Conocer y comprender las diferentes rutas de las especies y como estas cambian a medida que el clima se modifica rápidamente, brinda mayor información sobre como conservar efectivamente a las especies más vulnerables. Los modelos de distribución de especies (SDM) son un método esencial para estudiar estos cambios de conductas.
En ese marco, científicos de la Universidad de Washington diseñaron un modelo de Inteligencia Artificial para predecir la dispersión de la fauna y detectar cuáles son las especies que deben ser salvadas de la extinción.
En esa línea, un equipo del Centro de Inteligencia Artificial en la Sociedad de la Universidad de Georgia modeló la distribución de 165 mamíferos de América del Norte en 2010 y proyectó para 2050 y 2070 dos escenarios: con límites de dispersión y sin ellos, registró la Revisata Ecografía en uno de sus artículos publicados.
Entre los resultados se encontró una disminución predecible en la riqueza general de especies de 2010 a 2070 en América del Norte y un cambio pequeño pero visible hacia el norte. Pero el mapa con restricciones de dispersión sonaba como una grave advertencia: muchas especies no podrán colonizar todos los hábitats adecuados disponibles en 2070.
“Cuando se tiene en cuenta la tasa de dispersión, el futuro parece más sombrío de lo que hubiéramos anticipado. Al observar los cambios en la idoneidad del hábitat a lo largo del tiempo, vemos una reducción del hábitat hacia el sur y una expansión hacia el norte, lo cual es de esperar. Pero, lo que es más importante, al integrar las limitaciones de dispersión en el análisis, también vemos muchos hábitats que se pierden debido a los límites de dispersión”, afirmó Jenny McGuire, una de las especialistas a cargo de la investigación.
En ese sentido, el modelo podría brindar a los investigadores nuevos resultados sobre qué especies realmente están en peligro de extinción debido al cambio climático. Por ejemplo, las musarañas, los topos y las especies del orden de las zarigüeyas, corren el mayor riesgo debido a sus tasas de dispersión lenta, considerando al menos el hemisferio occidental, señalan estudios anteriores.
En ese aspecto, también están en riesgo las especies de clima frío y de altura, como el pika, un pequeño animal que habita en las montañas y que puede sobrecalentarse y morir en temperaturas suaves.
“Es poco probable que los pikas se muevan mucho durante el año, por lo que sus tasas de dispersión son bastante bajas. Como resultado, incluso si se abriera un nuevo hábitat adecuado en una cadena montañosa al norte, es poco probable que alguna población de pikas se establezca allí, y a medida que el clima se calienta, sus hábitats se reducirán”, afirmó Benjamín R. Shipley, autor principal del documento, denotando que la urgencia de preservar esta especie debido a la disminución de su número.
“El mapa sin restricciones de dispersión puede mostrar una expansión hacia cadenas montañosas más frías y altas, mientras que un mapa con restricciones mostraría una disminución en el hábitat sin una expansión correspondiente a lo largo del tiempo”, agregó.
Otra ventaja de este sistema de modelado (MegaSDM) es que puede sintetizar muchas especies, tiempo y escenarios climáticos a la vez. Al generar mapas únicos que describen los cambios en los rangos de las especies, permite a los investigadores predecir las distribuciones de éstas hacia atrás y hacia adelante en el tiempo para anticipar dónde podría vivir una especie en el futuro.
“La mayoría de las técnicas actuales utilizadas por los modelos de distribución de especies son estáticas, por lo que solo se proyectan en un solo período y no incorporan aspectos de movimiento a través de los paisajes”, explicó Shipley. “Pero MegaSDM utiliza un enfoque de tiempo de varios pasos, por lo que puede aplicar estos modelos de distribución a períodos pasados o presentes, y mostrar un movimiento dinámico, como la expansión y reducción de los tamaños de los rangos”, precisó.
“Si miramos solo hoy, no obtenemos una imagen completa de todos los diferentes climas en los que puede vivir una especie. La herramienta nos permite reconocer cuándo una especie está siendo restringida por otros tipos de impactos, y nos permite anticipar mejor dónde podrían vivir en el futuro e identificar áreas potenciales para la restauración”, continuó McGuire.
“El cambio climático está aquí más rápido de lo que esperábamos. Construir las herramientas que nos ayuden a hacer predicciones cuantitativas sobre lo que sucederá es extremadamente importante, y creo que esto potenciará las acciones futuras en la conservación de la biodiversidad y los esfuerzos de mitigación del cambio climático”, concluyó Bistra Dilkina, otra de las investigadoras encargadas de desarrollar el proyecto.
