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ESTUDIO DE VULNERABILIDAD DE LA BIODIVERSIDAD
TERRESTRE EN LA ECO-REGIÓN MEDITERRÁNEA, A NIVEL
DE ECOSISTEMAS Y ESPECIES, Y MEDIDAS DE ADAPTACIÓN
FRENTE A ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO
Licitación N˚1588-133-LE09
Dr. Pablo Marquet
Dr. Sebastian Abades
Dr. Juan Armesto
Sr. Iván Barria
Dr. Mary T.K. Arroyo
Dr. Lohengrin Cavieres
Dr. Rodolfo Gajardo
Lic. Carlos Garín
Dr.
Dr.
Dr.
Dr.
Dr.
Fabio Labra
Francisco Meza
Carlos Prado
Pablo Ramírez de Arellano
Sebastian Vicuña
Indice
Resumen Ejecutivo _____________________________________________________________1 1. Introducción ________________________________________________________________4 2. Metodología _______________________________________________________________11 2.1 Análisis a nivel de especies ______________________________________________11 2.1.1 Registro de Ocurrencia ___________________________________________11 2.1.2 Proyección de la distribución geográfica de las especies_________________12 2.1.3 Análisis de vulnerabilidad _________________________________________15 2.2 Análisis a nivel de Ecosistemas ___________________________________________15 2.2.1 Unidades de Vegetación__________________________________________15 2.2.2 Proyección de escenarios de Cambio Climático________________________17 2.3 Análisis de los efectos del CC sobre los humedales altoandinos _________________18 3. Respuesta de las especies de flora y fauna al Cambio Climático en Chile ________________22 3.1 Vulnerabilidad y grado de protección______________________________________24 4. Respuesta a nivel de Ecosistemas_______________________________________________34 4.1 Patrones de recambio __________________________________________________57 5. Análisis de los efectos del Cambio Climático sobre los humedales altoandinos ___________60 5.1 Cambios Punto de Modelación Cuenca Altiplánica____________________________60 5.2 Cambios Punto de Modelación Cuenca Río Lluta _____________________________61 5.3 Cambios Punto de Modelación Salar de Atacama ____________________________62 5.4 Cambios en Punto de Modelación Cuenca Río Loa ___________________________63 6. Propuesta Metodológica _____________________________________________________ 66 7. Recomendaciones___________________________________________________________68 8. Palabras Finales_____________________________________________________________74 9. Bibliografía_________________________________________________________________75 10. Anexos___________________________________________________________________82 10.1 Anexos 1 ___________________________________________________________ 82 10.2 Anexo 2 ____________________________________________________________87 RESUMEN EJECUTIVO
En este estudio llevamos a cabo un análisis de la vulnerabilidad de la biodiversidad en el contexto del CC a través de la comparación de la distribución actual de las especies y ecosistemas en relación a lo esperado en un escenario de cambio climático. Para esto último se utilizaron las proyecciones del modelo regional PRECIS disponibles para Chile y se analizó la respuesta, medida en términos de cambios en la distribución de las especies (en total se modelaron 15 especies de anfibios, 16 especies de reptiles, 36 especies de mamíferos, y 1447 especies de plantas vasculares terrestres) y 36 ecosistemas. Este análisis fue complementado con una evaluación de un ecosistema clave representado por los humedales de la zona altoandina en el extremo norte de Chile. Los principales resultados para los distintos niveles de análisis fueron: ESPECIES
Al examinar el porcentaje de variación (aumento o disminución) en el hábitat idóneo o rango geográfico para las especies estudiadas, se observa que en general la respuesta depende fuertemente de la estrategia de dispersión a utilizar como supuesto. Al utilizar como supuesto que las especies estudiadas son capaces de dispersarse rápidamente en el periodo de tiempo a modelar, se observa que más de la mitad de las especies, estudiadas podría presentar expansiones en el rango de hábitat idóneo disponible. En tanto, que bajo el supuesto de que las especies no pueden dispersarse (i.e. la dispersión es limitante), la gran mayoría de las especies estudiadas presenta o bien un disminuciones. Conforme a lo esperado, los efectos son más dramáticos bajo el escenario A2. Así, para las especies de plantas, bajo el escenario B2, se espera que solo 2 especies presenten disminuciones de más de un 70% en el rango de hábitat idóneo disponible, bajo ambos escenarios de dispersión. Por el contrario, bajo el escenario A2, se espera que 10 especies disminuyan su rango en más de un 70% bajo el escenario de sin limitación a la dispersión. En el escenario de dispersión limitada, este número llega a 23 especies. El análisis de la respuesta al CC por parte de las especies analizadas muestra que en general y aún cuando predominan las reducciones en el área de distribución de espcies para el caso de dispersión limitada, el número de especies que se extinguen es bastante reducido. De hecho sólo dos especies se extinguen en alguno de los escenarios considerados,, esta son Festuca orthophylla para el caso de Dispersión Limitada bajo el escenario A2 y Nassauvia digitata para el escenario con Dispersión Ilimitada y A2 y para Dispersión Limitada A2 y B2. Sin embargo, dado que estas especies presentan distribuciones en paises aledaños es posible su situación en Chile sólo se trate de una extinción local. Ninguna de las especies de vertebrados considerada se extinguiría de acuerdo a nuestro análisis. En relación a las especies en categorías de conservación se observa que en general estas decrecerían en sus rangos de distribución tanto para los escenarios A2 como B2 cuando se considera Dispersión Limitada. Estos decrecimientos pueden llegar hasta un 41% del rango para el caso de espcies como Irenomys tarsalis y Telmatobufo australis, catalogadas como En Peligro y Vulnerable respectivamente. Una situación similar se observa para el caso de plantas, donde los 1 decrecimientos predominaan para el caso de Dispersión Limitada alcanzando valores máximos de un 92% para el caso de Orites myrtoidea), especie catalogada como En Peligro. Algo similar ocurre con la especie Pitavia punctata (47.79%, En Peligro), Ancrumia cuspitata (47.21, Vulnerable), Haplopappus taeda (59.11, Vulnerable), Tillandsia capilaris, T. landbeckii y T. usneoides (34.51, 36.06, 39.79, Vulnerable). Es importante destacar que en el escenario más optimista, donde no existen impedimentos a la migración de las espcies (i.e. Dispersión Ilimitada) varias especies muestran decrecimientos importantes de más de un 30%, tales como Hippocamelus bisulcus (En Peligro) y Liolaemus magellanicus (Vulnerable) entre los vertebrados y Berberidopsis corallina (En Peligro), Orites myrtoidea (En Peligro) y Haplopappus taeda (Vulnerable) entre las plantas. Estas especies debieran ser prioridades para iniciar estudios del efecto del cambio CC sobre la biodiversidad. En relación al grado de cobertura de las especies en los tres escenarios de protección considerados en el contexto de su distribución actual (i.e. situación Basal) y la proyectadas (i.e. A2 y B2), se observa que los vertebrados considerados en este estudio no presentan especies no cubiertas (i.e. especies GAP) por los escenarios de protección. Sin embargo, el caso de las especies de plantas es diferente econtrandose al menos 10 especies que no estan contenidas en la Red de Areas Protegidas consideradas en algunos de los escenarios. La especie Nassauvia digitata (con una distribución entre los 2000 -­‐2700 msnm en Chile central), por ejemplo, representa una especie GAP en todos los escenarios de protección para las proyecciones B2 y A2 por la razón obvia que se proyecta su extinción. La especie Ugni candolli representa una especie GAP para la proyección A2 y todos los escenarios de protección. Como era esperable el Escenario 1 de protección , que corresponde a aquel con menor número de Áreas de Protección acumula mayor número de casos de especies GAP. De manera similar ocurre con la proyección de cambio A2. ECOSISTEMAS
