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Modelización del hábitat de Pino laricio (Pinus nigra spp salzmannii) y de los cambios en su conectividad dentro de la Red Natura 2000 en futuros escenarios de cambio climático

GIL-TENA, A.1,2, DE CÁCERES, M.1,2, AQUILUÉ, N.1,2, REGOS, A.1,2, VILLERO, D.1,2, SAURA, S.3 y BROTONS, L.1,2

1 Biodiversity and Landscape Ecology Lab, Centre Tecnològic Forestal de Catalunya, Ctra. Sant Llorenç de Morunys km 2, 25280, Solsona. 2 CREAF, Edifici C, Campus de Bellaterra (UAB), 08193, Cerdanyola del Vallès. 3 ETSI Montes, Universidad Politécnica de Madrid, Ciudad Universitaria, s/n, 28040, Madrid.

Resumen Los bosques endémicos de Pino laricio (Pinus nigra spp salzmannii) son uno de los hábitats protegidos por la Red Natura 2000 y representan un sistema de especial interés en el Mediterráneo ya que los grandes incendios forestales pueden ver comprometida buena parte de su distribución futura debido a su escasa regeneración posterior. En este trabajo se analiza la conectividad del hábitat futuro de pino laricio en Cataluña dentro de la Red Natura 2000. La distribución del hábitat de la especie se ha modelizado para el periodo 2000-2050 de acuerdo a un modelo de dinámicas del paisaje desarrollado para el contexto forestal mediterráneo (MEDFIRE), considerando tres regímenes de cambio climático (uno de referencia y otros dos con diferentes incrementos progresivos de temperatura). Para cada intervalo y escenario de cambio se ha calculado la conectividad del paisaje a partir de índices de disponibilidad de hábitat basados en la teoría de grafos (Conefor 2.6). Los resultados obtenidos permiten evaluar la posible evolución temporal de la conectividad del hábitat protegido en la Red Natura 2000 y proporcionan un referente para la preservación de la especie ante el futuro incierto de los ecosistemas forestales mediterráneos. Palabras clave Cataluña, Conefor 2.6, dinámicas del paisaje forestal, dispersión, disponibilidad de hábitat, MEDFIRE.

1. Introducción Los bosques de Pino laricio (Pinus nigra subsp. salzmannii) representan un ejemplo

claro de endemismo amenazado en la cuenca mediterránea por el cambio global (BELTRÁN et al., 2012), particularmente si se considera que se han visto afectados en gran medida por la creciente ocurrencia y extensión de los incendios forestales ya que la regeneración directa post-incendio de la especie es muy escasa (RETANA et al., 2002; RODRIGO et al., 2004). Este hecho se debe principalmente a factores intrínsecos de la especie, como su tardía dispersión de semillas a finales de invierno y la ausencia de producción de piñas serotinas, y a las condiciones abióticas típicas del ambiente mediterráneo, como el acusado estrés hídrico que tampoco favorece el reclutamiento de nuevos individuos ni en las áreas quemadas ni en las exentas de la acción del fuego. Por otro lado, tras la acción de grandes incendios forestales, las distancias entre áreas quemadas y sin quemar son grandes comparadas con la distancia de dispersión máxima de las semillas de la especie (c. 105,55 m; ORDÓÑEZ et al., 2006). Por consiguiente, la distribución de la especie ha disminuido considerablemente en las últimas décadas a pesar de ser uno de los seis sub-tipos de bosques de Pinus nigra protegidos

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por la red Natura 2000 [hábitat CORINE 9530: Pinares (sub)mediterráneos de pinos negros endémicos]. Frente a una mayor fragmentación del hábitat para la especie, una mayor conectividad del paisaje puede fomentar la persistencia de la especie particularmente dentro de la Red Natura 2000 (CABEZA & VAN TEEFFELEN, 2009) y puede ser fundamental para la adaptación de la especie al cambio climático (HELLER & ZAVALETA, 2009), mitigando por ejemplo su impacto en la distribución de la especie (OPDAM & WASCHER, 2004) ya que la conectividad del paisaje influye directamente en la dispersión (CROOKS & SANJAYAN, 2006).

