Conservación de la biodiversidad bajo condiciones de cambio climático Julián Ramírez y Andy Jarvis Centro Internacional de Agricultura Tropical, CIAT

Breve sobre el cambio climático Datos de entrada: biodiversidad Datos de entrada: clima Metodo de analisis Aplicación y evaluacion del método Cobertura actual de áreas protegidas Que pasaría en un escenario futuro? Qué debe hacerse? Cómo mejorar? Adaptar? Conclusiones Contenido

Breve sobre el cambio climático

Datos de entrada: biodiversidad

Datos de entrada: clima

Metodo de analisis

Aplicación y evaluacion del método

Cobertura actual de áreas protegidas

Que pasaría en un escenario futuro?

Qué debe hacerse? Cómo mejorar? Adaptar?

Conclusiones

Cambio climático: la misma historia… cambios antropogénicos llevan a cambios atmosféricos Crecimiento poblacional Expansion agricola e industrial Tecnologias ambientalmente no amigables Aumento de gases de efecto invernadero RESULTARON EN

Crecimiento poblacional

Expansion agricola e industrial

Tecnologias ambientalmente no amigables

Breve sobre el cambio climatico Las temperaturas podrian incrementarse hasta en 6 oC en 2100 Alta incertidumbre en proyecciones de precipitación 2020 limite de corto plazo para adaptación… impactos no muy severos esperados 2050 límite crítico para políticas de adaptación y mitigación Nichos de muchas especies podrían cambiar, y perder rango geográfico de distribución: plasticidad y resiliencia

Las temperaturas podrian incrementarse hasta en 6 oC en 2100

Alta incertidumbre en proyecciones de precipitación

2020 limite de corto plazo para adaptación… impactos no muy severos esperados

2050 límite crítico para políticas de adaptación y mitigación

Nichos de muchas especies podrían cambiar, y perder rango geográfico de distribución: plasticidad y resiliencia

Datos de entrada: biodiversidad La base de datos contiene 177,887,193 registros Registros Plantae son 44,706,505 (25,13%) 33,340,000 (74.5%) tienen coordinadas Cuantas estan correctas y son confiables? Cuantas nuevas georreferencias podrian obtenerse? ESTADO ACTUAL DE LOS REGISTROS Plantae

La base de datos contiene 177,887,193 registros

Registros Plantae son 44,706,505 (25,13%)

33,340,000 (74.5%) tienen coordinadas

Cuantas estan correctas y son confiables?

Cuantas nuevas georreferencias podrian obtenerse?

Por que necesitamos datos de alta calidad y confiables? Para analizar los patrones de diversidad de especies a traves de diferentes regiones Entrenar y evaluar modelos de nicho ecologico Evaluar asuntos de conservacion ( in-situ , ex-situ ) Evaluar impactos y amenazas sobre la biodiversidad: degradacion de habitat,, deforestacion y… cambio climatico Entre otros…

Para analizar los patrones de diversidad de especies a traves de diferentes regiones

Entrenar y evaluar modelos de nicho ecologico

Evaluar asuntos de conservacion ( in-situ , ex-situ )

Evaluar impactos y amenazas sobre la biodiversidad: degradacion de habitat,, deforestacion y… cambio climatico

Entre otros…

Datos de entrada: biodiversidad Como hacer los datos suficientemente confiables? Verificar coordenadas a diferentes niveles Estan los registros donde dicen estar? Estan los registros dentro de las areas terrestres (para especies terrestres solamente) Estan los registros dentro del nicho ambiental de la especie? Registros marinos: no verificable Corregir referencias erroneas Agregar referencias a aquellas que no tienen Verificar con curadores y retroalimentar la base de datos

Como hacer los datos suficientemente confiables?

Verificar coordenadas a diferentes niveles

Estan los registros donde dicen estar?

Estan los registros dentro de las areas terrestres (para especies terrestres solamente)

Estan los registros dentro del nicho ambiental de la especie?

