"Cartografía predictiva de la distribución de aves terrestres. Un estudio piloto en Andalucía occidental"


Resumen | Introducción | Objetivos | Plan de trabajo | Investigadores Participantes
Beneficios esperados del proyecto | Financiación | Bibliografía | Oferta de empleo


Resumen

INVESTIGADOR RESPONSABLE O COORDINADOR DEL PROYECTO: Javier Bustamante

PALABRAS CLAVE: aves terrestres, SIG, teledetección, modelos predictivos, cartografía predictiva


Resumen | Introducción | Objetivos | Plan de trabajo | Investigadores Participantes
Beneficios esperados del proyecto | Financiación | Bibliografía | Oferta de empleo


Introducción

Hoy en día se es consciente de que la transformación creciente del medio natural por el hombre amenaza la diversidad biológica del planeta. Por ello, la ley exige la elaboración de estudios del impacto ambiental de todas aquellas obras que, por sus características o dimensión espacial, sean susceptibles de afectar negativamente al medio ambiente. Para poder evaluar el efecto que una transformación del medio tiene sobre la fauna y la flora es necesario conocer cómo se distribuyen éstas en el espacio y qué factores ambientales son los que determinan que una especie animal o vegetal se encuentre en un lugar determinado. No obstante, la experiencia demuestra que a pesar de la ingente cantidad de información empírica y teórica relativa a la selección de hábitat, distribución y abundancia en aves, muy poca de ésta se ha transferido a los estudios de impacto de la actividad humana sobre el medio ambiente. Si se carece de esta información, cualquier evaluación de impacto pasa a ser una simple estimación grosera y subjetiva, basada en los conocimientos más o menos extensos que los técnicos encargados del estudio puedan tener sobre la ecología y la distribución espacial de las especies supuestamente afectadas. Por tanto, en el aspecto preferencias de hábitat y distribución y abundancia de organismos, nos encontramos con el clásico problema de disyunción entre investigación científica y aplicaciones de la ciencia. Baste sólo un ejemplo: de los 280 trabajos científicos publicados por españoles en el periodo 1980-1996 sobre aspectos relacionados con preferencias de hábitat y abundancia de aves (extracción del Zoological Record en CD-Rom), menos de 1% producen modelos que predigan la distribución de estos animales de manera que la información que aportan pueda ser aplicada a la gestión ambiental (ver por ejemplo, Carrascal y Tellería 1990, González et al. 1990, 1992, Carrascal et al. 1993, Donázar et al. 1993, Tellería y Santos 1995, 1997, Bustamante 1996, 1997, López y Moro 1997). Estos hechos ponen de manifiesto la necesidad de tender un puente entre resultados de investigación y necesidades prácticas de resolución de problemas ambientales con bases científicas. Establecer este puente supone dar respuesta a la pregunta de si somos capaces de producir una ciencia positiva con carácter predictivo.

Nuestra experiencia en proyectos relacionados con la evaluación de impacto o de definición de prioridades de conservación nos han permitido detectar una serie de carencias de información sobre la distribución y abundancia de las diferentes especies sujetas a evaluación, que pueden afectar a las conclusiones de este tipo de trabajos. Estas carencias serían las siguientes:

1. Escasez de información detallada sobre el área de distribución de las especies. Esta carencia impedía evaluar en detalle los posibles cambios en el área de distribución que pudieran ser debidas a la ejecución de las acciones evaluadas, y se debía a tres causas principales:

Información incompleta para las especies de más difícil detección, tales como murciélagos, roedores, insectívoros y pequeños carnívoros en el caso de los mamíferos, y rállidos y algunos paseriformes en el caso de las aves.

Información obsoleta en el caso de muchas especies de aves. A pesar de su reciente publicación (Purroy 1997), los mapas de distribución disponibles son un resumen, en general poco elaborado, de resultados obtenidos a lo largo de 20 años de observación, con lo que es probable que algunos de los mapas de distribución empleados no reflejen la realidad actual.

2. Escasez de información sobre los patrones de abundancia de las especies y de la relación de la abundancia con factores ambientales. En muchos casos, las actuaciones sobre el medio derivadas de las acciones evaluadas no suponen extinciones locales de las especies evaluadas, sino cambios en su abundancia (por ejemplo, especies que ocupan tanto cultivos de secano como de regadío, pero con abundancias diferentes en ambos; véase, por ejemplo, Díaz et al. 1993). La escasez de información relevante al respecto supone una cierta subjetividad en las evaluaciones que podría solventarse de tres modos diferentes (ordenados a continuación de menor a mayor utilidad):

Recopilando información exhaustiva sobre patrones de abundancia de las especies según una amplia variedad de tipos de hábitat, que debería ser acompañada con mapas detallados de la distribución de dichos tipos de hábitat en el espacio geográfico a evaluar.