En este estudio confluyen algunos de los más recientes avances metodológicos en

ecología forestal y del paisaje para así modelizar el hábitat de pino laricio y los cambios en su conectividad dentro de la Red Natura 2000 en futuros escenarios de cambio climático. Por un lado, recientemente se han desarrollado modelos de dinámica de paisaje que permiten evaluar el posible impacto del cambio global en el ámbito forestal de la Europa mediterránea (e.g. BROTONS et al., 2012). El modelo MEDFIRE (BROTONS et al., 2012) representa una excelente oportunidad para refinar la predicción de la distribución potencial del pino laricio según diferentes escenarios de cambio global. Por otro lado, nuevos métodos de análisis cuantitativo de la conectividad específicamente orientados a la mejora de la planificación forestal han sido desarrollados mediante la aplicación de la teoría de grafos (e.g. PASCUAL-HORTAL & SAURA, 2006; SAURA & PASCUAL-HORTAL, 2007). En concreto, se trata de índices de disponibilidad (alcance) del hábitat que permiten determinar la importancia relativa de los elementos del paisaje (e.g. teselas de hábitat) por su contribución a la conectividad del paisaje global y su función en cuanto (1) al hábitat disponible per se dentro de una tesela de hábitat (conectividad intratesela) o entre teselas de hábitat (conectividad intertesela) por (2) su alcance desde todas las otras teselas de hábitat en el paisaje o (3) la contribución de una tesela para mantener la conectividad entre otras teselas de hábitat diferentes a ella misma (SAURA & RUBIO, 2010). 2. Objetivos

En este trabajo se ha modelizado el hábitat del pino laricio a medio plazo (2050) en Cataluña según 3 escenarios de cambio climático (uno de referencia y otros dos con diferentes incrementos progresivos de temperatura) para así analizar los cambios en su distribución, particularmente por lo que respecta a la superficie ocupada por la especie y a la conectividad tanto dentro como fuera de la Red Natura 2000 (Figura 1).

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ID CODIGO Zona Natura 20001 ES0000018 Prepirineu Central català2 ES0000022 Aigúestortes3 ES5110009 Riera de Merlès4 ES5110010 Sant Llorenç del Munt i l'Obac5 ES5110012 Montserrat-Roques Blanques- riu Llobregat6 ES5110014 Serra de Castelltallat7 ES5110015 Sistema prelitoral central8 ES5110019 Carbassí9 ES5110021 Riera de la Goda

10 ES5110022 Capçaleres del Foix11 ES5110023 Riera de Clariana12 ES5120001 Alta Garrotxa-Massís de les Salines13 ES5130003 Alt Pallars14 ES5130008 Serra d'Aubenç i Roc de Cogul15 ES5130009 Serra de Turp i Mora Condal-Valldan16 ES5130010 Serra de Boumort- Collegats17 ES5130012 Vall Alta de Serradell - Serra de Sant Gervàs18 ES5130015 Serres del Montsec, Sant Mamet i Mitjana19 ES5130023 Beneïdor20 ES5130026 Serra de Prada-Castellàs21 ES5130027 Obagues de la riera de Madrona22 ES5130028 Ribera Salada23 ES5130029 Serres de Queralt i Els Tossals-Aigua d'Ora24 ES5140008 Muntanyes de Prades25 ES5140009 Tivissa-Vandellós-Llaberia26 ES5140011 Sistema prelitoral meridional27 ES5140017 Serra de Montsant-Pas de l'Ase28 ES5140021 Obagues del riu Corb

Figura 1. Distribución de la superficie del pino laricio (en verde) en el año 2000 a partir de la cual se lleva a cabo

la modelización de la distribución de la especie mediante el modelo MEDFIRE. En color azul se delimitan las zonas de la Red Natura 2000 en las cuales se incluyen los Pinares (sub)mediterráneos de pinos negros endémicos (hábitat CORINE

9530). ID: identificador de la zona Natura 2000 en el mapa. 3. Metodología

En Cataluña, los bosques en los cuales el pino laricio es la especie dominante (i.e.

masas puras y mixtas) ocupan alrededor de 130000 ha y alrededor de un 30% de estas masas están dentro de la Red Natura 2000 (Figura 1). Para una descripción detallada de la distribución concreta de la especie en el territorio catalán y del tipo de masas véase BELTRÁN et al. (2012).