Registros marinos: no verificable

Corregir referencias erroneas

Agregar referencias a aquellas que no tienen

Verificar con curadores y retroalimentar la base de datos

Datos de entrada: biodiversidad Cómo hacer esto posible? Scripts en Java Datos espaciales: descriptores ambientales, limites administrativos, limites maritimos de alta resolucion Algo de capacidad de procesamiento Suficiente almacenamiento Y… lo mas importante: Java geeks!

Cómo hacer esto posible?

Scripts en Java

Datos espaciales: descriptores ambientales, limites administrativos, limites maritimos de alta resolucion

Algo de capacidad de procesamiento

Suficiente almacenamiento

Y… lo mas importante: Java geeks!

Usando una muestra aleatoria de 950mil registros con coordenadas

Usando una muestra aleatoria de 950mil registros con coordenadas

Estan los registros donde dicen estar?: verificacion de nivel de pais Registros ubicados en fronteras nacionales Imprecisiones en coordenadas Que puede ser esto? Records with null country: 58.051  6,11% of total Records with incorrect country: 6.918  0,72% of total Total excluded by country 64.969  6,83% of total

Estan los registros donde dicen estar?: verificacion de nivel de pais

Estan las plantas terrestres en la tierra?: Verificacion costera Errores y mas errores Records in the ocean: 9.866  1,03% of total Records near land (range 5km): 34.347  3,61% of total Records outside of mask: 369  0,04% of total Total excluded by mask 44.582  4.69% of total

Estan las plantas terrestres en la tierra?: Verificacion costera

No tan mal, despues de todo… estadisticas 44’706.505 registros para plantas 33’340.008 (74,57%) con coordenadas De estos 88.5% estan correctos geograficamente a dos niveles 6.8% tienen pais nulo o incorrecto (incl. plantas marinas) 4.7% estan cerca de las costas pero no en la tierra Summary of errors or misrepresented data

44’706.505 registros para plantas

33’340.008 (74,57%) con coordenadas

De estos

88.5% estan correctos geograficamente a dos niveles

6.8% tienen pais nulo o incorrecto (incl. plantas marinas)

4.7% estan cerca de las costas pero no en la tierra

Base de datos resultante TOTAL DE REGISTROS EVALUADOS: 950.000 Good records: 840.449  88.47% of total

Proximos pasos Solo nos toma 27 minutos para verificar 950,000 registros, 177millones seria 83 horas (3 ½ dias) Identificar plantas terrestres y separarlas de plantas marinas ( hecho !) Plantas marinas no verificables Usar un algoritmo de georreferenciación para (en proceso ) : Corregir georreferencias erradas Incorporar nuevos datos de locación a lo que no tienen latitud/longitud NULA Interpretar limites administrativos de 2do y 3er nivel y usarlos tambien Implementar algorirtmo para verificacion ambiental ( hecho )

Solo nos toma 27 minutos para verificar 950,000 registros, 177millones seria 83 horas (3 ½ dias)

Identificar plantas terrestres y separarlas de plantas marinas ( hecho !)

Plantas marinas no verificables

Usar un algoritmo de georreferenciación para (en proceso ) :

Corregir georreferencias erradas

Incorporar nuevos datos de locación a lo que no tienen latitud/longitud NULA

Interpretar limites administrativos de 2do y 3er nivel y usarlos tambien

Implementar algorirtmo para verificacion ambiental ( hecho )

Datos de entrada: clima Linea base : 19 indices bioclimaticos a 20km de resolucion Clima futuro usando resultados de modelos de clima global (GCMs) 18 modelos a 20km de resolucion Para 2050s Bajo el escenario A2 19 indices bioclimaticos igual que para linea base Corrida control con promedio de todos los modelos (preliminar)

Linea base : 19 indices bioclimaticos a 20km de resolucion

Clima futuro usando resultados de modelos de clima global (GCMs)

18 modelos a 20km de resolucion

Para 2050s

Bajo el escenario A2

19 indices bioclimaticos igual que para linea base

Corrida control con promedio de todos los modelos (preliminar)

Datos de entrada: clima… hay mas datos Diferentes periodos de tiempo: 2020, 2050, 2080 Otros escenarios de emision: A2, B2, A1B Diferentes modelos: 7 a 20 GCMs dependiendo del escenario y la epoca http://gisweb.ciat.cgiar.org/GCMPage/home.html