En general, los ecosistemas de chile central son los más amenazados debido a que sufrirán mayores cambios en su distribución actual, lo cual implica que sus especies componentes deberán migrar para acceder a las áreas geográficas donde se encuentran las condiciones climáticas que definen el ecosistema al que pertenecen. Dado que ésta área es la más densamente poblada del país, la con menor superficie de áreas protegidas y está muy alterada por una infinidad de usos humanos, se vislumbra como muy difícil que estos ecosistemas puedan adaptarse adecuadamente al CC a menos que se tomen urgentes acciones tendientes a incrementar la conectividad y a incrementar la Red de Areas Protegidas. Sólo cinco ecosistemas muestran tendencias a decrecer, dos para el escenario A2 y tres para el escenario B2, siendo la de mayor magnitud la predicha para el Bosque espinoso mediterráneo interior en el escenario A2 (71% de decrecimiento) seguida de el Matorral bajo desértico andino en el escenario B2 (10.7% de decrecimiento). Interesantemente, los ecosistemas de Turberas son los que menos cambian en promedio (10.6%). Nuestro análisis señala que existe una relación positiva entre el valor promedio de cambio en distribución, medido éste como el valor promedio 2 de cambio porcentual para los escenarios A2 y B2, y la diferencia absoluta entre ambos escenarios en relación a sus predicciones, es decir entre el promedio y la diferencia de las predicciones lo que implica que existe menor incertidumbre (i.e. ambos escenarios coinciden en sus proyecciones) cuando los cambios proyectados son pequeños. En general, los ecosistemas de chile central son los más amenazados debido a que este estudio muestra que serán los que sufrirán mayores cambios en su distribución actual, lo cual implica que sus especies componentes deberán migrar para acceder a las áreas geográficas donde se encuentran las condiciones climáticas que definen el ecosistema al que pertenecen. Dado que ésta área es la más densamente poblada del país, la con menor superficie de áreas protegidas y está muy alterada por una infinidad de usos humanos, se vislumbra como muy difícil que estos ecosistemas puedan adaptarse adecuadamente al CC a menos que se tomen urgentes acciones tendientes a incrementar la conectividad y a incrementar la Red de Areas Protegidas. ECOSISTEMAS CLAVES: HUMEDALES
Las proyecciones de clima futuro realizadas, para todos los puntos evaluados muestran una tendencia de incremento de temperaturas que en la mayoría de los casos esta en el rango de 2 – 4.5 ºC de incremento. En cuanto a las precipitaciones, pese a que los modelos de clima global presentan incertidumbre en cuanto a esta variable, el análisis de los modelos a escala local proyectan consistentemente una disminución de un 5% -­‐25% de la media de precipitación anual actual. La estimación de caudales futuros para los puntos de modelación mostró para todos los casos una disminución entorno a un 40% en las Cuencas Altiplánicas y del Río LLuta, donde actualmente existen remanentes de caudal significativos. En el caso de las Cuencas del Salar de Atacama y Río Loa, donde los datos hidrológicos muestran una clara condición de aridez con volúmenes de caudales despreciables, claramente las condiciones de clima futuro extremaran esta condición. Los resultados del análisis indican que el Balance Hídrico futuro de se caracteriza por una tendencia a reducir el agua de precipitaciones, caudales y escorrentía superficial, siendo estos los principales sostenedores de los humedales de esta zona, lo que significaría un perjuicio en la estabilidad y funcionalidad ecológica de estos ecosistemas. El estudio hace una serie de recomendaciones metodológicas, principalmente asociadas a la creación de una Red nacional de Monitoreo de Biodiversidad y Procesos Ecosistémicos y respecto de la manera en que el desafío del Cambio Climático debe ser abordado para asegurar la adaptación y la mitigación de sus efectos. 3 1. INTRODUCCIÓN
La Estrategia Nacional de la Biodiversidad de Chile (ENB, 2003), cuyo propósito es “conservar la biodiversidad del país, promoviendo su gestión sustentable, con el objeto de resguardar su capacidad vital y garantizar el acceso a los beneficios para el bienestar de las generaciones actuales y futuras”, consagra entre sus líneas estratégicas la conservación y restauración de ecosistemas, la conservación de especies, el fomento de prácticas productivas sustentables, y la creación de mecanismos de adecuada gestión de la biodiversidad. En este contexto, la consideración de los potenciales efectos del Cambio Climático (CC) (ver Recuadro 1) deben ser tenidos en cuenta en la medida que afectará todos los componentes asociados a las líneas estratégicas del ENB. Si bien es cierto los efectos del CC no está explícitamente recogidos en el ENB, si lo están en el Plan de Acción para implementar la ENB, el que consagra dentro de las Metas Globales al 2015 generar "sinergias entre acciones de protección y restauración de Biodiversidad y acciones de mitigación y adaptación al cambio climático." Recuadro 1. El Cambio Climático
De acuerdo a la definición contenida en el
Cuarto Reporte de Evaluación del Panel
Intergubernamental de Cambio Climático
(IPCC IV) el cambio climático se refiere a un
cambio en el estado del clima que puede ser
identificado a través de cambios en el estado
promedio
y/o
variabilidad
de
sus
propiedades, y que persiste por un período
prolongado, típicamente décadas o más. Se
refiere a cualquier cambio del clima en el
tiempo, ya sea debido a variabilidad natural
o como resultado de las actividades humanas
tales como cambios en la composición de la
atmósfera o en el uso de la tierra. De
acuerdo al IPCC IV, el calentamiento del
sistema climático (calentamiento global) es
inequívoco,
siendo
aparente
en
observaciones que apuntan a un incremento
en la temperatura promedio global del aire y
océanos, derretimiento de nieves y hielos y
subida en el nivel promedio de los océanos a
nivel global entre otras (e.g., cambios en las
precipitaciones, frecuencias de eventos
climáticos extremos). Estos cambios tienen
consecuencias para la estructura y
funcionamiento de los sistemas naturales
(e.g. incremento en el escurrimiento
superficial, migración y extinción de
especies). El IPCCIV concluye, con un grado
muy alto de certidumbre, que las actividades
humanas, durante los últimos 250 años, son
responsables del calentamiento global.
