ERP Expenses Rent, 2%
4.3.10 Knowledge Management and Communications Management
La construcción y operación de las infraestructuras lineales de transporte son causantes de diversos
impactos directos e indirectos en el medio ambiente. Estos impactos pueden clasificarse en las siguientes categorías (Bennett, 1991; MARM, 2010):
• Pérdida de hábitats: incluye la pérdida directa, parcial o total, del hábitat ocupado por la infraestructura, por lo que la viabilidad del ecosistema queda comprometida. Ésta puede ser evaluada con indicadores como el core area, el nivel de aislamiento (isolation) o el nivel perturbación (Geneletti, 2002). Además, en la cuantificación de este impacto es frecuente ponderar según características ecológicas del hábitat como: el grado de rareza, diversidad de especies presentes en el mismo o el nivel de naturalidad de éste (Rescia et al. 2006).
• Efecto barrera: impedimento al movimientos de los seres vivos, afectando de forma particular a especies faunísticas. El efecto barrera es la causa principal de la fragmentación del paisaje. • Mortalidad de fauna salvaje causado por la colisión con vehículos: representa una pequeña
parte de la mortalidad en especies comunes, no así en especies sensibles o en peligro de extinción, donde la pérdida de un solo individuo puede comprometer la viabilidad de una población.
• Molestias a las poblaciones de fauna cercanas a la infraestructura. Las infraestructuras de transporte generan una banda de afección a los distintos procesos ecológicos a cada lado de la misma entre 100 m (muy alta afección) y 500 m (alta afección). Esto conlleva un proceso de degradación del hábitat o la disminución de la calidad ambiental del hábitat y, en consecuencia, su capacidad de albergar su nivel de biodiversidad original (Geneletti, 2002).
El efecto combinado de la pérdida de hábitats y el efecto barrera ocasionan la fragmentación de los ecosistemas. Este proceso tiene como resultado la división de los hábitats continuos en fragmentos que, a medida que se hacen más pequeños, quedan más aislados entre sí y ocupan una fracción menor del paisaje (MARM, 2010b). Este aumento del grado de aislamiento y reducción del tamaño de la tesela supone o implica, en muchos casos, la incapacidad de éstas para albergar poblaciones viables de ciertos organismos, por lo que pueden incluso producirse fenómenos de extinción local (Gurrutxaga & Lozano, 2008). Pero la supervivencia de una especie no está solo condicionada por el área mínima viable de las teselas en las que habita (MacArthur & Wilson, 1963). La posible existencia de conexiones entre teselas puede permitir la continuidad de la metapoblación (conjunto de poblaciones locales, distribuidas en diferentes teselas, las cuales se extinguen y recolonizan localmente) (Hanski, 1999). Pese a ello, la
fragmentación de hábitats siempre llevará asociada una afección al desplazamiento, dispersión y migración de las especies y, en consecuencia, repercutirá en los flujos de intercambio genético entre poblaciones en mayor o menor medida (Saunders et al. 1991).
2.3.8.1
Indicadores de análisis de la fragmentación ecológica del paisaje
Los indicadores para estudiar la fragmentación ecológica se pueden clasificar en tres tipos (Rutledge, 2003):
• indicadores de la composición • indicadores de forma
• indicadores de configuración.
Los indicadores de composición y forma pueden agruparse en indicadores que analizan la alteración de los patrones espaciales (Landscape structural metrics) de las teselas de hábitats, tanto a nivel del conjunto de teselas como a nivel individual. En cambio, los indicadores de configuración se centran en el grado de conexión existente entre las teselas en el paisaje(Rutledge, 2003).
La principal ventaja de los indicadores que analizan los patrones espaciales es su facilidad de cálculo, pero presentan como principal desventaja que no evalúan la posibilidad de que algunas especies puedan moverse entre teselas cercanas con cierta facilidad (Rutledge, 2003). Además, su interpretación ecológica no siempre es concluyente, ya que un aumento en el número de teselas o la variación en su forma no siempre llevan asociada una reducción en la biodiversidad, ya que ésta podría conservarse para ciertas especies que fueran capaces de colonizar teselas cercanas (Fahrig, 2003). En el caso de los indicadores de configuración, estos inconvenientes son resueltos total o parcialmente al incluir el factor de probabilidad de conexión entre teselas, en función de las características de la matriz del paisaje, la distancia entre teselas y la capacidad de la especie en moverse entre ellas.
