macloviana Limosella australis Linaria texana Linaria vulgaris Linum chamissonis Linum macraei Linum usitatissimum Lithraea caustica Llagunoa glandulosa Loasa acanthifolia Loasa acerifolia Loasa insons Loasa lateritia Loasa pallida Loasa placei Loasa prostrata Loasa tricolor Loasa triloba Lobelia excelsa Lobelia polyphylla
16 29 13 14 46 33 22 25 19 26 58 16 18 25 29 46 38 105 25 26 10 17 18 21 37 13 18 59 63 53
0.929 0.9948 0.9603 0.9566 0.9588 0.9892 0.9502 0.9627 0.985 0.9798 0.9698 0.9679 0.958 0.9773 0.987 0.982 0.978 0.9664 0.981 0.976 0.983 0.99 0.982 0.987 0.997 0.982 0.984 0.977 0.99 0.997
0.754 0.9392 0.9745 0.9964 0.9383 0.9384 0.9438 0.9435 0.955 0.8494 0.9085 0.9418 0.7955 0.7023 0.988 0.96 0.938 0.9478 0.978 0.966 0.911 0.989 0.975 0.946 0.989 0.952 0.972 0.97 0.985 0.986
7076 5765 1650 540 8371 4625 5804 5068 3666 9547 9169 2939 3457 6050 1486 6010 9523 5712 3608 3457 1504 1369 4120 8324 3222 1709 4287 6627 3296 1188
8074 5214 1991 774 8955 6067 4503 6225 5648 12037 8645 2954 3815 6123 1665 7438 14106 6564 4926 4217 2539 1569 3590 7623 5012 1941 4400 8528 3942 1924
8061 5181 2030 942 9060 6914 3278 6448 6357 13129 8365 2942 3911 6226 1829 8070 17025 6680 5558 4413 2987 1236 2913 7114 5343 1608 4528 9594 4137 2015
6687 3800 1636 539 7321 4002 4322 4602 3653 9543 8117 2936 3457 4928 1052 5581 9503 4475 3595 3314 1504 1340 3373 7086 2422 1656 4270 6556 3112 1129
6351 3132 1579 539 6814 3738 3065 4234 3549 9532 7607 2923 3454 4311 944 5133 9498 3596 3549 3203 1504 1132 2619 6558 2128 1439 4248 6516 2801 991 130
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Lobelia tupa Lobularia maritima Lolium multiflorum Lolium perenne Lolium rigidum Lolium temulentum Lomatia dentata Lomatia ferruginea Lomatia hirsuta Lophosoria quadripinnata Lotus corniculatus Lotus subpinnatus Lotus tenuis Lotus uliginosus Ludwigia peploides Luma apiculata Luma chequen Lupinus arboreus Lupinus microcarpus Luzula alopecurus Luzula chilensis Luzuriaga polyphylla Luzuriaga radicans Lycium chilense Lycopodium gayanum Lycopodium magellanicum Lycopodium paniculatum Lysimachia sertulata Lythrum hyssopifolia Madia chilensis
41 38 78 38 17 27 131 225 172 46 16 15 11 12 54 732 531 92 148 18 49 10 82 12 49 65 18 20 75 41
0.975 0.9851 0.9436 0.9781 0.9631 0.9459 0.9602 0.9292 0.9338 0.9169 0.984 0.953 0.939 0.9748 0.971 0.9269 0.9352 0.9704 0.9729 0.9772 0.957 0.9741 0.9721 0.9965 0.9699 0.95 0.9461 0.979 0.977 0.979
0.972 0.9088 0.9098 0.9534 0.8522 0.7123 0.9423 0.8488 0.8915 0.7537 0.7103 0.6458 0.6359 0.9703 0.934 0.8903 0.8851 0.9417 0.9352 0.9364 0.9175 0.9109 0.9273 0.9161 0.9608 0.8705 0.8882 0.945 0.939 0.956
5100 4573 5579 6997 8073 13010 7529 11874 9416 7743 24913 7227 25500 3424 5127 10497 11051 8343 7574 8271 9613 8989 10056 2711 3680 8284 6327 4445 5099 4869
6749 4112 4320 10028 11195 15055 7648 12452 11028 5067 27489 7250 27010 3710 7223 11799 12315 9105 10096 10068 11394 10752 10095 5715 3846 7829 7862 4718 6443 5581
7659 4001 4084 11415 12550 15734 7929 12426 11548 3255 29056 6966 28085 3871 8120 12473 13588 9176 11590 10813 12422 11798 10269 6605 3918 7743 7704 4576 6957 5614
4482 3635 3892 6970 8073 11940 6291 10351 9316 4966 24912 7106 25447 3424 5119 9271 10191 7409 7407 8268 8795 8983 8201 2640 3024 6860 6241 3794 5083 4287
4144 3298 3338 6858 8073 11243 5262 9601 8878 3173 24910 6902 25448 3424 5117 8584 9934 6662 7191 8250 8328 8985 7347 2499 2782 6295 5761 3194 5032 4118 131
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Madia sativa Maihuenia poeppigii Malacothamnus chilensis Malesherbia fasciculata Malesherbia humilis Malesherbia linearifolia Malesherbia lirana Malesherbia paniculata Malva nicaeensis Margyricarpus pinnatus Marrubium vulgare Marsilea mollis Marsippospermum grandiflorum Matricaria matricarioides Maytenus boaria Maytenus chubutensis Maytenus disticha Maytenus magellanica Medicago arabica Medicago lupulina Medicago minima Medicago polymorpha Medicago sativa Megalastrum spectabile Melica argentata Melica commersonii Melica longiflora Melica paulsenii Melica violacea Melilotus albus
64 34 18 28 10 64 20 11 21 40 47 25 20 22 149 12 40 88 43 13 18 10 55 20 21 18 24 11 21 17
0.942 0.988 0.962 0.979 0.997 0.985 0.994 0.931 0.989 0.9736 0.971 0.9661 0.8526 0.972 0.9113 0.992 0.98 0.9421 0.9714 0.9949 0.9552 0.9699 0.977 0.9859 0.9449 0.9603 0.9515 0.9533 0.9761 0.9826
0.879 0.963 0.935 0.972 0.881 0.963 0.809 0.765 0.933 0.9527 0.932 0.8237 0.7378 0.729 0.9143 0.989 0.989 0.8424 0.9438 0.9266 0.9207 0.9938 0.8929 0.9701 0.8729 0.9296 0.9246 0.8436 0.9361 0.9523
10595 5365 5329 3836 3925 6308 850 995 7651 6573 8796 4450 5552 3897 7698 1053 1466 9038 5797 7844 5100 519 3421 1829 9627 8547 4679 11558 10136 2504
12458 5090 5945 4595 8294 7802 1616 1686 8828 6988 10712 5677 5027 4934 8915 1614 1546 6152 4407 9577 7936 568 5720 1623 11152 8852 6648 15137 9797 3043
13196 5058 5719 4440 9267 7978 1581 1813 9563 7035 11966 6236 4179 5465 8797 1721 1231 4707 3757 10496 9051 432 6545 1484 11872 8995 7472 16381 9751 3115
10473 4305 5100 3191 3921 5833 712 995 7615 5492 8031 4428 4593 3862 6911 1053 1256 5927 4403 7837 5100 473 3253 1145 9600 8286 4677 11558 8941 2504
10342 3913 4674 2904 3912 5463 558 995 7627 4658 7883 4290 3707 3819 5797 1049 969 4403 3747 7834 5100 372 3153 826 9600 7954 4675 11558 8227 2504 132
