El último informe del Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), presentado el pasado mes de febrero es tajante: tanto la estructura como el funcionamiento de los ecosistemas han sufrido un importante deterioro; produciéndose un desplazamiento masivo de las especies evaluadas hacia los polos o hacia zonas de mayor altitud, en el caso de las especies terrestres. Además, en los últimos años se han registrado cientos de extinciones locales provocadas por el aumento de las temperaturas máximas. Adelantarse a esos desplazamientos y a esa reducción de la biodiversidad resulta fundamental para encontrar soluciones que contribuyan a la adaptación de las especies a la realidad climática. En este sentido, los datos proporcionados desde la red de satélites que orbitan el planeta resultan fundamentales al mejorar las predicciones espacio-temporales de la biodiversidad.
Así lo ha confirmado un artículo publicado por un equipo científico de universidades y centros de investigación de España, Portugal y Suiza en la revista Remote Sensing in Ecology and Conservation, que presenta los atributos funcionales de los ecosistemas (EFAs) como herramientas que informan sobre las dinámicas de los hábitats donde viven las especies y los datos sobre ellos remitidos desde los satélites como fundamentales para entender el comportamiento de los ecosistemas y su respuesta ante distintas situaciones. Algo fundamental dadas las condiciones actuales de cambio climático que ocasiona cambios en la distribución de especies, en las condiciones de los hábitats, en la fenología de las plantas, etc.
En este trabajo, que repasa todo el conocimiento generado en los últimos años por equipos expertos en el uso de imágenes satelitales para la evaluación de ecosistemas, se insiste en la necesidad de mejorar las herramientas con las que se evalúan los hábitats para una adecuada gestión ambiental y para la toma de decisiones de conservación.
La mejora que proponen los autores de este trabajo radica en la incorporación de nuevos datos a los modelos clásicos de medición y observación, basados en la información más "estática" (distribución de especies, disponibilidad de hábitat y factores ambientales como la temperatura o el tipo de suelo), conocidos como Modelos de Nicho Ecológico o ENMs por sus siglas en inglés (Ecological Niche Models), también llamados Modelos de Distribución de Especies (SDMs). Concretamente, el equipo, del que forma parte Salvador Arenas-Castro, de la Universidad de Córdoba, propone aprovechar todas las posibilidades que ofrecen redes de satélites como MODIS, Landsat o Sentinel, que proporcionan una serie de productos como los índices de vegetación (NDVI o EVI) a partir de los cuales se calculan los EFAs.
La incorporación de los EFAs en modelos predictivos, como los ENMs, complementa la información proporcionada por predictores tradicionales basados en el clima o en la estructura y composición de la vegetación, desde una componente más funcional y dinámica de los hábitats y ecosistemas en términos de productividad, biomasa, balance energético, ciclo del carbono, etc.
Junto a ello, existen otras ventajas de los predictores que proporcionan la teledetección: su aplicabilidad independientemente de la escala espacial, la información casi en tiempo real proporcionada y no en base a intra o extrapolaciones, la posibilidad de construir series temporales, o la capacidad de informar sobre los cambios intra e interanuales de los diferentes componentes del ecosistema. Al margen de estas ventajas, en realidad ambos predictores, los tradicionales y los conseguidos mediante teledetección no son sustitutivos, sino complementarios.
El paso adelante en el estudio de la biodiversidad es evidente ya que, según Arenas-Castro, “estos productos de acceso libre y proporcionados por imágenes satelitales informan de manera muy precisa sobre las dinámicas de los hábitats o la funcionalidad de los ecosistemas, que de otra manera es imposible captar o supondría una gran inversión de recursos”. A esto se añade la reducción en la temporalidad de los datos facilitados por los satélites, en ocasiones de días. "Gracias a eso se puede construir una serie temporal que permite monitorear los patrones de biodiversidad a cualquier escala espacial, ya sea local, regional o global", afirma Salvador Arenas-Castro. Diferentes estudios, como el caso del Lírio do Gerês en Portugal, han comprobado la utilidad de los EFAs como predictores de las dinámicas y funciones de los ecosistemas en modelos de nicho ecológico.