Hotspot de invasión: predicción del riesgo de invasión de plantas alóctonas en hábitats costeros en la Costa Brava (Cataluña) y su aplicación en conservación

Abstract

Los hábitats costeros mediterráneos incluidos en la Directiva Hábitats (como el HIC 1240) son ecosistemas de alto valor ecológico, pero también extremadamente vulnerables a la perturbación humana, la urbanización y la proliferación de plantas alóctonas invasoras (IAPS por sus siglas en inglés), muchas de las cuales se escapan de jardines residenciales cercanos. En el marco del proyecto LIFE medCLIFFS, se están desarrollando modelos de distribución jerárquicos para predecir la distribución de 15 IAPS prioritarias en estos hábitats en la región de la Costa Brava, en Cataluña. Entre ellas se incluyen Carpobrotus spp., Opuntia ficus-indica, O. stricta y Gazania rigens. La primera fase del estudio consiste en modelar la distribución de cada especie a nivel global y local para identificar áreas con alta idoneidad climática en la región. Posteriormente, se seleccionan únicamente los píxeles con una idoneidad superior al 50 % y se suman entre especies, lo que permite identificar “hotspots de invasión”: zonas con condiciones adecuadas para más de cinco especies invasoras. En una segunda fase, se incorporan datos de dispersión local procedentes de observaciones de ciencia ciudadana (iNaturalist), con el fin de modelar la expansión potencial de las especies y estimar áreas con mayor riesgo de invasión. Todo el proceso se integra en una aplicación interactiva desarrollada en R Shiny que permitirá simular escenarios de dispersión, visualizar áreas de riesgo y priorizar especies para acciones de gestión o erradicación.

info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Los hábitats costeros mediterráneos incluidos en la Directiva Hábitats (como el HIC 1240) son ecosistemas de alto valor ecológico, pero también extremadamente vulnerables a la perturbación humana, la urbanización y la proliferación de plantas alóctonas invasoras (IAPS por sus siglas en inglés), muchas de las cuales se escapan de jardines residenciales cercanos. En el marco del proyecto LIFE medCLIFFS, se están desarrollando modelos de distribución jerárquicos para predecir la distribución de 15 IAPS prioritarias en estos hábitats en la región de la Costa Brava, en Cataluña. Entre ellas se incluyen Carpobrotus spp., Opuntia ficus-indica, O. stricta y Gazania rigens. La primera fase del estudio consiste en modelar la distribución de cada especie a nivel global y local para identificar áreas con alta idoneidad climática en la región. Posteriormente, se seleccionan únicamente los píxeles con una idoneidad superior al 50 % y se suman entre especies, lo que permite identificar “hotspots de invasión”: zonas con condiciones adecuadas para más de cinco especies invasoras. En una segunda fase, se incorporan datos de dispersión local procedentes de observaciones de ciencia ciudadana (iNaturalist), con el fin de modelar la expansión potencial de las especies y estimar áreas con mayor riesgo de invasión. Todo el proceso se integra en una aplicación interactiva desarrollada en R Shiny que permitirá simular escenarios de dispersión, visualizar áreas de riesgo y priorizar especies para acciones de gestión o erradicación.

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Los hábitats costeros mediterráneos incluidos en la Directiva Hábitats (como el HIC 1240) son ecosistemas de alto valor ecológico, pero también extremadamente vulnerables a la perturbación humana, la urbanización y la proliferación de plantas alóctonas invasoras (IAPS por sus siglas en inglés), muchas de las cuales se escapan de jardines residenciales cercanos. En el marco del proyecto LIFE medCLIFFS, se están desarrollando modelos de distribución jerárquicos para predecir la distribución de 15 IAPS prioritarias en estos hábitats en la región de la Costa Brava, en Cataluña. Entre ellas se incluyen Carpobrotus spp., Opuntia ficus-indica, O. stricta y Gazania rigens. La primera fase del estudio consiste en modelar la distribución de cada especie a nivel global y local para identificar áreas con alta idoneidad climática en la región. Posteriormente, se seleccionan únicamente los píxeles con una idoneidad superior al 50 % y se suman entre especies, lo que permite identificar “hotspots de invasión”: zonas con condiciones adecuadas para más de cinco especies invasoras. En una segunda fase, se incorporan datos de dispersión local procedentes de observaciones de ciencia ciudadana (iNaturalist), con el fin de modelar la expansión potencial de las especies y estimar áreas con mayor riesgo de invasión. Todo el proceso se integra en una aplicación interactiva desarrollada en R Shiny que permitirá simular escenarios de dispersión, visualizar áreas de riesgo y priorizar especies para acciones de gestión o erradicación.

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