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Melilotus indicus Melissa officinalis Melosperma andicola Menonvillea cuneata Menonvillea filifolia Menonvillea hookeri Menonvillea linearis Mentha aquatica Mentha pulegium Mentha suaveolens Microphyes minimus Microseris pygmaea Microsteris gracilis Mimulus bridgesii Mimulus crinitus Mimulus cupreus Mimulus depressus Mimulus glabratus Mimulus luteus Mirabilis cordifolia Mirabilis prostrata Misodendrum brachystachyum Misodendrum linearifolium Misodendrum oblongifolium Misodendrum punctulatum Mitraria coccinea Modiola caroliniana Monnina angustifolia Monnina linearifolia Montiopsis andicola
10 10 41 51 18 18 31 17 63 16 18 18 64 11 33 10 32 46 18 15 15 11 37 13 22 45 40 13 57 34
0.9592 0.962 0.943 0.9589 0.9653 0.9687 0.9846 0.973 0.976 0.952 0.957 0.984 0.965 0.967 0.9579 0.9912 0.9279 0.9572 0.9162 0.995 0.979 0.978 0.982 0.997 0.984 0.978 0.988 0.966 0.985 0.9728
0.9159 0.861 0.8724 0.8086 0.9423 0.9294 0.9408 0.795 0.93 0.89 0.945 0.965 0.91 0.9283 0.6865 0.9057 0.7836 0.9051 0.8147 0.983 0.989 0.915 0.955 0.91 0.98 0.968 0.967 0.681 0.922 0.6769
6630 14308 4005 15609 3785 5389 7453 1355 7655 7776 3886 2845 11671 6295 6961 2209 13064 7899 5127 2024 963 11058 7628 9125 2845 4301 5221 25636 7615 699
9525 18750 5255 17544 7294 6960 10424 2265 9442 12712 4656 3916 11808 7507 6855 3378 14374 7668 6750 2183 1525 11893 6537 8027 2366 3718 7021 26980 8465 708
10701 20805 5932 18896 8565 7599 11837 2399 10319 14444 4831 4415 11031 8136 6855 3938 14359 7746 7205 2759 1704 12058 6117 7613 2170 3459 7660 27744 8724 767
6630 14308 3675 15431 3783 5384 7440 1349 7577 7776 3882 2844 10395 6293 6509 2207 12123 6598 5114 1912 963 10571 5471 7606 1923 3022 5057 25586 6572 462
6630 14307 3648 15455 3781 5378 7424 1312 7424 7776 3881 2838 8992 6292 6287 2207 11128 5991 5055 1833 963 9980 4770 6899 1598 2347 4766 25577 5794 359 133
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Montiopsis berteroana Montiopsis capitata Montiopsis cistiflora Montiopsis cumingii Montiopsis gayana Montiopsis gilliesii Montiopsis parviflora Montiopsis potentilloides Montiopsis ramosissima Montiopsis sericea Montiopsis trifida Montiopsis umbellata Monttea chilensis Moscharia pinnatifida Muehlenbeckia hastulata Muhlenbergia asperifolia Mulinum leptacanthum Mulinum spinosum Mutisia acerosa Mutisia cana Mutisia decurrens Mutisia ilicifolia Mutisia latifolia Mutisia oligodon Mutisia rosea Mutisia sinuata Mutisia spinosa Mutisia subulata Myoschilos oblongum Myosotis laxa
19 21 51 47 14 12 64 16 55 44 53 22 79 61 118 54 34 11 25 14 59 24 42 15 14 36 79 109 69 18
0.9477 0.9623 0.9813 0.9871 0.9504 0.988 0.9318 0.9623 0.9368 0.9788 0.9448 0.9421 0.9739 0.992 0.962 0.9713 0.9631 0.9186 0.978 0.947 0.982 0.966 0.996 0.987 0.943 0.993 0.979 0.961 0.96 0.949
0.9181 0.9632 0.9019 0.9718 0.8642 0.9861 0.9238 0.9649 0.7732 0.9662 0.8891 0.6672 0.9422 0.988 0.917 0.9245 0.9171 0.4238 0.964 0.943 0.977 0.963 0.933 0.99 0.871 0.979 0.927 0.935 0.926 0.933
3065 3928 11440 2087 1775 1702 7268 683 18818 4841 1986 18829 6425 3226 8618 10947 8233 29686 3228 4125 2436 6024 3010 953 9670 3580 9224 9933 9284 6946
3464 5724 16526 2199 2781 1861 4496 1443 17512 4525 897 20101 7968 3586 9055 14051 9198 29686 3098 6599 2553 6662 3166 1258 11070 4769 9025 10961 10949 9703
3622 6150 18928 2313 3305 1586 3052 1870 17099 4501 634 20887 7916 3764 9142 15404 9038 29686 2698 7000 2305 6460 3328 1194 11088 4852 8870 11036 11784 10719
3063 3883 11430 1670 1774 1630 4429 682 16808 3983 846 18745 5959 2414 6746 10503 7610 29686 2056 4125 2172 4942 2740 928 9493 3419 7615 9376 9052 6940
3063 3791 11428 1572 1774 1456 2970 682 16190 3683 542 18751 5128 1950 5781 9676 6724 29686 1610 4124 1799 4335 2555 789 8953 3257 6538 8740 8824 6934 134
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Myosurus patagonicus Myrceugenia chrysocarpa Myrceugenia correifolia Myrceugenia exsucca Myrceugenia lanceolata Myrceugenia leptospermoides Myrceugenia obtusa Myrceugenia ovata Myrceugenia parvifolia Myrceugenia pinifolia Myrceugenia planipes Myrceugenia rufa Myriophyllum aquaticum Myriophyllum quitense Myrteola nummularia Nardophyllum lanatum Nassauvia aculeata Nassauvia argentea Nassauvia axillaris Nassauvia cumingii Nassauvia digitata Nassauvia glomerata Nassauvia lagascae Nassauvia pinnigera Nassauvia pygmaea Nassauvia pyramidalis Nassauvia revoluta Nassella chilensis Nassella gigantea Nassella pungens
11 38 113 547 28 36 369 234 279 21 532 56 43 13 24 28 74 13 11 24 28 18 43 10 13 12 36 84 11 39
0.994 0.9827 0.9886 0.9384 0.9656 0.9917 0.9592 0.9728 0.9661 0.9897 0.9554 0.9594 0.974 0.926 0.8715 0.974 0.984 0.994 0.976 0.993 0.999 0.977 0.983 0.988 0.996 0.993 0.998 0.9435 0.9233 0.9583
0.999 0.931 0.9721 0.9006 0.8851 0.9623 0.9416 0.9409 0.9491 0.9916 0.9272 0.8264 0.909 0.76 0.7145 0.931 0.981 0.929 0.966 0.98 0.993 0.987 0.959 0.851 0.992 0.973 0.979 0.9235 0.7817 0.8895
105 8256 4216 11355 2102 3887 5426 5652 6688 1226 6566 6574 6251 2111 16268 5288 2958 7953 1664 2361 16 1266 3896 13324 1845 2083 574 5454 16940 13638
544 8491 5137 13428 2887 4348 6290 5640 6441 1058 7290 5719 8845 2319 21274 5788 2668 6772 2026 2824 1 1141 4748 12720 1208 2271 234 7161 17712 15429
844 8574 6114 14710 3207 3980 5568 5472 6136 1026 7347 5103 10323 1849 23390 5375 2345 6201 1704 2702 0 709 5034 12272 843 2046 140 8081 18080 15994
102 7333 4127 10891 2050 3598 4481 4165 4539 931 5127 5181 6096 1918 16268 4557 2339 6668 1649 2295 0 1079 3638 11996 1189 1941 175 5120 16889 12869
101 6599 4118 10731 1986 2927 3483 3282 3447 824 4261 4472 6051 1437 16268 4128 1929 6023 1491 2199 0 680 3331 11367 820 1622 78 5023 16895 12132 135