Diferentes periodos de tiempo: 2020, 2050, 2080

Otros escenarios de emision: A2, B2, A1B

Diferentes modelos: 7 a 20 GCMs dependiendo del escenario y la epoca

Datos de entrada: clima… y continuamos trabajando Corridas de PRECIS para Sur América con diferentes condiciones de frontera Validación Pertinencia regional Calibración Resultados del modelo de alta resolución del MRI

Corridas de PRECIS para Sur América con diferentes condiciones de frontera

Validación

Pertinencia regional

Calibración

Resultados del modelo de alta resolución del MRI

El metodo Maxima entropia como un algoritmo muy preciso para la modelación de nicho ecológico Seleccionar especies con10 or más puntos para cada una de 33,004 especies Solo una proyección futura Dos escenarios de migración extremos Migración ilimitada Migración nula Medidas de diversidad y pérdida de área Por región y globalmente Dentro de las áreas protegidas Total

Maxima entropia como un algoritmo muy preciso para la modelación de nicho ecológico

Seleccionar especies con10 or más puntos para cada una de 33,004 especies

Solo una proyección futura

Dos escenarios de migración extremos

Migración ilimitada

Migración nula

Medidas de diversidad y pérdida de área

Por región y globalmente

Dentro de las áreas protegidas

Total

Metodo de modelación Aplicar el algoritmo de maxima entropía Macoubea guianensis Aubl.: alimentación de comunidades indígenas en el Amazonas Cosecha de datos de GBIF Construir el modelo de presencia Proyectarlo hacia el futuro NULL MIGRATION UNLIMITED MIGRATION Potential habitat expansion NULL MIGRATION UNLIMITED MIGRATION

Aplicar el algoritmo de maxima entropía

Macoubea guianensis Aubl.: alimentación de comunidades indígenas en el Amazonas

Estadísticas de validación Porcentaje de datos de prueba Si NS <= 12 entonces TP = 0 Si 12 < NS <= 20 entonces TP = 15% Si > 20 entonces TP = 20% Metricos de evaluación: Desviación logística [-2*Ln(p)] Diferencia media de cuadrados (RMSQD) R-cuadrado (Pearson) Area bajo la curva ROC (AUC) Tasas de omision un umbral fijo (70%) [ PENDING ]

Porcentaje de datos de prueba

Si NS <= 12 entonces TP = 0

Si 12 < NS <= 20 entonces TP = 15%

Si > 20 entonces TP = 20%

Metricos de evaluación:

Desviación logística [-2*Ln(p)]

Diferencia media de cuadrados (RMSQD)

R-cuadrado (Pearson)

Area bajo la curva ROC (AUC)

Tasas de omision un umbral fijo (70%) [ PENDING ]

Validacion –distribucion de muestreo ALL SAMPLES MUESTRAS DE ENTRENAMIENTO MUESTRAS DE PRUEBA

Validacion– desviacion logistica Mide la diferencia entre un ajuste logistico perfecto (Ln 1 = 0) y el ajuste del modelo (Ln p)

Mide la diferencia entre un ajuste logistico perfecto (Ln 1 = 0) y el ajuste del modelo (Ln p)

Validacion – RMSQD Mide la distancia lineal (Euclidean distance) entre la prediccion y un ajuste perfecto (P = 1)

Mide la distancia lineal (Euclidean distance) entre la prediccion y un ajuste perfecto (P = 1)

Validacion– Coeficiente de determinacion (R2) Mide el ajuste del modelo a los datos de prueba (presencias, P=1) y pseudo-ausencias (P=0.5)

Mide el ajuste del modelo a los datos de prueba (presencias, P=1) y pseudo-ausencias (P=0.5)

Validacion – Area bajo la curva ROC Mide la capacidad del modelo para discriminar areas aptas y no aptas For 90% of the species, the AUC was above 0.99

