C-16-2_4. Métodos y herramientas para el análisis de la conectividad ecológica - Carlos Ciudad Trilla (ETSIM UPM)

SEMINARIO INTERNACIONAL SOBRE CORREDORES ECOLÓGICOS Y PLANIFICACIÓN ESPACIAL

22 de septiembre de 2016.MESA PRIMERA: “La conectividad ecológica en la

planificación espacial: métodos, técnicas y perspectivas”

Intervención de Carlos CIUDAD

Doctor en Biología.

Investigador postdoctoral de la E.T.S.I. Montes, Forestal y del Medio Natural de la Universidad Politécnica de Madrid.

Miembro del grupo de investigación ECOGESFOR (Ecología y Gestión Forestal Sostenible)

ECOGESFOR research group E.T.S.I Montes, Forestal y del Medio Natural Universidad Politécnica de Madrid

Métodos y herramientas para el análisis

de la conectividad ecológica

Carlos Ciudad, Aitor Gastón, MªCruz Mateo, Santiago Saura

Seminario Internacional sobre Corredores Ecológicos y Planificación Espacial. Valladolid, 22-23 de septiembre de 2016

TABLA DE CONTENIDOS1) Algunos conceptos sobre conectividad ecológica

2) Principales métodos y herramientas para analizar la conectividadA. Enfoques para el análisis de la conectividad

B. Resistencia de la matriz del paisaje al movimiento

C. Delineación de corredores ecológicos

3) Aplicaciones de los estudios de conectividad

4) Influencia de la resolución espacial en los análisis de conectividad

Métodos y herramientas para el análisis de la conectividad ecológica

Conectividad ecológica: capacidad del paisaje de permitir los movimientos de las especies (intercambio de individuos y genes) entre las diferentes teselas de hábitat.

• Conectividad poblacional: Entre poblaciones ya establecidas de una especie • Conectividad del hábitat: Entre todas las potenciales teselas de hábitat

(ocupadas o no por la especie)

• Conectividad estructural: composición y configuración espacial del paisaje• Conectividad funcional: además de la estructura, se considera las capacidad

de movimiento de una especie determinada (o grupo de especies similares)

Conceptos importantes sobre conectividad ecológica

TIPO

S

Diferentes capacidades movimiento → Conectividad ≠ para cada especie (o grupo de especies similares)

Conectividad funcional (distancia dispersión especies)


• Paisaje con 18 teselas de hábitat




• Especie con baja capacidad de movimiento fuera del hábitat (ej. carábidos)

• Casi todas las teselas están aisladas




• Especie con capacidad de movimiento un poco mayor (ej. pequeños roedores)

• Pocas teselas están completamente aisladas

• La mayoría de las teselas forman parte de un componente (región conexa)o 7 componentes en totalo Dentro de los componentes se dan tanto conexiones

directas como indirectas entre las teselas de hábitat




• Especie con capacidad de movimiento media(ej. pico mediano)

• Las teselas están agrupadas en 4 únicos componentes

• Sólo una tesela sigue estando completamente aislada de las demás




• Especie con alta capacidad de movimiento (ej. lince ibérico)

• Todas las teselas forman parte de un único componente: conectividad “máxima”



• El mismo paisaje tiene diferente conectividad dependiendo de la especie considerada

• No se puede decir si la conectividad de un paisaje es alta o baja sin especificar para que especie

¿Conectividad funcional o conectividad estructural?

• Conectividad funcional (dependiente de especie) + múltiples especies de interés = complejidad en el estudio de la conectividad

• Se puede utilizar conectividad estructural como una simplificación más manejable en casos genéricos de planificación territorial

• Siempre que sea posible es más adecuado orientar el análisis y la planificación a un enfoque funcional de la conectividad:

Centrarse en una o pocas especies emblemáticas, amenazadas o indicadoras

Centrarse en especies para las que la conectividad sea un factor más limitante


Tese

las p

uent

e(s

tepp

ing

ston

es)

Corredor

Mat

riz de

l pais

aje

(per

mea

ble)

Áreas núcleo

Zonas buffer

Elementos conectores

Elementos conectores y características de la matriz


www.alpine-ecological-network.org (2008)








Enfoques para el análisis de la conectividad1. Índices espaciales sencillos

• Fáciles de calcular con GIS o software específico (Fragstats, Patch Analyst, etc.) • Ejemplos: Tamaño medio teselas, distancia media a tesela más próxima, índice de cohesión…• No utilizables de forma directa para toma de decisiones, sí para análisis exploratorios o descriptivos

