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TECNOLOGIAS DE LA
INFORMACIÓN GEOGRÁFICA EN EL
ANÁLISIS ESPACIAL.
Aplicaciones en los Sectores Público,
Empresarial y Universitario.
Nieto Masot, A. (Ed.)
2
Edita:
Grupo de Investigación en Desarrollo Sostenible y Planificación Territorial de la Universidad de
Extremadura
Grupo de Investigación Geo-Ambiental de la Universidad de Extremadura
3
Nieto Masot, A. (Ed.)
TECNOLOGIAS DE LA
INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
EN EL ANÁLISIS ESPACIAL.
Aplicaciones en los Sectores
Público, Empresarial y
Universitario.
4
©Nieto Masot, A. (Ed.), 2016
© De los textos, sus autores, 2016
Colaboraciones:
Grupo de Investigación en Desarrollo Sostenible y Planificación Territorial de la Universidad de
Extremadura
Grupo de Investigación Geo-Ambiental de la Universidad de Extremadura
Primera edición: noviembre - 2016
Diseño cubierta: Ana Nieto Masot
Texto y Fotografías interior: autores y archivos correspondientes
Impresión: Cáceres
ISBN: 978-84-617-6760-1
Depósito Legal: CC - 395 - 2016
Impreso en España
Cualquier forma de reproducción, distribución, comunicación pública o transformación de esta obra
solo puede ser realizada con la autorización de sus titulares, salvo excepción prevista por la ley.
Diríjase a CEDRO (Centro Español de Derecho Reprográficos) si necesita fotocopiar o escanear algún
fragmento de esta obra.
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Contenido
PRÓLOGO ........................................................................................................................ 9
Ana Nieto Masot
INFLUENCIA DEL CAMBIO CLIMÁTICO EN LA DISTRIBUCIÓN DE LOS
CERVUNALES DE LA PENÍNSULA IBÉRICA .......................................................... 11
Ruben Borrega Claver y Juan Francisco Lavado Contador
TENDENCIAS EN LA LOCALIZACIÓN DE LOS PROYECTOS
SUBVENCIONADOS A TRAVÉS DEL MÉTODO LEADER (2007-2013) EN
EXTREMADURA .......................................................................................................... 33
Gema Cárdenas Alonso
LA INFRAESTRUCTURA DE DATOS ESPACIALES DE CÁCERES ...................... 47
Faustino Cordero Montero y Luis Antonio Álvarez Llorente
EL EMPLEO DE LOS SIG PARA ANALIZAR EL ENVEJECIMIENTO
DEMOGRÁFICO EN EXTREMADURA Y SU IMPLANTACIÓN EN EL MEDIO
RURAL Y URBANO ...................................................................................................... 65
Celeste García Paredes
ANÁLISIS DE LA VIVIENDA VACÍA EN EXTREMADURA MEDIANTE
SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA ....................................................... 79
David Hernández Íñigo
CERCO RESIDENCIAL A LOS ESPACIOS NATURALES PROTEGIDOS. LA
COMARCA DE LA VERA (CÁCERES). ...................................................................... 93
Victor Jiménez Barrado y Antonio-José Campesino Fernández
APLICACIÓN DE LOS S.I.G. A LA RESTAURACIÓN DE RÍOS Y RIBERAS. EL
PROYECTO DE INTEGRACIÓN DEL RÍO EN LA CIUDAD DE CABRA. ........... 109
Federico Julián Fuentes
LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN TERRITORIALES COMO HERRAMIENTA
DE ANÁLISIS EN LA DIPUTACIÓN DE CÁCERES ............................................... 129
David Lagar Timón
LOS SIG APLICADOS A LA ENSEÑANZA DE LA GEOGRAFÍA EN 1º DE
EDUCACIÓN SECUNDARIA OBLIGATORIA ........................................................ 141
José María Martin Vecino, Ana Nieto Masot e Isaac Buzo Sánchez
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COMBINACIÓN DE FOTOGRAFÍAS AÉREAS Y TERRESTRES PARA LA
PRODUCCIÓN DE UN MDE DE ALTA RESOLUCIÓN
ESPACIAL...................................................................................................................161
Héctor Ramón Martínez Fernández.
APLICACIÓN DE LOS SIG EN LA CLASIFICACIÓN Y CARACTERIZACIÓN DE
LOS MUNICIPIOS DE HONDURAS .......................................................................... 189
Dania Valentina Mena Arzú, José Antonio Gutiérrez Gallego, Francisco Jaiver Jaraíz y
José Manuel Pérez Pintor
APLICACIÓN DE LAS TECNOLOGÍAS SIG EN EL ANÁLISIS DE LA
SEGURIDAD VIAL DE LAS CARRETERAS EXTREMEÑAS. ............................... 201
Sergio Miguel, Elia Quirós y Pedro Rodríguez
ANÁLISIS DEL NIVEL SOCIOECONÓMICO DE LOS MUNICIPIOS ESPAÑOLES
ENTRE 1998 Y 2012 .................................................................................................... 215
José Manuel Naranjo Gómez y Antonio García Manso
ESTIMACIÓN DE LA ACCESIBILIDAD DE LAS PLATAFORMAS LOGÍSTICAS
EN LA PENÍNSULA IBÉRICA TRAS LA CONSTRUCCIÓN DE LAS NUEVAS
PLATAFORMAS EN BADAJOZ Y CAIA .................................................................. 231
José Manuel Naranjo Gómez y José Antonio Gutiérrez Gallego
ANÁLISIS DE INCENDIOS FORESTALES MEDIANTE SISTEMAS DE
INFORMACIÓN GEOGRÁFICA Y TELEDETECCIÓN. ESTUDIO DE CASO EN
SIERRA DE GATA (2015) ........................................................................................... 247
Guadalupe Navazo Arenas, Ana Nieto Masot y Gerardo Moreno Marcos
MORFOLOGÍAS FLUVIO-GLACIARES DEL CRÁTER GALE Y SUS ANÁLOGOS
TERRESTRES, COMO EVIDENCIAS DEL CLIMA FRÍO Y HÚMEDO DEL
MARTE PRIMITIVO. .................................................................................................. 269
Cristina Robas García, Ana Nieto Masot y Susanne Schnabel
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PRÓLOGO
Ana Nieto Masot
Coordinadora del libro y del Máster en Tecnologías de la Información Geográfica de
la Universidad de Extremadura
Las Tecnologías de la Información Geográfica (TIG), concretamente los Sistemas de
Información Geográfica, la Teledetección, la Cartografía digital, los GPS o la Fotogrametría
constituyen una nueva ciencia en creciente expansión, debido a su variabilidad en su aplicación
con ámbitos tan distintos como el medio ambiente y los recursos naturales, la demografía, la
gestión de servicios públicos, el urbanismo, la ordenación del territorio, la planificación del
transporte, el geomarketing, etc. Los Objetivos que se han planteado con la publicación de este
libro son dar a conocer el potencial y las funcionalidades de estas tecnologías con la exposición
de casos prácticos de usos en la Administración, la empresa privada, la Universidad o la
investigación aplicada.
Con publicaciones como ésta queremos plasmar que no sólo están presentes en la actualidad
en el mundo académico, sino que pueden ser percibidas por la población en múltiples campos:
los instrumentos y satélites de observación de la Tierra (el sistema de geolocalización GPS, los
Satélites Meteorológicos como METEOSAT y GOES, satélites heliosincrónicos para la gestión
y prevención de riesgos y cambios medioambientales como MODIS, NOAA, LANDSAT,
SENTINEL, etc), el creciente aumento de la información geográfica gratuita en internet (el
éxito de Google Earth, Google Maps, Guías de viajes, rutas, etc), los metadatos asociados la
información geográfica (creciente presencia y consolidación de estándares), su catalogación en
Infraestructuras de Datos Espaciales (IDEE, IDES regionales, locales, etc.) o el creciente interés
por el conocimiento de software GIS. Por ello, se puede afirmar que están llegando a todos los
estratos de la sociedad.
Desde la organización docente del Máster en Tecnologías de la Información Geográfica de la
Universidad de Extremadura y por segundo año consecutivo se han organizado unas Jornadas
de Aplicaciones de las TIG con conferencias, mesas redondas y presentación de trabajos donde
se dieran a conocer el desarrollo de proyectos con TIG en la Universidad, en diferentes
empresas y en Administraciones Nacionales, Regionales y Locales: Gobierno de Extremadura,
Grupos de Acción Local, Mancomunidades, Ayuntamientos,.. De estas presentaciones se ha
realizado una selección y también por segundo año consecutivo se optó por publicarlas en un
libro para poder dar mayor difusión a las mismas y debido al éxito comprobado con la anterior
edición (está siendo de referencia para alumnos, investigadores y otras empresas que han
comprobado posibles aplicaciones de estas tecnologías en sus campos de aplicación).
Por ello, a continuación se encuentran capítulos dedicados a proyectos de las
administraciones como la Infraestructura de Datos del Ayuntamiento de Cáceres, elaborado por
el servicio de Sistemas de Información Geográfica de dicho Ayuntamiento o los estudios y
aplicaciones realizados por la Diputación de Cáceres. En el caso del Ayuntamiento de Cáceres
es una iniciativa donde las TIG tienen un papel primordial al haberse creado un geoportal con la
información cartográfica de este núcleo urbano en distintas aplicaciones como callejeros, rutas
por la ciudad, oferta de servicios para la ciudadanía, públicos como el transporte (paradas de
autobús, paso de líneas regulares, paradas de taxis) y oficinas de turismo o privados como
farmacias. En el caso de la Diputación nos exponen distintos estudios: la creación de una
Infraestructura de Datos Espaciales con los datos de la Encuesta de Infraestructuras y
Equipamientos de la provincia de Cáceres; análisis económicos y territoriales como el proyecto
OTALEX donde han colaborado empresas, administraciones y universidades de las regiones
transfronterizas de Alentejo, Extremadura y Centro o estudios de accesibilidad de la población a
los equipamientos públicos proporcionados por la Diputación.
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También en empresas como la Aplicación de los SIG a la restauración de ríos y riberas en la
ciudad de Cabra desarrollado por Ambienta S.L, empresa que colabora en sus trabajos con
Grupos de Investigación de la Universidad de Extremadura.
Por parte de la Universidad de Extremadura y con la participación de los Grupos de
Investigación Desarrollo Sostenible y Planificación Territorial y el Grupo en Investigación
Geoambiental se expondrán proyectos e investigaciones aplicadas a la gestión económica como
la problemática del envejecimiento demográfico como un factor que condiciona el desarrollo de
los espacios rurales; el análisis de los cambios producidos en el nivel socioeconómico de los
municipios españoles entre 1998 y 2012; la localización de los proyectos de desarrollo rural
financiados por la Unión Europea en el período 2007-2013 (Método Leader); la problemática
del aumento de las viviendas abandonadas o su construcción en espacios protegidos (el caso de
la Vera en la provincia de Cáceres).