Mide la capacidad del modelo para discriminar areas aptas y no aptas

Sumario: evaluacion Todos los calculos son estadisticamente significativos Correlaciones muy fueres para (R2>0.75) 973 especies (1.7%) Correlaciones fuertes (0.5 < R2 < 0.75) para 2,782 especies (4.9%) Correlaciones medias (0.3 < R2 < 0.5) para 7,005 especies(12.3%) Correlaciones debiles (0.15 < R2 < 0.3) para 12,985 especies (22.7%) R2<0.15 para 22,637 especies(39.6%) 50% de las especies mostro menos que 30% de diferencia lineal 70% de las especies mostro 60% o mas de ajuste logistico 90% de las especies mostraron AUC arriba de 0.99

Todos los calculos son estadisticamente significativos

Correlaciones muy fueres para (R2>0.75) 973 especies (1.7%)

Correlaciones fuertes (0.5 < R2 < 0.75) para 2,782 especies (4.9%)

Correlaciones medias (0.3 < R2 < 0.5) para 7,005 especies(12.3%)

Correlaciones debiles (0.15 < R2 < 0.3) para 12,985 especies (22.7%)

R2<0.15 para 22,637 especies(39.6%)

50% de las especies mostro menos que 30% de diferencia lineal

70% de las especies mostro 60% o mas de ajuste logistico

90% de las especies mostraron AUC arriba de 0.99

Cobertura actual de areas protegidas Existen 84,488 areas protegidas Cubren 13.8% de la superficie global (10% nacional, 3.8% internacional)

Existen 84,488 areas protegidas

Cubren 13.8% de la superficie global (10% nacional, 3.8% internacional)

Cobertura actual de areas protegidas En el Amazonas hay 882 areas protegidas Cubren 35.2% del area En Colombia hay 277 areas protegidas Cuantas funcionan bien? Cuantas requieren atención urgente?

En el Amazonas hay 882 areas protegidas

Cubren 35.2% del area

En Colombia hay 277 areas protegidas

Cuantas funcionan bien?

Cuantas requieren atención urgente?

Cobertura de areas protegidas por region (linea base) Cobertura actual de la conservación in situ La biodiversidad mundial está bien conservada… al menos en el papel

Resultados: Diversidad actual y futura Puntos importantes en Latinoamerica, Europa, Australasia y Africa Central Desplazamiento y perdida de nichos CURRENT MIGRACION NULA MIGRACION ILIMITADA

Puntos importantes en Latinoamerica, Europa, Australasia y Africa Central

Desplazamiento y perdida de nichos

Resultados: cambios en riqueza de especie Migracion nula: perdidas en todos lados Migracion ilimitada: esp. desplazamiento MIGRACION NULA MIGRACION ILIMITADA

Migracion nula: perdidas en todos lados

Migracion ilimitada: esp. desplazamiento

Que pasa en cuencas importantes: Amazonas? Cambio climatico no discrimina areas protegidas o no protegidas ACTUAL 2050s %cambio

Cambio climatico no discrimina areas protegidas o no protegidas

Resultados: cambios en regiones del mundo Cambios en riqueza de especies bajo los dos escenarios de migración

Cambios en riqueza de especies bajo los dos escenarios de migración

Resultados: conservacion in situ bajo condiciones de cc No importa si se escoge el mejor escenario de ‘adaptacion’ (migracion ilimitada), se esperan negativos en la mayoria de las regiones

No importa si se escoge el mejor escenario de ‘adaptacion’ (migracion ilimitada), se esperan negativos en la mayoria de las regiones

Results: in situ conservation under the context of CC Cambios esperados dentro de areas protegidas (PAs) a veces ocurren en margen mas amplio que en areas no-protegidas MIGRACION NULA MIGRACION ILIMITADA Our protected areas not prepared to conserve biodiversity in 2050

Cambios esperados dentro de areas protegidas (PAs) a veces ocurren en margen mas amplio que en areas no-protegidas

Results: in situ conservation under the context of CC Perdida de cobertura en el sistema de PAs Perdida de habitats para muchas especies MIGRACION NULA MIGRACION ILIMITADA (+)RPT (-)DIV (-)RPT (-)DIV (+)RPT (-)DIV (+)RPT (+)DIV (+)RPT (-)DIV (-)RPT (+)DIV

Perdida de cobertura en el sistema de PAs

Perdida de habitats para muchas especies

Proximos pasos… rigor cientifico Se requiere una aproximacion mas detallada Resultados individuales por GCM (POR QUE??) Otros escenarios de emisiones y politicas Todas las especies de GBIF con correcciones taxonomicas y geograficas Otras epocas: 2020s, 2030s, 2040s… Mas validacion de modelos de nicho ecologico Migracion intermedia y por tipo de plantas Medir tasas de extincion dentro de areas protegidas

Se requiere una aproximacion mas detallada

Resultados individuales por GCM (POR QUE??)