2. Modelos de poblaciones dinámicos y espacialmente explícitos• Modelos metapoblacionales, biológica y demográficamente detallados• Necesarios si se requiere evaluar dinámicas poblacionales• Uso limitado por elevado requerimiento de datos

(áreas pequeñas y estudios científicos)

3. Teoría de Grafos • Funcionan con datos de entrada realistas• Adaptables a distintos tipos de información, grados

de detalle y objetivos de análisis

Enfoques para el análisis de la conectividadTeoría de Grafos

Fundamento• Representación matemática de una red

Utilización• Análisis espacialmente explícito que valora la

contribución de cada tesela o enlace individual a la conectividad del conjunto

• Comparación de zonas prioritarias para conservación o restauración de la conectividad

• Software: Conefor Sensinode (www.conefor.org)

Ecología del Paisaje Teoría de grafosPaisaje/territorio GrafoTesela hábitat (u otros) NodoConexión funcional EnlaceRegión conexa Componente

Resistencia de la matriz del paisaje al movimiento

Representación de la matriz como superficie de fricción o resistencia• Matriz: capa ráster, valor de cada píxel estima resistencia o fricción del paisaje al

movimiento a través de dicho píxel (coste por unidad de distancia)

• Fricción/resistencia: asociada al esfuerzo, coste energético, aversión o riesgo de mortalidad de un determinado organismo al desplazarse por ese tipo cubierta

• Zonas de hábitat (óptimo): Resistencia = 1 (mínima)• Valores crecientes para el resto (infinito para barreras absolutas)

¿Qué valores de resistencia ofrece el paisaje? • Conocimiento experto

• Modelos de calidad del hábitat (resistencia inversa calidad)• Datos de telemetría (radioseguimiento, dispositivos GPS)• Datos genéticos (distancias genéticas vs. distancias geográficas/efectivas)• Combinación de varios (e.g. telemetría + genética)

Delineación de corredores ecológicos1. Caminos de mínimo coste (Adriaensen et al. 2003)

• Mínimo coste acumulado para el movimiento entre teselas de hábitat• Limitaciones: un único camino óptimo, no considera contribución de caminos

alternativos, no sabemos cómo es de bueno, movimientos pueden ser erráticos• Software: Cost Distance Tool (ArcGIS), Linkage Mapper, PathMatrix, Corridor Designer…

2. Teoría de circuitos eléctricos (McRae et al. 2008)• Resistencia efectiva derivada de teoría de circuitos (grafo en el que cada píxel es un nodo)• Considera contribución de múltiples caminos al flujo entre teselas. Conectividad se

incrementa al aumentar nº rutas alternativas para movimientos ~ erráticos/aleatorios• Software: Circuitscape

3. Continuum corredores-barreras (Panzacchi et al. 2015)• Animales perciben los paisajes como extensiones continuas de corredores y

barreras conectando (o separando) áreas funcionales• Grados intermedios entre los dos extremos anteriores: optimización (caminos

de mínimo coste) y exploración (movimientos ~ aleatorios de teoría de circuitos)

COST MOVEMENT SURFACE

Minimum cost path

151020

Optimal(LCP)

Random(Circuitscape)

Intermediate








Aplicaciones de los estudios de conectividadFundamental considerar la conectividad en la planificación del territorio y en las

evaluación de impacto ambiental

Estudios a múltiples escalas, dependiendo de objetivos y nivel de detalle. Ejemplos:

Análisis y planificación territorial (e.g. impactos de los cambios de usos)

Diseño de redes de espacios protegidos

Restauración de hábitat y corredores

Medidas correctoras en la fase del proyecto constructivo de infraestructuras lineales

Etc.

Procesos ecológicos asociados a la conectividad del paisaje operan en escalas y ámbitos territoriales amplios (un análisis únicamente local es insuficiente para abordar adecuadamente estos aspectos).








• ESPECIE DE ESTUDIO: Oso pardo (Ursus arctos) en la Cordillera Cantábrica.

• Situación reciente: 2 subpoblaciones aisladas de pequeño tamaño (especialmente la oriental).

• Situación actual: Crecimiento poblacional, reducción del aislamiento, pero necesarias medidas para favorecer la conectividad entre las dos subpoblaciones .

Fuen

te: w

ww

.fund

acio

noso

pard

o.or

g

Influencia de la resolución espacial en análisis de conectividad

¿Afecta la resolución espacial de los datos de vegetación a los análisis de conectividad?