2.3.8.2
Indicadores de alteración de los patrones espaciales (Landscape structural metrics)
La división de los hábitats presentes en un paisaje en una serie de fragmentos o teselas que suman una superficie menor a la inicial es considerada como un fenómeno asociado a procesos de fragmentación que presentan tendencias cartografiables como (Gurrutxaga & Lozano, 2008):• Disminución de la superficie total del hábitat. • Disminución del tamaño de los fragmentos. • Aumento del número de fragmentos.
• Aumento de la separación entre los fragmentos.
• Aumento de la relación perímetro/área de los fragmentos.
Los indicadores de composición más utilizados son aquellos que cuantifican la densidad y número de teselas (Turner, 1989), el área que ocupan las teselas respecto al área de estudio (McGarigal & Marks, 1995), o el grado de división que éstas presentan (Jaeger, 2000), entre otras. Estos indicadores están orientados al estudio de la desaparición de los requerimientos mínimos de área de tesela para ciertas especies más especialistas. Así, pueden utilizarse para modelar el índice de riqueza potencial de especies en un paisaje o nivel de biodiversidad como pueden ser los índices SAR (species-area relationship) o EAR (endemics-area relationship) (Preston, 1962). El principal reto en la utilización de estos indicadores es la definición de la escala de análisis, así como el límite crítico para cada especie (Folkeson et al. 2010; McGarigal et al. 2002). Algunos de estos indicadores se han utilizado en la elaboración de cartografía de calidad ambiental de España (Mancebo et al. 2007; Mancebo et al. 2010). Los indicadores de forma de las teselas cuantifican la complejidad de la forma de éstas, lo cual tiene gran importancia en el estudio de diversos procesos ecológicos (Forman, 1995). Así, formas más
compactas (cuadradas y circulares) tendrán menos borde y, potencialmente, tendrán más área núcleo o core area (McGarigal & Marks, 1995). Otras formas más alargadas y estrechas y/o sinuosas (por ejemplo, zonas de ribera), tienen comparativamente menos área núcleo, pese a que su área total inicial sea similar, ver Fig. 2.9. La importancia del core areareside en la existencia de un gradiente de condiciones ambientales desde el margen de las teselas hasta el interior de las mismas, con una influencia progresivamente decreciente de los hábitats adyacentes. Así, determinadas especies, que requieren las condiciones que se encuentran solo lejos de los márgenes de las teselas, se ven negativamente afectadas cuando aumenta la proporción de hábitat de borde (MARM, 2010a).
Los principales indicadores de forma analizan la relación del perímetro-área de la tesela y la comparan con la de otra geometría más compacta. Algunos ejemplos son el Perimeter area ratio (P/S), el
perímetro/área normalizado(Pn), el Shape Index (SI), Fractal Dimension (FD), el Square pixel (SqP)
o el mesh size (Forman & Godron, 1986; Frohn, 1998; Jaeger, 2000; McGarigal & Marks, 1995; Schumaker, 1996). La principal limitación de estos indicadores es que pueden obtenerse valores similares para teselas con formas diferentes, pero con valores de área y perímetro parecidos (McGarigal et al. 2002), por lo que su utilización debe combinarse con otro tipo de indicadores de conectividad.
Fig. 2.9. Ejemplo de la importancia del core area en teselas de diferente tamaño y forma. Fuente: Bentrup (2008).
2.3.8.3 Indicadores de configuración de teselas o de análisis de la conectividad entre teselas
(patches connectivity).
Estos indicadores analizan el grado de aislamiento (isolation) de una tesela respecto al resto de teselas de un paisaje, analizando cómo están conectadas entre sí. En función de la metodología que se utilice para definir el grado de conexión, estos indicadores se subdividen en dos subcategorías: índices basados en distancia entre teselas eíndices que analizan los patrones espaciales globales del paisaje (Rutledge, 2003).
Los índices basados en distancia entre teselas definen el nivel de conexión en función de la distancia Euclídea entre teselas. A medida que la distancia entre teselas disminuye, las oportunidades de que las especies interactúen aumenta, siendo este fenómeno la base de la conectividad espacialentre teselas (Gurrutxaga & Lozano, 2009). El principal inconveniente de estos índices es que no tienen en cuenta la existencia de elementos en el paisaje que puedan interrumpir la conexión entre teselas.