Desarrollando modelos detallados de selección de hábitat de las especies en los que se tengan en cuenta los rasgos del hábitat requeridos por cada una de ellas, la escala espacial a la que seleciona el hábitat cada especie, y los posibles cambios geográficos de la selección de hábitat de las especies (por ejemplo, se sabe que muchas especies de vertebrados forestales son relativamente más exigentes en su selección de hábitat en las regiones meridionales de su área de distribución ibérica, mientras que otras muestran un patrón opuesto; Santos y Tellería 1998). Estos modelos están disponibles para muy pocas especies (Águila Imperial Ibérica, González et al. 1990, 1992; Cigüeña Blanca, Carrascal et al. 1993; Cernícalo Primilla, Bustamante 1997; Quebrantahuesos, Donázar et al. 1995, Bustamante 1996). En todo caso, el desarrollo de estos modelos debería ir acompañado por el desarrollo de mapas temáticos, preferiblemente digitalizados e incorporados en un Sistema de Información Geográfica, de los rasgos del hábitat empleados para el desarrollo de los modelos (por ejemplo, mapas topográficos; mapas de vegetación real, incluyendo aspectos florísticos -especies vegetales- y estructurales -cobertura y densidad de pies-; mapas de usos, incluyendo carreteras, caminos, tendidos eléctricos, embalses, edificaciones, etc.). Un desarrollo de este tipo sólo se ha aplicado en España al caso del Quebrantahuesos (Bustamante 1996).

En el caso de la Comunidad Autónoma de Andalucía, donde se desarrollaría este proyecto piloto, la situación del conocimiento sobre la distribución y abundancia de la avifauna, y sobre la relación de éstas con factores medioambientales, es similar al del conjunto del estado Español. Es decir, hay grandes carencias de información que hacen que los estudios de impacto que se realizan sean, opiniones más o menos afortunadas en lo que se refiere al efecto sobre las aves. Si tenemos en cuenta que las aves son, sin duda, el grupo mejor conocido en lo que se refiere a distribución y abundancia, podemos concluir que la situación es mucho peor aún para otros grupos faunísticos. Hasta hoy, gran parte de los esfuerzos para cubrir estas lagunas sobre la distribución de las aves se han dirigido a la elaboración de atlas regionales o nacionales. La SEO ha publicado recientemente (Purroy 1997) un atlas de aves reproductoras de España que ha tardado 20 años en elaborarse. Con posterioridad, el Ministerio de Medio Ambiente convocó un concurso público para la elaboración de un Atlas Nacional de Aves y Mamíferos (B.O.E. 1997) con un presupuesto de 140 millones de pesetas. Esto da una idea de los costes en tiempo y en dinero que supone obtener esta información tan necesaria para conservar la diversidad biológica. Sin embargo, los atlas, por si sólos, no llenan nuestras lagunas de conocimiento en estos aspectos. Primero, la distribución de los seres vivos cambia con el tiempo y un atlas es, en el mejor de los casos, una foto fija de la situación en un momento o un periodo de tiempo determinado. Segundo, los atlas a escala nacional o regional sólo indican la presencia o ausencia de cada especie en cuadrículas de gran tamaño, entre 100 y 500 km2; por lo tanto, son inútiles para evaluaciones del impacto de acciones de extensión espacial reducida. Tercero, los atlas no proporcionan ninguna información sobre la abundancia de las distintas especies ni sobre la relación de la abundancia y/o la distribución con distintos factores ambientales. Por último, una gran deficiencia de los atlas es el carácter asimétrico de la veracidad de la información que proporcionan. Así, aunque es correcto afirmar que una especie está presente en una cuadrícula cuando al menos se ha observado un indivíduo, no tiene por qué ser cierto que una especie esté ausente de un territorio cuando no se la ha observado. Es muy improbable observar especies muy escasas prospectando groseramente áreas de decenas de Km2, y por tanto el no haberlas observado no tiene por qué significar que no existan. De todo lo expuesto se deduce que hacen falta herramientas que permitan cartografiar las aves en particular, y nuestra fauna y flora en general, a escalas más finas, con menores costes y con posibilidades de actualización más rápidas que las que actualmente se dispone.