• 6270 localizaciones de osos (2000-2010) • Tipos de datos de vegetación

1. Resolución baja: Corine Land Cover (umm=25 ha)

2. Resolución media: Mapa Forestal de España (umm= 2,25 ha)

3. Resolución alta: LiDAR (0.5 points/m2)

• A partir de cada tipo se generaron variables relacionadas con recurso trófico, refugio y presión humana

• Métodos:1. Modelos multi-escala de selección del hábitat

A. Todas las variables potencialesB. Sólo variables de vegetación (excluyendo Rugg y Human Pre.)

2. Análisis de la conectividad entre subpoblaciones (en base a los modelos de selección del hábitat)


Metric Resolution DescriptionForaging resources

FRCORINE Estimated from CORINEFMS Estimated from FMS and specific modelsLiDAR Estimated from LiDAR, FMS and specific models

Shelter

ForACORINE Forest area from CORINEFMS Forest area from FMSLiDAR Forest area from LiDAR

ForH LiDAR Forest height from LiDAR (not available for CORINE or FMS)

ForCICORINE Cohesion index of forests from CORINEFMS Cohesion index of forests from FMSLiDAR Cohesion index of forests from LiDAR

ShrubCICORINE Cohesion index of shrubland from CORINEFMS Cohesion index of shrubland from FMSLiDAR Cohesion index of shrubland from FMS (LiDAR not reliable)

Rugg CORINE, FMS and LiDAR Terrain ruggedness from a DEM (CNIG)Human pressure BuildDens

CORINE, FMS and LiDAR

Building density calculated from CNIG

HwDens Highway density calculated from OSM

Conventional road density calculated from OSMRoadDens

Selección hábitat Oso Pardo

PredictorCORINE FMS LiDAR

Scale Coef. Scale Coef. Scale Coef.

FR 2 0.647** 32 0.787** 16 1.222**

ForA 8 -0.267** 1 0.429** 1 0.262**

ForH 0.5 0.128**

ForCI 8 0.556** 0.5 0.404** 16 0.154**

ShrubCI 0.25 0.084** 16 1.835** 16 1.856**

Rugg 1 0.732** 1 0.384** 1 0.371**

BuildDens 16 -1.708** 16 -0.609** 16 -1.350**

HwDens 16 -1.061** 16 -1.161** 16 -0.365**

RoadDens 16 -0.933** 16 -1.088** 16 -0.072

AUC 0.881 0.906 0.912

PredictorCORINE FMS LiDAR

Scale Coef. Scale Coef. Scale Coef.

FR 2 0.586** 32 1.011** 16 1.591**

ForA 8 0.206** 1 0.560** 1 0.284**

ForH 0.5 0.087*

ForCI 8 0.768** 0.5 0.329** 16 0.036

ShrubCI 0.25 0.130** 16 3.246** 16 2.908**

AUC 0.783 0.884 0.906

INCLUYENDO VARIABLES NO RELACIONADAS CON VEGETACIÓN

SIN INCLUIR VARIABLES NO RELACIONADAS CON VEGETACIÓN

MODELOS CON TODAS LAS VARIABLES (con presión humana y rugosidad terreno)

MODELOS SÓLO CON VARIABLES VEGETACIÓN (sin presión humana ni rugosidad terreno)

Gastón et al. (submitted)


• Superficies de resistencia al movimiento usando los modelos de selección de hábitat (resistencia del paisaje: inversa calidad)

• Linkage Mapper: distancias efectivas y corredores entre las dos subpoblaciones

• Grandes diferencias en distancias efectivas y corredores en función de la resolución espacial de los datos de vegetación

MODELOS CON TODAS LAS VARIABLES (con presión humana y rugosidad terreno)

MODELOS SÓLO CON VARIABLES VEGETACIÓN (sin presión humana ni rugosidad terreno)

a) CORINE a) CORINE

b) Forest Map of Spain b) Forest Map of Spain

c) LiDAR c) LiDAR

Ciudad et al. (en prepación)

Conectividad Oso Pardo


CONCLUSIONES

• La utilización de bases cartográficas de diferente resolución en los estudios de conectividad ecológica puede dar lugar a resultados muy diferentes.

• Información de “grano fino” (LiDAR) mejora la precisión y fiabilidad de los análisis, al permitir identificar elementos del paisaje que pueden ser esenciales para las especies.

• Es esperable encontrar un efecto aún mayor en especies más pequeñas y con menores requerimientos espaciales.

• Acciones para incrementar la conectividad del paisaje suelen ser costosas, por lo que la precisión y fiabilidad de los análisis previos es vital para conseguir que sean efectivas


Environment

C-16-2_4. Métodos y herramientas para el análisis de la conectividad ecológica - Carlos Ciudad Trilla (ETSIM UPM)