Desarrollo de un Mip para la mejora en eficiencia en planes de gestión de especies amenazadas mediante el uso de curvas de sensibilidad

Abstract

En el marco de una extinción global de especies y de recursos limitados disponibles para la conservación ecológica, emerge la urgente necesidad de priorizar tanto la selección de sitios como los esfuerzos de gestión de las intervenciones para hacer frente a las amenazas. Con la finalidad de asegurar la persistencia de aquellas especies en peligro de extinción, se toman acciones específicas para disminuir las amenazas que las afectan. Normalmente, se utiliza un enfoque binario, en donde se efectúa una acción específica y se asume que ésta elimina la amenaza. Por lo tanto se considera que, para reducir los costos, no es necesario tomar acciones en su valor total, pues se puede considerar una curva que relaciona la intensidad de la amenaza existente y la probabilidad de persistencia de las especies. De igual forma, se tiene en cuenta el efecto de minimizar la fragmentación espacial y los costos totales. Dicho modelo se pone a prueba en un caso de estudio de la cuenca del río Mitchell, al norte de Australia. Este modelo consiste en el intento de asignar un esfuerzo óptimo para aumentar la probabilidad de persistencia de 45 especies nativas de peces de agua dulce. Se comparan los resultados obtenidos para cuatro curvas de respuestas continuas de las especies, con un escenario base de respuestas binarias. Para representar especies sensibles a las amenazas, se utiliza una curva convexa, y para las menos sensibles se utiliza una curva cóncava. Cabe destacar que se mide la eficiencia como una relación entre el área protegida y los costos totales incurridos. Se demuestra que no hay diferencias significativas en los resultados cuando las respuestas a las acciones son convexas y lineales, como es de esperarse. Por el contrario, se logra percibir que existen beneficios en la eficiencia cuando se considera una curva sigmoidal, y aún más cuando se considera una curva cóncava, lo cual hace que esta propuesta se vuelva más atractiva que los métodos tradicionales. Por otro lado, cuando se exige un mayor nivel de conectividad para las acciones, los niveles de eficiencia se mantienen prácticamente iguales, y las respuestas continuas logran soluciones mejor conectadas que aquellas logradas por la respuesta binaria. Al considerar este modelo, se puede identificar de manera eficiente el nivel de esfuerzo óptimo que será asignado a múltiples intervenciones, tal como el dónde realizarlas para combatir las amenazas existentes.