En el ámbito científico, las raíces de este proyecto hay que buscarlas en la teoría de la selección de hábitat (una rama de la teoría de la búsqueda óptima de alimento, Rosenzweig 1985), que predice que las especies seleccionan el hábitat en el que maximizan su "fitness" (éxito reproductor a largo plazo). Es aparente, incluso para el observador casual, que las especies de aves son selectivas respecto a los hábitat que ocupan --no se distribuyen al azar en el espacio--, y el interés científico de determinar los factores que definen el nicho ecológico de una especie de ave --o los factores ambientales que identifican el hábitat que la especie selecciona-- se pueden trazar hasta los trabajos pioneros de MacArthur en la década de los 60. Conociendo cuáles son los factores que determinan la selección de hábitat de una especie, y teniendo información sobre la distribución espacial de estos factores, es posible predecir la distribución espacial del hábitat adecuado para dicha especie.

Más recientemente se ha investigado en el uso de sensores remotos para medir características del hábitat o predecir el hábitat potencial de especies de aves (Reeves et al., 1976; Haney, 1985; Palmeirin, 1988; Avery y Haines-Young, 1990; Miller y Conroy, 1990; Robertson et al., 1990; Cox, 1991; Franklin y Steadman, 1991; Wallin et al., 1992; Rodríguez Estrella, 1997), y en el empleo de Sistemas de Información Geográfica para realizar predicciones espaciales a partir de modelos de hábitat (Palmeirin, 1988; Shuster, 1990; Rodríguez Estrella, 1997). El desarrollo de sensores remotos cada vez más sofisticados a bordo de satélites artificiales y el abaratamiento de la información generada por estos sensores los convierte en una herramienta con un gran potencial para actualizar rápidamente la cartografía relativa a recursos naturales (Ehlers, 1989; Ehlers et al., 1989; Matson y Ustin, 1991; Roughgarden et al., 1991; Ustin et al., 1991; Wickland, 1991; Simmons et al., 1992), y a partir de ahí la distribución de especies de aves o características relevantes de sus hábitats. De entre los proyectos de investigación actuales más relevantes en la línea de cartografiar a escala regional el hábitat potencial de especies de aves y otros grupos animales cabe destacar el conocido como "GAP Analysis" en Estados Unidos (Scott et al., 1993). Este proyecto tiene en común con el nuestro el uso de teledetección y sistemas de información geográfica para generar mapas de distribución de especies. Difiere en que abarca más grupos animales, y áreas más extensas a una escala grosera (100 Ha), con un objetivo final más ambicioso: detectar las lagunas en la protección de la biodiversidad de Norteamérica. También asume que la vegetación es un buen predictor del hábitat a escala regional. Nuestro proyecto profundizaría mucho más que el "GAP Analysis" en las relaciones entre especies y variables ambientales y en la construcción de modelos estadísticos de esta relación. Al "GAP Analysis" se le ha criticado por asumir relaciones entre especies y vegetación demasiado simplistas, así como por no considerar otras variables ambientales (Bolger et al., 1997).

El presente proyecto cuenta con la ventaja de la importante tarea desarrollada por la Consejería de Medio Ambiente de la Junta de Andalucía, a traves del SINAMBA, en la generación de cartografía digital de recursos naturales para la Comunidad Autónoma de Andalucía (Moreira y Fernández-Palacios, 1995). Este proyecto de investigación sería un primer paso para realizar la cartografía de la fauna de dicha comunidad, desarrollando además las herramientas adecuadas para actualizarla de manera periódica y a bajo coste.


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Objetivos


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Plan de trabajo y metodología

CENSOS:

Se realizarían censos puntuales en primavera, entre abril y junio, durante dos años consecutivos, 1999 y 2000, realizando entre 450 y 900 puntos de muestreo al año (un mínimo de 200 puntos en cada área de estudio). En estos puntos se registrarían las especies de aves observadas o detectadas por el canto en un periodo de unos 15 minutos, así como el tiempo desde el inicio del censo hasta el primer contacto con cada especie y el número de contactos totales con cada una de ellas. Estos últimos datos servirán para hacer estimas de la detectabilidad de cada especie. Cada punto se muestrearía una vez al año. La selección de los puntos de muestreo se haría en base a un muestreo estratificado basado en los tipos de vegetación, topografía y climatología de la zona. Para la selección de puntos se tendrían en cuenta consideraciones logísticas de facilidad de acceso y optimización del tiempo total destinado al muestreo.

Cada punto de muestreo se localizaría con un GPS con una precisión de 15 m. Se medirían in situ algunas variables de cobertura de vegetación y de uso del suelo que a priori son importantes para las preferencias de hábitat de las aves, que no suelen estar recogidas en la cartografía digital actual y que son difíciles de medir mediante teledetección.

