N Los modelos de distribuciones, o modelos de nicho ecológico, son una forma de estimar la riqueza biológica presente en un área geográfica en ausencia de censos de biodiversidad. Si bien la manera ideal de realizar estudios relacionados con la biodiversidad sería a base de este tipo de censos, de muchas áreas ¿especialmente en el trópico¿, el nivel de conocimiento es bajo. A partir de los datos recopilados en colecciones biológicas (herbarios, museos, etc.) y con la ayuda de herramientas bioinformáticas es posible estimar la riqueza de estas áreas. Estas estimaciones pueden ser posteriormente utilizadas en la gestión y planificación territorial, como insumo en los diseños de reservas, etc., posibilitando la toma de decisiones objetivas y repetibles.
Modelización de distribuciones
102618
2024-25
MÁSTER UNIVERSITARIO EN BIODIVERSIDAD EN ÁREAS TROPICALES Y SU CONSERVACIÓN
4
OBLIGATORIA
Cuatrimestral
Castellano
INTRODUCCIÓN Y GENERALIDADES: Escalas de trabajo: error, exactitud, resolución
espacial y escala. Obtención de datos ambientales: elevación, datos
climáticos, índices de vegetación, AVHRR, LANDSAT, MODIS, QuickBird, SPOT.
Utilidad de cada uno de ellos y donde localizarlos. Obtención de datos de
organismos: GBIF y otras bases de datos distribuidas Metadatos: estándares y
herramientas. Ausencias reales y pseudoausencias: generación de
pseudoausencias. Prácticas: descarga de datos ambientales y de organismos en
función del proyecto del alumno; preparación de los datos espaciales;
generación de pseudoausencias. Uso de SIG (ArcGIS/ArcInfo/ArcView, Diva-GIS,
gv-SIG) para estos propósitos.
MUESTREO Y EXPLORACIÓN DE LOS DATOS: Valores atípicos, correlación entre
variables, tratamiento de las situaciones problemáticas. Prácticas: muestro y
exploración de los datos utilizando ArcGIS/ArcInfo/ArcView, Diva-GIS, gv-SIG,
SPSS, etc.
MÉTODOS DESCRIPTIVOS: DOMAIN. BioClim. ENFA. Prácticas: elaboración de modelos
con estos métodos.
MÉTODOS DISCRIMINATIVOS 1: Regresión logística multivariante (LMR). MaxEnt.
Árboles de clasificación y regresión (CART). Prácticas: elaboración de modelos
con estos métodos.
MÉTODOS DISCRIMINATIVOS 2: Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS).
Métodos disimilares generalizados (GDM). Prácticas: elaboración de modelos con
estos métodos.
EVALUACIÓN DE LOS MODELOS: AUC y kappa de Cohen; qué significa performance
(desempeño) de un modelo (accuracy [=corrección] + reliability [=fiabilidad] +
racionalidad en las variables seleccionadas + interpretabilidad de las
variables seleccionadas + forma de la respuesta + ¿). Comparación de los
modelos obtenidos con los diferentes métodos y toma de decisiones. Prácticas
con ArcGIS/ArcINFO/ArcView, SimTest, SPSS, etc
CG1 - Adquirir conocimientos fundamentales y herramientas necesarias para la
investigación aplicada en el ámbito de la biodiversidad
CG2 - Aprender el uso de nuevas tecnologías para afrontar los problemas
relacionados con la biodiversidad y su conservación en los países más diversos
del mundo
CG3 - Poseer una visión integradora que permita una mejor comprensión de
los procesos que inciden en la pérdida de biodiversidad
CG5 - Elaborar proyectos con posibilidades de financiación tanto por
instituciones publicas como privadas
CG4 - Dominar habilidades para comunicar conocimientos y conclusiones a
públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin
ambigüedades.
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u
oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a
menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y
su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos
dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su
área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y
enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información
que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las
responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus
conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los
conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y
no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les
permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida
autodirigido o autónomo.