Consciente de esto, la Comisión Nacional del Medio Ambiente (CONAMA) ha impulsando diversas iniciativas que culminan con la formulación de la Estrategia Nacional de Cambio Climático y el Plan de Acción Nacional en ésta materia en el 2008, el que incluye dentro de las líneas prioritarias el análisis de los potenciales efectos del CC sobre la Biodiversidad con especial referencia a ecosistemas y especies que puedan ser más vulnerables a los cambios anticipados en el clima durante este siglo. En general los Modelos de Circulación General (ver Recuadro 2) predicen importantes cambios en las precipitaciones y temperatura para el continente Sudamericano (IPCC 2007, Figura 1) los que están en concordancia con la existencia de impactos tanto biológicos como físicos ya reportados en el continente (Rosenzweig et al. 2008). Las predicciones de los GCM para Sudamérica señalan incrementos en la temperatura media que pueden llegar a 3-­‐4 ºC en la zona amazónica, y a decrecimientos de entre un 5 y 30% en las precipitaciones (Figura 1). Aunque existen áreas donde estas podrían incrementarse. En el caso de Chile, los cambios 4
documentados en Rosenzweig et al. (2008) se refieren principalmente al retroceso y adelgazamiento de glaciares como consecuencia de incrementos en la temperatura y decrecimiento en las precipitaciones, tal como ha sido reportado en la literatura especializada (Rosenbluth et al. 1997, Rivera et al. 2002, Rignot et al. 2003, Rivera et al. 2005, Carrasco et al. 2005). Esta evidencia es consistente con lo señalado por el Departamento de Geofísica de la Universidad de Chile en su informe sobre variabilidad climática en Chile para el siglo XXI (CONAMA 2007). En este informe, se usa un modelo regional PRECIS (ver Recuadro 3) para predecir como variará el clima en Chile para el periodo 2071-­‐2100 considerando dos escenarios de emisión de gases de efecto invernadero: un escenarios sin mitigación (A2) o "bussiness as usual" y uno con mitigación (B2) (ver Recuadro 3). Este trabajo señala que los efectos del CC en Chile estarán dominados por incrementos en las temperaturas en todas las regiones del país, siendo mayores para el escenario A2 (Figura 2). Los cambios, que en promedio varían entre 2º y 4º C, son más acentuados hacia las zonas Andinas y disminuyen de norte a sur llegando incluso a 5ºC en algunos sectores altos de la cordillera de los Andes (CONAMA 2007). Recuadro 2. Modelos Climáticos
Las predicciones de cambios futuros en la biodiversidad en respuesta al CC dependen en gran medida
de los cambios esperados en variables ambientales relevantes para el funcionamiento ecosistémico,
como son temperatura y precipitaciones. Las observaciones del clima durante los últimos 100 años y el
incremento del conocimiento de la física de procesos atmosféricos, han permitido el entendimiento de
como el clima es modulado por la interacción entre los componentes atmosféricos y oceánicos de gran
escala. Esto, sumado a la necesidad de predecir el clima futuro ha redundado en el desarrollo de una
serie de modelos predictivos para investigar el CC. Existe una jerarquía de modelos que va desde
aquellos que simulan el clima a escala global y que son de resolución gruesa (i.e. cientos de kilómetros)
hasta aquellos denominados regionales que poseen mayor resolución (i.e. decenas de kilómetros hasta
metros). Debido al compromiso que existe entre resolución y capacidad de cómputo, los modelos
regionales se restringen a áreas geográficas pequeñas. Son éstos modelos los más útiles para
comprender el impacto del CC sobre la biodiversidad.
Los modelos que simulan el clima a escala global se conocen como modelos de circulación general o
GCM (General CirculationModels), los que pueden ser esencialmente atmosféricos, oceánicos o de
acoplamiento oceano-atmósfera. Se ha desarrollado una cantidad importante de estos modelos (ver
IPCC SpecialReports: The Regional ImpactsofClimateScenarios). La Tabla 1 muestra algunos de los
modelos más ampliamente estudiados, junto con sus predicciones más importantes de cambio
climático futuro.
Debido a que los GCM difieren en sus formulaciones, sus proyecciones también varían entre ellos. Por
esta razón, los resultados de las simulaciones de dichos modelos se consideran como alternativas
futuras plausibles bajo determinados escenarios de impacto antropogénico, asociados a la magnitud de
emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) principalmente CO2. A grandes rasgos, es posible
clasificar estos modelos como de equilibrio y transientes (Bachelet & Nielsen 2000). Los primeros
simulan un aumento instantáneo de CO2 (e.g., doblaje) y son simulados hasta que emergen condiciones
de equilibrio climático. Los segundos, suponen incrementos anuales de gases emitidos a la atmósfera a
una tasa constante (i.e., 1% por año) y son simulados, generalmente, hasta el año 2100. Estos modelos
entregan como respuesta proyecciones de variables climáticas ecológicamente relevantes, cómo
temperatura y precipitaciones, las que son comparadas contra los valores promedio para un período
considerado como línea de base (e.g., 1961-1990). Según el tipo de modelo considerado, los resultados
obtenidos varían ampliamente, con cambios en temperatura global proyectados que pueden variar
entre 2.8ºC a más de 6ºC, mientras que las predicciones de cambio porcentual para la precipitación
pueden variar desde un 2% a más de un 30% para distintos modelos. En general, los modelos
transientes son los que muestran tendencias de cambio más extremas, en comparación con los modelos
de equilibrio.