-SELECCIÓN Y MEDICIÓN DE VARIABLES AMBIENTALES:

Se seleccionarían variables ambientales en base a efectos genéricos conocidos o supuestos sobre la distribución de distintas especies de aves, tras una exhaustiva revisión bibliográfica de la literatura científica relativa a selección de hábitat de aves en España y otros países europeos. Con esta consideración se seleccionarían preferiblemente variables fáciles de medir, o para las que exista cartografía digital, o se puedan estimar de manera directa o indirecta mediante sensores remotos. Básicamente se utilizarían variables topográficas, climáticas, de influencia humana, de vegetación y de uso del suelo, medidas en cada punto a distintas escalas espaciales. Dado que fin último es predecir la probabilidad de ocupación de un fragmento del territorio de las áreas de estudio por las distintas especies de aves considerando variables de fácil obtención por gestores del medio ambiente, no tiene sentido desarrollar modelos complicados que, aunque con un potencial de predicción ligeramente mayor, sean poco operativos o de una aplicación excesivamente costosa.

-SIG y COBERTURAS DIGITALES:

El SINAMBA de la Agencia de Medio Ambiente cuenta con coberturas digitales para numerosas variables ambientales. Entre otros existen mapas digitales de usos del suelo y vegetación actualizados aproximadamente con fecha 1989, 1991 y 1996 [Moreira, J. M. y Fernández-Palacios, A. (1995) Usos y Coberturas Vegetales del Suelo en Andalucía. Seguimiento a través de Imágenes de Satélite, Junta de Andalucía, Consejería de Medio Ambiente]. Estos mapas han sido derivados por reclasificación de imágenes del sensor Landsat TM. A partir de un modelo digital del terreno, las coberturas de vegetación y usos del suelo disponibles y de otras que elaboren miembros del equipo investigación (vg. coberturas climáticas) integradas en un SIG se medirá para cada punto de muestreo las variables de interés a distintas escalas. El SIG que se empleará será mayormente IDRISI para Windows V 2.0, integrado con otros programas de SIG, de análisis de superficies y estadísticos entre otros: ARC/INFO, MICRODEM, ANUSPLIN, GLIM, S-PLUS, SAS. Este trabajo será realizado en su mayor parte por el técnico en SIG, con colaboración de otros miembros del equipo, especialmente el becario predoctoral y el Dr. Bustamante. En esta parte también colaboraría la empresa ANALITER, que tiene una gran experiencia de trabajo en cartografía digital y, especialmente, ha colaborado con el SINAMBA en la elaboración y actualización de algunas de las coberturas que se utilizarán.

-ANALISIS DE IMÁGENES DE SATELITE:

Para las dos áreas piloto se adquirirán imágenes de los sensores Landsat-TM, SPOT y SAR de las fechas en las que se realicen los muestreos. La razón es poder utilizarlas para actualizar a la fecha del muestreo las coberturas de vegetación y/o intentar predecir mediante estos sensores remotos variables medidas en el campo que resulten de alta capacidad predictiva y que no estén recogidas en las cartografías digitales disponibles. Se estudiará la adquisición de imágenes en fechas distintas que permitan determinar la situación de distintos tipos de cultivos. Para el análisis se estas imágenes se dispone de IDRISI para Windows y se considera adquirir una licencia de ENVI. El trabajo lo realizaría en su mayor parte el técnico del SIG que se va a contratar. La empresa ANALITER colaborará en la tarea de verificar las clasificaciones obtenidas de imágenes de satélite con la cartografía digital disponible.

-MODELOS ESTADÍSTICOS:

Inicialmente se usarían Modelos Lineares Generalizables con errores binomiales para los datos de presencia/ausencia de cada especie en un punto. Para especies muy abundantes y detectables se podría corregir a posteriori la duración efectiva del censo (ver apartado anterior CENSOS). La presencia/ausencia se modelizaría, especie por especie, utilizando como predictores estadísticos las variables ambientales medidas en el campo y las obtenidas de cartografía digital o a partir de sensores remotos. Se construirían modelos con los datos del primer año y se examinaría su capacidad predictiva con los datos del segundo año para cada una de las áreas de estudio. El software que a priori se piensa usar esprincipalmente GLIM, S-PLUS y SAS.

