ESTRATEGIA ADAPTATIVA PARA EL CONTROL DE PLANTAS INVASORAS: RESPUESTA A UN PROBLEMA COMPLEJO DEL CAMBIO CLIMÁTICO

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ESTRATEGIA

ADAPTATIVA

PARA

EL

CONTROL

DE

PLANTAS

INVASORAS:

RESPUESTA A UN PROBLEMA COMPLEJO DEL CAMBIO CLIMÁTICO

INFORMEFINAL

INSTITUTO DE ECOLOGÍA-UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO

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2 CONTENIDO I.INTRODUCCIÓN_{... 3} II.ANTECEDENTES ... 4 III.JUSTIFICACIÓN ... 5 IV.OBJETIVO ... 6 V.ALCANCES Y CONSIDERACIONES ... 6 VI.MÉTODOLOGÍA ... 7 VII.RESULTADOS ... 19

VIII.ANÁLISIS DE RESULTADOS_{... ¡Error! Marcador no definido.} IX.CONSLUSIONES Y SUGERENCIAS_{... 36}

(3)

3

I. INTRODUCCIÓN

Los organismos invasores representan uno de los mayores riesgos para la biodiversidad y la ecología a nivel mundial y pueden tener enormes impactos económicos en las regiones afectadas (Pimentel et al. 2005; Mack et al. 2002). En particular, estas especies pueden representar un problema serio en México, que es un país megadiverso por ocupar uno de los primeros lugares en la diversidad de varios grupos biológicos. El legado natural de México es producto de su historia evolutiva dentro de varias regiones biogeográficas complejas y de alta heterogeneidad fisiográfica, climática y ecológica.

Considerando que las especies invasoras representan una de las principales causas de pérdida de biodiversidad en otras regiones del mundo (Vitousek et al. 1996; Leung et al. 2002), y que provocan serios impactos a la economía y la salud (Pimentel et al. 2005; Mack et al. 2002), la Comisión Nacional para el Conocimiento y uso de la Biodiversidad (CONABIO), ha propuesto recientemente una Estrategia Nacional sobre especies Invasoras en México, que tiene como objetivo contribuir a la conservación del capital natural y el bienestar humano a través de acciones orientadas a la prevención, el control y la erradicación de especies invasoras en México mediante la participación coordinada, proactiva y responsable de todos los

actores involucrados. Uno de los objetivos principales de la estrategia es prevenir, detectar y

reducir el riesgo de introducción, establecimiento y dispersión de especies invasoras. Dentro

de las acciones prioritarias para cumplir con este objetivo, la estrategia plantea la necesidad de establecer líneas de base a nivel nacional y regional sobre la situación de las especies

invasoras, así como el establecimiento de protocolos para la actualización de esta información.

En este contexto, resulta clara la pertinencia de generar información científica adecuada para evaluar el estado actual de las invasiones en México, dada la escasa información que se tiene en este ámbito. Por ejemplo, en el caso particular de las plantas, al día de hoy se desconoce el número e identidad de las especies que muestran un comportamiento invasor, su distribución dentro del territorio nacional, su relación con los diferentes tipos de vegetación y uso del suelo, y su interacción con el cambio climático.

Otro componente importante de la Estrategia Nacional sobre Especies Invasoras (CONABIO 2010) incluye el diseño de medidas para mitigar o evitar los daños potenciales que las especies invasoras pueden representar para el patrimonio nacional. Sin embargo, existe

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4 escasa información sobre aspectos básicos de la biología, presencia y áreas de distribución, impacto actual o potencial, y posibles métodos de control de las especies invasoras en México. Dichas carencias son preocupantes ya que los estudios realizados en otros países son de poca o nula aplicación en un país megadiverso como México, caracterizado por una gran variación en las condiciones ecológicas, geográficas, climáticas y orográficas. Por estas razones, para iniciar la implementación de la Estrategia Nacional sobre Invasiones Biológicas (CONABIO 2010) es conveniente que se realice investigación aplicada para identificar con certeza aquellas especies exóticas que pueden ser consideradas invasoras en función de su presencia en comunidades naturales, así como para iniciar o consolidar programas de prevención, control o erradicación.

Todas estas actividades se enmarcan en los esfuerzos mundiales que en la actualidad se desarrollan y en proyectos de cooperación internacional de los que México es importante que forme parte, con el objeto de controlar la dispersión de las especies invasoras, las cuales están produciendo un profundo impacto negativo en la diversidad biológica, tanto a escala local como global. Las actividades que México implemente en materia de especies invasoras se alinean al cumplimiento de los compromisos adquiridos en la pasada novena conferencia de las partes (COP9) del Convenio sobre Diversidad Biológica (CDB), llevada a cabo en la ciudad de Bonn, Alemania en mayo del 2008.

II. A

NTECEDENTES

Para los fines de este proyecto, definimos aquí una especie invasora como aquella especie alóctona a una región, que ha sido introducida como consecuencia de las actividades humanas, se ha expandido fuera de su rango de distribución natural y que por su incremento en abundancia respecto a su sitio de origen o por sus efectos ambientales tiene consecuencias negativas para la biodiversidad nativa. Los organismos invasores representan uno de los mayores riesgos para la biodiversidad y la ecología a nivel mundial y pueden tener enormes impactos económicos en las regiones afectadas. En México existe escaza información sobre aspectos básicos de la biología, presencia y ámbitos de distribución, impacto actual o potencial, y posibles métodos de control de las especies invasoras. Estas carencias son preocupantes ya que los estudios realizados en otros países son de poca o nula aplicación en un país megadiverso como México, caracterizado por una gran variación en las condiciones ecológicas,

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5 geográficas, climáticas y orográficas. Por estas razones es urgente iniciar estudios serios, profundos y sistemáticos sobre invasiones biológicas, en particular ante la perspectiva de un cambio climático que podría agudizar los impactos de éstas especies no nativas. En México se han hecho importantes esfuerzos para elaborar catálogos de organismos exóticos e invasores, sin embargo la información disponible es escasa y fragmentaria. Por ejemplo, desconocemos muchos aspectos básicos sobre la ecología, la genética y la fisiología de las especies invasoras que podrían ser de gran ayuda para entender mejor cómo el cambio climático podría afectar la distribución e impacto de estos organismos, y para definir cuáles son las mejores estrategias para controlar el proceso de invasión.

III. JUSTIFICACIÓN

La presente investigación es una continuación del estudio ―Sinergias entre el Cambio Climático y Especies Exóticas Invasoras‖ que consistió en la elaboración de un síndrome de invasión y un sistema de información geo-espacial para diagnosticar la magnitud de las invasiones de plantas en México y jerarquizar la lista de especies exóticas según su grado de invasión. El primer producto identifica el grado en que las plantas exóticas representan una amenaza para los sistemas naturales del país, mientras que el segundo describe la distribución potencial de estas plantas en los tipos de vegetación y las áreas naturales protegidas. Los resultados del síndrome y de distribución catalogaron cada especie en cuanto a su grado de amenaza y, por ende, establecieron prioridades para su control. Esta investigación retomó los resultados de la primera fase, completando la información faltante y sistematizando el análisis, uso, y visualización de la información generada. Por otro lado, la priorización de especies se ajustó utilizando métodos de lógica difusa, que permitieron jerarquizar las especies simultáneamente por su grado de invasividad y por su presencia en una o más regiones del país, con particular énfasis en áreas naturales protegidas.

