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Casos extremos del BAM

Existen algunos casos principales del diagrama BAM que deben ser comprendidos porque conducen a interpretaciones radicalmente distintas de los resultados de los modelos. Los llamamos el mundo  Clásico, el mundo de Hutchinson, y el mundo de Wallace. En estos tres casos extremos, notese que se esta despreciando el componente biotico. Las razones son tres: i) es muy poco frecuente contar con mapas que representen los efectos de las interacciones bioticas. ii) Se ha hipotetizado que estas variables son, en general, mas importantes a escalas locales, de muy alta resolución. iii) Sus efectos tienden a ser dinámicos y heterogéneos espacialmente.


Mundo Clásico. El caso mas frecuente. Existen zonas del mundo inaccesibles pero adecuadas, y zonas accesibles pero inadecuadas. La mayor parte de las especies que probablemente se trate de modelar son ejemplos de este caso.
  • Las ausencias se deben a  razones radicalmente diferentes, dependiendo de la zona. 
  • Las presencias están determinadas por una combinación de  factores de tal forma que se pueden cometer errores de comisión por dos causas distintas . 
  • En este escenario  Go y A son distintas y los métodos basados en presencias solas tienden a estimar una área intermedia entre Go y A (Jimenez-Valverde et al., 2008). 
Es importante contar con informacion sobre M (por ejemplo, hipótesis biogeográficas)  para poder post-procesar los resultados, "recortando" el área predicha por el algoritmo y aproximar mejor Go (Soberon, 2010).


Mundo de Hutchinson. Llamado de esta manera porque se supone que la dispersión no es una limitante al área ocupada, que era una hipótesis implícita en el articulo de Hutchinson (1957). Especies con amplia capacidad dispersiva, o de distribuciones continentales pueden ser buenos ejemplos.
  • Todas las ausencias tienen una sola causa (medio ambiente inadecuado).
  • Las presencias se deben a un único factor, por lo que todos los errores de comisión se deberían a una pobre estimación de un factor para el cual existen datos (variables ambientales).
  • En este escenario Go = A y los métodos basados en presencias solas harán un buen o mal trabajo de estimar ambas zonas por igual.  
Un post-proceso utilizando hipótesis biogeográficas para recortar el área estimada puede ser innecesario.







Mundo de Wallace. Llamado así porque el factor limitante para establecer el área ocupada Go es la capacidad de dispersión. Especies limitadas a ambientes muy particulares (cuevas, pequeños cuerpos de agua, etc.) pueden ser ejemplos de este escenario.
  • Todas las ausencias tienen una sola causa (la incapacidad de dispersarse).
  • Las presencias se deben a un único factor, por lo que todos los errores de comisión se deberían a una pobre estimación de un factor para el cual no existe información (la dispersión).
  • En este escenario A contiene Go y los métodos basados en presencia solas, en el mejor de los casos, proveerán de una estimación mas o menos completa de A.   
  • Los problemas de Mundo de Wallace representan un reto MUY DIFICIL para cualquier algoritmo de ENM.
 









Mundo Clásico





Mundo de Hutchinson




Mundo de Wallace