En una segunda fase se compararían distintos procedimientos de construcción de modelos: análisis de funciones discriminantes, análisis de componentes principales (utilización de los factores obtenidos sobre determinados conjuntos de variables ambientales como variables predictivas en los modelos), distintos procedimientos de selección de variables en Modelos Lineares Generalizables, uso de Modelos Aditivos Generalizables, etc... Por último, se efectuaría un análisis de optimización de las predicciones. Esto es, se trataría de encontrar el mejor subconjunto de variables predictoras que explicasen el mayor porcentaje de varianza en la presencia/ausencia de las especies, considerando la minimización del gasto económico en la obtención de los datos de los predictores. Este aspecto sería de enorme interés a la hora de crear nuevos modelos por consultoras medioambientales, ya que ahorraría tiempo y dinero. También (ya en el tercer año) se compararían los modelos de la misma especie desarrollados en cada área y se evaluaría la capacidad para extrapolarlos de un área a otra. Para el caso de modelos alternativos para una misma especie se seleccionarían puntos de censo para el tercer año que permitieran discriminar entre modelos.

-PREDICCION ESPACIAL DEL HABITAT DISPONIBLE PARA CADA ESPECIE:

A partir de los modelo desarrollados para cada especie se realizarán mediante el SIG predicciones espaciales del grado de adecuación del hábitat para cada especie en cada área de estudio, generando una cartografía en formato digital. Este trabajo lo desarrollaría en un 100% el técnico de SIG para el que se pide un contrato. Esta fase se realizará en estrecha colaboración con ANALITER, que tiene experiencia en la confección de cartografía digital y pondrá sus técnicos y sus medios a disposición del proyecto. Esto permitirá generar cartografía compatible con la actualmente existente en los organismos de la Comunidad Autónoma de Andalucía (ICA, SINAMBA).

-MODELIZACIÓN DE PARÁMETROS SINECOLÓGICOS:

Además de trabajar especie por especie, también se recurrirá a la modelización de parámetros sintéticos de las asociaciones de aves. Esto es, se tratará de dar respuesta a la pregunta de si, independientemente de la identidad taxonómica de las especies estudiadas, es posible obtener medidas sintéticas que cualifiquen el valor conservacionista de determinadas unidades ambientales. Los parámetros utilizados serán: riqueza (número de especies de aves observadas en 15 minutos de censo), índice de rareza (ponderación de las especies observadas según su escasez en las áreas de estudio, obtenida a partir del total de censos efectuados), índice de originalidad regional (a partir de la extensión del área geográfica de las especies en la Comunidad de Andalucía y/o a partir de Atlas de Distribución de Aves), e índice de amenaza de las especies (a partir de los catálogos de grado de amenaza de las especies a nivel europeo, nacional, y andaluz).

-EXAMEN DE LA VALIDEZ DE LOS MODELOS LOCALES APLICADOS A OTRAS ÁREAS GEOGRÁFICAS:

Un problema clásico con los modelos predictivos de distribución de aves es si pueden ser extrapolados a otras regiones en las cuales no fueron generados. Esto es, ¿puede un modelo generado en unas comarcas andaluzas tener valor predictivo en otras regiones del área biogeográfica (v.g., Madrid)? Dar respuesta a esta pregunta puede mostrar la utilidad de un modelo utilizado por una empresa medioambiental en otro contexto geográfico. Para abordar este problema se trabajará con el Atlas de las Aves de la Comunidad de Madrid, y con los censos que en esta región geográfica han acumulado varios investigadores (revisión bibliográfica). Además, se ampliará la muestra de hábitats distintos muestreados (Dr. Carrascal; 8 días-persona el primer año). También se obtendrán datos sobre la vegetación de las cuadrículas UTM del Atlas de las Aves de Madrid a partir de cartografía digital. A partir de los modelos generados en Andalucía, se predecirá la presencia-ausencia de las especies y su frecuencia de aparición en la región madrileña. El grado de extrapolación de los modelos a otras regiones geográficas se valorará como el porcentaje de adecuación entre datos observados y predichos.


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Investigadores participantes

El Dr. Javier Mª Bustamante Díaz es colaborador científico del CSIC. Tiene una extensa formación académica como ecólogo animal y amplia experiencia de campo como ornitólogo. Su trayectoria científica reciente demuestra su formación en análisis estadístico y modelos predictivos, así como el uso de sistemas de información geográfica y técnicas de teledetección en ecología. Ha impartido durante dos años (1997 y 1998) un curso de postgrado de CSIC titulado "Introducción a los sistemas de información geográfica y técnicas de teledetección en ecología". Su línea investigadora incluye desde hace tiempo los temas de factores ambientales que condicionan la distribución de aves y selección de hábitat, desarrollo de modelos estadísticos predictivos y aplicación de sistemas de información geográfica a la investigación sobre estos problemas, como demuestra una selección de sus publicaciones científicas:

Bustamante, J. (1997) Predictive models for lesser kestrel Falco naumanni distribution, abundance and extinction in southern Spain. Biol. Conserv., 80, 153-160.