(6)

6

IV. OBJETIVOS

Objetivo General

Delinear los mecanismos normativos y operativos que se requieren para enfrentar la amenaza de la propagación de plantas invasoras en el país, considerando posibles escenarios de cambio climático.

Objetivos particulares

1.- Obtener la información más relevante para entender los factores que determinan la propagación de las plantas invasoras

2.- Establecer la distribución espacial óptima de acciones de control de plantas invasoras.

V. ALCANCES Y CONSIDERACIONES

La comunidad científica internacional ha propuesto diferentes modelos para jerarquizar el grado de invasividad de las especies (Weiss 1999, Warner et al 2003, Randall et al 2008, Zalba y Ziller 2009). Estas propuestas tienen la limitante de requerir información muy detallada sobre la historia de vida, ecofisiología y bioquímica de las especies invasoras. Por tal razón, esos modelos resultan útiles sólo en regiones donde existe un gran conocimiento de la flora y de las características ecofisiológicas y reproductivas de cada especie invasora como es el caso de algunos países desarrollados del hemisferio norte (por ejemplo, Inglaterra y Holanda). Sin embargo, la mayor parte del los países que padecen los efectos negativos de las invasiones biológicas no cuentan con la infraestructura y los recursos humanos para obtener en un tiempo breve la información que se requeriría para aplicar los estimadores que se han propuesto. En este sentido, México se enfrenta ante un problema similar a la mayoría de los paises ante la falta de información biológica sobre las especies exóticas (invasoras). Por otro lado, un problema adicional de los modelos propuestos para caracterizar la invasividad de las especies es la subjetividad con la que asignan valores arbitrarios a las distintas características de las especies invasoras evaluadas. En ese sentido el presente estudio ofrece una herramienta

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7 pragmática y de uso generalizado, utilizando información general disponible para la mayoría de las especies invasoras presentes en nuestro país (y otros países que enfrentan el mismo problema), que permita jerarquizar la gran lista de especies alóctonas por su grado de invasividad. El desarrollo de un modelo multicriterio para producir un índice de invasividad permite aplicar un enfoque axiomático a la identificación y ponderación de los criterios para identificar el potencial de invasividad de las especies alóctonas de manera objetiva (ver siguiente sección).

Uno de los aspectos importantes del proyecto es la validación de la estimación del potencial de invasión de las especies exóticas. El índice de invasividad permitirá en un futuro monitorear el status de invasividad de todas las especies alóctonas que están presentes en el territorio nacional. Así mismo, la calidad del diagnóstico utilizando el índice de invasividad dependerá de la disponibilidad de registros actualizados de la ubicación geográfica de las especies invasoras. Es por lo tanto prioritario realizar un monitoreo a nivel nacional para actualizar los registros de las especies que se encuentran en la lista de potenciales invasoras. Además, de estas especies seleccionadas se requiere de información derivada de experimentos en campo sobre su capacidad de establecimiento y de sus efectos sobre la dinámica de la comunidad a nivel local. La aplicación conjunta del índice de invasividad con la distribución esperada de acuerdo con las proyecciones de cambio climático permitirá determinar los riesgos futuros y las zonas de más alta prioridad para el manejo de las invasiones en el país.

VI. METODOLOGÍA

1. Protocolo para el diagnóstico del estado de las invasiones biológicas en México.

Una primera fase de este proyecto (―Sinergias entre el Cambio Climático y Especies Exóticas Invasoras‖ INE-2009) consistió en definir un protocolo para identificar prioridades que

permitieran abordar el problema de las especies de plantas invasoras en México, así como establecer si una especie se ha convertido en invasora o sí será potencialmente invasora en diferentes escenarios de cambio climático. Durante el desarrollo de dicho protocolo, se identificaron ajustes necesarios para lograr este objetivo, como se describe en la Figura 1.1 Para completar el protocolo fue necesario integrar la información faltante, lo cual fue uno de los

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8 Depuración de información actual Definición del síndrome de invasividad Consulta de expertos por regiones y estados Jerarquización de las especies por su grado de invasividad Predicción de modelos de nicho de las especies con mayor grado de invasividad Recomendaciones y sociabilización de resultados Ajustes necesarios: a) Predicción de distribución por tipo de vegetación. b) Predicción con

condiciones climáticas en su distribución original c) Trabajo de campo y

herbario para obtención de mas puntos de colecta

Prioridades de acción en función de las ANP Predicciones con un escenario de cambio climático Ajustes: necesarios a) Consulta de expertos de Estados faltantes. b) Búsqueda bibliográfica de información faltante c) Regionalización del índice

de invasividad

Protocolo

objetivos principales de esta segunda fase de este proyecto. La metodología utilizada para completar la información de los Estados de la república faltantes fue similar a la utilizada en la fase anterior, mediante la realización de talleres con expertos en florística de cada Estado y recopilación bibliográfica de la información básica de atributos particulares de las especies alóctonas. En cuanto a la obtención de información para la generación de modelos de nicho y así poder predecir la distribución potencial de las especies con mayor grado de invasividad, se procedió a obtener esta información del Herbario Nacional (MEXU) para poder contar con un número de puntos mayor para poder obtener modelos de nicho más confiables.

Figura 1. Primera estrategia que se utilizó para identificar aquellas especies alóctonas que

actualmente generan invasiones biológicas o que tienen el potencial de promoverlas ante escenarios de cambio climático.

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9 Por otro lado, para establecer prioridades de acción y monitoreo constante, este

protocolo se redefinió para incorporar los modelos de lógica difusa que permiten establecer prioridades considerando simultáneamente el grado de invasión de una especie con su presencia en una o mas regiones del país. Finalmente, el protocolo fue modificado también para incorporar la creación de un sistema digital en línea que permitirá la constante

actualización de la información, de manera que el esfuerzo realizado en estas dos fases del proyecto no quede desactualizado en un par de años, sobre todo si se considera que el proceso de invasión es un fenómeno dinámico y cambiante a lo largo del tiempo.

2. Distribución actual, modelos de nicho y proyecciones de distribución en un escenario de cambio climático.

Compilación de bases de datos geográficos y de cambio climático

El trabajo en esta fase se concentró en la compilación de información geográfica y documental sobre las listas de plantas invasoras, las áreas naturales protegidas, las condiciones actuales y las condiciones de cambio climático predicho para la climatología del 2020’s (que representa las condiciones medias del periodo 2010-2039) y la del 2050’s (que representa las condiciones medias del periodo 2040-2069), bajo unas condiciones de desarrollo socioeconómico que corresponde a un escenario A2 de concentraciones de gases de efecto invernadero en la atmósfera (INE, 2007).

