La aplicación de datos faunísticos para el diseño de redes de reservas: el caso de los anfibios y reptiles de la Península Ibérica
DOI:
https://doi.org/10.3989/graellsia.2003.v59.i2-3.255Palabras clave:
selección de reservas, Península Ibérica, Anfibios, ReptilesResumen
A pesar de que disponemos de herramientas de selección de reservas que permiten maximizar la representación de las especies con un mínimo coste, las decisiones sobre la ubicación de nuestra red de espacios protegidos siguen realizándose todavía sin el concurso de estas técnicas. En este trabajo se estudian y comparan los resultados de estrategias distintas de selección de reservas (puntos de máxima riqueza, puntos de máxima rareza y solución de máxima cobertura), estimando su efectividad a la hora de representar la diversidad de anfibios y reptiles ibéricos. Los resultados obtenidos han sido comparados, tanto con una selección al azar, como con una selección que considera la ubicación actual de las reservas. Los espacios naturales protegidos no permiten representar la diversidad de anfibios y reptiles ibéricos mejor de lo que lo haría una selección de reservas al azar, mientras que la solución de máxima cobertura permite obtener niveles de representación de las especies mucho mayores que cualquier otra estrategia. Sería recomendable que los gestores ambientales seleccionaran las áreas de conservación utilizando los eficaces algoritmos de selección disponibles. Si no se hace así, corremos el riesgo de que la inversión en conservación de nuestros limitados recursos produzca una baja rentabilidad.
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Publicado
2003-12-30
Cómo citar
1.
Lobo JM, Araújo MB. La aplicación de datos faunísticos para el diseño de redes de reservas: el caso de los anfibios y reptiles de la Península Ibérica. Graellsia [Internet]. 30 de diciembre de 2003 [citado 24 de febrero de 2025];59(2-3):399-408. Disponible en: https://graellsia.revistas.csic.es/index.php/graellsia/article/view/255
Número
Sección
Artículos
Licencia
Derechos de autor 2003 Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)
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