Bustamante, J., Donázar, J. A., Hiraldo, F., Ceballos, O. and Travaini, A. (1997) Differential habitat selection by immature and adult Grey Eagle-buzzards Geranoaetus melanoleucus. Ibis, 139, 322-330.

Bustamante, J., Gaona, P. and Calvo, M. (1988) Relación entre factores ambientales y la distribución de las aves en una transición climática templado-mediterránea. Ecología, 2, 257-268.

Donázar, J. A., Hiraldo, F. and Bustamante, J. (1993) Factors influencing nest site selection, breeding density and breeding success in the bearded vulture (Gypaetus barbatus). J. Appl. Ecol., 30, 504-514.

González, L. M., Bustamante, J. and Hiraldo, F. (1990) Factors influencing the present distribution of the Spanish imperial eagle Aquila adalberti. Biol. Conserv., 51, 311-319.

González, L. M., Bustamante, J. and Hiraldo, F. (1992) Nesting habitat selection by the Spanish imperial eagle Aquila adalberti. Biol. Conserv., 59, 45-50.

Ha dirigido una tesis doctoral dentro de la línea en que se plantea el presente proyecto de investigación (Rodríguez Estrella, R. 1997. "Factores que condicionan la distribución y abundancia de las aves terrestres en el desierto xerófilo de Baja California Sur, México: El efecto de los cambios en el hábitat por actividades humanas", Universidad Autónoma de Madrid), que combinó el uso de censos de aves, modelos estadísticos, teledetección para la medida de variables ambientales y un sistema de información geográfica para la generación de predicciones espaciales. Ha participado en Australia en un proyecto de investigación en esta línea titulado "Environmental control of the distribution of selected bird species within the Eucalypt forests of the South Coast Study Area in SE Australia", dentro del programa de investigación "Forests and Global Change" del CSIRO, Division of Wildlife and Ecology (Australia). Actualmente es investigador principal de dos proyectos de investigación sobre este tema: "Factores ambientales que condicionan la distribución de aves terrestres invernantes en el desierto de Baja California Sur, México". Proyecto bilateral CSIC/CONACYT . "Modelos predictivos de la distribución de aves terrestres en la región del delta del río Paraná, Argentina". Acción bilateral CSIC/CONICET con participación de la Universidad de Buenos Aires y finaciación del Instituto de Cooperación Iberoamericana.

Tellería, J.L.; Carrascal, L.M. 1994. Weight-density relationships between and within bird communities. Implications of niche space and vegetation structure. American Naturalist 141:1083-1092.

Carrascal, L.M.; Bautista, L.M.; Lázaro, E. 1993. Geographical variation in the density of the White Stork Ciconia ciconia in Spain: influence of habitat structure and climate. Biological Conservation 65:83-87.

Carrascal, L.M.; Tellería, J.L.; Valido, A. 1992. Habitat distribution of canary chaffinches among islands: competitive exclusion or species-specific habitat preferences? Journal of Biogeography 19:383-390.

Alonso, J.C.; Alonso, J.A.; Carrascal, L.M. 1991. Habitat selection of foraging White Storks Ciconia ciconia during the breeding season. Canadian Journal of Zoology 69:1957-1962.

Díaz, J.A.; Carrascal, L.M. 1991. Regional distribution of a Mediterranean lizard: influence of habitat cues and prey abundance. Journal of Biogeography 18:291-297.

Carrascal, L.M.; Tellería, J.L. 1990. Impacto de las repoblaciones de Pinus radiata sobre la avifauna forestal del Norte de España. Ardeola 37:247-266.

Carrascal, L.M.; Díaz, J.A. 1989. Habitat selection in Iberian Psammodromus species along a Mediterranean successional gradient. Amphibia-Reptilia 10:231-242.

Carrascal, L.M.; Tellería, J.L. 1988. Relación entre avifauna y estructura de la vegetación en los medios agrícolas del norte de la Península Ibérica. Munibe 40:9-17.

Carrascal, L.M. 1987. Relación entre avifauna y estructura de la vegetación en las repoblaciones de coníferas de Tenerife (Islas Canarias). Ardeola 34:193-224.

