Aplicación de la lógica difusa al concepto de rareza para su uso en "gap analysis": el caso de los mamíferos terrestres en Andalucía

Abstract

Se ha modelado la distribución de los datos de presencia/ausencia de los mamíferos terrestres (a excepción de los murciélagos) en las cuadrículas UTM de 10 km x10 km de Andalucía. Mediante una función de favorabilidad a partir de 30 variables ambientales, y tras aplicar conceptos de la lógica difusa, se ha obtenido la distribución de las áreas favorables para cada una de las especies estudiadas. Se han calculado unos índices de rareza para detectar cuáles son las áreas que concentran un mayor número de especies de distribución restringida. Uno de estos índices parte de los datos originales del atlas de distribución de los mamíferos y el otro de las distribuciones obtenidas tras la modelación. En uno y otro caso se superpuso la Red de Espacios Protegidos de Andalucía (RENPA) a las zonas que concentran una mayor rareza para conocer cuáles son los desajustes en la conservación. Los desajustes (zonas importantes por la rareza de mamíferos que albergan y que no están protegidas) ocupan un número similar de cuadrículas en ambos casos, aunque localizados en zonas diferentes. Además, en el primer caso forman 32 bloques dispersos, mientras que tras aplicar la lógica difusa el número de bloques se reduce a 17 zonas más amplias y que coinciden con enclaves geográficos mejor definidos. Estos resultados indican que la modelación y la lógica difusa pueden ser herramientas útiles para conocer cuál es el valor de conservación de un territorio y ayudan a definir mejor los desajustes que aparecen en la protección de su biodiversidad.

We modelled the distribution of terrestrial mammals (excluding bats) in Andalusia (S of Spain) on the basis of their presence/absence data on a grid of 10 km x 10 km UTM cells. Using a favourability function, 30 environmental variables and fuzzy logic, we obtained the distribution of the favourable areas for each species. We calculated rarity indices to identify the places with high concentration of species with small geographic ranges. One of these indices uses the distribution data of the atlas of mammals and the other the distribution obtained after modelling. In both cases, we overlaid the protected area network of Andalusia (RENPA) over the areas with high rarity values, and the gaps (areas with high rarity values without protection) were similar in number of cells but different in location. Besides, in the first case we obtained 32 dispersed groups of cells, while after the application of fuzzy logic there were only 17 larger groups which coincide with better defined geographic sites. These results show that modelling and fuzzy logic are useful tools to assess the conservation value of a territory and that they are helpful to better define the gaps in the protection of its biodiversity.