Este inconveniente se ha resuelto con los índices que analizan los patrones espaciales globales del paisaje, ya que incluyen la conectividad funcional del paisaje o influencia de las características del paisaje en la capacidad dispersiva de la especie faunística analizada (Taylor et al. 1993). Estos índices incluyen parámetros que al cálculo de los mismos y son (MARM, 2010b):
• Especie o especies paraguas. Se define especie paraguas como aquella cuya conservación otorga protección a un gran número de otras con las que coexiste.
• Capacidad de dispersión de la especie o especies en estudio (especies focales). Este parámetro puede obtenerse a través de la revisión de estudios previos o mediante la
aplicación de modelos de desplazamiento (también conocidos como modelos de nicho ecológico) que relacionan factores presentes en la matriz del paisaje (topografía, cubierta de bosque, cercanía a cursos de agua, etc.) con datos empíricos de presencia de la especie en el paisaje analizado (Cayuela, 2004; Clauzel et al. 2013).
• La resistencia que presentan los diferentes usos del suelo a la movilidad de las especies seleccionadas. Existen numerosos análisis en este campo que han obtenido valores robustos y ecológicamente representativos (ver por ejemplo Adriaensen et al. 2003; Rayfield et al. 2010; Rothley, 2005; Verbeylen et al. 2003; Zeller et al. 2012). Si el objetivo del análisis es determinar el impacto que produce la construcción de una nueva carretera, se deben generar dos mapas de resistencia, con y sin la presencia de ésta, y así comparar cómo varían las conexiones entre las teselas (Folkeson et al. 2010).
• La selección de las teselas de origen/destino entre las que se moverá la especie en estudio, también conocidas por áreas focales. Estas áreas deberán cumplir alguno de los siguientes requisitos: alojar hábitats de interés para la especie (hábitats focales), presentar una mayor densidad de especies focales o disponer de alguna figura legal de protección (Beier et al. 2008; MARM, 2010b).
• Los corredores ecológicos existentes entre las teselas en estudio y la probabilidad de su uso por parte de las especies en estudio. Se definen como las áreas de especial interés para garantizar la conectividad entre hábitats, facilitando tanto el movimiento de los individuos como los procesos ecológicos del sistema. Este concepto está recogido en España por la Ley 42/2007 de Patrimonio Natural y de la Biodiversidad (Ministerio de Medio Ambiente, 2007b). La metodología más utilizada para caracterizar los corredores ecológicos es el cálculo de la distancia efectiva o distancia de coste acumulado entre dos teselas, asignándose el menor valor de coste (least-cost path, LCPA) al corredor (ver por ejemplo Adriaensen et al. 2003; Bunn et al. 2000; Schadt et al. 2002). Una alternativa a esta metodología fue propuesta por Vogt et al. (2007) en base a la detección de corredores ecológicos según la conectividad estructural del paisaje, a partir del procesado morfológico de imágenes.
El esquema del proceso de cálculo de los diferentes parámetros se resume en la Fig. 2.10. Una vez obtenidos los diferentes parámetros, Bunn et al. (2000), proponen una simplificación del paisaje con un enfoque gráfico-teórico de la conectividad del paisaje, el cual está compuesto por nodos (teselas) y enlaces (corredores ecológicos). Además de enlaces y nodos es posible definir agrupaciones de nodos que permanecerán unidos por enlaces, pero que en muchas ocasiones no estarán unidas con otras agrupaciones presentes en el grafo. Cada una de estas agrupaciones se denomina componente y variará en función de la capacidad dispersiva de la especie seleccionada en una determinada unidad de paisaje, ver Fig. 2.11. A partir de la simplificación del paisaje en los elementos que componen el grafo, se han desarrollado indicadores que analizan la interacción entre especies, hábitats y el efecto de la fragmentación ecológica (ver por ejemplo la revisión de(Urban et al. 2009). Así, es posible analizar la importancia relativa de cada uno de los nodos y enlaces del sistema, así como determinar la variación de flujos dispersivos si uno de los nodos o enlaces desapareciera. En definitiva, el análisis de grafos permite superar la complejidad de cálculo asociado al gran volumen de datos geográficos que normalmente caracteriza el análisis de la conectividad ecológica (Pascual-Hortal & Saura, 2007).