Se incluyen tendencias de nuevos estudios en la aplicación de los SIG que aparecen en
trabajos donde se analiza la accesibilidad a servicios y equipamientos de la población como las
nuevas plataformas logísticas fronterizas de Badajoz (España) y Caia (Portugal) o el estado de la
seguridad vial de las carreteras extremeñas. O el diseño de un modelo para clasificar municipios
en espacios tan alejados de nuestro territorio como es Honduras.
También se ha seleccionado un trabajo relacionado con las aplicaciones de estas tecnologías
en nuevos ámbitos educativos como es en la Enseñanza Secundaria y su implantación en la
asignatura de 1º de la ESO.
Por último, destacar en otra área de conocimiento complementaria de investigación
universitaria como es el análisis medioambiental, se han seleccionado trabajos donde se estudia
la influencia del cambio climático en la disminución de pastos naturales (cervunales) en la
Península Ibérica, en estudios de paisaje y en nuevas tendencias de análisis espacial como son
las evidencias del clima frío y húmedo del Marte primitivo o el impacto que ha supuesto en la
vegetación los incendios forestales con el caso de estudio del sucedido en Sierra de Gata en el
verano del 2015.
Esta actividad está incluida dentro de las acciones formativas del Master Oficial en
Tecnologías de la Información Geográfica que lleva impartiéndose ya tres ediciones como
Máster Oficial de la Uex pero que contaba previamente con una trayectoria desde el curso 2008
que se impartía como Título Propio. Por ello, se han celebrado ya nueve ediciones y se han
formado más de 300 alumnos en estas materias viniendo de diferentes formaciones previas:
Licenciados, Diplomados o Graduados en distintas disciplinas como Geografía, Ciencias
Medioambientales, Ingenierías Forestal, Agraria e Industrial, Historia, Derecho, Humanidades o
Biología, debido a la formación multidisciplinar que se imparte en el mismo. Hemos contado
además con la participación de profesores de distintas áreas de conocimiento y de Universidades
ajenas a la nuestra.
Este Máster va dirigido a estudiantes y profesionales de todos los ámbitos que se les brinda
la oportunidad de profundizar y complementar su formación en campos como la fotogrametría,
los sistemas de información geográfica (SIG), la cartografía o los sistemas de navegación por
satélite (GNSS)), ahondando en aspectos de programación, diseño y gestión de bases de datos,
desarrollo de proyectos y aplicaciones de las TIG. Además de la posibilidad de realizar prácticas
externas en empresas y administraciones.
Por último, agradecer la colaboración de todos los participantes en la elaboración de esta
publicación y que pueda ser lo más util posible para futuros trabajos e investigadores. Y sin
olvidar que la publicación del presente trabajo ha sido posible gracias a la financiación
concedida por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) y por la Junta de
Extremadura al grupo de investigación en Desarrollo Sostenible y Planificación Territorial a
través de la ayuda de referencia GR15121.
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INFLUENCIA DEL CAMBIO CLIMÁTICO EN LA
DISTRIBUCIÓN DE LOS CERVUNALES DE LA PENÍNSULA
IBÉRICA
Borrega Claver, Rubén1, J. Francisco Lavado Contador2
1 Licenciado en Biología y alumno de Máster en Tecnologías de la Información Geográfica: SIG y Teledetección.
Universidad de Extremadura.
2 Grupo de investigación Geo-Ambiental (GIGA), Dpto. de A. y Ciencias del Territorio. Fac. de Filosofía y
Letras. Universidad de Extremadura. frlavado@unex.es
RESUMEN
Los cervunales, cuya especie más representativa es Nardus stricta, son ecosistemas que en la Península
Ibérica se desarrollan como céspedes compactos en alta montaña. Incluyen especies botánicas endémicas
de alto valor para la biodiversidad europea y pastos de interés económico. Como el resto de hábitat de
montaña, organizados en mosaicos de ecosistemas, los cervunales son muy sensibles a los efectos del
cambio climático. El objetivo de este trabajo es el de determinar la evolución temporal de las áreas de
distribución de los cervunales en las próximas décadas, identificando las variables climáticas que más
afectan a la viabilidad de este hábitat, así como delimitar las áreas idóneas de distribución, presente y
futuras, de los cervunales en la Península Ibérica y en Extremadura. Para ello se emplearán técnicas de
minería de datos que se dirigirán al diseño de modelos de distribución potencial de especies, elaborados
a través del algoritmo de máxima entropía (Maxent). Los modelos serán analizados e interpretados
mediante técnicas basadas en SIG, tanto en formato ráster como vectorial.
Palabras Clave: cervunales, Maxent, SIG, Extremadura, cambio climático.
ABSTRACT
Cervunales, whose most representative species is Nardus stricta, are mountain habitats in the Iberian
Peninsula developed as compact high mountain lawns. They include endemic plant species of high value
for European biodiversity and also constitute pastures of economic interest. Like other mountain habitats,
organized as ecosystem mosaics, cervunales are very sensitive to the effects of climate change. The
objectives of this study is to determine the potential areas of distribution of some representative species of
this habitat, as well as their temporal evolution in the near decades, identifying the climatic variables that
affect their present and future viability in the Iberian Peninsula and in Extremadura. In order to achieve
these objectives, models were developed representing the potential distribution of the selected species.
The maximum entropy algorithm (Maxent) was used as the modeling technique. Models and maps of
potential distribution based on climate variables were analyzed and interpreted using raster and vector
map algebra in a GIS environment.
Key Words: Cervunales, Maxent, SIG, Extremadura, climate change.
Influencia del cambio climático en la distribución de…
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1. INTRODUCCIÓN
Los cervunales son pastizales que forman céspedes compactos, dominados por el cervuno
(Nardus stricta), una gramínea de hojas finas y duras de color verde intenso y con espiguillas
afiladas de color negro. Se desarrollan sobre suelos húmedos y sustratos silíceos. Suelen ocupar
zonas de vaguada, depresiones y contrapendientes, que favorecen la acumulación prolongada de
una cobertura nival que suele desaparecer bruscamente con el deshielo primaveral (Rodríguez-
Rojo y Sánchez-Mata, 2003). El interés ecológico de los cervunales radica en que son
comunidades resistentes a la erosión, protegiendo el suelo de la alta montaña por su carácter
tapizante. Constituyen un recurso natural importante al albergar un conjunto relevante de
endemismos territoriales de alta montaña, que encuentran en estos hábitats sus límites
meridionales; al tiempo que proporcionan recursos pascícolas estratégicos para el ganado, al
actuar como estivaderos naturales en épocas secas, cuando los pastos de cotas inferiores se han
secado. Por tanto, se trata de pastizales de carácter dinámico, mantenidos por herbívoros
silvestres o, en su caso, por el manejo de ganado, de tal manera, que la ausencia de pastoreo de
estos hábitats propiciaría la ocupación de los cervunales por piornales de Cytisus scoparius y
Genista florida, (Escudero et al 2008). La importancia para la biodiversidad de las montañas
mediterráneas y, por tanto, para las montañas de Extremadura y el Sistema Central, se
manifiesta al incluirse dentro de la Red Natura 2000 como Hábitat de Interés Comunitario, con
el epígrafe Formaciones herbosas con Nardus, con numerosas especies, sobre sustratos silíceos
de zonas montañosas (y de zonas submontañosas de la Europa continental).
En la Península Ibérica, los cervunales son abundantes en las zonas de clima boreal, ubicadas
al norte de España. En las zonas de clima mediterráneo son muy escasos y requieren de zonas de
montaña con influencia de clima atlántico, que les proporciona la humedad necesaria para su
desarrollo. En Extremadura tienen su máxima representación en las sierras del norte de la
provincia de Cáceres, pertenecientes al Sistema Central. Se desarrollan en las vertientes sur de
las sierras de Gredos y Béjar, dentro de los límites administrativos de la región. También se
desarrollan, aunque en menor superficie, en la sierra de Villuercas
En lo que respecta al futuro de estos hábitats sensibles, los efectos que el calentamiento
global causará sobre los ecosistemas de alta montaña son inciertos. Se estima que afectará a la
fauna, flora, suelos y recursos hídricos. Las plantas que se desarrollan en el mosaico de hábitat
de alta montaña, por encima del límite de los pisos bioclimáticos forestales, se verán sometidas
a diferentes procesos que aumentarán el estrés ambiental al que se ven sometidas. Los
principales problemas que afectan a la flora de alta montaña están relacionadas con el carácter
insular del hábitat donde se desarrollan, la reducida superficie que ocupan, un alto grado de
aislamiento y dificultades para la dispersión de semillas, debido a la falta de espacio o barreras
biológicas, (Escudero et al., 2012). Las consecuencias del cambio climático en medios
quionófilos, como los cervunales, conllevarán diferentes efectos negativos para su desarrollo,
extensibles al conjunto de mosaicos de alta montaña, como las turberas, medios muy
relacionados con los cervunales higroturbosos. Algunos de los efectos que se prevén son los
siguientes:
Desplazamiento en altitud de su área de distribución. Este fenómeno requiere que haya
espacio físico, es decir, cotas más elevadas donde poder desarrollarse, cuestión que en las
montañas del Sistema Central y, por tanto, de Extremadura es complicado, dada la altitud de las
montañas y que los cervunales suelen disponerse en cotas muy próximas a las cumbres. En
cualquier caso, si esto fuera así, significaría una reducción de la extensión de su hábitat.
Empuje de especies arbustivas y forestales de cotas más bajas, que ganarían territorios
donde poder desarrollarse. Las especies leñosas ganarían altitud a medida que las condiciones
climáticas se vayan atemperando, fenómeno conocido como matorralización, (Escudero et al.,
2012), que se verá favorecido por el descenso de la precipitación en forma de nieve y su rápido
deshielo. Este fenómeno reducirá la diversidad de microhábitats en alta montaña e incrementará
la fragmentación de las poblaciones.
Con todo ello, se prevé que en montañas que no superen los 2300 a 2400 metros de altitud,
los cervunales desaparecerán de las cotas inferiores de su área de distribución y se desplazarán a
Borrega Claver, R. y Lavado Contador, J.F.
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zonas refugio, en topografías asociadas a crestas, neveros, canchales o laderas abruptas y
expuestas (Fernández-González et al., 2005).
1.1. Modelos de distribución de especies.
Los modelos de distribución de especies son procedimientos que emplean herramientas
estadísticas y cartográficas que permiten deducir áreas potencialmente idóneas para la
supervivencia de las especies en función de sus características ambientales. Estos modelos
reciben diferentes nombres: modelos de nicho, modelos de idoneidad, modelos predictivos de
hábitat. Sin embargo, el más frecuente es el de modelos de distribución de especies Mateo et al.
(2011). La forma de proceder consiste en el empleo de algoritmos que permiten generar mapas
predictivos sobre la distribución potencial de especies en el espacio geográfico a partir de las
distribuciones (conocidas o deducidas) de las especies en el espacio ambiental.
La modelización de la distribución de especies permite evaluar cuantitativamente la
posibilidad de que una población de una especie ocupe un determinado lugar. La aplicación en
la gestión ambiental es destacable, si se tiene en cuenta que pueden ser empleados para el diseño
de reservas naturales, restauración de poblaciones, predicción de invasiones biológicas y
evaluación de impactos, como los del cambio climático, sobre la distribución de las especies
Para el presente trabajo, los modelos de distribución de especies generados se dirigen a la
evaluación del impacto del cambio climático en la distribución potencial de las especies de
cervunal seleccionadas. Para ello, son necesarias las variables ambientales y los datos de
presencia de las especies, tratados como se ha indicado anteriormente.