Otros escenarios de emisiones y politicas

Todas las especies de GBIF con correcciones taxonomicas y geograficas

Otras epocas: 2020s, 2030s, 2040s…

Mas validacion de modelos de nicho ecologico

Migracion intermedia y por tipo de plantas

Medir tasas de extincion dentro de areas protegidas

BCCR-BCM2.0 CCCMA-CGCM2 CCCMA-CGCM3.1 T47 CCCMA-CGCM3.1-T63 CNRM-CM3 IAP-FGOALS-1.0G GISS-AOM GFDL-CM2.1 GFDL-CM2.0 CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MIROC3.2-HIRES MIROC3.2-MEDRES MIUB-ECHO-G MPI-ECHAM5 MRI-CGCM2.3.2A NCAR-PCM1 UKMO-HADCM3

BCCR-BCM2.0 CCCMA-CGCM2 CCCMA-CGCM3.1 T47 CCCMA-CGCM3.1-T63 CNRM-CM3 IAP-FGOALS-1.0G GISS-AOM GFDL-CM2.1 GFDL-CM2.0 CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MIROC3.2-HIRES MIROC3.2-MEDRES MIUB-ECHO-G MPI-ECHAM5 MRI-CGCM2.3.2A NCAR-PCM1 UKMO-HADCM3

Que debe hacerse? Y cuando? Compilar los datos disponibles, evaluar su calidad y mejorar si es posible Ningún método es una panacea , todos requieren refinarse Evaluar la amenaza por el cambio climático para un contexto específico: Colombia Diversidad genética al interior de una especie debe considerarse para estrategias de conservación Prioridad sobre especies útiles para agricultura, pero no descartar las especies “inútiles” DEFINIR ESTRATEGIA DE CONSERVACION NACIONAL y VERIFICAR QUE FUNCIONA

Compilar los datos disponibles, evaluar su calidad y mejorar si es posible

Ningún método es una panacea , todos requieren refinarse

Evaluar la amenaza por el cambio climático para un contexto específico: Colombia

Diversidad genética al interior de una especie debe considerarse para estrategias de conservación

Prioridad sobre especies útiles para agricultura, pero no descartar las especies “inútiles”

DEFINIR ESTRATEGIA DE CONSERVACION NACIONAL y VERIFICAR QUE FUNCIONA

Conclusiones Las areas protegidas funcionan con el clima actual… al menos en el papel Bajo condiciones futuras, sin embargo, las APs no conservan la biodiversidad efectivamente, incluso asumiendo migración ilimitada Eficiencia en uso de recursos para areas protegidas? Especies amenazadas reconocidas? La conservación in situ debe orientarse bajo el contexto de cambio climático Areas a fortalecer (más control) Areas a expandir Areas a ser re-ubicadas (si ocurre migración) Agricultura eco-eficiente es clave para equilibrio de agroecosistemas Involucrar datos nacionales, incluir fauna… y ecosistemas marinos

Las areas protegidas funcionan con el clima actual… al menos en el papel

Bajo condiciones futuras, sin embargo, las APs no conservan la biodiversidad efectivamente, incluso asumiendo migración ilimitada

Eficiencia en uso de recursos para areas protegidas? Especies amenazadas reconocidas?

La conservación in situ debe orientarse bajo el contexto de cambio climático

Areas a fortalecer (más control)

Areas a expandir

Areas a ser re-ubicadas (si ocurre migración)

Agricultura eco-eficiente es clave para equilibrio de agroecosistemas

Involucrar datos nacionales, incluir fauna… y ecosistemas marinos

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