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Doctoral thesis . 2022
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Modelos predictivos: aplicaciones para optimizar la conservaci?n de la biodiversidad vegetal

Authors: Hernández Lambraño, Ricardo Enrique;

Modelos predictivos: aplicaciones para optimizar la conservaci?n de la biodiversidad vegetal

Abstract

[ES] La presente crisis global de biodiversidad -i.e.: r?pida extinci?n de especies e intensa degradaci?n de los ecosistemas- constituye sin duda alguna, la mayor amenaza a la que se enfrenta nuestra sociedad. Con el fin de tratar de revertir esta grave situaci?n, desde hace d?cadas se est?n llevando a cabo, numerosas medidas dirigidas a salvaguardar los h?bitats y sus especies que, en su mayor?a, pueden agruparse en dos categor?as/estrategias principales: elaboraci?n de listas rojas y planes de conservaci?n, y creaci?n de parques y reservas naturales. Aunque los recursos invertidos en este sentido por parte de gobiernos e instituciones transnacionales han sido cuantiosos, las poblaciones de especies silvestres han continuado y contin?an disminuyendo de forma alarmante en pr?cticamente todas las regiones biogeogr?ficas (Almond et al., 2020). Sin duda se trata de un contexto desolador en el que, pese a que parece que poco m?s se puede hacer, por el contrario, debe actuar como agente revulsivo con el que, y apelando a la etimolog?a de este t?rmino (del lat?n, revulsum), se produzca un gran cambio que induzca a personas, organismos e instituciones vinculadas a la conservaci?n internacional, a desarrollar iniciativas todav?a m?s eficaces e innovadoras. Estas, aun pudiendo ser rompedoras o iconoclastas, para garantizar su viabilidad y replicabilidad, deben ir siempre respaldadas por criterios cient?ficos a trav?s del uso de procesos sistem?ticos (Margules and Pressey, 2000; Yemshanov et al., 2013). Este es el caso de los modelos cuantitativos, que precisamente suponen los sujetos de an?lisis en esta tesis doctoral. De forma sint?tica se pueden describir como herramientas ecoinform?ticas de gran potencia anal?tica que, aplicadas sobre conjuntos de datos ambientales, permiten interpretar procesos biol?gicos complejos. Su utilidad pr?ctica es clara en la toma de decisiones en la gesti?n de especies y h?bitats, as? como en el desarrollo de pol?ticas de conservaci?n derivadas de las mismas (Garc?a-D?az et al., 2019). Ello se debe, sobre todo, a que: ? Proporcionan informaci?n fundamental sobre la din?mica de las especies objetivo y los sistemas ecol?gicos a conservar; ? Ofrecen una forma transparente, sistem?tica y repetible de evaluar, contrastar y proyectar la eficacia potencial de las soluciones de gesti?n de la conservaci?n (Nicholson et al., 2019). Son precisamente por estas razones, por las que decidimos que estos modelos cuantitativos constituyeran el eje vertebrador de este trabajo doctoral, puesto que en cada cap?tulo mostramos un ejemplo de su potencial aplicaci?n en diversas cuestiones relacionadas con problem?ticas de la conservaci?n de la biodiversidad vegetal. La metodolog?a es, por tanto, transversal, estando soportada conceptualmente por las teor?as estad?sticas y la biogeograf?a, y funcionalmente por las tecnolog?as de la informaci?n. Con esta aportaci?n pretendemos llevar un poco m?s all? las posibilidades que nos brindan estos modelos, al proporcionar un marco metodol?gico replicable y cuyos resultados sirvan de apoyo a la gesti?n y la toma de decisiones para situaciones ambientales concretas, como son: 1) el estudio y seguimiento de especies de plantas amenazadas, 2) el estudio y seguimiento de especies de plantas invasoras y 3) la gesti?n y an?lisis de riesgos en ecosistemas forestales.

Tesis por compendio de publicaciones

Country
Spain
Related Organizations
Keywords

Academic dissertations, Biodiversidad vegetal, Universidad de Salamanca (Espa?a), Optimizaci?n matem?tica, Universidad de Salamanca (España), Tesis y disertaciones académicas, Optimización matemática, 2417 Biología Vegetal (Botánica), Tesis y disertaciones acad?micas, 2417 Biolog?a Vegetal (Bot?nica), 1209.14 T?cnicas de Predicci?n Estad?stica, 1209.14 Técnicas de Predicción Estadística, Tesis Doctoral

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