Los puntos de ocurrencia de distribución en México de las especies con mayor grado de invasividad fueron obtenidos de la Comisión Nacional para el Uso y Conocimiento de la Biodiversidad (CONABIO) y a partir de registros de herbario (MEXU). Con respecto al sistema de información geográfica, se compiló un banco de datos cartográfico digital con las 19 variables climáticas disponibles en Worldclim1_:

1.

Temperatura promedio anual

2.

Rango promedio diurno

1_{Para más información sobre el origen y procesamiento de estas capas, consultar la página}

(10)

10

3.

Iso-termalidad ([variable 2/variable 7] * 100)

4.

Estacionalidad de la temperatura (desviación estándar de la temperatura * 100)

5.

Máxima temperatura del mes más cálido

6.

Mínima temperatura del mes más frío

7.

Rango de temperatura anual (variable 5 – variable 6)

8.

Temperatura promedio del trimestre más húmedo

9.

Temperatura promedio del trimestre más seco

10.

Temperatura promedio del trimestre más cálido

11.

Temperatura promedio del trimestre más frío

12.

Precipitación anual

13.

Precipitación del mes más húmedo

14.

Precipitación del mes más seco

15.

Estacionalidad de la precipitación (coeficiente de variación)

16.

Precipitación del trimestre más húmedo

17.

Precipitación del trimestre más seco

18.

Precipitación del trimestre más cálido

19.

Precipitación del trimestre más frío

Con estas capas climáticas se generó el banco de datos para el año 2010. Para los escenarios de los años 2020 y 2050 se utilizaron las capas proporcionadas por el Instituto Nacional de Ecología. La resolución para todas las capas fue de 0.5 grados (ver metadatos en el Anexo 5). Estas capas se originaron del ensamble de los escenarios de cambio climático generados por los siguientes modelos climáticos:

 Bjerknes Centre for Climate Research (bccr_bcm2_0)2

 Canadian Center for Climate Modelling and Analysis (cccma_cgcm3_1, cccma_cgcm3_1_t63)3

 Groupe de Météorologie de Grande Echelle et Climat (cnrm_cm3)4

 Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, CSIRO (csiro_mk3_0, csiro_mk3_5)5

2_{http://cera-www.dkrz.de/WDCC/ui/Compact.jsp?acronym=BCCR_BCM2.0_SRESA1B_1} 3_{http://www.cccma.ec.gc.ca/}

(11)

11  Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, NOAA (gfdl_cm2_0, gfdl_cm2_1)6

 Goddard Institute for Space Studies (giss_model_e_h, giss_model_e_r, giss_aom)7  Institute of Atmospheric Sciences (China) (iap_fgoals1_0_g)8

 INGV Coupled model ECHAM4 (ingv_echam4)9

 Institute of Numerical Mathematics Russia (nmcm3_0)10  Institute Pierre Simon Laplace (ipsl_cm4)11

 Model for Interdisciplinary Research On Climate (miroc3_2_hires, miroc3_2_medres)12  Meteorological Institute of the University of Bonn (miub_echo_g)13

 Max-Plank-Institute für Meteorologie (mpi_echam5)14  Meteorological Research Institute (mri_cgcm2_3_2a)15

 National Center for Atmospheric Research (ncar_ccsm3_0, ncar_pcm1)16  UK Meteorological Office (ukmo_hadcm3, ukmo_hadgem1)17

Para las plantas dentro de la categoría de mayor potencial invasivo (ver Anexo 1) se obtuvieron los registros de colecta geo-referenciados y, para las que tenían una muestra de registros representativa, se generaron los modelos de nicho correspondientes. Al mismo tiempo, se elaboraron las capas digitales del sistema de información geográfica a utilizar en la modelación de la distribución de las especies invasoras (utilizando lo que se conoce como ―modelos de nicho‖). De esta forma, se modeló la distribución potencial actual y futura de seis especies con grado de invasividad alto. Para tal efecto se utilizó Maxent18_{(Maximum entropy} software for habitat species modelling; ver anexo 2), utilizando las 19 variables climáticas antes

5 http://cera-www.dkrz.de/WDCC/ui/Compact.jsp?acronym=CSIRO_Mk3.0_PICNTRL_1 6_{http://www.gfdl.noaa.gov/noaa-gfdl-climate-research-highlights-ar4} 7_{http://www.giss.nasa.gov/} 8_{http://www.iap.ac.cn/english/iap/index.htm} 9_{http://www.ecmwf.int/research/demeter/general/docmodel/ingv.html} 10 http://www-pcmdi.llnl.gov/ipcc/model_documentation/INM_CM3.0.pdf 11_{http://www-pcmdi.llnl.gov/ipcc/model_documentation/IPSL-CM4.pdf} 12_{http://www.ccsr.u-tokyo.ac.jp/~hasumi/MIROC/} 13 http://pcmdi3.llnl.gov/esgcet/browse/viewDataset.htm;jsessionid=C8AEB726EAD385BD0142F95C1D8EF4C3?dat asetId=8da0722b-3d4e-11df-a2e0-00c0f03d5b7c 14_{http://www.mpimet.mpg.de/en/wissenschaft/modelle/echam.html} 15 http://www.mri-jma.go.jp/Welcome.html 16_{http://www.ncar.ucar.edu/research/climate/} 17_{http://www.metoffice.gov.uk/climatechange/science/} 18_{http://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent/}

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12 descritas.19_{En particular, los bancos de datos de registros geo-referenciados se compilaron de} las siguientes fuentes:

 Global Biodiversity Information Facility20  Tropicos21

 Red Mundial de Información sobre Biodiversidad22

Para cada una de estas bases de datos se crearon protocolos de procedimiento los cuales se incluyen en los Anexos 2, 3 y 4.

Es importante señalar que no fue posible evaluar la calidad de todos los registros reportados y debido a que únicamente se seleccionaron aquellos que tuvieran coordenadas geográficas, se eliminó una buena proporción de éstos. Se consideró una serie de factores que, al menos potencialmente, podían alterar considerablemente los resultados de la modelación geo-espacial. Entre los factores más importantes que se tomaron en cuenta fueron (1) que los esfuerzos de colecta varían entre las especies y regiones, y (2) que los registros pudieran estar situados únicamente en zonas muy localizadas del país. Por tales motivos y para evitar que la prioridad de acción en la especie estuviese relacionada con la cantidad de registros disponibles, únicamente se modelaron aquellas especies que satisficieran los siguientes criterios de selección: (1) unicidad, que se logró eliminando los registros duplicados; (2) que los registros estuvieran dentro de suelo nacional; (3) que existiera información para las 19 variables bioclimáticas; (4) que los registros tuvieran coordenadas geográficas; (5) que en la descripción del registro en la base de datos no se hiciera referencia a un sitio urbano (por ejemplo: un mercado o un herbario) y (6) que tuvieran más de 100 registros. Cabe señalar que la única excepción fue Cenchrus ciliaris, un pasto de origen Africano que tiene menos de 100 registros geo-referenciados, pero el ajuste del modelo con 59 datos fue satisfactorio y su relevancia como especie invasora en el país es muy alta.