3.1. Modelización de la distribución del pino laricio La distribución del hábitat de la especie se ha modelizado para el periodo 2000-2050

mediante el modelo MEDFIRE de dinámicas del paisaje desarrollado para el contexto forestal mediterráneo, analizándose posteriormente los resultados correspondientes a un intervalo de 10 años desde el año 2000 (i.e. 2010, 2020, 2030, 2040 y 2050). Para cada escenario de cambio climático se ha ejecutado el modelo 10 veces. El modelo MEDFIRE (véase una descripción detallada del mismo en https://sites.google.com/site/medfireproject/) es un modelo dinámico de paisaje espacialmente explícito (FALL & FALL, 2001) que simula los cambios en la composición del paisaje derivados de la dinámica de los incendios y de la vegetación. Está compuesto por dos submodelos: el de incendios que simula la ignición, propagación y extinción del fuego, y el de dinámica de la vegetación que simula la regeneración post-incendio y la sucesión de la vegetación. El modelo MEDFIRE fue diseñado para analizar a corto y medio plazo la interacción entre el paisaje y el régimen de incendios, caracterizado por la distribución de la superficie anual quemada y la distribución del tamaño de incendios. Se asume que el principal motor de cambio del régimen de incendios es el clima y que los elementos clave del régimen de incendios, tales como el tamaño de los incendios,

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pueden ser modulados por las estrategias de extinción activas (relacionadas con la efectividad de las brigadas) y oportunistas (relacionados con la utilización de oportunidades brindadas por el propio paisaje) (BROTONS et al., 2013).

Las variables de estado que MEDFIRE utiliza para describir el paisaje y el contexto

ambiental son variables espacialmente explícitas en formato ráster [resolución espacial de 100 m, siendo ésta también la resolución de salida de los resultados (i.e. distribución futura del pino laricio)]. Las variables de estado dinámicas son las cubiertas del suelo (LCT, land cover type) y el tiempo desde el último incendio (TSF, time since fire). En cada paso temporal (un año) el submodelo de fuego simula tantos incendios (de unas medidas determinadas) como sean necesarios para cubrir el área potencial anual a quemar (área objetivo). Según PIÑOL et al. (1998) los años climáticamente adversos se caracterizan por un elevado número de días de riesgo meteorológico. Tanto el área objetivo anual como la distribución del tamaño de los incendios dependen de la severidad climática de cada año. Para cada foco de ignición el modelo establece el tipo de propagación del fuego (incendio de relieve o de viento). La tasa de propagación se define mediante el TSF (acumulación de combustible), el LCT (cubiertas del suelo susceptibles de ser quemadas), la dirección del viento y la orografía. En ausencia de estrategias de extinción, todos los píxeles afectados por un incendio se quemarán. El submodelo de dinámica de la vegetación actualiza el LCT de las áreas quemadas y replica la sucesión natural de matorral a bosque en zonas no incendiadas. Si se activa la extinción (activa u oportunista) de incendios, el área quemada efectiva será inferior al área objetivo.

En este estudio preliminar de los impactos del cambio global sobre la distribución del

pino laricio y, en concreto, de la afectación dentro de la Red Natura 2000, únicamente se ha considerado el posible impacto del cambio climático. Para ello, se han recopilado datos meteorológicos para el periodo 1980-2010 y se han determinado los años que podían ser considerados climáticamente severos. A continuación se ha modelizado la tendencia histórica de la probabilidad de que un año sea severo (psev) y se ha utilizado el modelo logístico resultante para definir los tres tratamientos climáticos: (1) Referencia: la probabilidad de un año de ser severo permanece constante (psev = 0.42) para todo el periodo de simulación (2000-2050); (2) Aumento de Tª 1: la probabilidad aumenta de psev = 0.42 a psev = 0.77 entre 2000 y 2050 a través de los valores obtenidos mediante la proyección del modelo logístico (i.e. aumento progresivo de la temperatura según tendencias actuales); (3) Aumento de Tª 2: la probabilidad aumenta de psev = 0.42 a psev = 0.94 entre 2000 y 2050, con los valores obtenidos después de doblar la pendiente del modelo logístico (aumento de la temperatura con tasas superiores a las tendencias actuales). Utilizando los registros de los incendios para el periodo de 1980-1999, se estimaron las distribuciones estadísticas experimentales para el área total que debía quemarse y el tamaño de los incendios (diferenciando entre años normales y severos). Estas distribuciones, así como las tendencias predichas de psev, fueron utilizadas como datos de entrada del modelo MEDFIRE (DE CÁCERES et al., 2013).

