GUIÓN DE PRÁCTICAS DE BIOGEOGRAFÍA José Antonio Molina Abril PRÁCTICA I. ESTUDIO BIOCLIMÁTICO Y BIOGEOGRÁFICO A LO LARGO DE UN GRADIENTE ALTITUDINAL Objetivos de esta práctica: a) aprender a georreferenciar una localidad cualquiera; b) extraer información ambiental (climática) a partir de capas de información; c) calcular índices bioclimáticos a partir de datos climáticos; d) identificar la tipología bioclimática a partir del punto anterior; e) interpretar gradientes ambientales con la altitud basándonos en cambios en la vegetación clima y suelo. 1. Localización geográfica de tres puntos de estudio usando Google Earth. 1.a) Entrar en Google Earth. 1.b) Buscar la localidades que se refieren en la columna 1 (Tabla 1). Averiguar las coordenadas geográficas y altitud de cada punto y las (rellenar columna 2, Tabla 1); describir la cobertura vegetal –arbórea, arbustiva y pasto– en una cuadrícula de 100 m2; identificar el color del paisaje vegetal (rellenar columna 3, Tabla 1) a partir de las imágenes aéreas. 1.c) Guardar la información de cada localidad como archivos con extensión kml. 2. Recopilación de información climática usando Worldclim. 2a) Entrar en la versión más reciente de Worldclim. 2b) Descargar las siguientes variables: media de las temperaturas medias, media de las temperaturas máximas, media de las temperaturas media y media de precipitación 2c) Extraer los archivos comprimidos. 2d) Cambiar los nombres de los archivos tal y como indique el Profesor. 3. Extracción de los datos climáticos en las localidades estudiadas por medio del programa QGIS. 3a) Entrar en la última versión del sistema de información geográfica QGIS (QGISDesktop 2.14.10). 3b) Ir a: Nuevo, Añadir Capa, Añadir Capa Vectorial, Explorar, señalar el archivo con la localidad geográfica que se quiere importar, Abrir. 3c) Lo mismo con las otras dos localidades. 3d) A continuación ir a Capa, Añadir Capa raster, Explorar, señalar la variable climática que se quiere importar, Guardar (las referencias coordenadas deben estar en WGS 84), Aceptar. Ojo el punto hay que ponerlo el primero. El punto se guarda como capa vectorial. 3e) A continuación hay que reunir la información vectorial y ráster en un solo archivo shape (extensión shp). Para ello ir al punto de Point Sampling Tool, y señalar name y las variables climáticas a importar, Explorar, ir a carpeta de escritorio, Guardar y Aceptar. Abrir la tabla de atributos para comprobar que se ha guardado. Hacer click en el botón derecho del ratón y guardar el archivo con extensión xls en la carpeta correspondiente. 3f) Con la información extraída rellenar las columnas 4 y 5 de la Tabla 1. 4. Calculo de los diferentes índices bioclimáticos a partir de la información climática extraída en el punto anterior 4a) índice de continentalidad (Ic= Tmax-Tmin). 4b) índice de termicidad (It= (T+M+m) 10). 4c) e índice ombrotérmico (Io= Pp/10Tp). 4e) con la información anterior rellenar las columnas 6, 7 y 8 de la Tabla 1. 5. Con la información del apartado anterior definir la tipología bioclimática de cada localidad. Para ello asignar para cada punto macroclima, ombrotipo, termotipo y piso bioclimático basándose en la tipología de las tablas 2, 3 y 4. Rellénense las columnas 9 y 10 de la Tabla 1. 6. Buscar en internet información fiable sobre la distribución geográfica del árbol dominante en cada localidad (Quercus rotundifolia, Quercus pyrenaica y Pinus sylvestris). A partir de ahí inferir su patrón biogeográfico. Rellénese la columna 11 de la Tabla 1. 7. A partir de lo averiguado hasta ahora explicar bioclimática- y biogeográficamente los tipos de bosques en los tres puntos estudiados. Tabla 1 Localidad Descripción cobertura vegetación Altitud P T Ic It Io Piso bioclimático ombrotipo Significado biogeográfico del paisaje vegetal Finca Tatiana Guzmán el Bueno (Las Rozas) Dehesa Las Golondrinas (Navacerrada) Los Cogorros (Puerto de Navacerrada) Tabla 2. Tipos de continentalidad (Rivas-Martínez 2018, Global bioclimatics). Tabla 3, Termotipos (Rivas-Martínez 2018, Global bioclimatics). Tabla 4. Ombrotipos (Rivas-Martínez 2018, Global bioclimatics). PRÁCTICA II. MODELACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN DE ESPECIES: UN CASO DE ESTUDIO, Pinus sylvestris EN LA PENÍNSULA IBÉRICA Los modelos de distribución de especies (SDM), también conocidos como modelos de nicho, de idoneidad (suitability models) o predictivos del hábitat (predictive hábitat distribution models), utilizan algoritmos para predecir su distribución. 1. Recopilación de información geográfica. 1.a) Entrar en la página web del GIBIF (Global Biodiversity Information Facility). 1.b) Introducir la especie que se desea buscar, en este caso Pinus sylvestris, elegir a continuación el taxón exacto a estudiar en este caso Pinus sylvestris L., dar a Occurence. En la pestaña izquierda se encuentran los campos que se pueden utilizar para filtrar la búsqueda tales como: periodo, país, etc. Una vez realizado el filtro, por ejemplo con Spain, y periodo, 1960-actual, descargar (Download) la información. 1.c) Extraer el archivo desde el zip en formato csv y salvar posteriormente el archivo en bloc de notas, abrirlo después desde Excel. 2. Análisis de los datos en QGis. 2.a). Para comprobar que la existencia de localidades atípicas abrir con QGIS, ir a la pestaña izquierda, dar en Añadir capa de texto delimitado, formato de archivo, punto y coma, definición de geometría, x decimal longitude, y decimal latitude, coordenadas WGS84, dar a aceptar y añadir cualquier capa raster bioclime en archivo asc. 2b) Para eliminar puntos ir a i (identificar objeto espacial) con el ratón la flecha se da al punto o se selecciona objetos espaciales por área y en atributos se seleccionan aquellos cuya localidad sea dudosa y se eliminan. 3. Modelizar en MAxEnt. 3a). Se importa con el browse el archivo de coordenadas geográficas en formato csv que se descargó de gibif. 3b). Se cargan con el browse los ficheros como environmental layers con formato asc. Con darle a un archivo es suficiente para que se carguen todos. 3c). Dar a Create response curve, con el browse, elegir el lugar para descargar el ouput, dar a Run. 3d). Analizar los resultados en el archivo generado en formato html. 4. Analizar los resultados. 4a) Comprobar la fiabilidad de los resultados en función de los valores de AUC. 4b) Comentar el modelo generado, especificando las áreas con las mejores condiciones previstas para su distribución.