Fig. 2.10. Procedimiento general para la identificación de corredores ecológicos. El procedimiento específico para dicha identificación se presenta en color verde. La información básica de partida sobre las áreas, especies y/o hábitat focales, en color negro, procede de fases previas, así como los mapas de idoneidad. Fuente: MARM (2010b).
Fig. 2.11. Ilustración de los elementos presentes en un paisaje según una aproximación basada en grafos. (a) Tesela (b) Matriz del paisaje con la presencia de un río. (c) Nodo – elemento del grafo utilizado para representar un nodo. (d) Enlace de conexión entre teselas (e) Componentes – grupos de nodos conectados por enlaces. (f) Compartimento – grupo de nodos agrupados según algún criterio (éste fue seleccionado en base a la densidad de enlaces entre nodos. (g) Tesela Puente o Stepping-stone – nodo, el cual, en caso de ser eliminado, desconectaría un componente. (h) Enlace irremplazable – aquel que si es eliminado desconectará un componente. Fuente: Galpern et al. (2011).
La limitación más importante de este tipo de indicadores es que requieren información territorial y ecológica adicional. Además, los coeficientes de resistencia asociados a cada unidad homogénea de la matriz son exclusivos del fenómeno ecológico en estudio (Folkeson et al. 2010). Por tanto, si el objetivo es obtener un estudio detallado de los movimientos de una determinada población faunística (por ejemplo, asociado a planes de conservación de especies amenazadas), es necesario disponer de información detallada de los patrones de movimiento de los individuos de una especie o especies focales en el área de estudio (seguimiento de heces, huellas, transeptos, foto-trampeo o técnicas de radio tracking). En caso de no completar el análisis a partir de estos datos de campo, el estudio de conectividad solo podrá definir una conectividad potencial. Esta segunda opción suele emplearse en estudios en los que las especies en estudio carecen de una figura de protección especial, ya que reducen los costes del mismo.
Más allá de la cuantificación de la probabilidad de conexión de un corredor a partir del camino de coste mínimo, otra limitación asociada a la teoría de grafos reside en la delimitación espacial o definición del borde de la zona que ocupa cada corredor de fauna en una zona de estudio concreta. Algunos autores han propuesto metodologías que resuelven parcialmente esta definición de frontera del corredor, asimilando la dispersión de la fauna a la teoría eléctrica de circuitos (McRae et al. 2008). Esta aproximación permite obtener corredores de fauna suponiendo movimientos dispersivos más aleatorios y múltiples corredores que conectan dos teselas. Esta aproximación considera que el centro de cada píxel de un raster se comporta como un nodo al que, en función de la afinidad del nodo vecino, modelizará la dispersión más probable del individuo. Se han obtenido buenos resultados, especialmente con especies faunísticas con comportamientos dispersivos más erráticos (pequeños mamíferos y grandes mamíferos depredadores), pero dificulta la gestión y localización de elementos que permeabilicen el paisaje, como pasos de fauna concretos, ver Fig. 2.12. Además, debido a los numerosos cálculos que deben realizarse en el modelo eléctrico, el tamaño de los píxeles debe ser muy grande para simplificar el proceso de cálculo. Esto conlleva una pérdida importante de detalle del análisis (McRae & Shah, 2009).
Una vez definidos los corredores de fauna, es necesario detectar la posible existencia de cuellos de botella en cada uno de los corredores previamente delimitados espacialmente, eliminando aquellos corredores que no puedan ser utilizados por las especies faunísticas en estudio al presentar dichos cuellos de botella. Jenness, Brost, & Beier (2011) han desarrollado una herramienta que permite detectar estos cuellos de botella a lo largo del trazado del corredor de fauna (ver Fig. 2.13).
Fig. 2.12. Identificación de elementos de conectividad utilizando modelos least-cost path o de tipo circuito. (A) Mapa de resistencia del paisaje (más claro, menor resistencia al avance dispersivo del individuo). (B) Resultados del análisis de corredor de fauna con least-cost path entre dos teselas. (C) Resultados del análisis de corredor de fauna con teoría de circuitos entre dos teselas. Fuente: McRae et al. (2008).