3. 2. Análisis de la conectividad Para cada intervalo decenal (i.e. 2010, 2020, 2030, 2040 y 2050) y escenario de cambio

se ha calculado la conectividad de las masas de pino laricio a partir de índices de disponibilidad de hábitat basados en la teoría de grafos e integrados en el software Conefor 2.6 (véase SAURA & TORNÉ, 2009) que está disponible gratuitamente en línea (http://www.conefor.org/).

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Las medidas de conectividad se basaron en la Probabilidad de Conectividad [PC; véase SAURA & PASCUAL-HORTAL (2007) para una descripción detallada]. PC se define como la probabilidad de que dos puntos situados aleatoriamente dentro de un paisaje se encuentren en áreas de hábitat que son alcanzables la una a la otra (interconectadas) dado un conjunto de teselas de hábitat y de enlaces (conexiones directas) entre ellas (SAURA & PASCUAL-HORTAL, 2007). PC fue calculado utilizando la superficie de pino laricio como atributo de las teselas de hábitat [≥2.5 ha debido a limitaciones del tiempo de proceso requerido por el programa y dada la cantidad de escenarios a analizar (3 escenarios de cambio × 10 ejecuciones del modelo por escenario × 5 periodos decenales de 2000-2050)].

Las probabilidades de dispersión directa pij entre masas de pino laricio i e j fueron

calculadas mediante una función exponencial negativa de distancias entre teselas de hábitat (véase también URBAN & KEITT, 2001; SAURA & PASCUAL-HORTAL, 2007). El grado de decaimiento de la función exponencial negativa fue determinado por el valor de la distancia máxima de dispersión de las semillas del pino laricio (i.e. 105,55 m; ORDÓÑEZ et al., 2006), correspondiendo a una pij = 0,01, siendo la distancia entre teselas la distancia Euclídea entre los bordes de las masas de pino laricio.

La categorización de los elementos del paisaje por su contribución a la conectividad del

paisaje global de acuerdo con un cierto índice (aquí PC) puede ser calculada mediante la importancia de cada elemento individual (URBAN & KEITT, 2001; PASCUAL-HORTAL & SAURA, 2006) como la diferencia relativa (dPC) entre el valor del índice cuando el elemento del paisaje está presente en el paisaje y el valor del índice tras su eliminación (e.g. tras la pérdida de una cierta tesela de hábitat). En el caso de PC, SAURA & RUBIO (2010) mostraron que dPC puede ser fraccionado en tres componentes (dPCintra, dPCflux, dPCconnector) para así distinguir las diferentes formas mediante las cuales una tesela puede contribuir a la conectividad y disponibilidad de hábitat en el paisaje. dPCintra evalúa la contribución de cada tesela de hábitat en cuanto a la conectividad dentro de una tesela, siendo ésta completamente independiente del grado en el que cada tesela está conectada con las demás y, por lo tanto, de la capacidad de dispersión de la especie. dPCflux cuantifica la conectividad entre teselas de hábitat, en concreto, la cantidad de flujo de dispersión que puede ser esperado que se alcance en una tesela de hábitat forestal determinado desde todas las otras teselas de hábitat en el paisaje. Finalmente, dPCconnector evalúa la contribución de una tesela para mantener la conectividad entre otras teselas de hábitat diferentes a ella misma, no obstante, en este estudio no se ha considerado esta fracción de la conectividad entre teselas de hábitat debido al tiempo de análisis necesario para ello y teniendo en cuenta el número de teselas a analizar en cada modelización (c. 3000).