En este trabajo se desarrollan modelos de distribución potencial de cuatro especies
representativas de los cervunales, contextualizados al espacio geográfico de la Península
Ibérica. Los modelos se han desarrollado considerando las características del nicho climático y
la distribución actuales de las especies, así como para las condiciones climáticas esperadas en
los años 2030, 2050 y 2100. Del análisis de estos modelos se extraen conclusiones sobre la
influencia del cambio climático en los taxa analizados que, por su representatividad, podrían ser
generalizados al conjunto de este singular medio ecológico. La determinación del hábitat
potencial se ha basado en el algoritmo de máxima entropía, implementado en el software
MAXENT, con ayuda de técnicas SIG.
1.2. Objetivos.
Los objetivos finales de este trabajo son: a) Delimitar las áreas idóneas de distribución,
presente y futuras (para los años 2030, 2050 y 2100) de los cervunales y determinar su
evolución temporal, considerando los efectos del cambio climático b) Conocer el impacto del
cambio climático sobre los cervunales en la Península Ibérica; c) Identificar los factores
climáticos más importantes que afectan a la viabilidad de los mismos.
2. MÉTODOS
2.1. Área de estudio y grupos taxonómicos.
La Península Ibérica constituye el área de trabajo del estudio. La finalidad es doble, al
permitir analizar la evolución de los cervunales en el conjunto de las montañas peninsulares y,
además, disponer de una cantidad significativa de datos de presencia de los taxones analizados
para validar, de forma conveniente, los modelos de distribución generados. Los resultados se
particularizarán también para el área ocupada por cervunales de la Comunidad Autónoma de
Extremadura y cómo se verán afectados por el cambio climático.
El conocimiento de la composición florística de los cervunales mediterráneos ha sido
determinante para seleccionar las especies más adecuadas y representativas. Particularmente, los
cervunales del Sistema Central son la referencia para este estudio. Estos se ordenan en cinco
grupos: supramediterráneos, higrófilos, orófilos, fontinales y rupestres, (Rodríguez et al., 2003).
Se han considerado una serie de criterios para la selección de especies representativas de
estos cervunales:
Influencia del cambio climático en la distribución de…
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Deben estar presentes en cervunales del área boreal y mediterránea, con el objetivo de
conseguir una buena representación espacial en la Península Ibérica y de obtener el mayor
número posible de puntos de presencia para las fases de entrenamiento y comprobación de los
modelos.
Deben estar presentes en los cervunales del Sistema Central y, preferentemente, en los que
se encuentran en la provincia de Cáceres.
Las especies seleccionadas deben ser indicadoras de los cervunales de alta montaña.
Teniendo en cuenta estos criterios, las especies más adecuadas para el estudio han sido
Nardus stricta, Campanula herminii, Gentiana pneumonanthe y Crocus carpetanus, presentes
en el Sistema Central y en el resto de macizos montañosos de la Península Ibérica (Pirineos,
Cordillera Cantábrica, Sierra Nevada, Sistema Ibérico, etc.). Para evitar que los criterios de
selección sean demasiado restrictivos a áreas de alta montaña, teniendo en cuenta el carácter
mediterráneo del Sistema Central, se consideró introducir la especie Crocus carpetanus, que es
una especie que también se desarrolla en el piso supramediterráneo, favoreciendo así que los
modelos tengan en cuenta la posible presencia de cervunales en cotas inferiores a 1800 m.
Desde un punto de vista fitosociológico, las especies pertenecen a las siguientes Alianzas:
Luzulo carpetanae-Pedicularietum sylvaticae (Tüxen & Oberdorfer, 1958 corr. Izco y
Ortiz, 1989).
Galio saxatilis-Nardetum strictae (Br.-BL, P. Silva, Rozeira & Fontes, 1952).
Campanulo herminii-Festucetum ibericae (Rivas-Martínez, 1964).
Poo legionensis-Nardetum strictae (Rivas-Martínez, 1964 corr. Rivas-Martínez, T.E. Díaz,
F. Prieto, Loidi & Penas, 1984).
Nardo strictae-Genistetum carpetanae (Rivas-Martínez, 1964).
Campanulo herminii-Festucetum rivularis (Rivas-Martínez, Fernández-González, Sánchez-
Mata & Sardinero, 2000).
Allietum gredensis (Rivas-Martínez, Fernández-González & Sánchez-Mata, 1986) [in
Opuse. Bot. Pharm. Complutensis 2: 7. Syntypus: Holotypus: loe. Cit]
Allietum latiorifolii (Rivas-Martínez, Fernández-González, Sánchez-Mata & Pizarro, 1990
[in hiñera Geobot. 4: 99. Syntypus: Holotypus: op. cit., tabla 3, inv. 7])
El diseño de los modelos de distribución de especies, que posibilita caracterizar la
distribución potencial de las seleccionadas, tanto en la actualidad como en diferentes
proyecciones temporales (años 2030, 2050 y 2100), permite extrapolar los resultados al
conjunto de los hábitats de cervunal de la Península Ibérica y del Sistema Central.
2.2. Datos de presencia de las especies seleccionadas.
El primer paso para el diseño adecuado de los modelos de distribución es obtener los datos
de presencia de las especies seleccionadas (Nardus stricta, Gentiana pneumonanthe,
Campanula herminii y Crocus carpetanus). Estos datos están disponibles de forma gratuita en
diferentes portales web pertenecientes a proyectos vinculados con bases de datos de
biodiversidad. Para este trabajo se tomaron de la web de la Gloval Biodiversity Information
Facility (www.gbif.es) y del Sistema de Información sobre Plantas de España: Anthos
(www.anthos.es). Los datos de presencia que se descargaron de las fuentes de datos tuvieron
que transformarse a formato de texto separado por comas, con indicación de la latitud y longitud
de cada dato de presencia, por requerimientos del software Maxent.
Las coordenadas longitud (x) y latitud (y) de las observaciones, según las bases de datos
consultadas, constituyen puntos de presencias con los que se relacionan las variables climáticas,
explicativas del hábitat actual y futuro. La Figura 1 representa los puntos de observación de las
especies en la Península Ibérica según las bases de datos consultadas.
Borrega Claver, R. y Lavado Contador, J.F.
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Figura 1. Localización de puntos de observación de las especies seleccionadas como
indicadoras de los cervunales (Nardus stricta, Crocus carpetanus, Gentiana pneumonanthe y
Campanula herminii).
2.3. Factores explicativos de la presencia de las especies: variables climáticas y altitud.
Los datos de clima que se han utilizado en el trabajo han sido obtenidos de la base de datos
de WorldClim, (www.climond.org). Se trata de un conjunto de variables bioclimáticas históricas
y proyectadas en escenarios climáticos futuros, disponibles para una resolución espacial de 10’o
30’. Para este estudio se han seleccionado los correspondientes a una resolución de 10’. Los
datos originales, procesados por WorldClim y la Unidad de Investigación del Clima (CRU) de
la Universidad de East Angelia, U.K, fueron tratados para generar las variables requeridas según
las especificaciones de Maxent. El conjunto de datos originales de la serie histórica se basa en
registros climáticos obtenidos entre 1961 y 1990. Algunos registros entre 1950 a 2000 fueron
también utilizados para completar datos. Climond incluye 35 variables bioclimáticas básicas
mensuales (temperaturas mínimas y máximas, precipitación, humedad y radiación) más 5
componentes principales que, en nuestro caso, no fueron considerados para los modelos.
Las proyecciones de cambio climático se basan en los datos de referencia empleando los
métodos descritos en Kriticos et al (2012). Los modelos de proyección de datos en el futuro que
incluye Climond son CSIRO-MK3.0 (CSIRO, Australia) y MIROC-H (Centre for Climate
Research, Japan). Para este trabajo se ha utilizado el modelo de proyección MIROC-H. Se ha
trabajado con las 35 variables disponibles de Climond que, en general, corresponden con mapas
digitales de temperatura y precipitación, tratadas como medias y rangos. También hay variables
que se centran en la insolación y el índice de valores de humedad, analizando para ello
diferentes meses o trimestres del año.
Los principales escenarios considerados para la modelización de climas futuros son: A1.
Escenario de rápido crecimiento económico; A2. Escenario de crecimiento regional; B1.
Escenario de crecimiento económico global y convergente; B2. Escenario de crecimiento
poblacional. Para este trabajo se ha seleccionado la familia de escenarios A2, que fue también
uno de los escogidos por la AEMET (Brunet et al. 2009) para sus modelos de regionalización de
las proyecciones climáticas sobre la Península Ibérica.
El escenario A2 se caracteriza por describir un mundo heterogéneo, cuyas características más
distintivas son la autosuficiencia y la conservación de identidades locales. Los perfiles de
fertilidad en las distintas regiones tienden a converger muy lentamente, lo que acarrea un
aumento continuo de población. El desarrollo económico tiene una orientación principalmente
Influencia del cambio climático en la distribución de…
16
regional y el crecimiento económico per cápita y el cambio tecnológico están más fragmentados
y son más lentos que en otros escenarios
(http://www.grida.no/publications/other/ipcc_tar/?src=/climate/ipcc_tar/wg1/008.htm).
La Figura 2 representa, a modo de ejemplo, los mapas correspondientes a la variable
bioclimática Bio01 (temperatura media anual), para la serie histórica y su proyección temporal a
los tres periodos considerados en el trabajo (2030, 2050 y 2100) según el modelo MIROC-H,
escenario A2.
Figura 2. Temperatura media anual de la serie histórica 1961-1990 y su proyección según el
modelo MIROC-H, escenario A2 para 2030, 2050 y 2100.
La topografía y el relieve del territorio constituyen variables fundamentales para el estudio
de taxones botánicos de montaña. Por ello, se generó un Modelo Digital de Elevaciones (MDE)
de la Península Ibérica, que se ha empleado en la generación de los modelos de distribución de
especies. Dicho MDE se basa en los datos de cotas de altitud del proyecto SRTM (Shuttle Radar
Topography Mission, http://srtm.csi.cgiar.org/). El SRTM consiste en un sistema de radar
modificado que viajó a bordo del transbordador espacial Endeavour, en la misión STS-99
durante el año 2000. Las celdas tienen una resolución espacial de 3 segundos de arco. El MDE
se transformó a formato ASCII, con las mismas dimensiones y tamaño de píxel que las variables
climáticas consideradas en el modelo.
2.4. Software y análisis de datos
Este trabajo ha sido realizado con la ayuda de los paquetes de software ArcGis versión 10.3
y MaxEnt versión 3.3.2.
2.4.1. Maxent.
El algoritmo que se ha seleccionado para la elaboración de los modelos de distribución
potencial de especies es Maxent (MaximumEntropy), desarrollado por Phillips et al (2004) e
implementado en el software Maxent 3.3.2. Este método ha demostrado ser más robusto que
otros algoritmos como Bioclim o Domain (Varela et al., 2014) y permite caracterizar las
Borrega Claver, R. y Lavado Contador, J.F.