19_{Cabe mencionar que también se exploró el modelo GARP}19_{(Genetic Algorithm for Rule-set}

Production), sin embargo el área de distribución potencial predicha para las especies modeladas resultó en una sobrestimación tal que los resultados sobrepasaron el 80% del territorio de México. Dado que esta sobrestimación disminuye el potencial de esta herramienta para identificar prioridades para

instrumentar políticas ambientales, este modelo se descartó para los análisis presentados en el resto de este documento (para detalles, consultar

http://web.archive.org/web/20051127012700/biodi.sdsc.edu/Doc/GARP/Manual/manual.html) 20 www.gbif.org 21_{www.tropicos.org} 9_{www.conabio.gob.mx} 22_{www.conabio.gob.mx}

(13)

13 3. Establecimiento de especies prioritarias de atención utilizando técnicas de lógica difusa, en escenarios de condiciones actuales y de cambio climático

La lógica difusa es una teoría formal que permite la representación de problemas complejos, inciertos y sin estructura, como el caso de la evaluación de las especies invasoras. En la lógica difusa, los mecanismos que subyacen a un sistema se representan a través de un conjunto de expresiones que corresponden a los denominados ―conjuntos difusos‖. Estos pueden derivarse ya sea de procedimientos cuantitativos o cualitativos.

Al contrario de la lógica clásica que nada más permite uno de dos resultados — falso o verdadero —, la lógica difusa está basada en el concepto de que existen diferentes grados de verdad en un postulado. Por ejemplo en el caso de que una especie invasora pueda estar dentro de las ANP, la lógica clásica solamente permitiría emitir la conclusión de que la especie está o no dentro de las ANP, en tanto que la lógica difusa permitiría emitir una conclusión que correspondería a un gradiente, desde que ―no está‖, ―está en un área relativamente pequeña‖ o bien que ―está en casi todas las ANP‖. De esta manera, la lógica difusa ofrece la capacidad de lograr una descripción más completa y útil de un fenómeno dado.

Un conjunto difuso es una función que mapea un determinado valor (por ejemplo, la proporción de la superficie de ANP en la que se estima estará una especie invasora) a un número entre cero y uno que indica el ―grado de pertenencia‖ (el cero indica que el valor no pertenece al conjunto difuso, el uno indica que el valor pertenece completamente al conjunto difuso); formalmente:

 







,



,  ,

 



 

0,1  x x x A x A



_A



_A

donde



A

 

x es la función de membresía que indica el grado en el cual cualquier elementox_en

_A

_{pertenece al conjunto difuso}

_A

_.

En general, la lógica difusa involucra cuatro pasos: Fusificación, inferencia, combinación y defusificación.

Fusificación.- La fusificación es el procedimiento a través del cual se calcula el grado de

verdad de una premisa. Este procedimiento se centra en variables lingüísticas y sus calificativos. Una variable linguistica le da el nombre al conjunto difuso — por ejemplo, ―proporción baja‖. Los calificativos, por su parte, modifican al conjunto difuso en forma

(14)

14 predecible — por ejemplo, ―proporción muy baja‖. Nótese como el nombre de un conjunto difuso está asociado a una categoría semántica. De este modo, los conjuntos difusos pueden sobreponerse gracias a la ambigüedad que naturalmente está asociada a estados intermedios de cada una de las categorías semánticas que se consideren en un análisis. Así, típicamente un valor tiene grados de pertenencia mayores a menores en dos conjuntos difusos — por ejemplo, un valor puede pertenecer en mayor grado al conjunto ―proporción muy baja‖ que al de ―proporción baja‖.

En nuestro caso, la proporción del área ya sea de ANP o del país en la que una especie se distribuye está descrita por cinco categorías que corresponden a sendos conjuntos difusos:



MB(muy baja),B(baja),M(moderada),A (alta),MA (muy alta)



, , i i  i a p

e

Los cortes entre categorías se determinaron con base en la Ley de Weber-Fechner resultando en conjuntos difusos de intervalos que no son equidistantes:



| 0.06)



MB x x



|0.06 0.125)



B x x



|0.125 0.25)



M  x  x



|0.25 0.5)



A x  x



|0.5 1)



MA  x  x

Las funciones que describen los cinco conjuntos difusos se muestran gráficamente en la figura siguiente. 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00

Proporción del área en ANP o el País

G ra d o d e M e m b re s ía MB B M A MA

(15)

15 El grado de membresía se denomina ―corte



‖ y se calcula al interpolar el valor de la abscisa con la función del conjunto difuso respectivo. Acto seguido, los conjuntos difusos se re-escalan multiplicando cada función de valor por los cortes



que correspondan:

 

MB

 

MB MB







x





x



 

B

 

B B







x





x



 

M

 

M M







x





x



 

A

 

A A







x





x



 

MA

 

MA MA







x





x



Por ejemplo, considérese una especie invasora que se estima se distribuirá en el futuro en el 30% del área de las ANP y en el 10% del territorio nacional. En términos de conjuntos difusos, estas proporciones equivalen a:

Con respecto a las ANP,



_A 0.8y



_MA 0.2, lo que re-escala los conjuntos difusos alto y muy alto como se representa en la siguiente figura.

;

Con respecto al país,



B 0.43 y



M 0.57 , lo que re-escala los conjuntos difusos bajo y moderado como se muestra en la siguiente figura.

0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00

Proporción de la Distribución con Respecto a ANP

G ra d o d e M e m b re s ía

(16)

16

Inferencia.- La inferencia consiste en la aplicación de reglas del tipo ―si...y...entonces‖ para en

nuestro caso combinar los conjuntos difusos re-escalados que se deriven de las proporciones de área de ANP o del país en la que una especie invasora se distribuye. Estas reglas se basan en la siguiente ―tabla de decisión‖ de [5 X 5] a una ―tabla inducida de decisión‖ de [2 X 2]. Siguiendo el ejemplo anterior, la combinación de conjuntos alto-muy alto y bajo-moderado, inducen los conjuntos difusos alto y muy alto que se indican en el recuadro de la siguiente tabla

Proporción de Área de Distribución con Respecto al País MB B M A MA Pr op orció n de Á rea de D ist ribu ci ón con R esp ecto a AN P MB MB B M A MA B B B M A MA M M M M A MA A A A A A MA MA MA MA MA MA MA

Los cortes



que corresponden a la tabla inducida de decisión se obtienen mediante la operación denominada ―conjunción-composición‖ que consiste primero en obtener la intersección de los conjuntos difusos:

0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00

G ra d o d e M e m b re s ía

(17)

17

 

n

 

m

nm



x



x



 

donde



nm corresponde al renglón n y la columna m de la tabla inducida de decisión.