5
Figura 1. Cambio en temperatura y precipitaciones en Centro y Sur América desde la simulación
MMD-A1B. En la parte superior: Cambio de temperatura media anual, DJF y JJA entre los periodos
1980-1999 y 2080-2099, promedio de 21 modelos. En el centro: al igual que la parte superior, se
presenta la razón de cambio en precipitaciones. En la parte inferior: número de modelos de un total
de 21, que proyectan un incremento en precipitaciones. (Fuente: Christensen et al. 2007)
Un escenario similar se plantea para el caso de las precipitaciones, aumentado éstas en el sector Altiplánico de la I y II Regiones (dependiendo del escenario considerado, Figura 3) mientras que se reducirían en un 40% en la zona central del país. En general los resultados de este informe plantean que Chile debe preparase para hacer frente a una acelerada dinámica climática que puede tener importantes repercusiones sobre los ecosistemas naturales y sistemas productivos. El estudio de la respuesta e implicancias del calentamiento global sobre la biodiversidad es una área de activa investigación y está bien establecido que el calentamiento reciente del planeta ha inducido una serie de respuestas biológicas y ecológicas en plantas y animales (ver revisiones en Parmesan et al. 2003, Root el al. 2003, Parmesan 2006). El estudio de Parmesan et al. (2003) analiza datos de más de 1700 especies y señala con un alto grado de certidumbre que el CC ya ha alterado los límites de los rangos de distribución de las especies y su fenología. El trabajo de Root et al. (2003), por otro lado, analiza la información contenida en 143 estudios y encuentra que del total de las especies analizadas el 80% muestran cambios consistentes con 6
Recuadro 3. El sistema PRECIS
El sistema PRECIS (Providing Regional Climates for
Impact
Studies
http://precis.metoffice.com/)
corresponde a un sistema computacional desarrollado
para el modelamiento climático a una escala de
resolución regional (ie., decenas de kilómetros) basado
en resultados obtenidos a partir de Modelos de
Circulación Generales (GCM, ver Box 2). El sistema
PRECIS usa como condiciones de borde lateral el modelo
HAdAM3P (150 km de resolución) que corresponde al
componente atmosférico del modelo acoplado HadCM3
un modelo desarrollado por el Centro Hadley de la
Oficina Meteorológica (MetOffice) del Reino Unido. El
modelo PRECIS produce enormes cantidades de datos
climáticos incluidos variables estándares como la
temperatura y la precipitación para períodos futuros
(2070-2100). El sistema PRECIS permite que los
gobiernos evalúen los impactos del CC en sus territorio
tal como lo establece el artículo 4.8 de la United Nations
Framework Convention on Climate Change (UNFCCC).
lo esperado en un escenario de CC. A pesar de que estudios de éste tipo aún no se han desarrollado para Chile, estas respuestas son relevantes de tener en cuenta por cuanto representan estrategias de adaptación al CC generales y esperables en las especies presentes en Chile. No obstante lo anterior, para el caso de Chile existe evidencia teórica y datos empíricos que sugieren que el calentamiento tendrá consecuencias sobre la distribución y funcionamiento de la biodiversidad en nuestro país (véase Arroyo et al. 1993, CEPAL 2009) y sus paisajes (Fuentes y Muñoz 1993). Las proyecciones climáticas generadas por PRECIS
dependen del futuro incierto en los niveles de emisión de
gases invernadero u otros contaminantes. Por este
motivo, el IPCC Special Reporton Emissions Scenarios
(SRES) ha desarrollado varios escenarios plausibles que
sirven de base para simular cambio climático futuro a
nivel regional. En particular para el caso de Chile se el
sistema PRECIS se usó considerando los escenarios A2 y
B2 que corresponden a:
Las respuestas que son consistentes con el calentamiento global se denominan "huellas digitales" o "fingerprints" del calentamiento y son aparentes en, por ejemplo, la fenología (i.e. el inicio y duración de las distintas etapas de un ciclo vital en plantas y animales A2: Describe un mundo más heterogéneo con
tales como floración en el caso de preservación de diferencias locales en materia socioeconómica. El crecimiento poblacional seguiría en
plantas y migración en el caso de aumento
progresivo
(ver
animales) y la distribución de las http://www.grida.no/publications/other/ipcc_sr/?src=
especies, tal como ha sido /climate/ipcc/emission/index.htm).
documentado para Norteamérica y B2: Este escenario describe un mundo donde las
Europa (e.g., Hughes 2000, Walther soluciones a los problemas socio-económicos y de
et al. 2002, Parmesan et al. 2003, sustentabilidad ambiental son resueltos localmente. El
Root el al. 2003, Parmesan 2006) crecimiento poblacional sería más lento que para A2. Sin
embargo, existiría mayor preocupación por problemas
donde las especies tienden a de
sustentabilidad
social
y
ambiental
(ver
moverse hacia latitudes y altitudes http://www.grida.no/publications/other/ipcc_sr/?src=/
mayores (i.e. zonas más frías). Por climate/ipcc/emission/index.htm).
otra parte, está bien documentado, tanto en plantas, invertebrados como en vertebrados, que el cambio climático ha tenido una fuerte influencia en la distribución y abundancia de especies, afectando tanto los márgenes o extremos de sus rangos de distribución, ya sea en latitud (Sturm et al. 2001, Chapin 2004) elevación (Grabherr et al. 1994, Keller et al. 2000, Hickling et al. 2006), y aún en profundidad para el caso de peces marinos en el Mar del Norte (Perry et al 2005), como la estructura interna de los rangos (e.g., la zona de 7
máxima abundancia), tal como se ha observado en Bosques Templados y Mediterráneos de Europa Occidental (Lenoir et al. 2008). Los cambios en los límites de distribución pueden ser explicados con el resultado de una tendencia a escapar el calentamiento (Kullman 2002, Walther et al. 2005, Peñuelas y Boada 2003). Otro hecho interesante, en tanto su valor predictivo, es que aunque la respuesta de las especies al cambio climático es muy probable que varíe en forma individualística y poco predecible (Hughes 2000), se sabe que las especies que comparten determinados rasgos responden en forma similar (Kullman 2002). Por ejemplo: (i) según la extensión de la distribución, se sabe que es más probable que especies con rangos de distribución restringidos sean más sensibles a cambios en el clima que especies con distribuciones más amplias (Johnson 1998), (ii) de acuerdo a rasgos de la historia de vida, se sabe que especies pequeñas de crecimiento rápido pueden sobrevivir más fácilmente a los cambios en el clima que especies de gran tamaño y crecimiento lento (Cardillo et al. 2005) y iii) Las especies anuales y arbustivas que poseen ciclos vitales cortos responden más rápido a cambios en el clima (Lenoir et al 2008). Estos autores muestran que en las montañas de Europa Occidental las especies Figura 2. Proyección de cambio de temperaturas en el Norte de Chile en
de plantas se han base al modelo PRECIS-HadCM3. En la parte superior: Temperatura
media en DEF, MAM, JJA Y SON, para el periodo 1961-1990. En la parte
movido, en promedio, media e inferior: Cambio en temperatura entre los periodos 1961-1990 y
29 m por década en 2071-2100 para los escenarios A2 y B2, respectivamente. (Fuente: DGFrespuesta al CONAMA, 2008)