17
distribuciones de probabilidad cuando solamente se dispone de información de presencias. Se
basa en el principio de que la distribución estimada de una especie debe coincidir con la
distribución conocida, o deducida, a partir de las condiciones ambientales donde ha sido
observada, evitando hacer suposiciones que no estén avaladas por los datos. El algoritmo
consiste en encontrar la distribución de probabilidad de máxima entropía, la más cercana a la
distribución uniforme, condicionada por las restricciones impuestas por la información
disponible sobre la distribución observada de la especie y las condiciones ambientales del área
de estudio.
Las principales ventajas de Maxent son: Sólo necesita datos de presencia y variables
ambientales del área analizada; los datos ambientales pueden ser continuos y categóricos,
trabajando con frecuencias de aparición; el resultado que se obtiene es continuo; presenta un
comportamiento determinista y repetible; permite la interpretación en dimensiones ecológicas a
través de curvas de respuesta, es rápido y fiable.
Entre las desventajas a tener en cuenta, destacan: El método estadístico utilizado no está tan
maduro como el que pueden tener otras aplicaciones; a veces se producen sobreajustes en
comparación con otros algoritmos; los modelos son vulnerables a los sesgos que puedan tener
los datos de presencia.
Se realizaron modelos de distribución de especies usando los datos climáticos de la serie
histórica de referencia y de la altitud para cada uno de los taxones de cervunal seleccionados
como variables predictoras, así como las correspondientes a las proyecciones climáticas para los
años 2030, 2050 y 2100.
Para la fase de entrenamiento del modelo se seleccionaron al azar el 70% de los puntos de
presencia y el 30% para la validación de los resultados. A partir de estos datos se generaron las
estadísticas asociadas a los modelos (gráficos, tablas y test estadísticos).
2.4.2. Comprobación (validación) de los modelos.
El software empleado proporciona los datos y test estadísticos necesarios para la validación
de los resultados. El valor AUC (Area Under a Receiver Operating Characteristic Curve) indica
la capacidad de predicción del modelo, y fue utilizado para estimar la fiabilidad de los mismos.
Este valor se puede interpretar como la probabilidad de que un punto de presencia seleccionado
al azar esté situado en una celda de ráster cuya probabilidad de presencia sea mayor que la de
ausencia, (Santillán, 2013). El valor AUC puede variar entre 0,5 y 1, de manera que el valor
máximo implica la mayor capacidad predictiva del modelo. Un valor AUC de 0,5 indica que el
modelo que se ha generado no es mejor que lo esperado al azar. Se establece que un modelo es
de baja precisión si el valor AUC está comprendido entre 0,5 y 0,7. Por el contrario, el modelo
es de elevada precisión si el valor AUC es mayor de 0,7.
Para complementar la evaluación o validación de la bondad de los modelos, se han calculado
once test binomiales, que permiten calcular la significación estadística de la clasificación final
realizada (presencias potenciales/ausencias potenciales) sobre el valor continuo de probabilidad
generado por Maxent. Los test son: valor fijo acumulado 1, valor fijo acumulado 5, valor fijo
acumulado 10, mínimo de presencia de entrenamiento, percentil 10 de los puntos de presencia
de entrenamiento, prueba de igualdad de la sensibilidad y especificidad de entrenamiento, valor
máximo de la sensibilidad más la especificidad de entrenamiento, prueba de igualdad de la
sensibilidad y especificidad de comprobación, valor máximo de la sensibilidad más la
especificidad de comprobación, balance de los puntos de omisión de entrenamiento, área
predicha y valor umbral, comparación de la entropía de las distribuciones originales y
consideradas a un umbral determinado, (Phillips et al., 2006). Estos test binomiales deben tener
un valor de p<0,001. En todos los modelos generados para los taxones seleccionados el valor p
es inferior a 0,01.
Para el diseño de mapas binomiales (presencia potencial/ausencia potencial), es preciso
seleccionar, de entre los anteriores, un test binomial que proporcione el valor límite o umbral de
probabilidad a la salida del modelo (Norris, 2014), de forma que los píxeles que tienen un valor
igual o superior a dicho umbral se consideran idóneos para la presencia de la especie objeto de
Influencia del cambio climático en la distribución de…
18
estudio, mientras que los valores por debajo de dicho umbral, son considerados inadecuados
para que la especie ocupe dichas celdas de ráster. El límite seleccionado para el diseño de los
mapas binomiales ha sido el mínimo de presencia de entrenamiento (mínimum training
presence), para todas las especies, excepto para Gentiana pneumonanthe, ya que se considera
como el umbral mínimo necesario para que la especie esté presente. Dicho de otra forma, los
píxeles que presentan un valor igual o superior al proporcionado por el umbral mínimo de
presencia de entrenamiento poseen las condiciones mínimas idóneas para que pueda presentarse
la especie.
No obstante, además de mapas de presencia/ausencia basados en el valor umbral
proporcionado por el minimum training presence test, también se han generado mapas
binomiales que indican las áreas en las que se maximiza la idoneidad del territorio a la aparición
de las especies. Se trata de identificar aquellas áreas que los 11 test binomiales coinciden en
identificar como adecuadas a la presencia de las mismas, por contraposición a las zonas que uno
o más de los test identifican como no adecuadas. Se definen así “zonas núcleo” o de máxima
idoneidad para la especie en cuestión. De esa forma, se pueden identificar las áreas de la
Península Ibérica que poseen las condiciones más idóneas para el desarrollo de las especies de
cervunal indicadas.
3. RESULTADOS
Para las especies de cervunal estudiadas, el AUC obtenido en los modelos generados por
Maxent ha sido superior a 0,80 (Tabla 1), resultando modelos con buena capacidad predictora.
Tabla 1. Valores AUC de los modelos diseñados para especies de cervunal
Especie
Valor
AUC
Precisión
Nardus stricta
0,835
Alta
Crocus carpetanus
0,893
Alta
Campanula herminii
0,950
Alta
Gentiana
pneumonanthe
0,869
Alta
3.1. Modelos de distribución potencial según las características climáticas históricas.
Los modelos de distribución potencial generados con el algoritmo Maxent, muestran que las
especies de cervunal seleccionadas poseen áreas de ocupación idónea que se ubican en las
principales cordilleras y macizos montañosos de la Península Ibérica y en sus proximidades. Las
especies más generalistas, no tan dependientes de la altitud, como Crocus carpetanus, amplían
su rango de distribución adecuada a altitudes comprendidas entre 500 y más de 2000 metros.
Los resultados de los modelos de potencialidad coinciden con la distribución observable actual
de la especie. Las cuatro especies seleccionadas, aunque con diferente abundancia, se
distribuirían en las principales cordilleras del norte de la Península Ibérica: Pirineos, Cordillera
Cantábrica, Montes de León, Sistema Ibérico. También se observan en macizos centrales, como
el Sistema Central, encontrando su límite meridional en Sierra Nevada. Campanula herminii y
Crocus carpetanus poseen menor representación en Pirineos. La primera constituye un
endemismo ibérico que abunda, sobre todo, en el Sistema Central.
Las variables bioclimáticas que más aportan a la identificación de áreas idóneas fueron
diferentes para cada taxón (Tabla 2), estando en general más relacionadas con las características
térmicas. Las variables bioclimáticas que más contribuyen al modelo de distribución potencial
de Nardus stricta son Bio 1 (temperatura media anual) y Bio 10 (temperatura media del
trimestre más seco). Para el caso de Crocus carpetanus fue la variable Bio 8 (temperatura media
del trimestre más húmedo) y la variable Bio 15 (precipitación estacional). El modelo de
distribución idónea para Campanula herminii se explica, fundamentalmente, por el
comportamiento de Bio 8 y Bio 11 (temperatura media del trimestre más frío). Por último, las
Borrega Claver, R. y Lavado Contador, J.F.
19
variables Bio 10 y Bio 28 (índice de humedad media anual) contribuyen de forma decisiva al
modelo de distribución de Gentiana pneumonanthe. La variable que representa la altitud,
modelo digital de elevaciones (MDE) de la Península Ibérica, tiene una contribución muy
discreta en los modelos de distribución. Así, los modelos a los que más contribuye son los de
Crocus carpetanus (8%), Campanula herminii (5,6%) y Gentiana pneumonanthe (3,6%). En el
caso de Nardus stricta no llega al 1%, teniendo poca relevancia para la explicación del hábitat
potencial de esta especie.
Tabla 2. Contribución de las dos variables más relevantes en la construcción de los modelos
de distribución potencial de las especies de cervunal seleccionadas en el estudio.
ESPECIE
VARIABLES
CONTRIBUCIÓN
(%)
Nardus stricta
Bio 1 (temperatura media anual)
Bio 10 (temperatura media del trimestre más cálido)
42,7
18,2
Crocus carpetanus
Bio 8 (temperatura media del trimestre más húmedo)
Bio 15 (precipitación estacional)
29,9
16,4
Campanula herminii
Bio 8 (temperatura media del trimestre más húmedo)
Bio 11(temperatura media del trimestre más frío)
59,6
9,1
Gentiana pneumonanthe
Bio 10 (temperatura media del trimestre más cálido)
Bio 28 (índice de humedad media anual)
36,2
17
La Figura 3 representa, como caso de ejemplo, la variación de la probabilidad de presencia
de Nardus stricta conforme se incrementa la temperatura media anual (bio1) y temperatura
media del trimestre más cálido (bio10). Como se puede apreciar, la probabilidad desciende más
o menos gradualmente conforme se incrementa la temperatura media, si bien existe un umbral
marcado por la temperatura media del trimestre más cálido que se sitúa en unos 20ºC.
Figura 3. Variables Bio 1 (temperatura media anual) y Bio 10 (temperatura media del trimestre
más cálido) que contribuyen en mayor medida a explicar la distribución potencial de Nardus
stricta.
3.2. Distribuciones potenciales de las especies de cervunal proyectadas para los años 2030,
2050 y 2100.
Para las especies Nardus stricta, Crocus carpetanus, Campanula herminii y Gentiana
pneumonanthe se diseñaron modelos de distribución potencial para los años 2030, 2050 y 2100
según el escenario climático A2 y con las especificaciones descritas en el apartado de
metodología (Figuras 4 a 7). Los umbrales de valor de probabilidad, según Maxent,
seleccionados para llevar a cabo los modelos de distribución han sido, para todos los casos, el
mínimo de la presencia de entrenamiento (mínimum training presence), ya que se ajusta muy
bien a la distribución potencial actual. Para la especie Gentiana pneumonanthe, sin embargo, se
seleccionó el valor fijo acumulativo 5 (fixed cumulative value 5), ya que es el umbral que mejor
representa a la distribución potencial actual.