El Dr. Mario Díaz Esteban es profesor Ayudante en el Departamento Ciencias Ambientales de la Universidad de Castilla-la Mancha, además de Editor de Ardeola, la Revista Ibérica de Ornitología desde septiembre de 1996. Sus principales líneas de investigación se han centrado en el estudio de la depredación de semillas por parte de animales granívoros en medios naturales y humanizados, y más recientemente en el análisis del efecto del uso humano en sistemas manejados sobre los patrones de distribución y abundancia de especies animales indicadoras. Aparte de estos trabajos de investigación, ha colaborado en la elaboración de revisiones sobre la distribución y biología de las aves ibéricas, en trabajos sobre biogeografía de aves en España y en Sudamérica, y en revisiones sobre efectos de las políticas agrarias y de uso de la tierra sobre la conservación de las aves europeas. Su actividad sobre el tema del efecto del uso humano y otros factores ambientales en la distribución de la avifauna se concreta en las siguientes publicaciones principales en los últimos cinco años:

Tellería, J. L., Santos, T. and Díaz, M. (1994). Effects of agricultural practices on bird populations in the Mediterranean region: the case of Spain. En: Bird Numbers 1992. Distribution, monitoring and ecological aspects. E.J.M. Hagemeijer y T.J. Verstrael (eds.), pp. 57-75. Statistics Netherlands y SOVON, Beek-Ubbergen, The Neteherlands.

Díaz, M. and Pulido, F. J. (1995). Wildlife-habitat relationships in the Spanish dehesa. En: Farming on the edge: the nature of traditional farmland in Europe. D.I. McCracken, E.M. Bignal y S.E. Wenlock (eds.), pp. 103-111. Joint Nature Conservation Committee, Peterborough.

Díaz, M., Campos, P. and Pulido, F.J. (1997). The Spanish dehesas: a diversity of land use and wildlife. En: Farming and birds in Europe: The Common Agricultural Policy and its implications for bird conservation. D. Pain y M. Pienkowski (eds.). Academic Press, London, pp. 178 209.

Díaz, M. and Tellería, J. L. (1997). Habitat selection and distribution trends of Corn Buntings in the Iberian Peninsula. En: The ecology and conservation of corn buntings Miliaria calandra. P.F. Donald y N.J. Aebischer (eds.). Joint Nature Conservation Committee, Peterborough, pp. 151-161.

Díaz, M., Dixon, J., Kollar, H.P., Lebedeva, E., Markus, F., Métais, M., Nagy, S., Pain, D., Tiainen, J. and Tucker, G.M. (coordinator) (1997). Arable and improved grassland, perennial crops, pastoral woodland (within Agricultural and Grassland habitats, compiled by G.M. Tucker and J. Dixon). En: Habitats for birds in Europe. A conservation strategy for the wider environment. G.M. Tucker y M.I. Evans (comp.). BirdLife International, Cambridge, pp. 267-325.

Díaz, M. and Pulido, F. J. (1995). Relaciones entre abundancia de artrópodos y características vegetativas de la encina Quercus ilex: utilidad de su modelización empírica en la gestión forestal de las dehesas. Boletín de Sanidad Vegetal-Plagas, 21, 253-260.

Díaz, M. and Tellería, J. L. (1994). Predicting the effects of agricultural changes in central Spain croplands on seed eating overwintering birds. Agriculture, Ecosystems and Environment, 49, 289-298.

Díaz, M., González, E., Muñoz-Pulido, R. and Naveso, M. A. (1995). Habitat selection patterns of common cranes Grus grus wintering in Holm oak Quercus ilex dehesas of central Spain: effects of human management. Biological Conservation, 75, 119-124.

Díaz, M., Carbonell, R., Santos, T. and Tellería, J.L. (1998). Breeding bird communities in pine plantations of the Spanish central plateaux: geographic location, fragmentation, and vegetation structure effects. Journal of Applied Ecology, 35, 000-000 (en prensa).

Braulio Asensio Romero es licenciado en Ciencias Biológicas y desde 1995 Jefe del Departamento de I+D de ANALITER S.L. Tiene experiencia desde el punto de vista empresarial en los estudios de impacto ambiental y tiene conocimientos y experiencia en el manejo de Sistemas de Información Geográfica. Ha sido alumno de tercer ciclo de la Universidad de Sevilla en el departamento de Biología Vegetal y Ecología. Es especialista en Medio Ambiente. y sus líneas principales de trabajo han sido la ordenación del territorio, aguas y recursos naturales. Desde el departamento de I+D ha coordinado los siguientes proyectos de investiagción: -Reconversión del suelo agrícola a forestal en zonas de agricultura marginal (1995-1996). Subvencionada por la Unión Agraria de Explotaciones familiares y la Consejería de Agricultura y Pesca. -Depuración de aguas residuales de una empresa cárnica por tecnologías blandas (1996). Subvencionado por el P.I.T.M.A. -Estudio Integral de los Sistemas dunares en el Litoral Onubense. Impactos y manejo de sistemas dunares en el SW de España. Subvención MEC-DGICyT para un investigador dentro del programa "Ayudas al Intercambio de Personal Investigador entre Industrias y Organismos Públicos de Investigación" En colaboración con el Dept. de Biología Vegetal y Ecología de la Universidad de Sevilla.