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Nastanthus spathulatus Navarretia involucrata Nertera granadensis Nicotiana acuminata Nicotiana corymbosa Nicotiana glauca Nicotiana miersii Nierembergia repens Nolana crassulifolia Nolana paradoxa Notanthera heterophylla Nothofagus alessandrii Nothofagus alpina Nothofagus antarctica Nothofagus betuloides Nothofagus dombeyi Nothofagus glauca Nothofagus macrocarpa Nothofagus nitida Nothofagus obliqua Nothofagus pumilio Nothoscordum gramineum Nothoscordum inodorum Noticastrum antucense Noticastrum eriophorum Noticastrum sericeum Ochagavia carnea Oenothera acaulis Oenothera rosea Oenothera stricta
19 30 26 11 133 13 83 32 12 26 43 39 170 630 515 498 64 42 329 347 110 12 41 14 15 35 40 66 34 28
0.967 0.973 0.979 0.9018 0.9442 0.9716 0.9369 0.952 0.998 0.991 0.976 0.9912 0.9707 0.8784 0.8796 0.922 0.9805 0.9915 0.9384 0.9558 0.9552 0.9882 0.9704 0.967 0.964 0.989 0.9831 0.976 0.998 0.953
0.922 0.941 0.967 0.8791 0.9003 0.9401 0.8876 0.8854 0.994 0.983 0.947 0.9868 0.9495 0.8042 0.8493 0.8751 0.9681 0.9826 0.9026 0.9267 0.901 0.845 0.9528 0.96 0.959 0.975 0.9518 0.938 0.959 0.944
8815 5278 2480 7982 8516 4806 9573 5718 802 4769 3641 2196 4120 15968 11781 9798 3937 3126 8567 7773 9573 9773 6344 2689 4337 4753 5172 8230 2514 3517
8076 6415 2782 8465 9868 5490 10430 5727 1613 4730 5270 2879 3582 12485 8476 10624 5028 4566 10308 8827 6604 9829 7956 3784 5504 6249 5780 10416 5814 4909
7500 6191 2820 8719 10572 5660 11144 5462 2164 5126 5650 2950 3530 10609 7002 10443 4995 4384 11348 8995 5157 9423 8356 4249 6054 6825 5907 11871 7653 5350
7516 4397 2159 7661 7850 4668 8171 4485 802 4386 3259 1973 3048 12058 8270 8493 3770 2994 6740 7180 6244 9323 6212 2689 4335 4746 4258 8159 2508 3507
6849 3816 1853 7152 7000 4499 7199 3717 796 4243 2814 1889 2729 10083 6860 7723 3582 2755 6088 6168 4492 8768 5742 2689 4334 4737 3724 7849 2502 3458 136
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Olsynium frigidum Ophryosporus paradoxus Oreobolus obtusangulus Oreopolus glacialis Oreopolus palmae Orites myrtoidea Orobanche minor Osmorhiza chilensis Otholobium glandulosum Ourisia alpina Ourisia breviflora Ourisia coccinea Ourisia microphylla Ourisia poeppigii Ovidia pillopillo Oxalis adenophylla Oxalis gyrorhiza Oxalis laxa Oxalis micrantha Oxalis rosea Oxalis squamata Oxalis valdiviensis Pachylaena atriplicifolia Panicum capillare Panicum racemosum Panicum urvilleanum Parentucellia latifolia Parentucellia viscosa Parietaria debilis Paronychia chilensis
55 13 37 26 13 31 11 46 94 26 21 49 13 11 18 12 20 10 33 58 18 26 14 27 17 12 24 19 25 14
0.9927 0.924 0.9453 0.979 0.992 0.998 0.995 0.9337 0.9572 0.9909 0.9858 0.9711 0.9832 0.9646 0.973 0.978 0.998 0.985 0.978 0.971 0.985 0.977 0.99 0.9436 0.9619 0.9819 0.9788 0.995 0.988 0.98
0.9671 0.952 0.8984 0.958 0.924 0.998 0.893 0.8797 0.9245 0.9986 0.929 0.9199 0.8009 0.7262 0.877 0.964 0.99 0.808 0.934 0.94 0.967 0.933 0.942 0.8925 0.9504 0.9608 0.8899 0.9966 0.974 0.956
5590 2999 7577 2665 1866 587 621 4573 8074 258 3600 7500 7850 2130 8363 3701 2237 11770 5301 6984 1171 6133 3261 10932 3982 3297 2811 512 4014 7726
5773 3140 8692 2706 2565 331 1660 2207 11584 337 4617 7678 10380 4285 8778 3528 3543 12800 6353 6588 1236 6339 3845 12567 7273 5557 3220 653 5967 9704
6171 3169 9604 2234 2444 204 1610 1332 13028 377 5171 7540 11358 4931 8982 3043 4020 13322 7102 6983 985 6480 3666 13304 8416 6413 3350 815 6417 10511
4394 2990 6918 2253 1842 197 572 2010 7898 222 3586 6204 7850 2127 8337 3259 2235 11720 4413 4606 1148 5106 3231 10859 3969 3297 2811 509 4007 7726
3910 2994 6550 1718 1818 46 374 1184 7474 217 3587 5287 7848 2105 8343 2688 2234 11702 4078 3887 946 4773 3148 10675 3877 3297 2810 511 3893 7726 137
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Dispersión ilimitada
Base
B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Pasithea caerulea Paspalum dasypleurum Paspalum paspalodes Patosia clandestina Pectocarya linearis Pellaea myrtillifolia Pellaea ternifolia Pennisetum chilense Perezia carthamoides Perezia linearis Perezia lyrata Perezia nutans Perezia pedicularifolia Perezia pilifera Perezia poeppigii Perezia prenanthoides Perezia spathulata Pernettya mucronata Pernettya myrtilloides Pernettya pumila Persea lingue Petrorhagia dubia Peumus boldus Phacelia brachyantha Phacelia cumingii Phacelia secunda Phalaris amethystina Phalaris aquatica Phalaris canariensis Phleum alpinum
55 32 48 18 38 72 50 16 46 18 15 30 47 35 14 13 12 11 68 34 89 29 303 26 19 137 14 37 74 53
0.9684 0.9865 0.9849 0.9907 0.993 0.9645 0.9815 0.979 0.985 0.932 0.99 0.992 0.994 0.986 0.995 0.992 0.965 0.986 0.974 0.986 0.9621 0.992 0.9379 0.987 0.987 0.975 0.9219 0.972 0.8983 0.9537
0.9151 0.9056 0.9719 0.8904 0.964 0.9495 0.883 0.9094 0.986 0.958 0.988 0.924 0.997 0.986 0.986 0.97 0.941 0.967 0.976 0.982 0.9245 0.967 0.9072 0.963 0.97 0.916 0.9066 0.9425 0.871 0.8989
8461 5477 4880 4286 2935 5344 7440 9759 2219 3310 2707 1417 1794 3438 1903 3879 7611 2390 2190 2593 6808 6316 9952 4514 3945 9028 5699 4969 8589 5268
9014 6253 4727 6057 3989 6696 8861 11690 2885 3766 2301 1025 1467 3455 1926 3352 8188 2640 1875 2580 7799 8163 12468 9120 4629 10439 8221 2889 5075 5143
9397 6369 4905 6785 4095 6907 9868 12816 2655 3895 1699 685 1258 3219 1729 2851 8139 2392 1607 2201 8448 9278 13897 10034 4446 10741 9398 1921 3804 5604