Una vez obtenida la intersección, se procede a re-escalar los conjuntos difusos a partir de las siguientes operaciones:

 



MB



1 1m n MB 1 nm MB 1m n MB nm MB MB





max

,



,



,

 



_

_



x

 



B



1 1m n B \ 1 nm B 1m n B nm B B





max

,



,



,

 



_

_



x

 



M



1 1m n M 1 nm M 1m n M nm M M





max

,



,



,

 



_

_



x

 



A



1 1m n A 1 nm A 1m n A nm A A





max

,



,



,

 



_

_



x

 



MA



1 1m n MA 1 nm MA 1m n MA nm MA MA





max

,



,



,

 



_

_



x

Combinación.- La combinación es el procedimiento mediante el cual cada conjunto difuso se

agrega dentro del denominado espacio difuso de decisión

P

. Para el caso en cuestión, se

utiliza un ―sistema difuso aditivo‖ para agregar los conjuntos difusos que corresponden a las proporciones de área de distribución con respecto a las ANP y al país:

 

x e MB

 

x



MB

 

x a MB

 

x p



MB



max



,



 

 

x e B

 

x



B

 

x a B

 

x p



B



max



,



 

 

x e M

 

x



M

 

x a M

 

x p



M



max



,



 

 

x e A

 

x



A

 

x a A

 

x p



A



max



,



 

 

x e MA

 

x



MA

 

x a MA

 

x p



MA



max



,



 

(18)

18

 

x p



MB

 

x e



B

 

xe



M

 

x e



A

 

x e



MA

 

x e



    

Defusificación.- La defusificación convierte el espacio difuso de solución en un valor numérico

que corresponde al centroide o centro de gravedad de dicho espacio. Formalmente, esto se realiza mediante el método de los momentos compuestos:

El procedimiento de inferencia, combinación, obtención del espacio difuso de decisión y defusificación se ilustra gráficamente en la figura siguiente. En el ejemplo de una especie invasora que se estima se distribuirá en el futuro en el 30% del área de las ANP y en el 10% del territorio nacional, el resultado defusificado es de 0.51. Este valor correspondería a una prioridad muy alta en términos de la distribución de la especie invasora.

 

,





_G g g p G g g p i

x

p



0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00

G ra d o d e M e m b re s ía 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00

G ra d o d e M e m b re s ía 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Intersección G ra d o d e M e m b re s ía 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Intersección G ra d o d e M e m b re s ía

(19)

19 Ahora bien, el valor de prioridad con respecto a la distribución de la especie, Pi, se integra al índice de invasividad, Si, para obtener el índice de prioridad de acción

* i S , mediante la siguiente ecuación:  Pi i i S S*  1

Por ejemplo, supóngase que el índice para una especie en particular resulta en S_i 0.2, lo que implicaría una categoría de prioridad moderada. Al integrarse el valor de prioridad con respecto a la distribución de Pi 0.51, el resultado es un incremento en la prioridad final 0.45

*  i

S , que

correspondería a una prioridad alta. De esta manera, el procedimiento antes descrito permite aplicar el principio precautorio al incrementar el valor del índice de invasividad con la conjunción de información sobre la distribución de la especie en cuestión, bajo condiciones de alta incertidumbre y ambigüedad en cuanto al significado de dicha área de distribución.

Para los fines de este reporte, se utilizó la lógica difusa para calcular el índice de prioridad de especies a nivel nacional y en función de las Áreas Naturales Protegidas, en escenarios climáticos actuales y considerando modelos de cambio climático.

VII. RESULTADOS

1) Estrategia adaptativa para el diagnóstico de la situación de las especies de de plantas invasoras

Como primer paso de este proyecto definimos un protocolo para identificar cuáles son las prioridades de acción que permitan abordar el problema de las invasiones de plantas en México. En esta segunda fase, ajustamos este protocolo para incluir las técnicas de lógica

(20)

20 difusa utilizadas para establecer prioridades de acción en función de, además del grado de invasividad estimado para una especie, el número de regiones o ecosistemas en las que ésta aparece. La nueva propuesta de protocolo (Figura. 1.2) ahora consiste en i) Actualizar y depurar la información existente, utilizando un síndrome de invasividad (descrito en el siguiente punto de esta sección). ii) Una vez obtenida la herramienta para jerarquizar y depurar la información existente, se requiere iii) consultar a los expertos en florística y ecología vegetal del país, tratando de que todos los estados y/o ecosistemas del país queden cubiertos. En los talleres con expertos, se discute sobre la situación de cada especie, se define si se ha observado en zonas perturbadas o dentro de comunidades naturales y en qué tipo de ecosistema. También se obtiene de los expertos información básica como tipo de dispersión, hábito ecológico (especialización en alguna condición ambiental), y los efectos ambientales que la especie puede tener, haciendo énfasis especial en si promueve fuegos o no. iv) Con la información obtenida de los talleres de expertos puede procederse a calcular el índice de invasividad para cada especie y cuantificar las regiones y/o ecosistemas en las que aparece. De esta manera y aplicando el método de lógica difusa puede procederse a v) jerarquizar la lista de especies para seleccionar aquellas con un mayor grado de invasividad y ví) realizar los modelos de nicho correspondientes para predecir su distribución actual y vii) bajo predicciones de cambio climático dentro y fuera de Áreas Naturales Protegidas. Con base en esta información se pueden emitir recomendaciones para definir las prioridades de atención y adaptación.

(21)

21 Depuración de información actual Definición del síndrome de invasividad Consulta de expertos por regiones y estados

Jerarquización de las especies por su grado de invasividad y por su ocurrencia en una o mas

regiones / ecosistemas del país

Predicción de modelos de nicho de las especies con mayor grado de invasividad Recomendaciones para tomadores de decisiones y sociabilización de resultados Prioridades de acción en función de las ANP Predicciones con un escenario de cambio climático Aplicación de modelos de lógica difusa

Identificación de regiones / ecosistemas con mayor número de especies

invasoras

Identificación de especies prioritarias para diseñar acciones de prevención,

control y mitigación

Figura 1.2. Protocolo propuesto para identificar y jerarquizar aquellas especies alóctonas que actualmente generan invasiones biológicas o que tienen el potencial de promoverlas ante escenarios de cambio climático, así como para establecer prioridades de prevención, erradicación y mitigación.

2. Diagnóstico del estado de las invasiones biológicas en México

Durante la primera fase de este proyecto, que se llevó a cabo durante el 2009, se jerarquizó la lista de especies alóctonas según su grado de invasividad. Sin embargo, este análisis sólo contempló la presencia o ausencia de dichas especies en 24 estados, de manera que, para poder tener un diagnostico nacional y regional del problema de las invasiones biológicas de plantas, en esta segunda etapa se han consultado 8 expertos más y se integró la información faltante de los estados de Baja California Norte, Michoacán, Oaxaca, Guerrero, Puebla, Nayarit y el Distrito Federal. Con esta nueva información se recalculó el índice de invasividad para las 669 especies de plantas alóctonas. Este nuevo análisis incorporó la opinión de 8 expertos más, para un total de 29 estados de la República. El Anexo 1 reporta la lista jerarquizada de las

(22)

22 0 50 100 150 200 250 300

Extremo Alto Moderado Bajo Muy Bajo

N ú me r d e e sp e ci e s

70

252

2

28

69

especies según su grado de invasividad. En la tabla 2.1 se muestra la relación de los expertos consultados hasta ahora. Como se aprecia en la figura 2.1, la jerarquización de las especies alóctonas según el índice de invasividad, encontramos 2 especies con grado extremo, 28 con grado alto, 69 con grado moderado y el resto con grados bajo y muy bajo de invasividad.