4. Resultados

Dada la resolución del modelo MEDFIRE (i.e. 100 m) y teniendo en cuenta la dispersión máxima de las semillas del pino laricio (i.e. 105,5 m), el análisis de conectividad del paisaje inicial de las masas de pino laricio dentro de la Red Natura 2000 pone de manifiesto que los bosques de esta especie contribuyen sobre todo al mantenimiento de la disponibilidad de hábitat respecto a la conectividad intratesela (Tabla 1). Comparativamente la cantidad de flujo de dispersión que puede ser esperado que se alcance en una determinada tesela de hábitat forestal desde todas las otras teselas es mucho menor (i.e. conectividad intertesela). El paisaje inicial de pino laricio está conformado por 3233 teselas de más de 2,5 ha aunque un 67% de la superficie total de la especie está conformada por 11 grandes masas

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boscosas de más de 1000 ha, destacando una gran masa boscosa de 42886 ha en la Cataluña central (Figura 1) que es la que forma parte de 7 zonas de la Red Natura 2000 (Tabla 1) y que obtuvo una conectividad intratesela de 83,46%. En la Tabla 1 destaca que la zona de la Red Natura del Sistema prelitoral meridional (ES5140011) es la que tiene una mayor superficie de pino laricio, aunque sus masas son relativamente pequeñas si se compara con la gran masa boscosa de la Cataluña central a juzgar por el valor de la conectividad intratesela.

Tabla 1. Valores iniciales de superficie y conectividad de las masas de pino laricio en las zonas de la Red Natura 2000 en las cuales se incluyen los Pinares (sub)mediterráneos de pinos negros endémicos como hábitat. Los registros están

ordenados de mayor a menor superficie de pino laricio dentro de la zonas de la Red Natura 2000

Código Superficie del área protegida (ha)

Superficie del pino laricio (ha)

dPCflux (%)

dPCintra (%)

ES5140011 51680 10241 0,01 2,83 ES5130028 5520 4415 0,27 83,46 ES5130029 8684 3739 0,27 83,46 ES5130010 18415 3486 0 0,37 ES5130008 6779 3095 0,44 91,79 ES5130009 3709 2459 0,27 83,46 ES5130027 3584 2400 0,27 83,46 ES0000018 57075 1505 0,27 83,46 ES5110015 19649 1399 0 0 ES5110014 4961 1354 0,01 0,52 ES5130015 32420 1336 0 0,01 ES5140008 30726 1130 0 0 ES5110009 3013 1127 0 2,82 ES5130026 3736 1016 0,28 83,48 ES5130012 12924 879 0 0,01 ES5140017 19532 546 0 0 ES5110010 16083 426 0 0 ES5120001 38196 231 0 0 ES5130003 77336 170 0 0,17 ES5140009 24532 109 0 0 ES5130023 416 64 0 0 ES5110019 243 32 0 0 ES0000022 56033 28 0 0 ES5140021 2270 24 0 0 ES5110023 463 11 0 0 ES5110021 38 2 0 0 ES5110012 7270 0 0 0 Fruto de la modelización espacio-temporal de los bosques de pino laricio, obtenida

mediante el modelo MEDFIRE, se observa que cabe esperar una disminución de la superficie a lo largo del tiempo, especialmente en lo que respecta a los escenarios de aumento progresivo de la temperatura (c. 30000 ha) y a partir del año 2030 (Figura 2).

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referencia aumento de Tª 1 aumento de Tª 2

Figura 2. Variación temporal promedio de la superficie de pino laricio en Cataluña según las predicciones del modelo MEDFIRE para los tres escenarios de cambio climático

Si se analiza la disminución de la superficie de pino laricio en el año 2050 al considerar

el área de la especie incluida en la Red Natura 2000 (Figura 3) entre el escenario de referencia y los dos de aumento progresivo de la temperatura, se puede observar que en términos relativos la pérdida de hábitat es mucho mayor dentro que fuera de la Red Natura 2000 (c. 7000 ha y 10000 ha, respectivamente). No obstante, la variabilidad de la superficie de pino laricio tanto dentro como fuera de la Red Natura 2000 es mucho mayor para el escenario de referencia que para los de aumento de la temperatura.