6787 5362 3302 4285 2407 4736 7408 9758 2161 3309 2125 769 1191 3025 1798 3163 7250 2162 1522 2136 5870 6307 9856 4421 3816 7887 5699 2883 4922 4116
6017 5008 2734 4284 2167 4196 7391 9759 2070 3308 1453 445 882 2693 1645 2501 7026 1732 1167 1649 5347 6301 9790 4156 3657 6906 5699 1919 3442 3809 138
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Phleum pratense Phragmites australis Phrodus microphyllus Phyla canescens Physalis viscosa Picris echioides Pilea elegans Pilgerodendron uviferum Piptochaetium bicolor Piptochaetium montevidense Piptochaetium panicoides Piptochaetium setosum Piptochaetium stipoides Pitavia punctata Pitraea cuneato-‐ovata Plagiobothrys corymbosus Plagiobothrys fulvus Plagiobothrys myosotoides Plagiobothrys polycaulis Plagiobothrys procumbens Plantago barbata Plantago brasiliensis Plantago coronopus Plantago firma Plantago grandiflora Plantago hispidula Plantago lanceolata Plantago major Plantago truncata Plectritis samolifolia
101 48 34 67 15 42 14 152 29 11 57 27 93 23 10 15 38 71 10 20 15 11 10 16 13 30 66 15 12 27
0.972 0.9255 0.9753 0.96 0.9605 0.995 0.992 0.9237 0.9964 0.9869 0.9713 0.9001 0.9791 0.9976 0.996 0.974 0.976 0.966 0.989 0.982 0.987 0.997 0.992 0.976 0.984 0.964 0.953 0.953 0.971 0.984
0.9446 0.8164 0.9103 0.949 0.8273 0.868 0.98 0.8643 0.9355 0.951 0.9128 0.7615 0.938 0.9716 0.956 0.972 0.918 0.954 0.968 0.942 0.895 0.945 0.977 0.83 0.979 0.909 0.89 0.951 0.99 0.854
6841 14553 10028 6043 5307 16187 3922 8354 2654 3953 5300 18698 4357 1923 3490 4319 7162 6138 5925 5258 10972 6285 4234 2335 2446 5601 9865 5475 2458 13159
6994 9755 12088 8041 7442 19671 4498 7493 3955 6523 5505 20419 4776 1467 3717 6883 9105 8229 8258 8030 9895 7174 5542 4262 2556 9009 11418 7962 4939 14461
7339 7227 13241 9089 8383 21650 4586 7705 5047 8034 5490 21462 4788 1357 3790 7954 10352 8558 9424 9108 9081 7262 6235 4626 2132 11151 12023 8838 5921 15119
5469 9696 9875 5966 5307 16186 3848 6603 2648 3953 4078 18596 3790 1214 3093 4245 6457 5421 5924 5256 9262 5901 4211 2267 2265 5599 9310 5474 2456 13007
4767 7161 9843 5915 5306 16184 3668 6047 2644 3953 3244 18635 3415 1004 2894 4175 5961 4530 5919 5255 8193 5550 4173 2158 1852 5599 8750 5465 2451 12851 139
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Pleopeltis macrocarpa Pleurophora polyandra Pleurophora pungens Pleurosorus papaverifolius Pluchea absinthioides Poa alopecurus Poa annua Poa bonariensis Poa borchersii Poa pratensis Poa tristigmatica Poa trivialis Podanthus mitiqui Podanthus ovatifolius Podocarpus nubigena Podocarpus saligna Polyachyrus poeppigii Polycarpon tetraphyllum Polygala gayi Polygala gnidioides Polygala salasiana Polygala thesioides Polygonum aviculare Polygonum hydropiperoides Polygonum lapathifolium Polygonum persicaria Polypodium feuillei Polypogon australis Polypogon interruptus Polypogon linearis
58 21 11 25 35 31 14 13 14 54 19 17 69 54 155 185 16 37 40 33 20 27 56 18 12 38 97 66 22 23
0.9732 0.977 0.974 0.9884 0.989 0.9977 0.9795 0.9167 0.9754 0.945 0.9626 0.9998 0.987 0.992 0.877 0.9722 0.995 0.988 0.98 0.995 0.981 0.967 0.966 0.98 0.975 0.983 0.9664 0.9614 0.97 0.9576
0.9557 0.968 0.92 0.9754 0.949 0.9516 0.9509 0.9215 0.9144 0.8112 0.9411 0.9191 0.96 0.945 0.8563 0.9337 0.969 0.939 0.953 0.966 0.942 0.943 0.955 0.85 0.94 0.96 0.927 0.932 0.8902 0.937
6353 4227 6017 3083 4546 4474 7421 7273 10906 8864 6511 4621 7889 3878 14775 8240 313 7032 3158 1731 1377 7306 5656 6672 6984 3911 9291 6661 8874 6412
6395 4296 7948 4114 7024 5824 9858 8507 11570 7630 7901 4386 9603 4505 13553 8725 468 8871 4712 1638 1100 6420 7020 8292 7757 5782 11127 8809 10249 5032
7018 4183 8370 4637 8633 6342 10956 8656 12025 7367 8153 4512 9968 4608 13093 9097 568 9870 5108 1632 696 5943 6814 9413 8188 6091 12069 10184 10657 4271
4662 3369 6008 3082 4538 4360 7421 7214 10693 6797 6438 3787 7380 3165 12835 6761 313 6590 2726 931 924 5317 4600 6671 6889 3844 8161 6595 8593 4827
4193 3082 5997 3083 4527 4258 7421 7079 10516 6118 6280 3386 6871 2653 12117 5944 313 6260 2318 780 541 4389 3592 6668 6876 3496 7239 6593 8245 4004 140
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Polypogon monspeliensis Polypogon semiverticillatus Polystichum andinum Polystichum chilense Polystichum plicatum Polystichum subintegerrimum Porlieria chilensis Portulaca oleracea Potamogeton linguatus Potamogeton lucens Potamogeton pusillus Potentilla anserina Pouteria splendens Pozoa coriacea Pozoa volcanica Prosopis chilensis Proustia cuneifolia Proustia ilicifolia Proustia pyrifolia Prumnopitys andina Prunella vulgaris Pseudopanax laetevirens Psilocarphus brevissimus Pteris chilensis Pteris semiadnata Puccinellia glaucescens Puya alpestris Puya chilensis Puya coerulea Quillaja saponaria
12 14 12 14 57 22 48 33 13 63 13 12 57 24 24 12 52 30 60 74 53 111 29 15 11 57 12 16 189 16
0.9188 0.9593 0.9731 0.9789 0.9168 0.9699 0.9879 0.9503 0.9293 0.9591 0.9424 0.9836 0.9939 0.9783 0.8639 0.979 0.969 0.977 0.971 0.9832 0.978 0.9315 0.976 0.9144 0.9527 0.9444 0.9974 0.9571 0.9439 0.885
0.8873 0.9224 0.9046 0.9014 0.8434 0.8359 0.9652 0.7855 0.8765 0.9364 0.8431 0.9557 0.997 0.9159 0.8116 0.899 0.891 0.924 0.931 0.9686 0.91 0.763 0.894 0.819 0.8113 0.8321 0.9472 0.9418 0.8316 0.8424
10166 3971 9778 8470 13238 13516 3590 12076 9650 9662 14176 2677 902 2625 10040 12797 7492 6767 9286 3216 7746 6236 3299 14251 2520 9078 1928 7164 14968 2082
11579 6674 13013 9840 9280 12110 4414 14885 11760 10669 16764 3531 1740 3532 5616 16515 9141 7381 11504 3924 8635 6036 4328 15054 2509 7749 1732 7300 19009 4283
