ATLAS VIRTUAL DE LA AVIFAUNA TERRESTRE DE LA PENÍNSULA IBÉRICA 

METODOLOGÍA Y USO DE LA INFORMACIÓN

Cada uno de los documentos web de las distintas especies analizadas presenta la distribución a escala global, en Europa y en España, la extensión del área de distribución en España, los principales factores responsables de la distribución de cada especie en la Península Ibérica, y el tamaño poblacional medio y mínimo de cada una de ellas. A continuación se presentan los aspectos metodológicos relacionados con cada uno de estos apartados.

 

DISTRIBUCIÓN GEOGRÁFICA EUROPEA Y A ESCALA GLOBAL

La distribución geográfica de las especies en Europa se describe utilizando los mapas proporcionados por Hagemeijer y Blair (1997). La distribución en el Paleárctico se sintetiza recurriendo a los grupos biogeográficos de Voous (1960). A continuación se exponen brevemente los grandes patrones geográficos de las áreas completas de distribución de las especies según las categorías de Voous.

* Holártica (H) - Regiones frías, templadas y subtropicales del Hemisferio Norte

* Paleártica (P) - Región Paleártica

* Euroturquestana (ET) - Regiones templadas y mediterráneas de Europa y Asia

* Europea (E) - Regiones templadas y mediterráneas de Europa

* Paleomontana (PM) - Fauna de alta montaña de la región Paleártica suroccidental

* Mongolo-tibetana (MTI) - Estepas asiáticas de latitud media

* Mediterránea (M) - Cuenca mediterránea europea

* Turquestanomediterráneas (TM) - Fauna de zonas europeas y asiáticas suroccidentales de verano cálido y/o seco.

* Antíguo Mundo (AM) - Eurasia y África

* Indoafricana (IA) - Fauna de distribución discontínua pero centrada en Asia meridional y África norcentral

* Etiópica (ETI) - África subsahariana

 

 

DISTRIBUCIÓN GEOGRÁFICA EN ESPAÑA

Se describe sucintamente utilizando los mapas proporcionados por Martí y Del Moral (2003). Aunque este proyecto on-line se centra en las especies de aves terrestres de la Península Ibérica, también se presenta la distribución de las especies en las islas Baleares y Canarias.

Estas descripciones verbales se complementan con mapas que ilustran la frecuencia de aparición de las especies en cuadrículas UTM de 10x10 km dentro de bloques de 50x50 km. Cada especie posee un vínculo que ‘llama’ al motor de mapas que genera su patrón de distribución en el sector español de la Península Ibérica mediante colores de distinto tono. Dentro de cada especie, esta frecuencia de aparición puede asociarse directamente con la abundancia relativa, debido a la relación existente entre abundancia y frecuencia.

Para facilitar los análisis y las representaciones, sólo se han considerado los bloques UTM de 50x50 km que incluían más de 15 cuadrículas de 10x10 km.

La extensión del área de distribución en la España peninsular se ha computado como el número de cuadrículas UTM de 10x10 km ocupadas por cada especie.

 

ANÁLISIS DE DATOS

Los datos de frecuencia de aparición de cada especie en cuadrículas UTM de 10x10 km dentro de bloques de 50x50 km fueron analizados en relación con las características ambientales y situación geográfica de cada bloque utilizando árboles de regresión. Esta herramienta estadística no paramétrica es un caso particular de los modelos generalizados aditivos que no asume distribuciones canónicas concretas de la variable dependiente (frecuencia de aparición en este caso), ni relaciones lineales con las variables independientes. Mediante este procedimiento se obvia (1) el establecimiento de patrones lineales homogeneos a todo el conjunto de datos (caso de la regresión múltiple con coeficientes de regresión comunes a todos los datos analizados), (2) se definen modelos de efectos jerarquizados que particionan la variabilidad original (devianza) y que identifican subconjuntos de datos en los cuales pueden estar operando de modo distinto variables predictoras diferentes, y (3) se evita el ajuste ‘forzado’ a distribuciones canónicas concretas a los cuales no tienen por qué ajustarse los datos.

Esto es especialmente adecuado en regiones geográficas como Península Ibérica en las que existe una gran heterogeneidad ambiental y/o claras fronteras que no definen gradientes de variación continuos. Por otro lado, los árboles de regresión también son adecuados cunado los datos no se ajustan a distribuciones concretas (p.e., normal o pisson) debido principalmente a la gran frecuencia de valores ‘cero’ (ausencias de la especie), hecho bastante común en patrones de distribución y abundancia de aves. Así, en los datos utilizados en este estudio ninguna de las variables (frecuencia de aparición de cada una de las especies en bloques UTM de 50x50 km) se ajustó a la normal o a una poisson, y la aplicación de modelos de regresión múltiple produjeron residuos que diferían enormemente de una normal. Por otro lado, los resultados de regresiones lineales (modelos generales y generalizados) estaban muy afectados por puntos influyentes de los que se derivaban unos elevados índices de ‘leverage’ y que sesgaban las estimas de colinealidad entre las variables independientes, los coeficientes de regresión, los efectos parciales y las estimas de significación (Crawley 1993). Para más detalles sobre esta técnica de regresión, consúltese Hastie y Tibshirani (1990) y De’Ath y Fabricius (2000).

El procedimiento opera jerarquizadamente, buscando la variable independiente en la que se maximizan las diferencias entre dos grupos de observaciones (bloques UTM de 50x50 km) en función de la frecuencia de aparición de la especie. Dentro de cada uno de los dos grupos creados con el primer criterio se busca la variable que maximice la separación entre otros dos subgrupos, y así sucesivamente. El criterio de parada en el proceso jerarquizado de ramificación mediante criterios discretos fue la maximización de la devianza retenida por las nueve primeras ramificaciones que generaban 10 valores finales (niveles de frecuencia de aparcición). Todos los modelos y las ramificaciones obtenidas fueron significativas a p<<0,001.

 

REFERENCIAS

Crawley, M.J. (1993) GLIM for Ecologists. Blackwell Science, Oxford, UK.

De’Ath, G., & Fabricius, K., 2000. Classification and regresion trees: a powerful yet simple technique for ecological data analysis. Ecology, 81:3198-3192.

Hagemeijer, W., Blair, M. (1997). The EBCC Atlas of European Breeding Birds. Their distribution and abundance. T & A D Poyser. London. 903 pp.

Hastie, T.J., & Tibshirani, R.J., (1990). Generalized additive models. Monograpfs of statistics and applied probability. 43. Chapman & Hall.

Martí, R., Del Moral, J.C. (2003). Atlas de las Aves Reproductoras de España. Dirección General de la Conservación de la Naturaleza-Sociedad Española de Ornitología, Madrid. 733 pp.

Voous, K., (1960). Atlas of European Birds. Amsterdam : Nelson. 284 pp.

 

Análisis de datos: Luis M. Carrascal, David Palomino, Jorge M. Lobo
Autora de la aplicación web map service: Stefanie Weykam

Sociedad de Amigos del MNCN - Museo Nacional de Ciencias Naturales - CSIC  
Con la colaboración de la Sociedad Española de Ornitología

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