Influencia del cambio climático en la distribución de…
20
Para las cuatro especies, los modelos generados para los años 2030, 2050 y 2100 indican una
reducción de su hábitat potencial en la Península Ibérica, en ocasiones drásticas. Crocus
carpetanus, sin embargo, constituye una excepción ya que, aunque su distribución manifestaría
una reducción desde la época actual hasta el año 2030, parece que a partir de esas fechas el área
idónea incrementaría, incluso superando el área de distribución potencial actual. La explicación
más lógica es que, como se observa en los modelos actuales, se trata de una especie ubiquista,
que se distribuye en un amplio rango de altitudes. Cabe esperar que en el futuro desaparezca de
las cotas más elevadas de las montañas, donde en la actualidad puede observarse, ampliando su
distribución a otros espacios con condiciones idóneas para su desarrollo, que se cumplirían en
cotas más bajas.
.
Borrega Claver, R. y Lavado Contador, J.F.
21
Figura 4. Modelos de distribución potencial para Nardus stricta: A, modelo de probabilidad
general de Maxent; B, modelo de distribución potencial que binariza los valores de probabilidad
empleando el umbral mínimum training presence; C, modelo de distribución potencial que
binariza la probabilidad considerando las áreas que todos los umbrales coinciden en identificar
como potenciales presencias. En cada modelo se representa la distribución potencial en base a
los datos climáticos de la serie histórica y los proyectados a 2030, 2050 y 2100.
Influencia del cambio climático en la distribución de…
22
Figura 5. Modelos de distribución potencial para Campanula herminii: A, modelo de
probabilidad general de Maxent; B, modelo de distribución potencial que binariza los valores de
probabilidad empleando el umbral mínimum training presence; C, modelo de distribución
potencial que binariza la probabilidad considerando las áreas que todos los umbrales coinciden
en identificar como potenciales presencias. En cada modelo se representa la distribución
potencial en base a los datos climáticos de la serie histórica y los proyectados a 2030, 2050 y
2100.
Borrega Claver, R. y Lavado Contador, J.F.
23
Figura 6. Modelos de distribución potencial para Gentiana pneumonanthe: A, modelo de
probabilidad general de Maxent; B, modelo de distribución potencial que binariza los valores de
probabilidad empleando el umbral mínimum training presence; C, modelo de distribución
potencial que binariza la probabilidad considerando las áreas que todos los umbrales coinciden
en identificar como potenciales presencias. En cada modelo se representa la distribución
potencial en base a los datos climáticos de la serie histórica y los proyectados a 2030, 2050 y
2100.
Influencia del cambio climático en la distribución de…
24
Figura 7. Modelos de distribución potencial para Crocus carpetanus: A, modelo de
probabilidad general de Maxent; B, modelo de distribución potencial que binariza los valores de
probabilidad empleando el umbral mínimum training presence; C, modelo de distribución
potencial que binariza la probabilidad considerando las áreas que todos los umbrales coinciden
en identificar como potenciales presencias. En cada modelo se representa la distribución
potencial en base a los datos climáticos de la serie histórica y los proyectados a 2030, 2050 y
2100.
Borrega Claver, R. y Lavado Contador, J.F.
25
La Tabla 3 refleja los cambios que, en términos de área potencial, sufrirían los mapas de
distribución futura frente a los actuales. Se trata de cómputos de los cambios de superficies
potencialmente idóneas para las diferentes especies y en las distintas fechas, basadas en los
mapas binomiales (área idónea/área no idónea) generados por Maxent según el valor umbral
descrito con anterioridad
Tabla 3. Distribución actual y futura expresada como número de píxeles y superficie
(hectáreas) de las especies Nardus stricta, Crocus carpetanus, Campanula herminii y Gentiana
pneumonanthe. Los umbrales seleccionados para la binarización de los valores de probabilidad
han sido el valor mínimo de presencia de entrenamiento (mtp) para las tres primeras especies y
el valor acumulativo fijo 5 (fcv5) para Gentiana pneumonanthe.
ESPECIE
VALOR
UMBRA
L
DISTRIBUCIÓN
POTENCIAL
DISTRIBUCIÓN POTENCIAL FUTURA
Año 2030
Año 2050
Año 2100
Píxeles
Superfici
e (Has.)
Píxele
s
Superf.
(Has.)
Píxeles
Superf.
(Has.)
Píxele
s
Superf
(Has.)
Nardus stricta
MTP
0,11
4
897
28.133,8
422
13.235,7
268
8405,6
71
2.226,8
Crocus
carpetanus
MTP
0,13
5
573
17.971,8
440
13.800,3
481
15.086,2
582
18.254,6
Campanula
herminii
MTP
0,05
5
724
27.707,8
539
16.905,4
489
15.337,1
235
7.370,6
Gentiana
pneumonanthe
FCV
5
0,12
1
744
23.335,1
659
20.669,1
611
19.163,6
317
9.942,5
3.3. Matrices de transición de los valores de idoneidad potencial actual y futuros.
El análisis de los cambios en los mapas-modelo de idoneidad de cada especie se ha realizado
calculando las áreas potenciales actuales y observando su dinámica en el tiempo (2030, 2050 y
2100), en términos de transformación (transiciones) en superficies con valores de idoneidad
diferentes a los actuales. Para ello, previamente se reclasificaron los valores continuos de
probabilidad generados por el algoritmo Maxent en diez clases de probabilidad, siendo 1 el más
bajo y 10 el más alto. Se han calculado así las transiciones, para las diferentes clases (1 a 10). Se
pueden así inferir conclusiones sobre la probable dinámica y evolución de las especies en el
tiempo, indicando la superficie transformada entre grados de idoneidad.
La tendencia generalizada de las especies de cervunal incluidas en este trabajo es hacia la
reducción drástica de la superficie idónea para su desarrollo para los años 2030, 2050 y 2100.
Algunas especies, según los modelos elaborados, verán cómo el área idónea para que puedan
desarrollarse, prácticamente desaparece de la Península Ibérica, quedando restringidas a algunos
macizos montañosos del norte.
3.4.1 Dinámica temporal de la potencialidad del hábitat climático para Nardus stricta.
Las matrices de transición diseñadas para Nardus stricta, que relacionan la época actual con
los años 2030, 2050 y 2100 proyectados en modelos de distribución de especies, arroja una clara
tendencia a la reducción de áreas idóneas para la especie. En la actualidad cuenta con
importantes áreas idóneas en las montañas del norte de la Península Ibérica, Pirineos, cordillera
Cantábrica y Montes de León; en la zona centro, en el Sistema Central; y en la zona sur, en
Sierra Nevada.
Para el año 2030 la reducción en las áreas idóneas del centro de la Península Ibérica será
evidente y drástica. Prácticamente desaparece la totalidad de las áreas idóneas en el sistema
central en apenas 15 años. La matriz de transición que combina la época actual con el año 2030
(Tabla 4), confirma la pérdida de grados de idoneidad para esta fecha.
Influencia del cambio climático en la distribución de…
26
La tendencia para el año 2050 es que Nardus stricta pierde las áreas de probabilidad de
desarrollo relictas del Sistema Central, así como se observa la tendencia a la disminución de la
especie en la cordillera Cantábrica, tendencia que continuará en el futuro.
Para el año 2100, según el modelo diseñado, sólo existirán áreas de desarrollo potencial de la
especie en Pirineos y una pequeña franja en la cordillera Cantábrica, si bien con índices de
probabilidad modestos.
Las matrices de transición confirman la enorme pérdida de áreas idóneas para Nardus stricta
en todas las combinaciones realizadas.
Tabla 4. Matrices de transición de la superficie potencialmente habitable por Nardus stricta
con diferentes valores de idoneidad (1-10) entre la época actual y las proyecciones futuro. Los
cambios de superficie se expresan en Km2. A, proyección a 2030; B, proyección a 2050; C,
proyección a 2100.
A) A2/2030
Actual
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Total
1
329.639,95
1.254,58
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
330.894,53
2
52.378,56
6.900,17
1.881,86
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
61.160,60
3
31.991,70
13.800,34
4.077,37
0,00
313,64
0,00
0,00
0,00
0,00
50.183,06
4
16.936,78
11.918,48
4.704,66
627,29
1.568,22
940,93
0,00
0,00
0,00
36.696,36
5
11.918,48
10.350,26
7.841,10
3.763,73
313,64
627,29
0,00
0,00
0,00
34.814,50
6
6.272,88
4.391,02
3.450,09
4.077,37
4.704,66
313,64
627,29
0,00
0,00
23.836,95
7
2.822,80
1.254,58
1.254,58
3.450,09
3.136,44
3.763,73
2.822,80
0,00
0,00
18.505,00
8
1.568,22
1.254,58
313,64
313,64
1.568,22
2.195,51
3.450,09
3.450,09
313,64
14.427,63
9
313,64
313,64
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
313,64
0,00
940,93
Total
453.843,01
51.437,63
23.523,31
12.232,12
11.604,83
7.841,10
6.900,17
3.763,73
313,64
571.459,55
B) A2/2050
Actual
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Total
1
330.580,88
313,64
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
330.895,53
2
58.965,09
1.881,86
313,64
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
61.162,60
3
44.851,11
4.704,66
627,29
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
50.186,06
4
27.600,68
5.645,59
2.509,15
313,64
627,29
0,00
0,00
0,00
0,00
36.700,36
5
16.309,49
11.918,48
4.391,02
1.254,58
940,93
0,00
0,00
0,00
0,00
34.819,50
6
10.036,61
2.509,15
6.272,88
2.509,15
1.254,58
627,29
627,29
0,00
0,00
23.842,95
7
4.391,02
2.195,51
2.509,15
2.509,15
1.568,22
2.822,80
1.881,86
627,29
0,00
18.512,00
8
2.822,80
940,93
313,64
940,93
2.195,51
1.254,58
2.509,15
3.136,44
313,64
14.435,63
9
627,29
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
313,64
0,00
949,93
Tota
l
496.184,97
30.109,83
16.936,78
7.527,46
6.586,53
4.704,66
5.018,31
4.077,37
313,64
571.504,55
C) A2/2100
Actual
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Total
1
330.894,53
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
330.894,53
2
61.160,60
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
61.160,60
3
50.183,06
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
50.183,06
4
35.755,43
313,64
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
627,29
0,00
36.696,36
5
32.932,63
1.881,86
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
34.814,50
6
20.700,51
2.195,51
627,29
0,00
0,00
313,64
0,00
0,00
0,00
23.836,95
7
10.036,61
3.450,09
1.254,58
940,93
313,64
627,29
1.568,22
313,64
0,00
18.505,00
8
6.900,17
1.254,58
1.881,86
940,93
313,64
0,00
1.568,22
1.254,58
313,64
14.427,63
9
627,29
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
313,64
940,93
Tota
l
549.190,82
9.095,68
3.763,73
1.881,86
627,29
940,93
3.136,44
2.195,51
627,29
571.459,55
Borrega Claver, R. y Lavado Contador, J.F.
27
3.4.2. Dinámica temporal de la potencialidad de hábitat climático para Campanula
herminii.
Las áreas de distribución potencial actual más destacables para Campanula herminii se dan
en el Sistema Central, Cordillera Cantábrica y Sierra Nevada.