Ha publicado algunos artículos científicos entre los que merece destacar:

Asensio, B. (en prensa) Atlas provisional de anfibios y reptiles de la provincia de Sevilla. Rev. de la A.E.H.

En el equipo investigador aportará sus conocimientos y experiencia de las necesidades de empresas y organismos publicos en los estudios de impactos ambiental, así como sus conociminetos en Sistemas de Información Geográfica y análisis de cartografía digital.

Macarena Tejada Tejada es licenciada en Geografía e Historia por la Universidad de Sevilla con la especialidad de geografía, y Master en Teledetección Medioambiental por la Universidad de Aberdeen, Reino Unido. Ha sido alumna de tercer ciclo de la Universidad de Sevilla en el Departamento de Geografía Física y Análisis Geográfico Regional. Entre 1994 y 1996 ha sido becaria de investigación de la Fundación Centro de Estudios Marinos y desde 1996 compagina su labor como profesora adjunta de geografía en la Escuela Universitaria de Profesorado "Cardenal Espinola" de Sevilla con la investigación y el trabajo técnico en ANALITER S.L. Ha sido profesora de diferentes cursos sobre Sistemas de Información Geográfica y Teledetección para entidades públicas y privadas, en España e Irlanda y relacionados con pesca, agricultura, impacto ambiental, dinámica costera, etc... Es autora de publicaciones y conferencias relacionadas con estos tema entre las que merece destacar:

Tejada, M. (1995) Coastal turistic development a GIS approach. MAST Advanced Training Course on "GIS Application to coastal zone Sciences and Engineering". Sept . 1995. Cork, Irlanda. Tejada, M. (1995) Impact assessment in coastal environments. MAST Advanced Training Course on "GIS Application to coastal zone Sciences and Engineering". Sept. 1995.Cork, Irlanda.

Morales, J. y M. Tejada (1995). Nuevas tecnologías y dinámica costera. Teledetección y SIG. 1er. Curso de Geología Costera. Universidad Internacional de Andalucía -Sede Iberoamericana. La Rabida (Huelva).

Aportará al grupo de investigación su experiencia en teledetección y sistemas de información geográfica aplicados a gestión de recursos naturales.


Resumen | Introducción | Objetivos | Plan de trabajo | Investigadores Participantes
Beneficios esperados del proyecto | Financiación | Bibliografía | Oferta de empleo


Beneficios esperados del proyecto

BENEFICIOS DE AMBITO REGIONAL DE CARACTER DESCRIPTIVO:

El proyecto generará una cartografía del grado de adecuación de los hábitats para cada una de las especies de aves estudiadas en las dos áreas piloto. Esta cartografía tiene ya de por si interés a la hora de la planificación de actuaciones en cada una de las áreas. Por ejemplo, determinación de los impactos de obras publicas o de cambios en los usos del suelo, selección de áreas protegidas, elaboración de planes de conservación de especies, etc..

BENEFICIOS DE AMBITO GENERAL DE CARÁCTER METODOLÓGICO:

La principal utilidad del proyecto está en el desarrollo de una metodología completa que se pueda utilizar de forma sencilla y económica para determinar el hábitat disponible para todas las especies de aves terrestres de una región: métodos de censo, selección y medición de variables predictoras, ajuste de modelos, generación de predicciones espaciales mediante un SIG. Principalmente, se pretende proporcionar una herramienta que permita evaluar el efecto de cambios ambientales (climáticos o de uso del suelo) en el grado de adecuación de los hábitats para una o un conjunto especies de aves de interés. El tener conocimiento del posible efecto de cambios ambientales en la disponibilidad de hábitat para especies amenazadas permitira en el futuro a los responsables de la gestión del medio ambiente preveer medidas compensatorias para minimizar el efecto de dichos cambios.

En resumen, mientras que los modelos y la cartografía generada por el proyecto tiene un claro beneficio a nivel regional, los métodos que se desarrollaran pueden ser perfectamente aplicables a otras áreas y van a acotar la extensión de su aplicabilidad identificando los problemas y aportando soluciones.


Resumen | Introducción | Objetivos | Plan de trabajo | Investigadores Participantes
Beneficios esperados del proyecto | Financiación | Bibliografía | Oferta de empleo


Financiación


Resumen | Introducción | Objetivos | Plan de trabajo | Investigadores Participantes
Beneficios esperados del proyecto | Financiación | Bibliografía | Oferta de empleo


Bibliografía

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