Análisis del comportamiento de índices de biodiversidad en distintos estados de estructura y complejidad de sistemas biológicos a partir de experimentos con simulación

Abstract

Los denominados índices de biodiversidad son herramientas matemáticas de gran utilidad a la hora de establecer una valoración característica de uno o varios ambientes y sus interacciones, todo ello en función de las características físicas que se determinen en cada uno de dichos ambientes y las especies presentes. Sin embargo, estos índices no tienen un comportamiento uniforme y de manera universal. A veces debido a la inexistencia de criterios estandarizados. En este trabajo se propone un análisis matricial (implicando conceptos de sensibilidad y elasticidad) en base a la generación de modelos y datos por simulación. Se han propuesto ambientes (marinos y terrestres) con diferentes niveles de antropización. Una vez realizadas las simulaciones se calcularon índices de biodiversidad Alfa y Beta empleando los softwares R y PAST. De esta manera se puede decir que los índices de biodiversidad poseen unas sensibilidades y representatividades significativamente diferentes entre modelos simulados y softwares empleados. El concepto de Biodiversidad es muy subjetivo y difícil de medir y existe una gran dificultad a la hora de establecer unos criterios de empleo e interpretación unificados. El sistema de medición de la Biodiversidad no es independiente de los escenarios, como se comprueba en este trabajo. Y es difícil saber a priori cuál es el método que mejor se ajusta a los distintos tipos de condiciones. En este trabajo se han generado y simulado distintos escenarios o modelos, los que mejor se ajustan al cómputo de los softwares serían aquellos con ajustes cuadráticos, debido a que su cálculo y ajuste es mucho más sencillo, mientras que los que menor error cometen, y por tanto, se ajustan mejor a la realidad y a modelos más precisos serían aquellos ajustados a modelos generalizados incluyendo o no el Teorema de Bayes. Se ha comprobado que existen diferencias entre las metodologías de cálculo (debido al algoritmo) entre los dos softwares empleados (PAST y R), recomendando realizar estudios a posteriori que evalúen y revisen el impacto que esto podría suponer a la hora de medir la biodiversidad y evaluar la salud ambiental de los ecosistemas. Las respuestas de los índices Alfa calculados con R, la sensibilidad y elasticidad para todos los índices representan mejor las características de ambientes marinos y en mal estado, coincidiendo con sus elasticidades por lo que esos datos son representativos y se recomienda el empleo del software R para el cálculo de los índices de biodiversidad en casos de ambientes que se consideren acuáticos y con características de un estado muy antropizado o muy degradado. En relación a los índices Alfa calculados con PAST, la representación de las características en base a la sensibilidad son poco claras, siendo sensibles a ambientes marinos Menhinick, Heip, Sheldon y la Equitatividad y siendo el resto de índices sensibles al medio terrestre. En el caso de medios antropizados, la sensibilidad caracteriza mejor estados saludables salvo en el caso de Berger-Perker y Margalef, que se definen mejor por estados muy antropizados, coincidiendo en las elasticidades. Por ello, se recomendable utilizar el software PAST, para la caracterización de ambientes terrestres y en condiciones saludables, teniendo en cuenta que Menhinick, Heip, Sheldon y la Equitatividad se recomendarán para medios marinos y Berger-Perker y Margalef que se recomendarán para medios considerablemente degradados. Para el caso de los índices Beta se puede observar una tendencia de la sensibilidad hacia ambientes terrestres debido a presentar valores más altos. En el caso de ambientes antropizados la sensibilidad tiende a ambientes en peores condiciones. Por último cabe decir que todos las sensibilidades de los índices Beta coinciden con sus elasticidades por lo que son representativas y por tanto se podrían emplear indiferentemente del medio y las condiciones antrópicas.