La probable dinámica temporal para esta especie indica que Campanula herminii tendrá una
acusada reducción de las áreas óptimas para su desarrollo en las próximas décadas, según los
modelos diseñados. Las matrices de transición confirman lo observado en los mapas actuales y
proyectados. Las áreas idóneas actuales, ubicadas en el Sistema Central y sector oeste de la
Cordillera Cantábrica, se verán reducidas para 2030, cuando todavía habrá una representación
destacable. La reducción más drástica se produciría hacia el año 2050, cuando los mayores
valores de idoneidad desaparecen de sus principales zonas de distribución. Para el año 2100, la
especie desaparecería del Sistema Central y podría considerarse relicta de la Cordillera
Cantábrica y Sierra Nevada.
La matriz de transición a futuro (Tabla 5) constata de forma numérica estos análisis,
observando cómo las áreas de mayor idoneidad van perdiendo superficie con el tiempo.
Tabla 5. Matrices de transición de la superficie habitable por Campanula herminii con
diferentes valores de idoneidad (1-10) entre la época actual y las proyecciones a futuro. Los
cambios de superficie se expresan en Km2. A, proyección a 2030; B, proyección a 2050; C,
proyección a 2100.
A) A2/2030
Actual
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Total
1
425.301,40
8.468,39
4.704,66
940,93
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
439.415,38
2
38.264,58
16.936,78
1.881,86
627,29
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
57.710,51
3
9.095,68
12.545,76
2.822,80
1.254,58
627,29
0,00
0,00
0,00
0,00
26.346,10
4
5.331,95
3.763,73
5.331,95
2.509,15
940,93
313,64
0,00
0,00
0,00
18.191,36
5
313,64
627,29
4.391,02
3.136,44
627,29
1.254,58
940,93
313,64
0,00
11.604,83
6
0,00
627,29
627,29
1.254,58
2.509,15
627,29
627,29
0,00
0,00
6.272,88
7
0,00
627,29
313,64
627,29
627,29
1.568,22
940,93
0,00
313,64
5.018,31
8
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
313,64
1.881,86
627,29
0,00
2.822,80
9
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
313,64
627,29
1.254,58
1.254,58
3.450,09
10
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
313,64
0,00
313,64
627,29
Total
478.307,25
43.596,53
20.073,22
10.350,26
5.331,95
4.391,02
5.331,95
2.195,51
1.881,86
571.459,55
B) A2/2050
Actual
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Total
1
425.615,04
10.036,61
3.136,44
627,29
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
439.415,38
2
42.969,24
13.486,70
1.254,58
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
57.710,51
3
13.800,34
7.841,10
3.763,73
627,29
0,00
313,64
0,00
0,00
0,00
26.346,10
4
6.900,17
6.272,88
4.077,37
627,29
313,64
0,00
0,00
0,00
0,00
18.191,36
5
940,93
2.509,15
5.018,31
1.254,58
1.568,22
313,64
0,00
0,00
0,00
11.604,83
6
627,29
1.254,58
1.568,22
1.254,58
1.568,22
0,00
0,00
0,00
0,00
6.272,88
7
940,93
313,64
627,29
940,93
627,29
627,29
940,93
0,00
0,00
5.018,31
8
0,00
0,00
0,00
313,64
0,00
1.568,22
940,93
0,00
0,00
2.822,80
9
0,00
0,00
0,00
313,64
627,29
313,64
1.254,58
627,29
313,64
3.450,09
10
0,00
0,00
0,00
313,64
313,64
0,00
0,00
0,00
0,00
627,29
Total
491.793,95
41.714,67
19.445,93
6.272,88
5.018,31
3.136,44
3.136,44
627,29
313,64
571.459,55
C) A2/2100
Actual
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Total
1
426.242,33
7.213,81
2.195,51
1.568,22
313,64
627,29
0,00
627,29
313,64
313,64
439.415,38
2
54.574,07
1.568,22
313,64
0,00
0,00
0,00
0,00
627,29
627,29
0,00
57.710,51
3
25.091,53
0,00
940,93
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
313,64
26.346,10
Influencia del cambio climático en la distribución de…
28
4
14.427,63
2.822,80
627,29
0,00
313,64
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
18.191,36
5
7.841,10
2.822,80
627,29
0,00
0,00
313,64
0,00
0,00
0,00
0,00
11.604,83
6
3.136,44
1.254,58
1.881,86
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
6.272,88
7
2.509,15
313,64
627,29
627,29
313,64
627,29
0,00
0,00
0,00
0,00
5.018,31
8
313,64
0,00
940,93
313,64
0,00
627,29
627,29
0,00
0,00
0,00
2.822,80
9
0,00
1.254,58
0,00
313,64
627,29
940,93
0,00
313,64
0,00
0,00
3.450,09
10
0,00
0,00
627,29
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
627,29
Total
534.135,90
17.250,43
8.782,03
2.822,80
1.568,22
3.136,44
627,29
1.568,22
940,93
627,29
571.459,55
3.4.3. Dinámica temporal de la potencialidad del hábitat climático para Gentiana
pneumonanthe.
Las áreas más idóneas para Gentiana pneumonanthe, según los modelos, se ubicarían en las
cordilleras del norte, Pirineos y Cordillera Cantábrica, así como en los Montes de León y Sierra
Nevada.
Para el año 2030, estas áreas idóneas sufren una disminución notable, aunque se mantienen
todavía algunas con un alto grado de idoneidad. Para el año 2050, la tendencia a la baja de las
superficies más idóneas se incrementa, resintiéndose en el Sistema Central. Sin embargo, para el
año 2100, las áreas idóneas para el desarrollo de la especie se reducirían hasta tal punto que no
aparecen lugares con altos valores de idoneidad en el Sistema Central, ni en Sierra Nevada,
siendo estos reducidos en la Cordillera Cantábrica y permaneciendo sólo Pirineos como área
potencialmente idónea para la proliferación de la especie.
Las matrices de transición elaboradas ponen de manifiesto estos resultados (Tabla 6).
Tabla 6. Matrices de transición de la superficie potencialmente habitable por Gentiana pneumonanthe
con diferentes valores de idoneidad (1-10) entre la época actual y las proyecciones a futuro. Los cambios
de superficie se expresan en Km2. A, proyección a 2030; B, proyección a 2050; C, proyección a 2100.
A) A2/2030
Actual
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Total
1
363827,2
6272,9
627,3
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
370727,3
2
18505,0
16309,5
3136,4
1254,6
627,3
0,0
0,0
1568,2
0,0
0,0
41401,0
3
4704,7
15995,9
11918,5
3763,7
940,9
627,3
0,0
1254,6
0,0
0,0
39205,5
4
1881,9
8154,8
15995,9
7841,1
2195,5
313,6
940,9
313,6
313,6
0,0
37950,9
5
0,0
3763,7
9095,7
9095,7
2509,2
627,3
940,9
313,6
0,0
0,0
26346,1
6
0,0
627,3
2822,8
8468,4
9723,0
2822,8
1881,9
313,6
0,0
0,0
26659,8
7
0,0
0,0
940,9
1881,9
5645,6
8782,0
1254,6
940,9
313,6
0,0
19759,6
8
0,0
0,0
0,0
0,0
313,6
2822,8
2509,2
1254,6
313,6
0,0
7213,8
9
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
627,3
940,9
313,6
313,6
2195,5
Total
388918,7
51124,0
44537,5
32305,3
21955,1
15995,9
8154,8
6900,2
1254,6
313,6
571459,6
B) A2/2050
Actual
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Total
1
362886,2
5645,6
1881,9
0,0
0,0
0,0
313,6
0,0
0,0
0,0
370727,3
2
21327,8
13173,1
2195,5
1568,2
940,9
313,6
313,6
627,3
940,9
0,0
41401,0
3
10663,9
13800,3
8468,4
2822,8
1568,2
0,0
313,6
940,9
627,3
0,0
39205,5
4
7213,8
13486,7
8154,8
5018,3
1881,9
940,9
313,6
627,3
313,6
0,0
37950,9
5
1568,2
5018,3
8468,4
7213,8
940,9
313,6
1881,9
940,9
0,0
0,0
26346,1
6
313,6
4077,4
6586,5
8782,0
5332,0
313,6
627,3
313,6
313,6
0,0
26659,8
7
0,0
627,3
1881,9
4391,0
7213,8
4077,4
940,9
627,3
0,0
0,0
19759,6
8
0,0
0,0
313,6
627,3
1254,6
2195,5
1568,2
627,3
627,3
0,0
7213,8
9
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
627,3
940,9
313,6
0,0
313,6
2195,5
Total
403973,6
55828,7
37950,9
30423,5
19132,3
8782,0
7213,8
5018,3
2822,8
313,6
571459,6
C) A2/2100
Borrega Claver, R. y Lavado Contador, J.F.
29
Actual
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Total
1
364768,1
2195,5
3136,4
627,3
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
370727,3
2
31364,4
4704,7
2195,5
313,6
0,0
0,0
627,3
313,6
313,6
1568,2
41401,0
3
26032,5
5959,2
2822,8
940,9
627,3
313,6
313,6
313,6
1568,2
313,6
39205,5
4
25091,5
5959,2
2509,2
2509,2
940,9
313,6
0,0
627,3
0,0
0,0
37950,9
5
12859,4
9095,7
0,0
940,9
313,6
627,3
313,6
313,6
1881,9
0,0
26346,1
6
9723,0
10663,9
1881,9
2509,2
627,3
940,9
0,0
0,0
0,0
313,6
26659,8
7
5645,6
5332,0
4077,4
2195,5
1881,9
313,6
313,6
0,0
0,0
0,0
19759,6
8
940,9
0,0
1568,2
2195,5
1254,6
313,6
0,0
313,6
627,3
0,0
7213,8
9
0,0
0,0
940,9
313,6
313,6
313,6
0,0
0,0
0,0
313,6
2195,5
Total
476425,4
43910,2
19132,3
12545,8
5959,2
3136,4
1568,2
1881,9
4391,0
2509,2
571459,6
3.3.4. Dinámica temporal de la potencialidad de hábitat climático para Crocus carpetanus.
Crocus carpetanus es la única especie que, según los modelos diseñados y validados de
forma satisfactoria, aumenta la superficie idónea para su desarrollo hasta el final de siglo XXI.
Del análisis de los mapas-modelo, las áreas más óptimas para su desarrollo, en la actualidad, se
localizan en el Sistema Central, Montes de León y parte occidental de la Cordillera Cantábrica.
Para el año 2030, la presencia de la especie en las áreas montañosas se ve reducida y
fragmentada en zonas idóneas del Sistema Central y, cada vez menos, en la Cordillera
Cantábrica. Un hecho observable en los mapas de idoneidad es que en la zona centro de la
Península Ibérica, concretamente en las mesetas del interior, la especie va ganando espacio
idóneo para su desarrollo. Esto se explica por el carácter ubiquista de Crocus carpetanus, que se
desarrolla en un amplio rango de altitudes y condiciones ambientales. Para 2050 se confirma la
tendencia descrita, alcanzando para 2100 los máximos netos de expansión de su área potencial
idónea. Las matrices de transición (Tabla 7) reflejan lo descrito.
Tabla 7. Matrices de transición de la superficie potencialmente habitable por Gentiana pneumonanthe
con diferentes valores de idoneidad (1-10) entre la época actual y las proyecciones a futuro. Los cambios
de superficie se expresan en Km2. A proyección a 2030; B, proyección a 2050; C, proyección a 2100.