CT3 - Desarrollar actitudes de ética y responsabilidad profesional, así́ como
el respeto a la diversidad cultural
CT4 - Desarrollar la capacidad de síntesis, organización, argumentación
y análisis de la información
CT5 - Aprender a trabajar en equipos multidisciplinares y asumir
funciones de liderazgo en trabajos colectivos
CT6 - Aprender a diseñar y organizar el propio trabajo, fomentando la
iniciativa y el espíritu emprendedor
CT7 - Capacidad de convivencia y trabajo en grupo en condiciones adversas
CT8 - Organización de expediciones y trabajo de campo
CT9 - Capacidad de comunicación con los actores sociales en el campo de
la conservación (comunidades indígenas, autoridades, investigadores, tomadores
de decisiones, propietarios de terrenos, etc...)
CE1 - Adquirir una formación especializada en el marco científico y técnico
del estudio de la biodiversidad en biotas tropicales
CE3 - Dominar los conocimientos fundamentales y específicos para diseñar
y ejecutar proyectos profesionales y de investigación teniendo en cuenta el
contexto de los países en que se ejecutaría
CE4 - Dominar los conocimientos fundamentales y específicos para diseñar
y ejecutar planes de uso y gestión del territorio que se integren en la
filosofía del desarrollo sostenible
CE5 - Saber planificar y gestionar los usos de las biotas tropicales
asegurando su sostenibilidad ambiental, equilibrando los usos e intereses con
la preservación de sus características naturales
CE6 - Adquirir los conocimientos fundamentales y específicos para
desarrollar su actividad profesional en el ámbito de la consultoría y
asesoramiento a la Administración y a las empresas
Clases teóricas y/o prácticas (55 horas - 100% presencialidad)
Analisis de casos (50 horas - 10% presencialidad)
Preparación de materiales (25 horas - 10% presencialidad)
Trabajo autónomo (86,3 horas - 0% presencialidad)
Realización de talleres prácticos (50 horas - 100% presencialidad)
Presentación oral de los trabajos (2,5 horas - 100% presencialidad)
Tutorías (18,8 horas - 100% presencialidad)
Cada sesión se iniciará con una exposición por parte del profesor de los objetivos formativos del tema, seguida del tema propiamente dicho. Esta parte se hará vinculando los conceptos nuevos con los ya adquiridos por los alumnos, y se pasará inmediatamente a su práctica en los computadores para que los conceptos se afiancen. En cuanto al trabajo personal, cada estudiante presentará un proyecto de modelización completo: desde la toma de datos hasta la redacción y presentación de los resultados como un artículo científico. En él debe utilizar varios de los métodos tratados en el curso, justificando su uso. Los alumnos entregarán por anticipado al profesor una propuesta breve de trabajo, que se discutirá en grupo el primer día para discutir su viabilidad, originalidad de los objetivos, etc. por todo el grupo. Los estudiantes tendrán acceso a una gran cantidad de bibliografía sobre la asignatura, por lo que podrán utilizar ésta en todo el desarrollo de su trabajo personal. Se espera que los trabajos personales sean ejercicios científicos publicables con un mínimo de esfuerzo adicional una vez terminado el curso
Evaluación del Trabajo Personal (ponderación mínima 30% y máxima 70%)
Evaluación del Informe final (ponderación mínima 20% y máxima 40%)
Evaluación de las presentaciones orales (ponderación mínima 30% y máxima
70%)
Aula Virtual del CSIC (http://www.aulavirtual.csic.es/)
Este documento puede utilizarse como documentación de referencia de esta asignatura para la solicitud de reconocimiento de créditos en otros estudios. Para su plena validez debe estar sellado por la Secretaría de Estudiantes UIMP.
Descripción no definida
Cuatrimestral
Créditos ECTS: 4
Muñoz Fuente, Jesús
Investigador Científico
Real Jardín Botánico (RJB)
Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)
Fajardo Nolla, Francisco Javier
Research Associate
University of Cambridge, Conservation Research Institute