11932 7550 14670 10583 6756 11583 4903 16791 12985 11260 17773 3647 1956 3914 4055 17866 9216 7795 12231 4405 9085 6280 4106 15317 2484 7290 1450 7463 21819 5170
10090 3961 9778 8438 9229 11639 3114 11866 9650 8503 14176 2564 830 2625 5560 12791 7165 6150 8846 2539 6823 4817 2937 14157 2454 7257 1659 7005 14602 2081
10094 3950 9778 8454 6706 10873 2917 11801 9647 7553 14176 2471 783 2625 3996 12772 6877 5816 7981 2289 6283 4221 2184 14091 2415 6561 1370 6980 14465 2079 141
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Quinchamalium chilense Quinchamalium gracile Ranunculus bonariensis Ranunculus chilensis Ranunculus minutiflorus Ranunculus muricatus Ranunculus peduncularis Ranunculus repens Raphanus raphanistrum Raphanus sativus Rapistrum rugosum Relchela panicoides Retanilla ephedra Retanilla stricta Retanilla trinervia Rhamnus diffusus Rhaphithamnus spinosus Rhodophiala andicola Ribes cucullatum Ribes magellanicum Ribes punctatum Ribes trilobum Ricinus communis Rorippa nasturtium-‐aquaticum Rorippa sylvestris Rosa rubiginosa Rostraria cristata Rubus constrictus Rubus geoides Rubus radicans
163 14 21 18 23 44 53 25 16 64 23 22 32 19 51 11 136 10 28 30 43 13 22 13 26 16 25 43 10 66
0.969 0.963 0.985 0.949 0.953 0.97 0.992 0.944 0.9023 0.9166 0.9725 0.8734 0.976 0.966 0.99 0.994 0.9362 0.9913 0.977 0.988 0.949 0.981 0.9587 0.9065 0.9811 0.9945 0.9852 0.9851 0.9985 0.9897
0.938 0.856 0.965 0.932 0.918 0.951 0.944 0.903 0.8824 0.8278 0.93 0.7966 0.938 0.936 0.958 0.923 0.9265 0.9496 0.988 0.952 0.926 0.821 0.9489 0.8725 0.9409 0.9361 0.9279 0.9531 0.9952 0.9294
7878 2511 5713 7016 10023 5433 3935 11986 3485 11261 7733 12491 6480 2167 6579 8662 8503 5616 3958 8732 5765 13103 5634 276 8685 5124 5078 4510 734 2711
8488 3654 7369 8210 11001 8163 3688 13455 5310 16896 9715 14196 7096 2875 9661 10419 8911 6839 3532 9119 5658 16810 7410 276 12127 7806 7182 4141 460 3853
8837 3688 8328 8761 11522 9969 3582 14152 6184 19505 10447 14337 7541 2529 11543 11746 9026 7322 2973 9380 5580 18470 8242 276 13218 8924 7829 4340 258 4569
6411 2489 5709 6968 9885 5394 3207 11785 3483 11143 7248 12459 5700 2092 6567 8639 6994 5565 3174 7903 4139 13103 5634 276 8677 5124 5042 2905 456 2655
5799 2390 5705 6991 9683 5391 2914 11553 3481 11205 7000 12318 5413 1940 6538 8631 6211 5583 2550 7386 3512 13103 5634 276 8653 5124 4944 2423 237 2647 142
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Rubus ulmifolius Rumex acetosella Rumex conglomeratus Rumex crispus Rumex cuneifolius Rumohra adiantiformis Ruta chalepensis Rytidosperma lechleri Rytidosperma pictum Rytidosperma violaceum Rytidosperma virescens Sagina apetala Sagittaria montevidensis Salix humboldtiana Salpiglossis sinuata Salsola kali Sanguisorba minor Sanicula crassicaulis Sanicula graveolens Saponaria officinalis Sarmienta scandens Satureja gilliesii Satureja multiflora Saxegothaea conspicua Saxegothaea conspicua Saxifraga magellanica Scabiosa atropurpurea Schinus latifolius Schinus molle Schinus montanus
21 101 15 24 32 32 21 20 39 12 20 13 40 37 16 12 49 87 63 33 21 79 35 86 137 14 18 64 42 26
0.9875 0.97 0.986 0.947 0.996 0.9939 0.953 0.9928 0.993 0.9638 0.979 0.982 0.988 0.9671 0.9041 0.92 0.9038 0.9586 0.9327 0.982 0.979 0.971 0.994 0.8985 0.963 0.999 0.979 0.9941 0.9879 0.9622
0.9778 0.928 0.916 0.916 0.972 0.9664 0.957 0.9172 0.969 0.8973 0.834 0.828 0.956 0.96 0.8183 0.832 0.8941 0.9339 0.8796 0.95 0.958 0.963 0.913 0.8205 0.9054 0.97 0.933 0.9864 0.9097 0.8562
3518 8400 6962 7944 2219 4487 4998 6214 3031 9200 9369 15581 6474 4778 7049 11461 6607 9410 11530 5139 359 3171 3243 12002 8560 3744 8061 2370 7154 1588
2753 9352 10058 8420 3057 5205 7996 7687 3527 11204 8567 18532 7048 8106 5097 12067 9610 13887 15525 6303 435 3636 3193 12083 8137 4141 9363 2848 8715 1922
2179 9521 11290 8578 3315 5232 9735 8702 3487 12213 8238 19622 7285 10673 3689 12366 10861 14263 18666 6412 379 3669 3262 13467 8026 4097 10154 2479 9515 1755
2314 7730 6961 7208 2201 3824 4998 6205 2777 9200 7742 15581 5475 4727 5097 11427 6408 8915 11416 4801 202 2484 2286 9966 6759 3633 8039 2164 6449 1394
1629 6819 6961 6910 2201 3551 4995 6206 2550 9200 6861 15578 4868 4754 3689 11425 6365 7949 11334 4372 116 2105 1904 9494 5877 3237 8019 1733 6318 1268 143
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Schinus patagonicus Schinus polygamus Schinus velutinus Schismus arabicus Schismus barbatus Schizanthus alpestris Schizanthus grahamii Schizanthus hookeri Schizanthus litoralis Schizanthus pinnatus Schizopetalon walkeri Schoenus andinus Scirpus americanus Scirpus asper Scirpus californicus Scirpus cernuus Scirpus deserticola Scirpus inundatus Scirpus nodosus Scleranthus annuus Scutellaria racemosa Scyphanthus elegans Scyphanthus stenocarpus Selliera radicans Senecio adenotrichius Senecio anthemidiphyllus Senecio aquaticus Senecio arnicoides Senecio aspericaulis Senecio baccharidifolius
31 154 13 13 92 21 11 13 52 72 41 53 92 50 56 19 72 34 33 19 15 34 12 20 42 21 10 25 13 28
0.9699 0.9223 0.9979 0.9825 0.9515 0.9804 0.964 0.9078 0.9647 0.9684 0.9768 0.968 0.9334 0.9862 0.9514 0.9705 0.987 0.9775 0.9863 0.969 0.958 0.982 0.986 0.994 0.997 0.987 0.989 0.944 0.991 0.993
0.8164 0.897 0.98 0.8728 0.9141 0.9697 0.8847 0.8998 0.8764 0.9215 0.9117 0.9206 0.8429 0.9648 0.8554 0.7742 0.9516 0.8797 0.9015 0.966 0.957 0.918 0.923 0.951 0.933 0.971 0.949 0.907 0.991 0.958
7813 9469 3156 5174 5957 3521 9225 8503 9636 8720 5718 8318 9067 2147 8934 20688 5384 12329 8563 3345 4568 3591 9096 3942 9956 4599 4564 5626 1709 4908