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calentamiento global. Sin embargo, las especies de árboles y arbustos son las que menos responden, en tanto que las que más cambian son hierbas y otras especies con ciclos de vida cortos (como musgos y helechos). No obstante éstos patrones, existe mucha incertidumbre respecto de la respuesta de las especies pues esta dependerá de cómo responden el resto de las especies de plantas y animales con las que interactúa en el seno de los sistemas ecológicos y la intensidad de la interacción. Por ejemplo en el caso de interacciones fuertes y estrechas, como ser una interacción mutualista entre una planta y su polinizador, es esperable que la respuesta diferencial de las especies tienda a producir la disrupción de la red de interacciones con consecuencias que podría llegar a la extinción de algunas especies. Figura 3. Proyección de cambio de precipitación en el norte de Chile
en base al modelo PRECIS-HadCM3. En la parte superior:
Precipitación total en DEF, MAM, JJA Y SON, para el periodo 19611990. En la parte media e inferior: Cambio en precipitaciones entre
los periodos 1961-1990 y 2071-2100 para los escenarios A2 y B2,
respectivamente. (Fuente: DGF-CONAMA, 2008)
Los cambios anticipados en el clima de este milenio son particularmente importantes de evaluar en Chile central, área caracterizada por ecosistemas de tipo Mediterráneos ubicados entre las latitudes 31ºS-­‐
36.30ºS (diCastri 1973) que son en Chile los que contienen mayor biodiversidad, y son reconocidos internacionalmente como uno de los 34 Hotspot de biodiversidad mundial (Myers et al. 2000, Arroyo et al. 2004, 2006) (ver Figura 4). No obstante esto, y paradójicamente, son unos de los menos protegidos a nivel nacional, con menos de un 5 % de su superficie en la Red de Areas Protegidas (RAP, Arroyo y Cavieres 1997, Armesto et al. 1998, Marquet et al. 2004, Tognelli et al. 2008). Dentro del área del hostspot de chile central (que se conoce bajo el 9
nombre de Chileanwinterrainfall-­‐valdivianforest) es de particular relevancia la zona de ecotóno o transición entre los ecosistemas Mediterráneos y los de Bosques templados (entre los 35ºS-­‐
45ºS), que es la que posee mayor diversidad de especies de árboles, plantas epífitas y enredaderas y otros grupos de vertebrados e invertebrados (Villagrán e Hinojosa 1997, Armesto et al. 1998, Samaniego y Marquet 2009). De manera similar, los ecosistemas altoandinos del norte del Chile (entre la I y III región) forman parte del Hotspot de diversidad denominado Andes Tropicales (Rodriguez-­‐Mahecha et al. 2004), el más rico y diverso de los hotspots del planeta. Esta área, es rica en endemismos de plantas y animales (ver revisiones en Arroyo et al. 1988, 1997, Marquet et al. 1998), y su grado de cobertura en áreas protegidas es sustancialmente mayor que lo señalado para el caso de los ecosistemas Mediterráneos. El efecto de las actividades humanas en ambos hotspots es de larga data y ha sido particularmente severo en los ecosistemas Mediterráneos. En esta área la continuidad de los paisajes de la depresión intermedia de Chile, el área que separa las cordilleras de la Costa y de los Andes, se ha visto seriamente afectada debido a la expansión de los asentamientos humanos y avance de las fronteras ganadera y agrícola, principalmente a partir del siglo XVIII. La situación actual a lo largo de la depresión intermedia de Chile Mediterráneo muestra una predominancia de praderas ganaderas, campos de cultivo y plantaciones de especies exóticas (Lara y Veblen 1993, Neira et al. 2002, Wilson et al. 2005) además de una concentración de caminos y centros urbanos, con una escasa y dispersa representación de matorral y hábitats de bosques nativos con alta probabilidad de ser degradados o de desaparecer debido a actividades humanas (Wilson et al. 2005, Echeverría et al. 2006, 2008). Esto último, asociado a un aumento en la densidad poblacional y expansión urbana (Underwood et al. 2009). Los remanentes de hábitats mejor conservados (incluyendo los parques y reservas públicas y privadas) se encuentran en las cimas costeras y en los faldeos andinos, pero la mayor parte de la fauna y flora nativa se encuentra aislada en estos reductos separados por grandes extensiones de hábitats transformados por usos humanos. En este escenario, el objetivo general de el presente estudio es evaluar la vulnerabilidad de la biodiversidad en Chile, a nivel de especies y ecosistemas, e identificar las posibles medidas de adaptación frente a diferentes escenarios de cambio climático con énfasis en los hotspots de biodiversidad presentes en el país. En términos específicos, el presente estudio proveerá de : a) Cartografía que dé cuenta del gradiente de vulnerabilidad y de las tendencias dinámicas de las especies y ecosistemas ante el CC. b) Evaluar la eficacia de distintos escenarios de protección de la biodiversidad y una evaluación de ecosistemas claves como son los humedales altoandinos del norte de Chile. c) Recomendar mecanismos, instrumentos o medidas de adaptación e identificar vacíos del conocimiento que debieran ser abordados en el mediano y largo plazo para hacer frente a los efectos del CC sobre la biodiversidad y d) desarrollar una propuesta metodológica para la profundización gradual del conocimiento incluyendo otros niveles de la biodiversidad, e integrando tanto los ambientes terrestres como los marino costeros y de aguas continentales presentes en el país. 10
2. METODOLOGÍA
En este estudio llevamos a cabo un análisis de la vulnerabilidad de la biodiversidad en el
contexto del CC a través de la comparación de la distribución actual de las especies y
ecosistemas en relación a lo esperado en un escenario de cambio climático. Para esto último se
utilizaron las proyecciones del modelo regional PRECIS disponibles para Chile. Este análisis fue
complementado con una evaluación de un ecosistema clave representado por los humedales
de la zona altoandina en el extremo norte de Chile. En lo que sigue se describen las
metodologías específicas usadas.
2.1 Análisis a Nivel de Especies
Este análisis requiere desarrollar para cada especie un modelo de su distribución actual en
base a la combinación de variables ambientales que definen su nicho o condiciones que
permiten su persistencia. Una vez que este modelo se ha desarrollado se infiere la distribución
futura utilizando las proyecciones disponibles para las variables ambientales que definen el
nicho de cada especies por medio del modelo PRECIS. El modelo de nicho requiere como input
o entrada las localidades geográficas donde la especie está presente y el valor de las variables
ambientales asociadas a esa localidad geográfica. Una vez esto esta disponible se procede a
utilizar en modelo MaxEnt, basado en el principio de máxima entropía para identificar el mejor
modelo. El output de este modelo asocia a cada unidad geográfica un valor de probabilidad de
presencia de la especie. Este valor varía entre 0 y 1. El umbral de probabilidad para decidir
cuando designar a una especie como presente en un lugar del espacio se estima por medio de
la metodología de las curvas ROC (ver Recuadro 4). Estos pasos se detallan a continuación.
2.1.1 Registro de Ocurrencia
Los registros de ocurrencia de las especies corresponden a localidades en las cuales existe
certeza de que la especie está presente o lo estuvo en el pasado. A fin de obtener información
acerca de la ocurrencia de especies de vertebrados y plantas, se realizó una búsqueda
exhaustiva de reportes de ocurrencia de especies en la literatura especializada. En el caso de
árboles y arbustos, se obtuvieron además datos georeferenciados de especímenes del Herbario
de la Universidad de Concepción. Para roedores, se incluyó información proveniente de
registros de colectas en poder de investigadores (Drs. Eduardo Palma y Pablo A. Marquet). En el
caso de reptiles y anfibios, se realizaron consultas a la colección disponible en el Museo
Nacional de Historia Natural, registrando las localidades descritas para las distintas especies.