(23)

23 Tabla 2.1. Lista de expertos en florística por estados y regiones que fueron consultados en un total de 22 talleres.

Estado Experto Adscripción

Baja California Sur José Luis León de la Luz Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste (CIBNOR) Baja California Norte Dr. José Delgadillo Herbario BCMEX, Facultad de Ciencias, Universidad Autónoma

de Baja California

Sonora Dr. Francisco Molina Instituto de Ecología UNAM, Unidad Hermosillo

Chihuahua M. en C. Toutcha Lebgue Universidad Autónoma de Chihuahua

Sinaloa M. en C. Rito Vega Aviña Universidad Autónoma de Sinaloa

Durango Dra. M. Socorro González Elizondo Herbario CIIDR-IPN, Unidad Durango

Nuevo León Marcela González Álvarez Herbario de la Universidad Autónoma de Nuevo León Tamaulipas

San Luis Potosí

Dr. Jacinto Treviño Carreón M en C. Jesús García Jiménez Dr. Arturo Mora Olivo

Universidad Autónoma de Tamaulipas

Instituto Tecnológico de Cd. Victoria, Tamaulipas

Instituto de Ecología y Alimentos, Universidad Autónoma de Tamaulipas

Querétaro Guanajuato

Dra. Mahinda Martínez y Díaz de Salas Dr. Luis Hernández Sandoval

Dra. Marisela Gómez Sánchez

Universidad Autónoma de Querétaro Universidad Autónoma de Querétaro Universidad Autónoma de Querétaro

Jalisco Miguel Chazaro

Aarón Rodríguez Contreras Raimundo Ramírez Delgadillo, M. en C. José Arturo Solís Magallanes Genoveva Jiménez Gómez

Francisco Javier Santana Michel Nora Minerva Núñez López Luis Guzmán Hernández

Departamento de Geografía, Universidad de Guadalajara. Departamento de Botánica y Zoología, Centro Universitario de Ciencias Biológicas y Agropecuarias, Universidad de Guadalajara.

Universidad de Guadalajara CUCSUR Universidad de Guadalajara CUCSUR Universidad de Guadalajara CUCSUR Universidad de Guadalajara CUCSUR Universidad de Guadalajara CUCSUR Colima M. en C. José Arturo Solís Magallanes Universidad de Guadalajara CUCSUR

Nayarit Dr. Oswaldo Tellez Facultad de Estudios Superiores Iztacala. UNAM

Michoacán Dr. Sergio Zamudio Ruiz Instituto de Ecología A. C.

Hidalgo M. en C. Manuel Ledesma Centro de Investigaciones Biológicas, Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo

(24)

24

Estado de México Tlaxcala

Dra. Heike Vibrans Dra. Heike Vibrans

Colegio de posgraduados Colegio de posgraduados Morelos Dr. Oscar Dorado;

Biol. José María de Jesús Almonte Biol. Juan Carlos Juárez

Biol. Álvaro Flores-Castorena Biol. Domitila Martínez Alvarado Dra. Rosa Cerros Tlatilpa

Dr. Jaime Bonilla Barbosa Biol. Luis Gil

Est. Biol. Oscar A. Dorado Ruiz Est. Biol Mariana A. Pascual Est. Biol L. Jimena Hernández B.

Universidad Autónoma del Estado de Morelos Universidad Autónoma del Estado de Morelos Universidad Autónoma del Estado de Morelos Universidad Autónoma del Estado de Morelos Universidad Autónoma del Estado de Morelos Universidad Autónoma del Estado de Morelos Universidad Autónoma del Estado de Morelos Universidad Autónoma del Estado de Morelos Universidad Autónoma del Estado de Morelos Universidad Autónoma del Estado de Morelos Universidad Autónoma del Estado de Morelos Veracruz Dra. Victoria Sosa

Dr. Francisco Lorea Dra. Teresa Mejía

Instituto de Ecología A. C. Instituto de Ecología A. C. Instituto de Ecología A. C. Tabasco Dr. Miguel Alberto Magaña Alejandro

M. C. Ma. de los Ángeles Guadarrama Olivera

Universidad Juárez Autónoma de Tabasco Universidad Juárez Autónoma de Tabasco

Puebla Jose Luis Contreras Universidad Autónoma de Puebla

Guerrero Dra. Neli Diego

Dr. Javier Álvarez Sánchez

Herbario de la Facultad de Ciencias, UNAM Herbario de la Facultad de Ciencias, UNAM

Oaxaca Dr. Jorge Meave Facultad de Ciencias UNAM

Chiapas Neptalí Ramírez Marcial Mario González Espinosa Biol. Esteban Martínez Salas

Colegio de la Frontera Sur Colegio de la Frontera Sur Instituto de Biología UNAM

(25)

25

Yucatán Campeche Quintana Roo

José Luis Tapia Filogonio May Pat Francisco Chi May Paulino Simá Polanco Alfredo Dorantes Euán Wendy Marisol Torres Avilez Dr. Rafael Durán García

Centro de investigación Científica de Yucatán Centro de investigación Científica de Yucatán Centro de investigación Científica de Yucatán Centro de investigación Científica de Yucatán Centro de investigación Científica de Yucatán Centro de investigación Científica de Yucatán Centro de investigación Científica de Yucatán

*Estados que faltan por consultar: Coahuila, Aguascalientes y Zacatecas. Los expertos fueron seleccionados con base en su conocimiento de la flora de estados o regiones del país.

(26)

26

3. Establecimiento de especies prioritarias de atención utilizando técnicas de lógica difusa, en escenarios de condiciones actuales y de cambio climático

Un desafío que enfrentamos cuando quisimos sintetizar la información a nivel nacional es el de encontrar una medida que refleje su importancia de manera precisa. Por ejemplo, para definir si una especie es invasora o no calculamos el promedio de su grado de invasividad a partir de todos los estados en los que fue reportada. Encontramos que dada la heterogeneidad ambiental y de ecosistemas del país, es frecuente que algunas especies tengan altos grados de invasividad en algunos estados (o ecosistemas) mientras que en otros no. Si bien este promedio puede considerarse como un reflejo del problema de invasión de una especie a nivel nacional, este parámetro es muy sensible al número de expertos que emitieron alguna opinión sobre dicha especie, y no refleja el problema de las invasiones a nivel regional. Esta heterogeneidad (en cuanto al grado de invasividad) puede verse reflejada en la magnitud de la varianza del índice de invasividad. Una especie con promedio alto y una varianza baja, que además cuente con un número suficiente de reportes estatales, puede ser considerada como un riesgo importante a nivel nacional. En cambio, una especie reportada en varios estados con un promedio alto pero con una varianza alta también, refleja que el grado de invasividad varía dependiendo del estado y ecosistema. De manera que para analizar la lista presentada en el Anexo 1 es importante enfatizar el promedio del grado de invasividad, pero también la varianza de cada especie y el número de registros (o talleres de expertos) que la han identificado dentro de comunidades naturales.