7376 12917 5688 5183 7382 4480 11901 11017 11008 10560 7272 8368 8814 1143 11873 22318 5465 11359 12453 4351 5626 3533 9826 4694 14837 5447 6063 6362 1799 4637
6924 14090 6807 5184 8396 4934 13174 11828 11967 11384 7906 8619 8511 712 13494 22948 6173 11146 14928 4275 6015 3233 10046 5348 16223 5740 6682 6518 1181 4391
6087 9140 3155 5174 5354 3497 9225 8499 8565 8176 5691 6545 8033 959 8665 20639 3431 9829 8563 3275 4557 2882 8600 3933 9615 4444 4561 5364 1461 4344
4977 8347 3147 5174 5118 3434 9225 8490 8463 7513 5570 5769 7489 508 8632 20636 2896 8983 8559 3038 4519 2361 8086 3922 9298 4330 4561 5111 883 3979 144
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Senecio bipontini Senecio bridgesii Senecio calocephalus Senecio chilensis Senecio chionophilus Senecio clarioneifolius Senecio crithmoides Senecio cumingii Senecio eruciformis Senecio farinifer Senecio fistulosus Senecio francisci Senecio glaber Senecio glabratus Senecio gnidioides Senecio hakeifolius Senecio laevicaulis Senecio linariaefolius Senecio microphyllus Senecio nigrescens Senecio otites Senecio pachyphyllos Senecio pentaphyllus Senecio phylicifolius Senecio pilquensis Senecio poeppigii Senecio polygaloides Senecio polyphyllus Senecio portalesianus Senecio sinuatilobus
13 19 16 117 13 12 20 10 14 22 45 11 62 25 10 29 16 34 24 19 13 19 14 12 30 36 19 19 12 11
0.99 0.949 0.975 0.966 0.998 0.981 0.987 0.987 0.988 0.962 0.979 0.98 0.951 0.996 0.969 0.978 0.984 0.993 0.98 0.998 0.976 0.987 0.965 0.996 0.995 0.994 0.98 0.981 0.989 0.989
0.939 0.877 0.994 0.947 0.973 0.964 0.974 0.973 0.958 0.958 0.918 0.886 0.954 0.927 0.979 0.945 0.985 0.953 0.944 0.999 0.92 0.968 0.987 0.972 0.995 0.989 0.944 0.944 0.986 0.888
2875 7409 651 5863 3933 2957 928 1858 5833 6525 5219 13788 6191 997 1718 4024 1884 2734 2502 155 7474 803 888 3394 516 2664 2089 9201 1597 10843
2852 7489 508 5685 3450 3479 938 1910 5233 7095 5564 15145 5570 1290 1448 5449 2713 3099 2367 239 7614 399 1062 2701 358 2583 2305 10256 1280 14145
2628 7365 247 5745 3055 3258 695 1985 4835 7346 5786 15381 5031 1331 1219 5772 2354 3432 1775 265 7506 157 838 2266 228 2553 1791 10395 879 15799
2439 6901 420 4719 3376 2943 866 1843 5131 5424 3805 13675 4710 996 1345 3807 1874 1862 2034 150 7175 338 882 2669 283 2256 1974 8472 1224 10843
2082 6481 207 4196 2876 2860 650 1858 4679 5167 3369 13225 3914 996 1069 3717 1793 1648 1555 143 6819 128 752 2228 147 2049 1633 8020 843 10843 145
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Senecio subdiscoideus Senecio subpubescens Senecio subumbellatus Senecio trifurcatus Senecio triodon Senecio tristis Senecio viscosissimus Senecio vulgaris Senna arnottiana Senna candolleana Senna cumingii Senna stipulacea Setaria geniculata Setaria verticillata Sherardia arvensis Sicyos baderoa Sigesbeckia jorullensis Silene chilensis Silene gallica Silybum marianum Sisymbrium irio Sisymbrium officinale Sisymbrium orientale Sisyrinchium arenarium Sisyrinchium chilense Sisyrinchium cuspidatum Sisyrinchium graminifolium Sisyrinchium junceum Sisyrinchium patagonicum Sisyrinchium pearcei
15 10 41 12 10 13 13 42 11 32 11 52 18 53 53 16 13 11 74 14 11 18 79 20 19 64 10 55 19 48
0.981 0.96 0.996 0.977 0.977 0.954 1 0.988 0.98 0.993 0.979 0.99 0.9964 0.9669 0.981 0.998 0.981 0.973 0.981 0.967 0.9603 0.9816 0.9711 0.9549 0.9794 0.9706 0.9882 0.981 0.9843 0.9818
0.901 0.971 0.971 0.918 0.975 0.926 0.686 0.961 0.953 0.978 0.968 0.939 0.9815 0.9067 0.946 0.985 0.761 0.959 0.964 0.839 0.8987 0.9323 0.9336 0.8966 0.8157 0.9326 0.9554 0.946 0.929 0.9423
3361 1678 3567 1504 2279 6289 7096 4482 3670 2597 2358 4160 3691 6233 8868 1276 756 5658 3693 10753 8416 3434 6911 6212 3651 8270 6459 8914 1683 5720
3200 2158 3504 1606 2089 5337 7565 6191 4115 2974 2415 6381 4360 6253 10107 1200 1861 5323 3537 12996 7935 7161 7617 8571 4927 8016 11131 9210 1661 7232
2950 2136 3257 1490 1397 4619 8735 6892 4067 2768 2512 7488 4648 6938 10103 1282 2162 5139 3750 14299 7422 8574 7785 9718 5589 8326 12800 8930 1863 8212
2987 1661 2720 1360 1831 4945 6894 4468 3654 2317 2358 4154 3691 4685 7867 1174 756 4904 2197 10751 7405 3432 6649 6210 3648 7470 6458 8092 1503 5052
2635 1606 2409 1205 1081 4149 7016 4353 3573 1910 2358 4081 3691 4361 6809 1202 756 4298 1888 10753 6944 3431 6408 6210 3634 7529 6454 7167 1429 4926 146
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Sisyrinchium philippii Sisyrinchium scirpoideum Sisyrinchium striatum Solanum brevidens Solanum crispum Solanum elaeagnifolium Solanum etuberosum Solanum heterantherum Solanum ligustrinum Solanum maglia Solanum nigrum Solanum pinnatum Solanum pyrrhocarpum Solanum radicans Solanum valdiviense Soleirolia soleirolii Solenomelus pedunculatus Solenomelus segethii Solidago chilensis Soliva pterosperma Sonchus asper Sonchus oleraceus Sophora macrocarpa Sophora microphylla Sorghum halepense Spartina densiflora Spartium junceum Spergula arvensis Spergularia rubra Spergularia villosa
35 10 28 39 22 11 46 39 40 53 44 29 28 21 38 10 62 14 70 19 20 24 96 93 33 23 35 27 27 21
0.993 0.9604 0.9714 0.9741 0.9692 0.9936 0.9819 0.9709 0.9851 0.9592 0.9924 0.9377 0.9407 0.9766 0.9916 0.972 0.9737 0.9795 0.965 0.963 0.974 0.983 0.9759 0.9658 0.9773 0.9708 0.9661 0.981 0.974 0.937
0.895 0.6682 0.7142 0.9339 0.9545 0.8996 0.9148 0.9648 0.983 0.905 0.9827 0.8684 0.9423 0.9333 0.9689 0.953 0.9335 0.7906 0.912 0.952 0.872 0.967 0.9422 0.959 0.9554 0.8664 0.8471 0.933 0.935 0.897