A) A2/2030
Actual
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Total
1
363.827,16
6.272,88
627,29
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
370.727,
3
2
18.505,00
16.309,4
9
3.136,44
1.254,58
627,29
0,00
0,00
1.568,2
2
0,00
0,00
41.401,0
2
3
4.704,66
15.995,8
5
11.918,4
8
3.763,73
940,93
627,29
0,00
1.254,5
8
0,00
0,00
39.205,5
1
4
1.881,86
8.154,75
15.995,8
5
7.841,10
2.195,51
313,64
940,93
313,64
313,64
0,00
37.950,9
4
5
0,00
3.763,73
9.095,68
9.095,68
2.509,15
627,29
940,93
313,64
0,00
0,00
26.346,1
0
6
0,00
627,29
2.822,80
8.468,39
9.722,97
2.822,8
0
1.881,8
6
313,64
0,00
0,00
26.659,7
5
7
0,00
0,00
940,93
1.881,86
5.645,59
8.782,0
3
1.254,5
8
940,93
313,64
0,00
19.759,5
8
8
0,00
0,00
0,00
0,00
313,64
2.822,8
0
2.509,1
5
1.254,5
8
313,64
0,00
7.213,81
9
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
627,29
940,93
313,64
313,4
2.195,51
Total
388.918,68
51.123,9
9
44.537,4
6
32.305,3
4
21.955,0
9
15.995,
8
8.154,7
5
6.900,1
7
1.254,5
8
313,6
571.459,
5
B) A2/2050
Actual
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Total
1
0,01
0,02
0,03
0,04
0,05
0,06
0,07
0,08
0,09
0,10
0,55
2
3.638,27
62,73
6,27
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
3.707,27
3
185,05
163,09
31,36
12,55
6,27
0,00
0,00
15,68
0,00
0,00
414,01
4
47,05
159,96
119,18
37,64
9,41
6,27
0,00
12,55
0,00
0,00
392,06
5
18,82
81,55
159,96
78,41
21,96
3,14
9,41
3,14
3,14
0,00
379,51
6
0,00
37,64
90,96
90,96
25,09
6,27
9,41
3,14
0,00
0,00
263,46
Influencia del cambio climático en la distribución de…
30
7
0,00
6,27
28,23
84,68
97,23
28,23
18,82
3,14
0,00
0,00
266,60
8
0,00
0,00
9,41
18,82
56,46
87,82
12,55
9,41
3,14
0,00
197,60
9
0,00
0,00
0,00
0,00
3,14
28,23
25,09
12,55
3,14
0,00
72,14
Total
3.889,20
511,26
445,40
323,09
219,60
160,02
75,34
59,67
9,50
0,10
5.693,19
C) A2/2100
Actual
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Total
1
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,01
2
36,38
0,63
0,06
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
37,07
3
1,85
1,63
0,31
0,13
0,06
0,00
0,00
0,16
0,00
0,00
4,14
4
0,47
1,60
1,19
0,38
0,09
0,06
0,00
0,13
0,00
0,00
3,92
5
0,19
0,82
1,60
0,78
0,22
0,03
0,09
0,03
0,03
0,00
3,80
6
0,00
0,38
0,91
0,91
0,25
0,06
0,09
0,03
0,00
0,00
2,63
7
0,00
0,06
0,28
0,85
0,97
0,28
0,19
0,03
0,00
0,00
2,67
8
0,00
0,00
0,09
0,19
0,56
0,88
0,13
0,09
0,03
0,00
1,98
9
0,00
0,00
0,00
0,00
0,03
0,28
0,25
0,13
0,03
0,00
0,72
Total
38,89
5,11
4,45
3,23
2,20
1,60
0,75
0,60
0,09
0,00
56,93
4. DISCUSIÓN
Los modelos de distribución de las especies analizadas para este estudio son muy precisos,
como así se deduce del valor AUC obtenidos tras la aplicación del algoritmo Maxent. Según
estos modelos, las zonas potenciales de las especies de cervunal seleccionadas coinciden con
zonas de montaña. La presencia de las especies de cervunal analizadas en el Sistema Central es
destacable ya que es en esta cordillera donde se encuentran la mejor representación de estos
medios ecológicos en la región de Extremadura.
Las variables que más contribuyen al desarrollo de los cervunales, objetivo principal de este
estudio, han sido convenientemente identificadas, revelándose como las más importantes la
temperatura media anual y la de los trimestres más secos y húmedos. La precipitación estacional
y el índice de humedad media anual también contribuyen de forma significativa a los modelos
de algunas especies, aunque de manera secundaria.
Los resultados de este estudio están en consonancia con otras líneas de investigación que
concluyen que los ecosistemas de montaña, incluidos los cervunales, se alterarán de forma
intensa como consecuencia de los efectos del cambio climático, poniendo en riesgo la
supervivencia de endemismos en las montañas de la Península Ibérica. Este estudio presta
especial interés a los cervunales del Sistema Central, donde se incluyen los cervunales mejor
conservados de Extremadura. Este foco de interés geográfico determinó la selección de las
cuatro especies analizadas en el estudio, siendo también representativas para el conjunto de los
cervunales de la Península Ibérica.
Según los modelos de distribución diseñados para las cuatro especies, Nardus stricta, siendo
la más representativa de los cervunales, es la que más superficie potencial perdería en las
próximas décadas. Para el año 2030, perdería más del 50% de áreas potenciales. Las pérdidas se
incrementan al 70% para el año 2050. A finales del siglo XXI, para el año 2100, más del 90%
de la superficie potencial de la Península Ibérica para el desarrollo de la especie habría
desaparecido. Esto se debe a que la temperatura media anual es la variable que más contribuye
(42,7%) a la construcción del modelo de esta especie por el algoritmo Maxent. Dado que el
escenario A2 contempla para la Península Ibérica un aumento destacable de la temperatura
media, los cambios en esta variable influirán de forma directa en la distribución potencial de la
especie.
Las restantes especies, Campanula herminii y Gentiana pneumonanthe, reducirían también
sus áreas potenciales de distribución. Para el año 2100, las especies perderían, respectivamente,
el 67,54% y el 57,39% de la superficie potencial actual. Para ese mismo año, Crocus
carpetanus, sin embargo, vería aumentado en 1,57% la superficie idónea para su desarrollo
Borrega Claver, R. y Lavado Contador, J.F.
31
debido a su carácter ubiquista, aunque para ello bajará de cota de altitud, perdiendo áreas de
distribución de las cimas de las montañas donde ahora se encuentra.
Las matrices de transición generadas para cada modelo de distribución potencial confirman
los cambios de las áreas con mayor valor potencial, transformándose en áreas de valores de
potencialidad bajos, en ocasiones en intervalos muy cortos de tiempo.
La selección de los umbrales para el diseño de mapas binomiales (de presencia-ausencia) se
ha llevado a cabo con el objetivo de definir las áreas de distribución potencial con las
condiciones más restrictivas para cada especie. A su vez, también se han diseñado mapas-
modelo binomiales tomando el umbral con las condiciones menos restrictivas posibles para cada
especie. De esta manera, a pesar de no existir una regla general para la selección de umbrales, el
estudio ha pretendido ser lo más objetivo posible para evitar posibles sesgos.
Este análisis hace prever que los cervunales se mantendrán de forma relicta en las montañas
más elevadas del norte peninsular (Cordillera Cantábrica y Pirineos), desapareciendo en las del
centro y sur o, en su caso, acantonándose en zonas refugio que puedan conservar las
condiciones que necesitan para su desarrollo.
Para los cervunales que se desarrollan en el Sistema Central y, concretamente, en
Extremadura, los mapas-modelo indican que, en el año 2030, Nardus stricta habrá perdido
prácticamente la totalidad de la superficie idónea para su desarrollo. Hacia el año 2050 podría
considerarse una especie relicta en el Sistema Central y para el año 2100 estaría extinguida. Es
preciso tener en cuenta que la dinámica del ecosistema, además de depender de factores
climáticos, también es influenciada de forma directa por otros factores, como las relaciones
bióticas entre las especies que conforman el hábitat. Ésta es una cuestión muy interesante que
los modelos de distribución de especies aún no tienen en cuenta, ya que no están definidas de
forma conveniente las relaciones interespecíficas que se dan en los ecosistemas.
5. CONCLUSIONES
Se ha estimado, mediante el uso de modelos, el impacto del cambio climático en los
cervunales de la Península Ibérica y también en los que se desarrollan en el Sistema Central y en
Extremadura. Se han identificado los factores climáticos que contribuyen, en mayor medida, al
desarrollo de los cervunales, como es el caso de la temperatura media anual. El estudio ha
permitido, también, estimar la evolución temporal de la extensión del hábitat potencial de los
cervunales, teniendo en cuenta los efectos del cambio climático y delimitando las áreas
potenciales de distribución para los años 2030, 2050 y 2100.
Los resultados de este estudio confirman que la evolución de los ecosistemas de montaña,
como los cervunales, son muy sensibles al cambio climático, cuyos efectos en la Península
Ibérica es enorme. Así, la dinámica temporal apunta a que los cervunales que forman parte de
los mosaicos de hábitat de la mayoría de las montañas de la Península Ibérica en la actualidad,
pasarían a encontrarse – potencialmente- para 2050, únicamente en las montañas del norte,
Cordillera Cantábrica y Pirineos, reduciéndose drásticamente en Sierra Nevada y
desapareciendo del Sistema Central.
La pérdida de hábitats de cervunal en Extremadura significaría también una pérdida de
endemismos ibéricos destacable. Conllevaría, igualmente, la reducción de importantes
superficies de pastos para el ganado. Tanto por motivos ecológicos como económicos, sería
importante diseñar e implementar medidas de conservación de los cervunales, extensibles
también a otros hábitats de interés ubicados en alta montaña, como las turberas. Dichas medidas
deben ir encaminadas a amortiguar los impactos del cambio climático. En la toma de decisiones
sobre dichas medidas, las herramientas que se han utilizado en este estudio resultan de
extraordinaria utilidad.
6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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Influencia del cambio climático en la distribución de…
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33
TENDENCIAS EN LA LOCALIZACIÓN DE LOS PROYECTOS
SUBVENCIONADOS A TRAVÉS DEL MÉTODO LEADER (2007-
2013) EN EXTREMADURA
Gema Cárdenas Alonso1
1Departamento de Arte y Ciencias del Territorio, Universidad de Extremadura, Avda. de las Letras, s/n, 10.071,
Cáceres, gemacardenas@unex.es
RESUMEN
Entre las acciones con las que se busca solucionar los problemas demográficos, sociales y
económicos que experimentan las zonas rurales europeas, entre ellas Extremadura, se encuentra la
destinada al desarrollo rural bajo el Método Leader, implantada en la región extremeña desde los inicios
en 1991. El objetivo ha sido diversificar la economía de dichas zonas, las más desfavorecidas, con el fin
de invertir sus procesos de envejecimiento y despoblación, y ello a través de la cofinanciación de
proyectos entre los sectores público y privado, siendo actualmente el FEADER el fondo europeo que
financia las ayudas al desarrollo rural.
