Nueva climatología de alta resolución en el País Vasco para estudiar el impacto del cambio climático en los bosques.

Una nueva base de datos climática de alta resolución en el País Vasco: aplicación en modelizaciones de nicho ecológico y estimaciones de impacto del clima futuro

Los modelos de distribución de especies (SDM) asumen que la distribución espacial potencial de una especie se puede predecir relacionando los lugares de ocurrencia conocidos con las variables predictoras conocidas para esos lugares y el resto del espacio geográfico analizado.  La aplicación común de este método consiste en predecir los rangos de las especies utilizando datos climáticos como predictores. Los conjuntos de datos bioclimáticos globales son ampliamente utilizados en investigación ecológica para estimar la distribución potencial de las especies. A pesar de que estos datos ofrecen información de alta resolución, no han sido testados de forma rigurosa en regiones más pequeñas, por lo tanto, puede que no sean apropiados para estudios regionales de SDM debido a su pobre representación de las características climáticas locales. Por otra parte, este problema se puede agravar a la hora de predecir la distribución potencial en el futuro como consecuencia de la incertidumbre derivada del alterado escenario climático futuro.

mapa quercus y fagus en pais vascoFrente a este problema se ha desarrollado una rejilla de alta resolución para el País Vasco como alternativa a los productos públicos existentes: El Clima Regional de referencia del País Vasco (RCBC). En este estudio hemos modelizado dos especies forestales (el roble melojo y el haya) en el País Vasco (norte de la Península Ibérica) utilizando diferentes conjuntos de datos climáticos y técnicas de SDM, con el fin de comparar el RCBC con el conjunto de datos bioclimáticos WorldClim (WC) en una región de compleja orografía. Los modelos resultantes se extrapolaron a condiciones climáticas futuras (período 2041-2071). Los datos climáticos futuros se obtuvieron utilizando un conjunto de 7 MCRs (Modelos Regionales del Clima) del proyecto ENSEMBLES (financiado por la UE), considerando el escenario futuro de emisiones A1B. Se aplicó el método delta para obtener la proyección del clima futuro (sumando las diferencias obtenidas en el intervalo de tiempo futuro A1B (2041-2070) y el escenario 20C3M (1971-2000) a la climatología de referencia).

El patrón espacial de la temperatura es similar a través de ambos conjuntos de datos: Las temperaturas mínimas son similares y fuertemente controladas por la topografía, la temperatura máxima de WorldClim está negativamente sesgada y la precipitación está seriamente subestimada por WC y el patrón espacial no está bien reproducido.

Los resultados muestran que el rendimiento del modelo en términos de AUC fue similar entre los conjuntos de datos. En cuanto a las especies, el roble melojo (Quercus pyrenaica) fue modelizada con mayor precisión por las técnicas no lineales. Se predice que las áreas potenciales de ambas especies se reducen de manera significativa en el futuro en el área de estudio, aunque los resultados son susceptibles de estar influenciados por el dominio espacial restringido utilizado en el análisis.

model performance in terms of AUC

Poster Ecological niche modelling and future climate impact estimatesConsulta el trabajo presentado por Neiker-Tecnalia y la Universidad de Cantabria en el Congreso Internacional de Adaptación al cambio global en puntos críticos del paisaje

 

A new high resolution climate dataset in the Basque Country: application for ecological niche modelling and future climate impact estimates

Species distribution models (SDM) assume  that  the potential  spatial distribution of a species can be predicted  by relating sites of known occurrence with predictor variables known for these sites and for all other sites.  The common application of this method is to predict species ranges with climate data as predictors. Global bioclimatic datasets are widely used in ecological research to estimate the potential distribution of species. Although these datasets offer high resolution information, they have not  been tested rigorously in smaller regions, hence,  it might not be appropriate to use them in regional SDM studies due to their poor representation of local climate features. Moreover, this problem may be aggravated  when predicting potential distributions  in the  future  as a consequence of  the uncertainty derived from the future altered climate scenarios.

Faced with this problem a high resolution grid for the Basque Country has been developed as an alternative to existing public products: The Regional Baseline Climate of the Basque Country (RCBC). In this study we have modelled tree species under different climate datasets and SDM techniques in the Basque Country (Northern Iberian Peninsula), in order to compare the RCBC with the WorldClim bioclimatic dataset (WC) in a region of complex orography. Resulting models were extrapolated in future climate conditions (period 2041-2071). Future climate data was obtained using an ensemble of 7 RCMs from the EU-funded project ENSEMBLES, considering the A1B future emission scenario. The delta method was applied to obtain the future climate projection (adding the differences obtained from the A1B future time slice (2041-2070) and the 20C3M scenario (1971-2000) to the baseline climatology.

The spatial pattern of temperature is similar across datasets: Minimum temperatures are similar and strongly controlled by the topography, maximum temperature of WorldClim is negatively biased and precipitation is seriously underestimated by WC and the spatial pattern is not well reproduced.

Results show that the model performance in terms of AUC was similar between datasets. Regarding the species, Quercus pyrenaica was modelled with higher accuracy by the non-linear techniques. Potential distribution areas are predicted to significantly shrink in the study area, although the results are likely to be influenced by the restricted spatial domain used for the analysis.