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Dentro Natura Fuera Natura

Figura 3. Superficie del pino laricio dentro y fuera de la Red Natura 2000 en el año 2050 a partir de los resultados del

modelo MEDFIRE de acuerdo con tres escenarios de cambio climático

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La variación en la conectividad y la superficie de pino laricio según las zonas de la Red Natura 2000 consideradas (n=27) da a entrever que más de la mitad de las zonas sufrirán pérdidas, aunque algunas zonas como la Sierra de Boumort - Collegats (ES5130010) parece ser que ganarán masa boscosa de laricio (véase también Figura 1). Se observa que muchas de las zonas de la Red Natura 2000 sufrirán pocos cambios de conectividad intra e intertesela, aunque unas 7 zonas sufrirán cambios negativos de uno u otro tipo de conectividad. A este respecto cabe destacar que la zona del Prepirineo Central Catalán (ES0000018) presenta una elevada pérdida de conectividad intratesela, aunque la superficie de pino laricio tiende a aumentar en 2050 respecto a la fecha de partida (Figura 4). Ésto puede indicar un tamaño cada vez más reducido de las masas o una pérdida de las masas de pino laricio de la Cataluña central con elevada conectividad intratesela. Por lo que respecta a los escenarios climáticos con aumento de la temperatura (resultados omitidos), las tendencias son parecidas al escenario de referencia (Figura 4) aunque destaca que la pérdida de superficie de pino laricio se acentúa para la zona de la Red Natura del Sistema prelitoral meridional (ES5140011).

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∆ C

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Figura 4. Variaciones (∆) en el año 2050 de la superficie y conectividad (C.) de las masas de pino laricio en las zonas de la

Red Natura 2000 para el escenario de referencia según sus valores originales (véase Tabla 1) .Únicamente se han representado aquellas zonas de la Red Natura 2000 en las que variaba alguna de las tres variables aquí representadas.

En general, los tres escenarios estudiados han mostrado una tendencia negativa por lo

que respecta a la superficie del pino laricio y a su conectividad (Figura 2, 3, 4 y resultados omitidos). Aunque se han encontrado pocas diferencias entre la severidad de los diferentes escenarios que asumen diferentes tipos de aumento progresivo de temperatura en cuanto a la superficie modelizada de pino laricio tanto dentro como fuera de la Red Natura 2000, sí que se ha podido observar un mayor impacto de estos últimos escenarios respecto al de referencia.

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5. Discusión

Nuestros resultados para la distribución del pino laricio en Cataluña a medio plazo confirman las previsiones negativas por lo que respecta a la superficie ocupada por la especie en la cuenca mediterránea, especialmente si se produce un mayor aumento de la temperatura respecto la actual y en particular a partir del año 2030. Estas pérdidas se producirían tanto dentro como fuera de la Red Natura 2000, hecho que concuerda con el estudio a escala europea de ARAÚJO et al. (2011) en el que se mostró que la superficie protegida por la Red Natura 2000 para el pino laricio no aseguraba suficiente hábitat climáticamente adecuado en un futuro para la especie. Por lo tanto, si se considera que la Red Natura 2000 está destinada a asegurar la supervivencia a largo plazo de las especies y los hábitats más valiosos y amenazados de Europa, se hace necesario reconsiderar su eficiencia a medio plazo, especialmente si se tiene en cuenta que fue concebida según unas características del paisaje y distribución de las especies que no tienen por qué mantenerse en un futuro (RAYFIELD et al., 2008), particularmente, en un contexto de incertidumbre debido al cambio global.

Según nuestros resultados en un plazo de tiempo relativamente corto (i.e. 2030) se

producirán reducciones drásticas de la superficie de pino laricio. Este hecho hace necesario considerar diferentes soluciones para continuar preservando la especie, como por ejemplo el establecimiento de un sistema de zonas protegidas dinámico (e.g. RAYFIELD et al., 2008) que se adaptaría paulatinamente a los cambios en la distribución de la especie. No obstante, esta solución puede ser especialmente difícil de aplicar si se considera la extensión de la Red Natura 2000 y su nivel de protección a nivel de comunidad de especies. Una alternativa más factible consistiría en aplicar tanto fuera pero sobre todo dentro de las zonas de la Red Natura 2000 una gestión adaptada al cambio global en la que se ajuste la calidad de estación y el riesgo de incendio, y por consiguiente, se garantice la regulación adecuada de la competencia y se facilite la adaptación y persistencia de la cubierta forestal (véase BELTRÁN et al., 2012).

