Datos imprecisos y mapas de distribución: el ejemplo de Phylan semicostatus Mulsant y Rey, 1854 (Coleoptera, Tenebrionidae) en la Serra de Tramuntana (Mallorca, Mediterráneo occidental)

Resumen

Los mapas de distribución son herramientas clave para la gestión medioambiental y los análisis biogeográficos. Pero el éxito en las predicciones de distribución espacial es limitado cuando se dispone de datos imprecisos de la presencia/ausencia. Tanto falsas ausencias como falsas presencias pueden estar relacionadas con desviaciones locales del equilibrio (por ejemplo, extinciones temporales o colonizaciones no exitosas). Además, las falsas ausencias pueden surgir de un esfuerzo de muestreo limitado. Aquí se explora una estrategia analítica para obtener información adicional sobre el patron de presencia/ausencia de una especie diana a partir de la presencia/ausencia de otras especies en la comunidad. La logica es simple: la especie diana debería tener una mayor probabilidad de presencia en un punto si una muestra de este punto es faunísticamente muy similar a las muestras de otros puntos donde la especie ha sido detectada. Por tanto, primeros se modela la presencia/ausencia de la especie diana en función de la similaridad faunística entre puntos. En segundo lugar, los datos observados para la especie diana son reajustados en función de la probabilidad esperada de presencia: las presencias observadas en puntos con probabilidad de presencia muy baja son interpretadas como presencias inestables, y recodificadas como ausencias. De manera similar, las ausencias en puntos con probabilidad de presencia muy elevada son interpretadas como falsas ausencias, y recodificadas como presencias. En el caso experimental estudiado, el procedimiento de recodificación esta basado en los datos de presencia/ausencia de 174 especies, abarcando un abanico taxonómico muy amplio (caracoles terrestres, coleópteros, arañas e isópodos). El mapa de distribución de celdas de 1 km² del coleóptero endémico Phylan semicostatus es modelado a partir de estos datos. El mapa de distribución es elaborado a partir de cuatro variables medioambientales, usando una estrategia analítica basada en algoritmos genéticos (GARP). Los mapas obtenidos con los datos recodificados parecen ser mas estables y menos susceptibles de fallar en sus predicciones que los mapas elaborados directamente con los datos originales.