El objetivo de este trabajo es analizar cómo es la distribución de los proyectos comprometidos
durante el último periodo de programación del FEADER (2007-2013) en Extremadura a partir de la
geolocalización de los mismos y ver hasta qué punto está relacionada con el comportamiento
demográfico y económico de cada territorio de actuación.
Palabras Clave: Método Leader, FEADER, Geolocalización, Extremadura
ABSTRACT
Among the actions to solve the demographic, social and economic problems that Europe's rural areas
experience, including Extremadura, there is one for rural development under the Leader Approach,
which has been implemented in Extremadura since the beginning in 1991. The objective of this action is
to diversify the economy of the poorest rural areas in order to reverse their aging and depopulation
processes through the implementation of projects financed by public and private sectors. Nowadays,
EAFRD is the European fund that finances the rural development aid.
Analysing the distribution of projects in the last programming period of EAFRD ((2007-2013)is the
intention of this paper, through the geolocation of projects, and seeing if this distribution is related to
demographic and economic behaviours of each territory of action.
Key Words: Leader Approach, EAFRD, Geolocation, Extremadura
Tendencias en la localización de los proyectos…
34
INTRODUCCIÓN
Extremadura, una región predominantemente rural (OCDE, 2004), es considerada una de las
regiones menos desarrolladas de la UE, con un PIB aún por debajo del 75 % de la media
europea (única en España) y con graves problemas estructurales tanto demográficos como
económicos. Aun poseyendo un importante legado natural e histórico, presenta características
territoriales que la han condicionado a situarse en una posición retrasada respecto a otras
regiones europeas y españolas (Nieto y Cárdenas, 2015a): tiene poco más de un millón de
habitantes, una densidad de población media de 27 hab/km2, largas distancias entre sus
extremos (más de 300 km de norte a sur y más de 250 km de este a oeste), un poblamiento muy
disperso y concentrado principalmente en los mayores núcleos de población localizados en las
zonas agrarias más productivas de la región y en torno a las principales vías de comunicación
(A-5 y Vía de la Plata) y el sector agrario es aún muy representativo en el empleo regional (10
%) y en el Valor Añadido Bruto (8 %).
De este modo, entre las iniciativas o acciones con las que se busca dar solución a los
problemas anteriormente citados (demográficos, sociales y económicos), se encuentra la
destinada al desarrollo rural bajo el Método LEADER, la cual se viene aplicando en los espacios
rurales europeos desde 1991. El objetivo ha sido, y es actualmente, activar el potencial de las
zonas rurales y estabilizar su población a través de la diversificación de las actividades
económicas introduciendo nuevas actividades que complementen al sector agrario y con las que
se tome provecho de la multifuncionalidad que ofrece la agricultura (Atance y Tió, 2000), de tal
manera que se conserve el patrimonio rural (natural e histórico), se mantenga un nivel
demográfico adecuado, se fomente el uso de las nuevas tecnologías,… (Cebrián Abellán, 2003),
todo mediante la puesta en marcha de una serie de proyectos cofinanciados por los Fondos
Estructurales Europeos, las administraciones nacionales (Administración General del Estado,
gobierno regional y ayuntamientos) y agentes privados (sociales y económicos) (Nieto y
Cárdenas, 2015b). En definitiva, el objetivo que se persigue a través de las ayudas al desarrollo
rural bajo el Método Leader es convertir a las zonas rurales en lugares más atractivos y
adecuados para vivir y trabajar en los que las condiciones de vida sean lo suficientemente
atrayentes para personas de todas las edades, invirtiendo así los procesos de envejecimiento y
despoblación y dotándolas de los equipamientos y servicios que contribuyan en su desarrollo
(MAPA, 2004).
Actualmente es el FEADER (Fondo Europeo Agrícola de Desarrollo Rural) el Fondo
europeo que financia las ayudas al desarrollo rural, tras los distintos periodos de la Iniciativa
Comunitaria Leader (1991-2006) y del Programa PRODER (1995-2006), estando regulado por
el Reglamento 1698/2005 en su primera etapa (2007-2013) y por el Reglamento 1305/2013 en
el recién estrenado periodo 2014-2020. Si hay algo a destacar en el recorrido del Método Leader
en todos estos años es, sin duda, su carácter innovador y alternativo a través del diseño y puesta
en marcha de estrategias de desarrollo rural territorial con enfoque local en las que la población
es la protagonista, como sujeto y como objeto (Nieto y Cárdenas, 2016), estrategias diseñadas
por los Grupos de Acción Local (GAL), asociaciones sin ánimo de lucro en las que están
representados los sectores público y privado de cada territorio de actuación y en los que existe
un equipo técnico encargado también de la gestión de los proyectos a subvencionar.
Actualmente existen 24 GAL en Extremadura, los cuales aglutinan a todos los municipios de la
región (98,8 %), excepto a los cuatro que poseen más de 40.000 habitantes (Badajoz, Cáceres,
Mérida y Plasencia), ocupando el 89,7 % de la superficie regional y el 70,9 % de la población
total, es decir, prácticamente todo el territorio extremeño se encuentra bajo el amparo de las
ayudas al desarrollo rural.
Teniendo en cuenta que Leader es un modelo basado en el territorio (Cebrián Abellán,
2003), el cual actúa como sujeto y fuente de recursos y que está sometido a factores
condicionantes tanto físicos como económicos y sociales (Solsona y López, 2012) resulta
interesante el estudio de su aplicación en Extremadura, una región que posee una importante
diversidad de territorios con características demográficas y económicas que están actuando
como factores de localización de los proyectos y de las inversiones, de tal modo que están
Cárdenas Alonso, G.
35
influenciando en la distribución de los mismos y creando diferencias, una vez más, entre las
zonas rurales más aventajas y las más desfavorecidas. Ante esta hipótesis, el objetivo principal
de este trabajo es tomar una serie de indicadores demográficos y económicos básicos a nivel
municipal y relacionarlos “sobre el territorio”, a través de un Sistema de Información
Geográfica, con la geolocalización de los proyectos comprometidos por los GAL extremeños en
el último periodo de programación de Leader ya finalizado, 2007-2013, con el fin de mostrar la
realidad de la aplicación de Leader en Extremadura, una aplicación que, aunque pueda resultar
sostenible y viable económicamente, no respalda lo perseguido en todos estos años, reducir las
diferencias demográficas y socioeconómicas entre las zonas rurales y las urbanas.
En este contexto, Extremadura ha sido pocas veces empleada como sujeto de análisis.
Autores como Nieto y Gurría (2008, 2010) y Nieto y Cárdenas (2015a, 2016) lo han venido
haciendo con el fin de analizar el Modelo Territorial de la región atendiendo a las ayudas al
desarrollo rural recibidas en los últimos 25 años, así como han creado un geoportal con la
finalidad de exponer los resultados obtenidos (Nieto y Cárdenas, 2015c). Por otro lado, son
varias las regiones españolas que han servido como áreas de estudio para el análisis del Método
Leader, como Cantabria (Gil de Arriba, 1999; Delgado y De La Fuente, 2000; Gutiérrez, 2000),
Castilla-La Mancha (Plaza y Pillet, 2001; Pillet, 2008; Vargas et al, 2009), Castilla y León
(Hortelano y Martín, 1999; Zapatero y Sánchez, 1999; Alario y Barajas, 2006) y Andalucía
(Cortés, 2001; Navarro y Larrubia, 2000; Cejudo y Navarro, 2009, 2015). Son estudios en los
que principalmente se presenta la distribución de las inversiones atendiendo a diferentes
factores, como la superficie y la población, la tipología de las medidas, empleo,
infraestructuras,…
En este caso, se ha tomado provecho del laborioso trabajo realizado al geolocalizar cada uno
de los 4.618 proyectos comprometidos por los 24 GAL extremeños en el periodo de
programación 2007-2013, relacionándolos así, como se ha expuesto anteriormente, con
indicadores territoriales (demográficos y económicos) a nivel municipal. Gracias al proceso de
geolocalización se conoce la ubicación exacta algo, conociendo así su posición geográfica a
partir de la obtención de las coordenadas, y este proceso, junto a los SIG, permite, entre otras
cosas, informar de cuál es la situación de un fenómeno respecto a la de los demás y a su vez
asociarla a lugares del mundo real (Velazco y Joyanes, 2012; Beltrán, 2015).
A continuación se expone el trabajo desarrollado a partir de un epígrafe metodológico, en el
que es presentada la obtención de los datos analizados; un apartado con los resultados
obtenidos; y un epígrafe final con las conclusiones extraídas.
METODOLOGÍA
El primer paso metodológico ha sido la construcción de una Base de Datos alfanumérica
constituida por las variables escogidas para ser analizadas junto a la localización y distribución
de los proyectos comprometidos por los GAL en el último periodo de programación a nivel
municipal y codificada a través del Código INE, es decir, una Base de Datos con 379 entidades
(municipios receptores de ayudas al desarrollo rural) y 6 atributos (variables) relacionados con
un identificador común, el Código INE. Las variables escogidas son:
Tendencias en la localización de los proyectos…
36
Los datos demográficos, es decir, el Porcentaje de Población, la Tasa de Crecimiento
Vegetativo y el Índice de Vejez, han sido obtenidos del Padrón municipal elaborado por los
ayuntamientos y extraído de la web del Instituto Nacional de Estadística (INE). En los tres casos
se ha calculado la media para el periodo comprendido entre los años 2010 a 2014, presentando
la primera variable, la referente a población, en porcentaje.
Por otro lado, los datos económicos (Índice de Actividad económica, Cuota de Mercado e
Índice de Actividad turística) se han obtenido del Atlas Socioeconómico de Extremadura 2014,
documento publicado por la Junta de Extremadura. Se trata de una selección de datos
estadísticos de la región a nivel municipal, la cual aporta metodologías y estimaciones propias,
por lo que se hace necesaria la descripción de los mismos (Extremadura, 2014). El Índice de
Actividad económica es un índice comparativo de la actividad económica municipal para el año
2011, el cual se obtiene en función del impuesto correspondiente al total de actividades
económicas empresariales (industriales, comerciales y de servicios) y profesionales (secciones
1ª y 2ª del IAE). El valor del índice expresa la participación de la actividad económica (en tanto
por diez mil) de cada municipio respecto al total de Extremadura (total de euros recaudados
como impuesto en Extremadura = 10.000). En cuanto a la Cuota de Mercado, es un índice que
expresa la capacidad de consumo comparativa de los municipios, referida a 1 de enero de 2013
y es elaborado mediante un modelo equivalente a un promedio de índices de variables de
población, número de teléfonos, automóviles, camiones, oficinas bancarias y actividades
comerciales minoristas, es decir, la capacidad de consumo de un municipio se mide no sólo en
función de la importancia de la población, sino también en función del poder adquisitivo de la
misma. Por tanto, este índice expresa la participación (en tanto por diez mil) que corresponde a
cada municipio sobre una base para el total de Extremadura de 10.000 unidades. Se puede
afirmar que la Cuota de Mercado constituye una orientación adecuada para valorar y ponderar la
cantidad de productos y servicios que, teóricamente y en igualdad de condiciones, pueden
absorber los municipios,