En el contexto de cambio global actual, disponer de datos de alta calidad de presencia de especies es clave no sólo para el desarrollo de la ecología, sino también para temas urgentes como determinar el grado de amenaza de las especies, y diseñar políticas y estrategias de conservación.

Un primer objetivo del proyecto NextDive es mejorar y completar datos de varios atlas ibéricos (10 km de resolución): atlas de flora, atlas de tetrápodos y atlas mariposas existentes, este último de especial interés dado que es el más incompleto. Cada atlas será tratado como una red de conexiones (presencias) de especies y celdas, lo cual permitirá utilizar una potente técnica de teoría de grafos basada en el modelado de bloques estocásticos (SBM), ampliamente empleada para calcular las probabilidades de conexiones y no conexiones en todo tipo de redes, pero sólo empleada recientemente en ecología y nunca con este objetivo.

Este análisis nos permitirá identificar posibles presencias no detectadas y presencias erróneas que luego ratificaremos mediante: 1) muestreos de campo (esencialmente de mariposas); 2) búsquedas en repositorios electrónicos y literatura, y 3) la colaboración de expertos de los diferentes grupos estudiados.

Un segundo objetivo consiste en generar predicciones fiables de los posibles efectos del cambio climático en especies y comunidades mediante modelos ecológicos optimizados y actualizados. Para ello, implementaremos diferentes innovaciones: 1) incluir nuevas covariables (p. ej., información relativa a las interacciones entre especies basada en patrones de coocurrencia); 2) nuevos protocolos para delimitar grupos regionales de especies (p. ej., empleando regiones biogeográficas); 3) incluir información relativa a nichos ecológicos de especies más allá de la región objeto de estudio (p. ej., incorporando datos a escala europea sobre distribución de especies y condiciones ambientales), y 4) optimizar los procesos mismos de modelización (p. ej., adoptando enfoques multiescala mediante análisis jerárquicos).

Implementaremos también diferentes pruebas de validación de los resultados: 1) estadísticos avanzados basados en validación cruzada; 2) modelización basada en datos de distribución de especies virtuales, y 3) comparación de las predicciones de los modelos con las presencias encontradas en los nuevos muestreos y búsquedas de datos (ver arriba). Sería la primera vez que este último tipo de validación se realiza utilizando biotas regionales completas.

Finalmente, un tercer objetivo es emplear los resultados anteriores para predecir posibles efectos del cambio climático mediante un análisis de vulnerabilidad y estudios de representatividad actual y futura de especies y diversidad en las áreas protegidas ibéricas.

A fin de contribuir al desarrollo de futuras investigaciones e iniciativas de conservación y restauración, tanto los nuevos datos y predicciones como los protocolos de modelado (paquetes R) generados en el proyecto serán accesibles a través de un portal de internet del grupo de investigación SABINA.

El proyecto será desarrollado por un equipo multidisciplinar de nueve investigadores con experiencia en botánica, zoología, selvicultura, estadística, ecología espacial y predictiva.

NextDive (PID2021-124187NB-I00) financiado por Ministerio de Ciencia e Innovación (Agencia Estatal de Investigación) y por “FEDER Una manera de hacer Europa”