Es claro entonces que el índice de invasividad es sensible al número de estados en los que se reportó una especie y la magnitud de su invasividad en distintos estados o ecosistemas. Es por esto que la prioridad que se asigna a una especie invasora no solamente depende del resultado del índice de invasividad, sino que también es necesario considerar que tan amplia será su distribución en el futuro, particularmente bajo los diferentes escenarios de cambio climático. Claramente, el problema reside en cómo combinar los datos sobre la distribución esperada de una especie invasora con el resultado del índice. Esto es, ¿qué prioridad debe asignarse a una especie con un valor del síndrome relativamente bajo pero con una distribución relativamente amplia? Dada la incertidumbre inherente a este problema, se desarrolló un procedimiento de análisis basado en la lógica difusa (ver sección de métodos).

Con base en los resultados de los modelos de nicho, el área de distribución que resultó para cada especie invasora se comparó con respecto a la superficie total de las ANP y del país.

(27)

27 La proporciones así obtenidas se utilizaron como entrada al algoritmo de lógica difusa, lo que permitió establecer un índice de prioridad, que se visualiza en el anexo 6 para las 100 especies con mayor grado de invasividad.

De este modo, fue posible evaluar la prioridad de cada especie con respecto a cambios en su distribución entre el 2010 y el 2050. Las Figuras 3.1a-c muestra el valor de prioridad de cada especie para esos años, así como las proporciones normalizadas del área de distribución (esto es,Ai Ai Am ax) con respecto al país y las ANP. Los resultados mostraron que Canna

indica es la especies invasora más ampliamante distribuida tanto en el país como en las áreas

naturales protegidas. Esta condición no cambio en los escenarios al 2020 y 2050. Para el escenario 2010, se detectaron siete especies con índices de prioridad de Si* 0.5 (Figura 3.1a), en tanto que para los escenarios 2020 y 2050 el número de especies con esa prioridad aumento a nueve (Figuras 3.1b-c).

Dieciseis especies con Si* 0.5 no manifestaron cambio alguno en el índice de prioridad del 2010 al 2050 (Canna indica, Cenchrus ciliaris, Chloris virgata, Cryptostegia grandiflora, Cynoglossum amabile, Echinochloa crus-galli var. crus-galli, Eleusine multiflora, Eragrostis cilianensis, Erodium cicutarium, Heliotropium indicum, Hyparrhenia rufa, Pennisetum

purpureum, Pistia stratiotes, Plantago major, Rhynchelytrum repens y Rumex obtusifolius). En

contraste, el índice de prioridad aumentó para siete especies en porcentajes que variaron del 3% al 111%, en tanto que disminuyó para otras seis en porcentajes que variaron del 2% al -19% (Figura 3.2).

(28)

28 Figura 3.1a. Índice de prioridad (Si*) considerando el área predicha por los modelos de nicho para el escenario climático 2010 con respecto a las áreas naturales protegidas (PANP) y el país (PP) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Cynoglossum amabile Hyparrhenia rufa Pistia stratiotes Rumex obtusifolius Pennisetum purpureum Cynodon dactylon Plantago major Rorippa nasturtium-aquaticum Erodium cicutarium Eleusine multiflora Digitaria ternata Arundo donax Polygonum aviculare Anagallis arvensis Echinochloa galli var.

crus-galli Rumex acetosella Poa annua Polygonum hydropiper Vulpia myuros Acacia cochliacantha Cryptostegia grandiflora Hack elochloa granularis Canna indica Chloris virgata Cenchrus ciliaris Eragrostis cilianensis Polypogon viridis Rhynchelytrum repens Heliotropium indicum Si* 2010 PANP 2010 PP 2010

(29)

29 Figura 3.1b. Índice de prioridad (Si*) considerando el área predicha por los modelos de nicho para el escenario climático 2020 con respecto a las áreas naturales protegidas (PANP) y el país (PP) 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Cynoglossum amabile Hyparrhenia rufa Pistia stratiotes Rumex obtusifolius Pennisetum purpureum Cynodon dactylon Plantago major Rorippa nasturtium-aquaticum Erodium cicutarium Eleusine multiflora Digitaria ternata Arundo donax Polygonum aviculare Anagallis arvensis Echinochloa galli var.

(30)

30 Figura 3.1c. Índice de prioridad (Si*) considerando el área predicha por los modelos de nicho para el escenario climático 2050 con respecto a las áreas naturales protegidas (PANP) y el país (PP) 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Cynoglossum amabile Hyparrhenia rufa Pistia stratiotes Rumex obtusifolius Pennisetum purpureum Cynodon dactylon Plantago major Rorippa nasturtium-aquaticum Erodium cicutarium Eleusine multiflora Digitaria ternata Arundo donax Polygonum aviculare Anagallis arvensis Echinochloa galli var.

(31)

31 Figura 3.2. Cambio en porcentaje del Índice de prioridad (Si*) entre los escenarios 2010 y 2050

-19% -13% -11% -4% -3% -2% 3% 6% 7% 19% 24% 76% 111% Digitaria ternata Cynodon dactylon Hack elochloa granularis Arundo donax Polypogon viridis Vulpia myuros Poa annua Rorippa nasturtium-aquaticum Acacia cochliacantha Anagallis arvensis Rumex acetosella Polygonum hydropiper Polygonum aviculare

(32)

32

Sistema de monitoreo de

invasiones biológicas

Información de expertos

4) Sistema de información digital para el procesamiento, actualización y monitoreo de la estrategia de control de plantas invasoras en el país.

Por las características del proceso de invasión, es necesario un monitoreo constante de la aparición de nuevas invasiones o del incremento de las que ya han ocurrido, por esta razón y con el fin de crear un sistema sólido que permita la actualización constante del estado actual de las invasiones se ha trabajado en el diseño de sistema de información digital que permita aprovechar las tecnologías existentes para lograr la integración de la información obtenida a través de las redes de colaboración de expertos dispersas en todo el país. Es por esta razón que el sistema generado, además de analizar la información con la que se cuenta actualmente, permite su actualizarla constantemente, con procesos de validación de la información de nuevos registros reportados (Figura 4.1). Con este fin se generó un sistema que en breve estará accesible a través de internet, que consiste en los siguientes procesos:

Figura 4.1. Sistema para la gestión y administración de datos sobre invasiones biológicas que permitan su monitoreo permanente.