Por otra parte, se realizaron consultas a las bases de datos de colecciones de museo
disponibles a través de la base de datos de la Infraestructura Mundial de información en
Biodiversidad (Global Biodiversity Information Facility, GBIF, ver Anexo). Esto permitió
obtener sobre 15000 registros de especímenes de museo provenientes del GBIF. En total, se
obtuvieron más de 20000 registros de ocurrencias para más de 200 especies.
11
Una vez obtenidos los registros de especímenes u ocurrencias, se procedió a consolidar la
información en una base de datos, a fin de garantizar la integridad y validez de los registros.
Luego, se procedió a corroborar la integridad de los registros presentes en ella. Esto se realizó
en dos etapas:
1) Georeferenciación de las localidades. En aquellos casos en que las localidades indicadas
por la base de datos no presentaban coordenadas de Latitud y Longitud, se procedió a
georeferenciar los datos mediante consultas directas a distintos mapas y gacetas de
localidades geográficas. Aquellos registros para los cuales no se indicó localidad fueron
excluidos de la base de datos
2) Revisión de la sinonimia para los taxa presentes en la base de datos. Se procedió a
examinar la taxonomía de las especies registradas en la base de datos, corrigiendo
asignaciones erróneas de acuerdo a las últimas clasificaciones zoológicas. En el caso de
reptiles y anfibios se siguió la clasificación propuesta en Vidal y Labra (2008), mientras que
para mamíferos, se siguieron las propuestas de Eisenberg & Redford (1999) e Iriarte
(2008), Todos aquellos registros para los que no se pudo esclarecer la sinonimia de las
especies no fueron considerados y se excluyeron de la base de datos.
Finalmente, se dejaron en el análisis aquellas especies para las cuales los modelos de
distribución fueron adecuados en relación a las distribuciones actualemnete conocidas y en
función de su grado de soporte estadístico. Lo anterior nos permitió identificar un total de 1514
especies de flora y fauna para las cuales fue posible analizar la respuesta potencial frente al
cambio climático en Chile. En total se modelaron 15 especies de anfibios, 16 especies de
reptiles, 36 especies de mamíferos, y 1447 especies de plantas vasculares terrestres. Tanto
para vertebrados terrestres como para la flora terrestre, el 28 % de las especies estudiadas
corresponde a especies nativas endémicas, mientras que el 72 % restante de los vertebrados
corresponde a especies nativas no endémicas. Por otra parte, en el caso de la flora vascular, las
especies estudiadas se desglosan en 815 especies nativas no endémicas, 407 especies nativas
endémicas y 224 especies adventicias (56%, 28% y 15% de las especies estudiadas
respectivamente). Para motivos de este ánalisis no se considerarón las especies adventicias.
2.1.2 Proyección de la distribución geográfica de las especies en distintos escenarios de
Cambio Climático
Para caracterizar la distribución actual y la futura ante escenarios de cambios en el clima se
utilizó el Modelo de Máxima Entropía (MaxEnt). Este consiste en generar la distribución menos
sesgada de probabilidad de presencia de cada especie (i.e. la que maximiza la entropía) sujeto a
la restricción de que la esperanza de los valores predichos de las variables ambientales
asociadas a las presencias sean iguales a las esperanza de los valores observados (ver Figura 4).
La validación de los modelos se realizó usando un 50% de las presencias como un set de
entrenamiento y el resto para su validación. La exactitud del modelo se evaluó y comparó
utilizando el AUC o área bajo la curva ROC (Receiver Operating Characteristic, Swets 1988) que
12
corresponde a un gráfico de la sensitividad o verdaderos
positivos versus 1-especificidad o falsos positivos de un
esquema o modelo de clasificación binario para distintos
umbrales de discriminación (ver Recuadro 4). En este caso
el modelo corresponde a la predicción de MaxEnt, respecto
de la presencia o ausencia (variable binaria) de las distintas
especies. El modelo fue inicialmente utilizado para predecir
la distribución actual de las especies, a escala de 5 km, en
base a las localidades de presencia disponibles en función
de las variables ambientales temperatura (°C, máxima,
mínima y promedio), tasa de precipitación (mm/s, máxima,
mínima y total), altura, pendiente y orientación. En
segunda instancia se utilizó el mismo modelo para evaluar
la distribución futura de las especies considerando las
predicciones del modelo PRECIS-HadCM3 para el período
2071-2100.
A fin de desarrollar el modelamiento de distribución de
especies, y proyectar el cambio esperado frente a distintos
escenarios de cambio climático, se procedió a utilizar la
información generada por el Departamento de Geofísica de
la Universidad de Chile mediante el modelo PRECIS. Los
Figura 4.Esquema representativo
datos disponibles se encuentran a una resolución de 25 km. del método de máxima entropía.
Sin embargo, esta no es necesariamente la escala más
adecuada para la realización de modelamiento de distribución de especies, pues resulta en una
pérdida de información, ya que es muy probable que la mayoría de las localidades estudiadas
se superpongan en celdas de 25 x 25 km. Una solución a ello es la interpolación estadística de
las capas generadas por el PRECIS. Cabe señalar que las capas ambientales que genera el
modelo PRECIS son producto de un modelo dinámico altamente dimensional, el cual se simula
utilizando una proyección “rotated pole”, de manera que la zona de estudio (en este caso el
cono sur), se ubique en el ecuador de un globo imaginario. A fin de minimizar errores de
proyección, se utilizaron los datos generados por el PRECIS en su grilla nativa. Las capas fueron
proyectadas a un datum WSG 1984, utilizando las funciones disponibles en MATLAB ® (V7,
Mapping toolbox). En el caso de la temperatura relativa, se realizó una interpolación
asumiendo una relación lineal con la elevación (Rolland 2003, Kim et al. 2008) y una tasa
constante de enfriamiento adiabático. Para la precipitación, las capas ambientales fueron
interpoladas utilizando ArcGis (módulo Spline Interpolation). De esta forma, se obtuvieron
valores climáticos medios para los periodos base (1960-1990) y ambos escenarios futuros (A2 y
B2, 2070-2100).
Una vez realizado el modelo se evaluó la respuesta de cada una de las especies. Al igual
que en estudios realizados en la biota de otros países (e.g. Thuiller et al. 2005), las
consecuencias esperadas del cambio climático en Chile dependen de manera importante en los
supuestos que se hagan respecto de las capacidades de dispersión o migración a gran escala de
las especies estudiadas. Dado que determinar la factibilidad de dispersión a esta escala excede
13
con mucho los objetivos del presente trabajo, se consideraron dos escenarios de proyección:
uno que presupone limitaciones de dispersión, en el cual el rrango
ango de distribución futuro
corresponde básicamente al hábitat estable, es decir que no cambia. El segundo escenario de
dispersión corresponde a uno en el que las especies son capaces de colonizar de manera
exitosa todo el hábitat idóneo nuevo disponible p
producto
roducto del cambio climático. En este sentido,
el conjunto de celdas o pixeles estable corresponde al área del rango geográfico que se espera
sea ocupada si las especies no son capaces de migrar hacia nuevas zonas de hábitat idóneo. Por
el contrario, si lass especies pueden migrar hacia estos nuevos hábitats, entonces el rango
geográfico esperado para cada especie será la suma del área de hábitat estable y área de
hábitat idóneo ganado o nuevo.