469 25923 6829 10628 3657 313 4433 5923 3152 10608 2390 15456 960 2652 5122 3714 7634 13667 10478 5655 6260 5096 7794 4647 6526 16539 14295 8134 8316 8139
542 26764 8826 13499 4834 306 5907 5953 3646 11616 3063 13073 1135 3011 6383 5639 10434 13431 11803 7725 7798 6997 9506 4971 8006 14740 14047 9438 8177 10659
466 27232 9738 15001 5325 298 7216 5897 3662 12641 3622 11287 1492 3529 6540 6382 11670 13288 11994 8584 8505 7573 10204 5239 8106 13454 14005 10748 8129 11727
376 25869 6815 10299 3656 306 4125 4976 3040 9642 2384 12829 954 2634 4612 3713 7430 12883 10015 5646 6246 5093 7720 3762 6324 13433 12928 8118 6995 8119
318 25820 6777 9488 3656 298 3994 4457 2934 9514 2388 10938 959 2639 4160 3713 7025 12508 9537 5633 6242 5091 7457 3291 6013 11648 12503 8111 6405 8121 147
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Sphacele chamaedryoides Sphacele salviae Sphaeralcea obtusiloba Sphaeralcea purpurata Sporobolus indicus Stachys albicaulis Stachys grandidentata Stachys litoralis Stachys macraei Stachys philippiana Stachys sericea Stellaria arvalis Stellaria chilensis Stellaria media Stemodia durantifolia Stenandrium dulce Stipa atacamensis Stipa caudata Stipa chrysophylla Stipa duriuscula Stipa filiculmis Stipa frigida Stipa hirtifolia Stipa lachnophylla Stipa laevissima Stipa macrathera Stipa manicata Stipa neesiana Stipa papposa Stipa pfisteri
45 36 43 12 16 22 27 13 35 20 31 13 42 30 12 49 13 28 16 105 25 17 117 11 16 17 259 85 22 81
0.977 0.999 0.985 0.999 0.8384 0.981 0.977 0.982 0.958 0.972 0.992 0.987 0.986 0.977 0.9113 0.988 0.9842 0.9009 0.8423 0.9559 0.9746 0.9304 0.9594 0.9634 0.9825 0.9361 0.9574 0.97 0.9839 0.9665
0.947 0.909 0.955 0.532 0.8464 0.855 0.83 0.948 0.907 0.872 0.975 0.866 0.937 0.93 0.7325 0.97 0.6705 0.7341 0.8424 0.9247 0.8704 0.8582 0.9407 0.8014 0.9584 0.8846 0.9159 0.9628 0.9104 0.9323
6190 645 5859 6076 6015 4151 16548 1074 8100 1946 4384 1725 2004 4786 5206 3607 3064 18142 8423 6180 11361 9919 4778 13517 4053 3376 9276 6041 1891 10120
8175 1257 7238 5541 5940 4982 19316 2092 9569 2205 6520 1683 2846 6099 4201 5506 4118 16192 6052 7848 13017 11840 5944 16297 4322 3474 10282 8346 2060 12017
9112 1656 7887 5740 5898 4745 20225 2666 10157 1744 7135 1746 3071 6542 2969 6784 4691 15285 3746 8639 14058 12641 6174 17537 4511 3538 11230 9661 2098 12508
6052 641 5634 5475 5933 3641 16541 1072 7326 1835 4265 1450 1606 4777 4201 3012 3062 16188 6052 5729 11334 9918 4362 13504 4041 3356 8305 5669 1731 9401
5693 642 5482 5479 5894 3403 16536 1071 6828 1488 4049 1342 1329 4753 2969 2824 3058 15276 3746 5407 11330 9912 3828 13490 3992 3363 8109 5179 1654 8564 148
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Stipa plumosa Stipa poeppigiana Stipa pogonathera Stipa speciosa Tanacetum parthenium Tanacetum vulgare Taraxacum officinale Tecophilaea violiflora Teline monspessulana Tepualia stipularis Tetilla hydrocotylifolia Tetraglochin alatum Tetroncium magellanicum Teucrium bicolor Thelypteris argentina Thlaspi magellanicum Tillandsia capillaris Tillandsia landbeckii Tillandsia usneoides Tolpis barbata Torilis nodosa Trevoa quinquenervia Trichocline aurea Trichopetalum plumosum Trifolium arvense Trifolium campestre Trifolium dubium Trifolium glomeratum Trifolium incarnatum Trifolium megalanthum
137 188 51 48 57 17 21 54 45 20 22 31 85 96 236 84 73 126 131 12 101 42 16 99 95 18 130 19 130 66
0.9478 0.9638 0.9926 0.9729 0.962 0.934 0.938 0.9283 0.9474 0.9697 0.967 0.9864 0.931 0.953 0.9682 0.8981 0.978 0.9725 0.8833 0.988 0.9579 0.9838 0.989 0.9577 0.9685 0.9967 0.8859 0.992 0.9448 0.9709
0.9264 0.8586 0.9688 0.9547 0.929 0.911 0.927 0.8786 0.9414 0.9692 0.953 0.988 0.9052 0.948 0.9403 0.835 0.9667 0.9185 0.8277 0.986 0.9422 0.9482 0.953 0.9394 0.9389 0.9459 0.8137 0.907 0.8738 0.8688
8989 4913 1784 4505 11665 7004 7480 10681 5457 4483 2657 3435 8290 7718 6810 7716 2756 6756 7369 1341 5462 3766 3884 8261 6732 4316 15287 694 9348 2908
10325 4059 1866 4714 14129 8147 7976 15540 5731 4634 3509 3257 9439 9717 6467 6581 2481 6206 5647 2047 6972 4369 7268 11510 9061 4372 15017 1311 11962 5551
11090 3968 1992 5281 15921 8554 7989 18412 6408 5006 3671 3549 10471 10570 6501 6444 2211 6474 5364 2344 7670 4438 8011 12630 9866 3955 15171 1202 13709 7382
8022 3062 1282 3464 11369 6977 6819 10583 4199 3969 2657 2222 7537 7029 4698 6042 2224 5056 5103 1333 5170 2848 3847 7956 6411 3925 13333 679 9306 2854
7732 2520 1117 3237 11182 6968 6335 10475 3904 3640 2656 2015 7065 6260 4039 5391 1805 4320 4437 1321 5056 2644 3738 7163 6195 3437 12546 657 9251 2867 149
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Trifolium polymorphum Trifolium pratense Trifolium repens Triglochin palustre Triglochin striatum Triptilion capillatum Triptilion cordifolium Triptilion spinosum Trisetum spicatum Tristagma bivalve Tristagma nivale Tristerix corymbosus Tristerix verticillatus Tropaeolum azureum Tropaeolum brachyceras Tropaeolum ciliatum Tropaeolum incisum Tropaeolum leptophylllum Tropaeolum nuptae-‐jucundae Tropaeolum polyphyllum Tropaeolum sessilifolium Tropaeolum speciosum Tropaeolum tricolor Tweedia andina Tweedia birostrata Tweedia stipitata Ugni candollei Ugni molinae Ulex europaeus Uncinia brevicaulis
69 79 117 54 16 27 22 130 75 115 15 72 48 47 44 57 15 42 11 43 18 24 105 36 55 12 14 115 34 13
0.9537 0.9318 0.9798 0.9525 0.9113 0.973 0.974 0.961 0.9634 0.9593 0.8967 0.958 0.963 0.997 0.997 0.983 0.952 0.988 0.992 0.994 0.983 0.979 0.971 0.992 0.987 0.984 0.874 0.9532 0.9639 0.8664
