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Modelos de biodiversidad a nivel de comunidad
Ferrier y Guisan 2006. Spatial modelling of biodiversity at the
community level.
Modelos de adecuación de especies
• Anteriormente vimos que con datos de presencia de especies en varios lugares junto a datos de condiciones ambientales podemos generar modelos de distribución de especies individualmente.
• Una estrategia para generar mapas de biodiversidad es reunir mapas de muchas especies.
• Esta estrategia no es la única.
¿A qué aspiramos a nivel de comunidad?
• Que los modelos nos produzcan predicciones de:– muchas especies– tipos de comunidades– agrupaciones de especies– ejes de variabilidad en composición– niveles de disimilaridad en composición– propiedades colectivas (e.g., riqueza,
endemismo)
Tres estrategias, varias maneras
• Primero reunir, luego predecir– Reunir: tipos de comunidad, grupos de especies, ejes
de ordenación o niveles de riqueza• Primero predecir, luego reunir
– Predecir: tipos de comunidad desde modelos de especies, grupos de especies desde modelos de especies, ejes de ordenación desde modelos de especies o niveles de riqueza desde modelos de especies
• Reunir y predecir a la vez– Por modelos de multirespuesta, por ordenación
constreñida, por clasificación constreñida o por modelación de disimilaridad en composición
Reunir primero, luego predecir
Diferencia entre modelar tipos de comunidades y grupos de especies
Reunir primero, luego predecir
Predecir primero, luego reunir
Reunir y predecir a la vez
Reunir y predecir a la vez
• Maneras (“approaches”):– Por modelos de multirespuesta
– por ordenación constreñida– por clasificación constreñida
– por modelación de disimilaridad en composición
Datos: parcelas
Datos: especies
Datos: ambiente
• Tenencia • Topografia• Sustrato• Clima• Derivados de
telesensoria
Proceso de imputar a un píxel
Mapa de vegetacion
Mapas de especies
GDM: generalized dissimilaritymodelling
Productos de GDM
• Posición en 1er componente (eje) principal = a1y1 + a2y2 + a3y3 …anyn