Recuadro 4. Curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) y AUC (Area Under
Curve).
En cualquier
quier problema estadístico donde se requiera emplear un modelo de clasificación, se obtendrá
como resultado un conjunto de clases a las que se asignarán las observaciones originales (e.g.
presencia ausencia de una especie). A los eventos clasificados en es
estas
tas clases se asocia una
probabilidad de pertenencia, lo cual impone la necesidad de evaluar el desempeño de los
clasificadores empleados en esta operación de agrupamiento, con el fin de elegir aquel sistema que
provea la mejor solución.
Las curvas ROC permiten
miten evaluar un clasificador considerando el costo asociado a los errores propios
de clasificación. Para ello, se define una matriz de costos asociados a las distintas posibilidades
clasificatorias (i.e., matriz de confusión), como por ejemplo que una cla
clasificación
sificación positiva sea en
realidad negativa, o viceversa. En la práctica, no siempre se dispone de esta matriz, por lo cual se
evalúa el desempeño del clasificador en base a la tasa de aciertos y fallos obtenidos para un set de
datos de entrenamiento.
El subconjunto de clasificadores con mayor área (AUC) bajo la curva ROC será aquel que genere una
tasa de clasificación de verdaderos positivos por sobre falsos positivos, permitiendo así comparar y
elegir el sistema de clasificación de mejor desempeño.
Representación
esentación del área bajo la curva (AUC) de dos clasificadores diferentes A y B, la
diagonal representa la estimación aleatoria (Fawcett 2004)
14
2.1.3 Análisis de vulnerabilidad
El análisis de vulnerabilidad consistió por un lado en un análisis de la respuesta de cada
especie al CC expresada en incrementos o decrementos en su rango geográfico y por otro en un
análisis de la representatividad o grado en el cual la especie está presente en la Red de Áreas
Protegidas tanto en la actualidad como en los escenarios A2 y B2 proyectados. Para esta
evaluación se consideraron tres escenarios de protección:
a) Escenario 1 (E1). Considera las siguientes figuras de protección: Parques Nacionales,
Reservas Nacionales, Reservas Forestales, Monumentos Nacionales, Santuarios de la
Naturaleza, Parques Marinos, reservas Marinas, Áreas Marinas y Costeras Protegidas de
Múltiples Usos, BienesNacionales Protegidos.
b) Escenario 2 (E2). Este escenario incluyó, además de las áreas consideradas en el escenario
1, las áreas protegidas privadas, y otras figuras de regulación / manejo.
c) Escenario 3 (E3). Este escenario es equivalente al escenario 2, pero sin incluir las áreas
silvestres protegidas privadas que no tienen actualmente una figura de protección oficial.
2.2 Análisis a nivel de Ecosistemas
2.2.1 Unidades de Vegetación
Se definió una tipología de unidades de vegetación, adaptada a la escala espacial del
modelo PRECIS. En una primera instancia, se evaluó la posibilidad de realizar el análisis con la
clasificación de pisos de vegetación presentada por Luebert y Pliscoff (2006), esta clasificación
presenta 127 unidades con una resolución espacial de 100 metros. Sin embargo, dado que la
escala espacial de PRECIS con que se trabajó fue de 5 km cuadrados se optó por agrupar los
pisos de vegetación según el macrobioclima y la posición geográfica en que se encuentra para
de esta manera solucionar el problema de desacople de resolución y minimizar errores en la
proyección. Basándose en estos criterios de agrupación se obtuvieron 36 unidades, indicadas
en la Tabla 1. Para efectos del presente estudio, estas unidades fueron homologadas a distintos
ecosistemas.
Para definir el espacio climático de las unidades de vegetación, es decir el conjunto de
variables ambientales que condicionan su presencia en el espacio geográfico, se utilizó un set
de 6 variables generadas con el modelo PRECIS (Jones et al. 2004): precipitación, humedad
relativa, radiación solar, temperatura mínima, temperatura media y temperatura máxima. Para
cada una de ella, se trabajo con las 12 variables mensuales, teniendo un total de 72 variables.
Estas variables se presentan bajo dos escenarios (A2 y B2) de cambio climático para el periodo
2071-2100 (IPCC 2007).
15
Tabla 1Unidades de Vegetación utilizadas en el estudio
ID
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
Unidad
Desierto y Matorral Costero
Desierto absoluto
Matorral bajo desértico interior
Matorral desértico costero
Matorral desértico interior
Matorral bajo desértico andino
Matorral espinoso
Bosque espinoso tropical
Bosque espinoso mediterráneo interior
Bosque espinoso mediterráneo costero
Matorral arborescente mediterráneo
Bosque esclerofilo andino
Bosque esclerofilo costero
Bosque esclerofilo interior
Bosque caducifolio mediterráneo costero
Bosque caducifolio mediterráneo andino
Bosque caducifolio templado costero
Bosque caducifolio templado andino
Matorral caducifolio
Matorral arborescente templado
Bosque laurifolio costero
Bosque laurifolio interior
Bosque resinoso costero
Bosque resinoso andino
Bosque siempreverde andino
Bosque siempreverde interior
Bosque siempreverde costero
Matorral siempreverde
Turberas
Matorral bajo altoandino tropical
Matorral bajo altoandino mediterráneo-tropical
Matorral bajo altoandino mediterráneo
Matorral bajo altoandino templado
Herbazal altoandino tropical mediterráneo
Herbazal altoandino templado
Estepas y pastizales
Macrobioclima
Tropical
Tropical
Tropical
Tropical-Mediterránea
Tropical-Mediterránea
Tropical
Mediterránea
Tropical
Mediterránea
Mediterránea
Mediterránea
Mediterránea
Mediterránea
Mediterránea
Mediterránea
Mediterránea
Templada
Templada
Templada
Templada
Templada
Templada
Templada
Templada
Templada
Templada
Templada
Templada
Templada
Tropical
Tropical-Mediterránea
Mediterránea
Templada
Tropical-Mediterránea
Templada
Templada
El primer paso fue evaluar la correlación entre variables, para evitar la repetición de
variables similares lo que podría afectar los resultados. La matriz de correlación indico altos
valores para casi todas las variables mensuales de humedad relativa y precipitación, por lo que
se decidió sacar del análisis las variables mensuales de humedad. Posteriormente debido al
16
gran número de variables, se evaluaron dos métodos para la disminución del número ya que el
método de modelación funciona mejor con un número limitado de variables (Guisan y Thuillier
2005). La primera aproximación fue generar un análisis de componentes principales (PCA), con
el fin de generar un conjunto de componentes que explicasen la variabilidad del conjunto de
datos, el resultado no fue satisfactorio ya que la variabilidad se distribuyó en muchos
componentes, por lo que se paso a otra aproximación, la de seleccionar del total de variables
mensuales cuatro que correspondiesen a una fecha característica de cada estación. Se
seleccionaron los meses de enero para la estación de verano, abril para otoño, julio para
invierno y octubre para la estación primaveral.
