TIPOS DE MODELOS;

En un sistema isomórfico o de caja blanca, conocemos todos los elementos del sistema, sus subsistemas (si los tiene), su organización y la dinámica en cada momento, conocemos todas las rutas del sistema, el camino que sigue la materia y energía que entra y sale del sistema.

En un sistema de caja gris, conocemos las entradas y salidas del sistema, y comprendemos aproximadamente las rutas interiores del sistema. Pero desconocemos algunos detalles o algunos de los subsistemas.

En un sistema de caja negra, sólo conocemos las entradas y salidas, pero desconocemos absolutamente la estructura y dinámica dentro del sistema.

MODELADOS

DATOS CLIMÁTICOS;

DATOS CLIMÁTICOS;

Clima actual• 19 variables bioclimáticas (WorldClim)

Bio 1 Temperatura media anualBio 2 Rango de temperatura diurno medio (Temp. Máxima – Temp. Mínima))Bio 3 Isotermalidad (Bio2 / Bio7) (* 100)Bio 4 Estacionalidad de temperatura (desviación estándar * 100)Bio 5 Temperatura máxima del mes más calienteBio 6 Temperatura mínima del mes más fríoBio 7 Rango de temperatura anual (Bio5 – Bio6)Bio 8 Temperatura media del trimestre más húmedoBio 9 Temperatura media del trimestre más secoBio 10 Temperatura media del trimestre más calienteBio 11 Temperatura media del trimestre más fríoBio 12 Precipitación total anualBio 13 Precipitación del mes más húmedoBio 14 Precipitación del mes más secoBio 15 Estacionalidad de la precipitación (coeficiente de variación)Bio 16 Precipitación del trimestre más húmedoBio 17 Precipitación del trimestre más secoBio 18 Precipitación del trimestre más calienteBio 19 Precipitación del trimestre más frío

MAXENT

Ejemplo de modelo de nicho ecológico

MaxEnt

MAXENT

¿Qué es MaxEnt?

MaxEnt, un programa basado en una distribución de Máxima Entropía para la modelización de la distribución geográfica de las especies.

¿Qué hace MaxEnt?

MaxEnt empieza ajustando los datos a partir de una distribución uniforme, que va modificando hasta una distribución de máxima entropía. El modelo se basa en ajustar los parámetros de la distribución final.

¿Qué necesitamos?

1) conjunto de localidades (puntos) donde se sabe que la especie está presente

2) coberturas geográficas: parámetros ambientales que pueden, potencialmente, limitar la capacidad de supervivencia de la especie.

MAXENT

Ventajas de MaxEnt (Steven Phillips, Miro Dudik & Rob Schapire)

· Datos ambientales continuos y categóricos (trabaja con la frecuencia de aparición)

· Resultado continuo

· Comportamiento determinista (repetible)

· Capacidad interpretativa en dimensiones ecológicas (curvas de respuesta)

· Rápido

· Exacto (se ajusta a los datos)

MAXENT

MAXENT

MAXENT

MAXENT

MAXENT

MAXENT

Formato ascii raster grid

MAXENT

MAXENT

MAXENT

MAXENT

MAXENT

MAXENT

MAXENT

MAXENT

MAXENT

MAXENT

MAXENT

Archivos de salida (resultados de MaxEnt): html

MAXENT

Gráfico 1: Muestra cómo las omisiones calculadas a partir de los puntos de entrenamiento y los de test, y el área predicha como favorable varia según el valor límite cumulativo:

MAXENT

Gráfico 2: Curva operacional (curva ROC), para los 2 grupos de datos, el de test y el de entrenamiento, así como el área debajo de la curva ROC (AUC).

La curva roja (entrenamiento) representa el ajuste del modelo a los datos de muestreo.

La curva azul (test) indica el grado de ajuste del modelo a los datos de test, supone el test real del poder predictivo del modelo.

La línea turquesa representa la línea esperada si el modelo no fuese mejor que “por azar”.

Si la curva azul (test) cae por debajo de la línea tuquesa, indica que el modelo es peor que si se hubiese hecho al azar. Por el contrario cuanto más se aproxime la curva azul a la esquina superior izquierda, mejor es el modelo para predecir las presencias de los datos de test.

MAXENT

Si hay disponible un subconjunto de datos para el test, el programa calcula automáticamente la significación estadística de la predicción utilizando un test binomial de omisión.

MAXENT

¿Qué variables importan más?

El programa asigna el incremento en el gain a las variables ambientales de las que depende la especie. Convirtiendo dichos valores a porcentajes, al final del proceso de modelado obtenemos la siguiente tabla:

MAXENT

MAXENT

¿Qué variables importan más?

En cada vuelta del modelo se excluye una variable y se crea el modelo con las variables remanentes. Después, se crea un modelo con cada una de las variables por separado. De forma adicional, se crea un modelo utilizando todas las variables, como en el caso “normal” de ejecutar MaxEnt.

MAXENT

MAXENT

MAXENT

¿Cómo depende la predicción de las variables?

Curvas respuesta: se evalúa cada variable manteniendo el valor del resto fijo en su valor medio (cuidado con variables correlacionadas!!!)

MAXENT

¿Cómo depende la predicción de las variables?

Contribución marginal de cada variable por si sola al modelo (obviando el resto de variables)

MAXENT