La tendencia de la disponibilidad de hábitat (accesibilidad) para la especie también se

ha mostrado como negativa según nuestras modelizaciones a medio plazo, bien sea por el menor tamaño de las teselas de bosque de laricio o por la mayor distancia entre ellas respecto a la dispersión de la especie. No obstante, a la resolución espacial del modelo MEDFIRE, la disponibilidad de hábitat o accesibilidad a él se debe fundamentalmente a la superficie ocupada por las masas boscosas de laricio y no tanto a su disposición respecto a otras masas. Ésto es en parte debido a la reducida capacidad de dispersión de la especie (SAURA & RUBIO, 2010) y, por otro lado, a la resolución de la modelización del hábitat de pino laricio (i.e. 100 m). Así, para las especies con una reducida capacidad de dispersión, la superficie de hábitat dentro de las teselas en las que habita suele ser mucho más importante que el área disponible mediante la dispersión a otras teselas de hábitat (SAURA & RUBIO, 2010). No obstante, dada la reducida capacidad de dispersión de la especie en comparación con la resolución aplicada del modelo, cabría modelizar el hábitat del pino laricio a una menor escala, no únicamente por lo que respecta a la resolución espacial sino también respecto a la extensión. En este sentido sería quizás necesario centrarse por separado en las zonas de la Red Natura 2000 que se han mostrado más vulnerables, como el Sistema prelitoral meridional, o en la zona de la Cataluña central debido al tamaño de las masas boscosas de pino laricio.

Dadas las tendencias negativas de la distribución de la especie y a los resultados de la

zona de la Red Natura 2000 más meridional que ha mostrado la mayor pérdida posible de masa boscosa de laricio, también debería aplicarse el modelo MEDFIRE a nivel estatal para

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así explorar el impacto del cambio global en otros ámbitos fuera del catalán y aprovechando que algunos de los datos de partida del MEDFIRE son el Mapa Forestal Español y el Inventario Forestal Nacional. En futuras modelizaciones cabe también considerar otros procesos de cambio global o prácticas de gestión forestal y de extinción de incendios. Así, los cambios de usos del suelo (e.g. abandono de los usos tradicionales de cariz agrícola, pascícola y de la gestión selvícola de la especie) son el componente principal del cambio global que ha afectado a los bosques de pino laricio y su interacción con el cambio climático puede acrecentar en buena medida su impacto (BELTRÁN et al., 2012). Finalmente, en futuras modelizaciones se considerarán un mayor número de replicas del modelo (e.g. n=100) para así fortalecer la robustez de las tendencias observadas, como en el caso de los dos escenarios de aumento progresivo de la temperatura que no han mostrado una diferencia notable entre ellos a pesar de esperarse un mayor impacto en la distribución de la especie del escenario con un aumento de la temperatura con tasas superiores a las tendencias actuales. 6. Conclusiones

Este estudio preliminar sobre la modelización del hábitat de pino laricio y de su

conectividad a medio plazo ha permitido confirmar la necesidad de centrar esfuerzos en la preservación de las masas de pino laricio y, especialmente, por lo que respecta a las zonas de la Red Natura 2000, ya que no parecen exentas de riesgo de pérdida relevante de superficie de la especie. En este sentido, la gestión adaptada al cambio global tanto dentro como fuera de la Red Natura 2000 será clave para preservar al máximo la distribución de la especie. Futuras modelizaciones del hábitat del pino laricio que consideren otros procesos de cambio global permitirán refinar y confirmar las tendencias mostradas en este estudio. Así, para el estudio de los cambios en conectividad de la especie se hace necesario un mayor detalle de la modelización (i.e. resolución y extensión espacial), mientras que para explorar las tendencias de la distribución de la especie a nivel estatal se deberá adaptar el modelo MEDFIRE al nuevo ámbito de estudio. 7. Agradecimientos

Este estudio forma parte de los proyectos BIOPRED (CGL2008-05506-C02-01/BOS),

BIONOVEL (CGL2011-29539), DECOFOR (AGL2009-07140/FOR), MONTES-CONSOLIDER (CSD2008-00040) y Restauración y Gestión Forestal (PS-310000-2008-1). A. Gil-Tena disfrutó de un contrato postdoctoral del Ministerio de Educación (Programa Nacional de Movilidad de RRHH, Plan Nacional de I-D + i 2008–2011).

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