0.9043 0.8764 0.9498 0.8598 0.7482 0.895 0.915 0.946 0.9317 0.9551 0.9331 0.894 0.871 0.959 0.98 0.946 0.954 0.935 0.992 0.97 0.968 0.948 0.943 0.953 0.946 0.993 0.8748 0.9372 0.9314 0.7304
6108 11706 8038 11862 348 8249 2940 5912 6739 5798 6192 12033 5534 1538 1717 6993 4372 4825 1461 3172 4049 2875 8870 1621 3866 725 4633 8373 5894 23266
6058 11357 7615 11241 111 8340 3029 6462 7810 5862 7271 14994 5444 1765 2200 8750 4592 5482 2288 3623 4722 2909 10167 2415 4450 1168 4633 8481 6159 23537
6154 11212 7309 10898 87 8056 3094 5975 8732 6522 8040 17149 5226 2132 2809 9409 4387 4673 2465 3383 4221 2829 10300 3156 4737 1371 4633 8359 6824 22795
4529 10265 6545 10528 111 7236 2940 5007 5721 4240 6192 12007 4446 1199 1625 5997 4131 3615 1455 2853 3974 2636 8058 1202 3454 725 4633 6934 4619 23174
3983 9307 5627 9729 87 6803 2940 4094 5396 3775 6190 11973 3927 1167 1639 5143 3748 2643 1420 2599 3635 2412 7203 1126 3061 725 4633 6046 4307 22637 150
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Uncinia erinacea Uncinia lechleriana Uncinia multifaria Uncinia tenuis Urtica magellanica Urtica mollis Urtica urens Vahlodea atropurpurea Valeriana carnosa Valeriana fonckii Valeriana graciliceps Valeriana grandifolia Valeriana hebecarpa Valeriana hyalinorrhiza Valeriana laxiflora Valeriana macrorhiza Valeriana papilla Valeriana polemoniifolia Valeriana stricta Verbascum thapsus Verbascum virgatum Verbena bonariensis Verbena corymbosa Verbena litoralis Verbena ribifolia Verbena scoparia Verbena sulphurea Veronica anagallis-‐aquatica Veronica arvensis Veronica officinalis
28 60 88 49 36 13 31 71 19 32 12 21 11 10 63 19 13 26 32 54 13 33 18 43 11 24 11 14 114 19
0.956 0.9682 0.9478 0.9424 0.976 0.944 0.973 0.9682 0.998 0.995 0.978 0.962 0.995 0.963 0.979 0.994 0.983 0.986 0.988 0.954 0.8813 0.99 0.953 0.968 0.992 0.986 0.932 0.9854 0.9665 0.9542
0.8423 0.9341 0.9046 0.8683 0.874 0.911 0.922 0.9631 0.989 0.993 0.957 0.898 0.999 0.944 0.961 0.975 0.874 0.965 0.977 0.8421 0.7541 0.962 0.935 0.94 0.993 0.972 0.929 0.9464 0.9148 0.8296
5577 6753 9785 9585 12526 3101 9681 5541 2086 1898 1142 10042 166 7720 1860 2669 3218 4349 2141 12868 18053 4038 9543 5380 419 3806 2239 1212 6654 8973
5895 6753 9946 7903 15927 3999 13615 5721 1500 1242 1503 9893 129 10183 1330 2357 3256 4070 2489 11989 16434 4369 12325 6605 731 3848 2726 1424 7297 9548
6045 6687 10147 7601 18067 3904 15656 6159 1009 933 1244 9975 49 11379 984 1691 3300 3813 2497 11590 15342 4411 13481 6508 376 3513 3049 1497 7966 8623
5330 5598 8135 7469 12422 2953 9553 4363 1204 1009 1142 8749 87 7720 1024 2054 3218 3271 1713 11002 16401 2996 9543 4818 419 3150 2238 1141 5792 8178
5195 4902 7595 6870 12242 2883 9553 3936 708 570 1057 8127 22 7720 619 1319 3218 2657 1594 10218 15298 2425 9542 3873 239 2809 2238 1046 5383 6812 151
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Base
Dispersión ilimitada B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Veronica peregrina Veronica persica Veronica serpyllifolia Vestia foetida Vicia apiculata Vicia benghalensis Vicia hirsuta Vicia macraei Vicia magellanica Vicia nigricans Vicia sativa Vicia vicina Viguiera revoluta Vinca major Viola arvensis Viola atropurpurea Viola buchtienii Viola capillaris Viola cotyledon Viola fluehmannii Viola maculata Viola philippii Viola portalesia Viola pusilla Viola reichei Viola volcanica Viviania crenata Viviania marifolia Viviania ovata Vulpia bromoides
89 37 109 91 14 102 21 34 17 30 140 36 40 34 10 22 12 80 56 20 29 15 34 21 29 17 25 68 23 105
0.9575 0.9834 0.9272 0.963 0.9876 0.9776 0.9802 0.9881 0.9907 0.99 0.9636 0.9642 0.991 0.978 0.962 0.981 0.97 0.987 0.997 0.999 0.992 0.983 0.98 0.951 0.998 0.989 0.993 0.985 0.986 0.9547
0.9375 0.8624 0.8809 0.9568 0.9866 0.887 0.9345 0.9186 0.9519 0.8591 0.9337 0.8042 0.948 0.928 0.977 0.953 0.922 0.98 0.991 0.996 0.982 0.976 0.932 0.917 0.989 0.989 0.896 0.97 0.96 0.9306
4911 3753 4624 6448 1371 4453 5210 8078 5731 2539 4698 13376 4213 10003 2817 1987 9265 3891 1544 1128 3156 2524 7172 3877 3500 1893 3433 3733 6152 5822
4460 3128 2866 5807 2329 4049 8613 14410 8548 4109 4043 9772 5018 11748 3668 2071 10250 3684 1087 648 3398 2841 9827 4024 2889 2003 7117 4226 7085 5075
4417 3411 2428 5478 2859 3874 9998 17173 9974 4137 4116 7781 4751 12431 4028 1658 10885 3482 859 404 3345 2384 11476 3701 2755 1559 8455 4075 7046 4851
3614 2117 2512 4537 1369 3131 5208 7657 5731 2463 3364 9452 3894 9280 2817 1897 9191 2636 929 538 2752 2492 7157 3805 2360 1733 3430 3208 5407 4082
2875 1675 1928 3706 1368 2428 5201 7773 5730 2195 2893 7326 3544 8694 2817 1564 9094 1881 607 277 2498 2190 7125 3585 1819 1324 3426 2848 4952 3089 152
Especie
N° de presencias
AUC Train
AUC Test
Dispersión ilimitada
Base
B2
A2
Dispersión limitada B2
A2
Vulpia eriolepis Vulpia muralis Vulpia myuros Wahlenbergia linarioides Weberbauera colchaguensis Weinmannia trichosperma Wendtia gracilis Xanthium cavanillesii Xanthium spinosum Zannichellia palustris Zoellnerallium andinum
117 20 24 53 45 129 63 11 18 89 46
0.9622 0.9618 0.9958 0.978 0.9753 0.9221 0.977 0.979 0.959 0.956 0.9748
0.8595 0.8578 0.9503 0.953 0.9346 0.9075 0.964 0.895 0.889 0.9361 0.9309
4191 6598 5957 4409 6623 7594 3701 1751 6116 4677 7153
4007 7240 6472 5344 6623 8922 4385 3542 8822 4455 10413
3597 7660 6652 5493 7039 9688 4095 4390 9943 4599 12346
3649 6576 5664 3807 5115 6518 3287 1680 6115 3103 7112
3214 6511 5119 3481 4544 5966 3004 1538 6114 2399 7071
153