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El precio de los errores no es igual para todos

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La elección del hábitat coincidente es un mecanismo de selección del hábitat basado en la auto-evaluación de las perspectivas locales de éxito de cada individuo en función de su fenotipo particular. Este mecanismo resulta normalmente en un incremento del grado de adaptación local. Sin embargo, a pesar de las importantes ventajas de la elección de hábitat coincidente, su prevalencia en la naturaleza parece ser muy baja. Una posible explicación podría ser que este mecanismo solo se manifieste en aquellos segmentos de una población en los que una decisión errónea en la elección de hábitat (e.g. discordancia fenotipo-ambiente) conlleve costes importantes. Para probar esta hipótesis, utilizamos una población reproductora de salmón rojo (Oncorhynchus nerka) expuesta a un riesgo de depredación diferencial dependiendo del tamaño. Usando la duración del periodo de defensa de la puesta como una medida de éxito reproductivo, evaluamos los costes de elegir erróneamente en distintos segmentos de la población: machos, hembras, peces pequeños de 2 años de edad y peces grandes de 3 años. Los osos, principales depredadores de los salmones, muestran una clara preferencia por los individuos más grandes, especialmente en aguas poco profundas. Esto se traduce en un gradiente de riesgo de depredación que cambia en función de la profundidad de agua y del tamaño del pez y que, por tanto, los salmones pueden utilizar para guiar sus decisiones espaciales. Los resultados mostraron que los salmones del mismo tamaño y edad tendían a agruparse en sitios de profundidad similar, lo que concuerda con el patrón resultante de una elección de hábitat coincidente. Sin embargo, este mecanismo estuvo favorecido por la selección natural sólo en las hembras de 3 años - el segmento de la población más vulnerable a la depredación por osos. Este estudio demuestra que la elección de hábitat coincidente no es igual de importante para todos los segmentos de una población, y sugiere que, como resultado de estas diferencias, la prevalencia real de este mecanismo en la naturaleza podría haberse subestimado.informacion[at]ebd.csic.es: Camacho & Hendry (2020) Matching habitat choice: it's not for everyone. Oikos DOI 10.1111/oik.06932


https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/oik.06932
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Integración de datos de teledetección satelital en el modelado de ecosistemas

Integración de datos de teledetección satelital en el modelado de ecosistemas

El modelado ecológico espacio-temporal de los ecosistemas terrestres se basa en observaciones climatológicas y biofísicas de la Tierra. Debido a su creciente disponibilidad, cobertura global, adquisición frecuente y alta resolución espacial, los productos de teledetección satelital (SRS) se integran frecuentemente a datos in situ en el desarrollo de modelos de ecosistemas (EM) que cuantifican la interacción entre los componentes vegetales y los ciclos  hidrológicos, energéticos y de nutrientes. Esta revisión destaca los principales avances logrados en la última década combinando datos de SRS con EM, prestando especial atención a los desafíos que los modeladores enfrentan para las aplicaciones a escala local (por ejemplo, pequeñas cuencas hidrográficas). Se ha hecho una revisión crítica de la bibliografía sobre los avances obtenidos integrando datos de SRS en los EM terrestres, incluyendo los datos para definir los motores de los modelos, las referencias para validar los resultados de los modelos y las herramientas para actualizar secuencialmente las variables de estado y para cuantificar y reducir la incertidumbre del modelo. El número de aplicaciones disponibles en la bibliografía muestra que los ME pueden beneficiarse en gran medida de la inclusión de parámetros espaciales y reforzamientos proporcionados por la vegetación y los productos de SRS relacionados con el clima. Los factores limitantes para la aplicación de tales modelos a escalas locales son: el desajuste entre la resolución de los productos de SRS y la resolución del modelo, la falta de productos específicos en repositorios gratuitos y públicos, las brechas temporales en los datos del SRS, y, por último, la cuantificación de los errores del modelo y la medición. Esta revisión proporciona ejemplos de posibles soluciones adoptadas en la bibliografía reciente, con referencia particular al análisis a escalas espacio-temporales y la precisión de los datos. Los métodos de análisis como las técnicas estocásticas de reducción de escala y la aproximación de fusión del multisensor / multiplataforma son necesarios para mejorar la calidad de los datos SRS para usos locales. Además, se sugiere acoplar los modelos a las técnicas de asimilación de datos para mejorar sus capacidades de pronóstico. Esta revisión anima el uso de datos SRS en EMs para aplicaciones locales, y subraya la necesidad de una colaboración más estrecha entre los desarrolladores de EM y los científicos de teledetección. Estando previstas próximas misiones satelitales, especialmente de las plataformas Sentinel, los esfuerzos decididos para integrar aún más el SRS en el modelado tienen una gran demanda, y este tipo de aplicaciones ciertamente proliferará. informacion[at]ebd.csic.es: Pasetto et al (2018) Integration of satellite remote sensing data in ecosystem modelling at local scales: Practices and trends. Methods Ecol Evol https://doi.org/10.1111/2041-210X.13018


https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/2041-210X.13018