Fig. 2.13. Análisis de un corredor de fauna con la herramienta Corridor Designer. Esta herramienta permite detectar los tramos del corredor donde no se cumple un ancho mínimo establecido por el usuario. Fuente: Jenness et al. (2008).
2.3.8.4
Índices de conectividad basados en la teoría de grafos
En función de cómo se caracterice el grado de utilización de los enlaces en la dispersión de los organismos entre teselas de hábitat, los índices basados en la teoría de grafos pueden dividirse en (MARM, 2010b):
• Índices binarios (unweighted links): asumen dos posibilidades: existe dispersión entre dos teselas o no, según sea la distancia entre ellas inferior o superior a una distancia umbral de dispersión definida por el usuario (Ver por ejemplo, el IIC, Integral Index of Connectivity de Pascual-Hortal & Saura (2006).
• Índices probabilísticos (weighted links): asumen que existe una probabilidad de utilización de un enlace que une dos teselas, sin pasar por ninguna tesela intermedia. Dicha probabilidad se define como “peso del enlace” en terminología de teoría de grafos. Existen varias metodologías para definir dicha probabilidad (longitud del enlace, distancia efectiva, características estructurales del corredor ecológico). La más utilizada se basa en una transformación exponencial negativa donde cuanto mayor es la distancia efectiva entre teselas, menor es la probabilidad de conexión del enlace (ver por ejemplo a Bunn, Urban, & Keitt, 2000; Foltête et al. 2012; Hanski, 1994; Hanski, 1999), ver Fig. 2.14.
En la literatura es posible encontrar numerosos índices de conectividad basados en la teoría de grafos. Es posible encontrar detalladas revisiones al respecto (Baranyi et al. 2011; Rayfield et al. 2011). Algunos ejemplos se muestran en la Tabla 2.1.
Fig. 2.14. Ejemplo de cálculo del máximo producto de probabilidad entre dos teselas A y B. La conexión a través de los enlaces AC y CB obtienen una probabilidad superior al enlace directo AB. Fuente: Saura & Pascual-Hortal (2007). Tabla 2.1. Ejemplos de índices de análisis de conectividad del paisaje basados en la teoría de grafos. Los índices pueden agruparse si (1) son definidos y calculados sin ponderación (U) o con ponderación (W) y si son (2) calculados considerando las propiedades topológicas de un paisaje intacto en su estado de conservación (I) o como la variación en la conectividad del paisaje antes y después de la afección a una tesela o nodo individual (R). Fuente: Baranyi et al. (2011).
Nombre del índice Descripción y referencias Tipo de grafo Cálculo
Normalised degree (D) Número de teselas que conectan con la tesela en análisis (divido por el
número total de teselas). Ver Wasserman & Faust (1994) U I Weighted degree (wD) Suma de la probabilidad de conexión de los enlaces que llegan a la
tesela analizada. Ver Wasserman & Faust (1994) W I Closeness centrality (CC) Número de nodos divido por la suma de distancia topológica (números
de enlaces en el camino más corto) entre la tesela analizada y el resto
de teselas en el paisaje. Ver Wasserman & Faust (1994) U I Betweenness centrality (BC) Número de enlaces que conectan cada par de nodos del paisaje que
atraviesan la tesela en análisis, divido por el número total de enlaces existentes en el paisaje (Freeman, 1977). Este índice analiza la frecuencia con que una tesela analizada funciona como tesela puente. Ver Wasserman & Faust (1994).
U I
Harary index (dH) Suma de la inversa de la distancia topológica entre cada par de
teselas. Ver Ricotta (2000). U R
Landscape coincidence
probability (dLCP) Probabilidad de que dos puntos localizados aleatoriamente en un paisaje pertenezcan al mismo componente de hábitat. Ver Pascual-
Hortal & Saura (2007). U R
Area-weighted flux (dAWF) Suma de los productos de la probabilidad de dispersión directa (pij) entre cada par de nodos, ponderado por los atributos de esos nodos i y
j. Ver Bunn et al. (2000); Saura & Pascual-Hortal (2007); Urban & Keitt (2001)
W R
Integral index of connectivity
(dIIC) Índice calculado de los atributos de las teselas y de la distancia topológica entre ellas. Tiene en cuenta el área de las teselas que están