(33)

33 Descripción del sistema digital

a) Captura y administración de la información

El proceso de captura de datos se realiza dos maneras distintas, la primera a través de una interfaz en línea que almacena los datos directamente en la base de datos. La segunda manera es a través de tablas locales, desarrolladas en Microsoft Excel, que una vez que son usadas se puedan migrar a la base de datos principal en línea. La consulta de 50 expertos en florística de distintas regiones del país ha generado un total de 29 cuestionarios electrónico en este formato, con alrededor de 20 mil registros de de las especies exóticas en distintas entidades del país. La ventaja de este sistema es que permite la integración de múltiples bases de datos que se han generado con las que se sigan produciendo en el futuro. Para procesar esta información fue necesario aplicar procesos de limpieza de datos para después integrar la información proporcionada en los diversos cuestionarios en una sola base de datos relacional. Una vez que los datos fueron puestos en la base de datos en línea, el administrador general de la base de datos tiene la capacidad de revisar, verificar, modificar y mandar a publicación los datos que considere correctos, ayudado por herramientas de limpieza de datos en línea. Las bases de datos también están asociadas a los puntos de colecta existentes para las especies de interés particular, lo que permitirá, en un futuro, en el análisis y publicación de datos, visualizar su distribución en el territorio nacional, de manera automatizada.

2. Análisis de la información:

Toda la información se integrara en una sola base de datos distribuida almacenada en un servidor. En este caso se utilizó PostGIS, ya que cuenta con una extensión para el manejo de datos geoespaciales. En este mismo sistema se almacenan los distintos algoritmos para el análisis de los datos a manera de módulos, mismos que consultan directamente a la base de datos a través de servicios web para poder operar correctamente. Los resultados de los análisis de datos son almacenados en el mismo servidor para ser publicados en línea (ver siguiente inciso)

En principio se almacenan los algoritmos correspondientes al modelo multicriterio que permite jerarquizar la lista de especies exóticas en función de su grado de invasividad. Este modelo consiste en ponderar las variables involucradas en el proceso de invasión (presencia en comunidades naturales, tipo de dispersión, condiciones de establecimiento e impactos negativos) con el objeto de determinar su peso relativo frente a las demás variables. El

(34)

34 desarrollo de una estructura jerárquica en la importancia de los valores asignados a cada variable, permite generar lo que hemos denominado como ―grado de invasión‖ de la lista de especies exóticas con la que se trabajó. Análisis posteriores permitirán calcular promedios de invasividad de cada especie a nivel nacional, regional y estatal. El sistema permite modificar o incorporar otros algoritmos para calcular diferentes métricas del proceso de invasión, según las necesidades de los usuarios del sistema en el futuro.

Especies de interés (p. ej. aquellas con mayor grado de invasividad) requerirán de otros procesos para generar mapas de la distribución de sus puntos de colecta o la generación de modelos predictivos de su distribución. Para estos casos de interés, se recurrió a la georreferenciación de aquellos sitios de colecta que aún no contaban con coordenadas geográficas(mas de 2000 registros de herbario), para poder incluir estos puntos en los modelos de nicho. El sistema también cuanta con las herramientas para aplicar modelos de lógica difusa, mediante los cuales la priorización del grado de invasividad de especies pondera su grado de invasividad con su presencia en uno o más Estados de la República.

3. Publicación y visualización de la información:

Los resultados de los análisis pueden publicarse en línea a través de las herramientas de visualización y publicación. En particular, el sistema permite generar, en tiempo real, listados jerarquizados por el grado de invasividad de las especies a distintas escalas geográficas (p. ej. estatal, regional, nacional), niveles taxonómicos (familias, géneros). Por otro lado el sistema también permite generar de manera automática fichas específicas por especie que incluyen metadatos como fotos, información de su biología, publicaciones relacionadas, así como mapas con los registros de colecta existentes y mapas de su distribución potencial. El anexo 6 presenta un ejemplo de las fichas para la visualización de los resultados que podrán ser utilizados por funcionarios de la CONANP; CONABIO, y otras entidades públicas con atribuciones y competencias relacionadas con el monitoreo, control y mitigación de plantas invasoras.

Como el sistema se caracteriza porque permite que los datos puedan ser actualizados constantemente, los módulos de análisis actualizan inmediatamente sus resultados en el momento que se realizan las consultas. De esta manera el sistema permite precisar sus modelos a partir de la inclusión de nuevos datos. Este sistema podrá ser consultado por el

(35)

35 público en general, expertos, y tomadores de decisiones en cualquier momento, asegurando la consulta de los datos más actualizados en ese momento.

(36)

36

VIII. CONSLUSIONES Y SUGERENCIAS

Conclusiones generales y sugerencias para las siguientes fases del proyecto:

1. De las 669 especies exóticas reportadas anteriormente como invasoras o con

alguna evidencia de estar presentes en poblaciones silvestres, sólo 198 fueron

reportadas dentro de comunidades naturales.

2. A partir de nuestros resultados y con la información que tuvimos disponible,

detectamos que sólo 99 especies podrían ser consideradas como invasoras, de

las cuales 30 tienen un grado de invasividad entre alto y extremo, por lo que

deberían de recibir atención especial. Es necesario, sin embargo, analizar la

abundancia con la que estas especies se encuentran dentro de las

comunidades naturales, para determinar los efectos que estas especies pueden

tener sobre las especies nativas.

3. Hay familias como Poaceae y las que incluyen plantas acuáticas que merecen

atención especial.

4. Los estados del norte presentan un número mayor de especies invasoras, pero

los estados del altiplano presentan mayores densidades de especies invasoras

5. Es importante considerar el promedio nacional de la invasividad de una especie,

sin perder la perspectiva regional de su grado de invasividad.

6. Es necesario identificar los ecosistemas en los que las especies invasoras han

sido detectadas, y usar esta información para predecir su distribución en el país.

7. Es necesario completar la información de los Estados faltantes.

8. Esta investigación se ha limitado a analizar la presencia de especies alóctonas

al país dentro de comunidades naturales y a jerarquizar su grado de invasividad,

(37)

37

sin embargo, existen muchas especies nativas de México que pueden invadir

regiones dentro del país que no corresponden a su distribución original, y

convertirse en especies invasoras en esa zona. Las siguientes etapas del

proyecto tendrían que considerar esas especies.

9. El número de especies con alto grado de invasividad en el país representa sólo

el 6 % de las especies alóctonas.

10. Casi todas las ANPs se encuentran bajo amenaza potencial de invasión dada la

presencia de al menos una especie de planta potencialmente invasora cerca de

dichas áreas.

11. No se cuenta con antecedentes de estudios experimentales sobre los posibles

efectos de las especies invasoras en las comunidades naturales.

12. Las proyecciones de nicho utilizando modelos de cambio climático con datos

confiables permitirán proyectar las áreas de mayor vulnerabilidad a la invasión

de grupos particulares de plantas para su control futuro, y establecer prioridades

de atención.

13. Los resultados obtenidos indican que se sabe muy poco sobre la incidencia de

las especies invasoras presentes en nuestro país dentro de comunidades

vegetales naturales. Es por esto que se deben iniciar esfuerzos específicos

sobre un grupo selecto de especies con un grado de invasividad alto para

obtener la información sobre su distribución actual, y realizar experimentos sobre

los cambios posibles en su rango de distribución ante escenarios de cambio

climático. Así se podrá predecir los cambios potenciales en la distribución de

especies exóticas invasoras y el riesgo de comunidades vegetales particulares.

IX. B

IBLIOGRAFÍA

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