Finalmente, se utilizaron 20 variables para el análisis de las variaciones en la distribución
espacial de las unidades de vegetación, las 4 variables estacionales de 5 variables (radiación,
precipitación, temperatura mínima, temperatura máxima y temperatura promedio).
2.2.2 Proyección de escenarios de Cambio Climático
Para generar las proyecciones de las unidades de vegetación sobre escenarios de cambio
climático, se utilizó el software Maxent (Phillips et al. 2006). Tal como se señalara más arriba
para el caso de las especies, este software se basa en el concepto de modelación de nicho o
modelos de distribución de especies (Guisan y Thuillier 2005). Basándose en la información de
presencias de la entidad natural de interés (e.g., especies, comunidades) y de un conjunto de
variables explicatorias, el software define un espacio ecológico donde se ubican las presencias
dentro de los rangos del conjunto de variables. Este concepto es similar al del nicho ecológico.
Posteriormente el programa proyecta este nicho, en el espacio geográfico, generando un
modelo de distribución que expresa una probabilidad, que es posible de relacionar con la
probabilidad de presencia. En el caso de este estudio, se generaron los modelos de distribución
para cada una de las 36 unidades de vegetación, una vez obtenidas las probabilidades de
presencia con Maxent, se transformo a una distribución binaria (presencia-ausencia) utilizando
como criterio de corte el valor de máxima especificidad versus sensibilidad del set de datos de
entrenamiento (Liu et al. 2005). En la Figura 5 se muestra el esquema metodológico aplicado en
el estudio.
17
Figura 5. Esquema de la metodología usada en la proyección del
cambio esperado en los ecosistemas de Chile.
2.3 Análisis de los efectos del CC sobre los humedales altoandinos
Con el objeto de realizar el análisis de impactos del Cambio Climático en los humedales del
Altiplano de Chile se seleccionaron 4 puntos correspondientes al cuerpo de agua superficial
con mayor área en cada una de las cuencas donde se encontraran ecosiste
ecosistemas
mas de humedal
significativos. Los sistemas de humedales fueron identificados por medio de la clasificación de
13 imágenes LandSat ETM, entre la I y III regiones del país. El procedimiento de clasificación se
basé en la caracterización de la señal espectra
espectrall utilizando el NDVI de humedales conocidos
extraidos del catastro de vegas y humedales realizado por Castro (1993). Seguidamente se hizo
una inspección visual de los pixeles asignados a humedales y se transformaron a polígonos
vectoriales. El proceso de clasificación
lasificación y generación del NDVI se realizó en la plataforma ERDAS
9.2 y el geoprocesamiento en ArcGIS 9.2.
18
Figura 6. Mapa de localización de puntos de modelación y
principales Sitios RAMSAR en el Norte Grande de Chile.
En la mayoría de los 4 casos seleccionados, los análisis del estudio pueden ser asociados a
sitios RAMSAR vinculados al sistema de humedal evaluado. En la Figura 6 se puede observar el
área de estudio, donde se destacan los humedales reconocidos por la convención RAMSAR y
los puntos seleccionados en cada cuenca, con objeto de realizar la modelación del balance
hídrico asociada a los principales sistemas de humedal del Norte Grande de Chile.
En base al Balance Hídrico de Chile (DGA, 1987) se construyó la climatología de base para
cada una de las cuencas involucradas en el análisis. Las variables que el balance hídrico entrega
para cada cuenca, se presentan a continuación:
P + Qsi + Qui – E – ETNat– ETIrrig – Qso – Quo + ΔS + η = 0
Donde:
P
Qsi
Qui
E
: Precipitación
: Caudal afluente superficial a la cuenca
:Caudal afluente subterráneo a la cuenca
: Evapotranspiración desde superficies de agua libre
19
ETNat
ETIrrig
Qso
Quo
ΔS
η
: Evapotranspiración natural
: Evapotranspiración riego
: Caudal efluente superficial
: Caudal efluente subterráneo
: Variación del almacenamiento de agua en la cuenca
: Término residual de discrepancia
En los puntos de modelación presentados en la Figura 6 se han determinado los cambios
en las condiciones climáticas de acuerdo a una serie de modelos de clima global y diferentes
escenarios de emisión de gases de efecto invernadero (GEI) que han sido utilizados en los
trabajos del ultimo informe del IPCC (Christensen et al. 2007). La información de estos modelos
fue obtenida de la base de datos del proyecto de intercomparación de modelos WCRP CMIP31 .
De esta base de datos ha sido posible determinar los cambios en precipitación y temperatura
para 10 modelos en el escenario A2, 28 modelos en el escenario A1b y 28 modelos en el
escenario B1.
Estos cambios se han centrado espacialmente en la ubicación de los puntos de modelación
descritos en la Figura y centrándose en el periodo de finales de siglo (2070-2100).
Utilizando los cambios climáticos para el periodo 2070-2100 y centrado espacialmente en
la ubicación de los puntos de modelación descritos en la Figura se han modificado cada una de
las variables que componen el ciclo hidrológico de las cuencas de la DGA siguiendo la siguiente
metodología:
-
Los cambios en evaporación natural son estimados primero asumiendo un cambio en la
demanda por evaporación usando la fórmula de Blanney Criddle, según la Ecuación 1.
-
Esta demanda potencial es ajustada de acuerdo al cambio en la disponibilidad de agua
producto del cambio en precipitación. Con esto se obtiene la nueva evaporación natural de
acuerdo a lo expuesto en la Ecuación 2.
-
El caudal remanente en la desembocadura del río se ajusta asumiendo cambios relativos al
cambio de precipitación.
-
Finalmente se calcula la demanda evaporativa como el mínimo de dos términos: el primero
equivalente a la demanda ajustada de la misma manera que para el caso de la evaporación
natural y el segundo equivalente a la disponibilidad de agua en la cuenca, o sea, la
precipitación menos la evaporación natural y menos el caudal remanente en la
desembocadura de la cuenca.
1
Ver http://www.pcmdi.llnl.gov/ipcc/about_ipcc.php
20
fDemPot =
0.46* (T + ∆T ) + 8.13
0.46 *(T ) + 8.13
ETNat ( fut ) = ETNat (hist )* fDemPot *
(1)
P ( fut )
P (hist )
(2)
Se propone en este trabajo que los cambios estimados en los caudales futuros de las
cuencas corresponden a los cambios proyectados en la disponibilidad hídrica en estas regiones
y por lo tanto representarían el potencial estado de salud de los humedales.
21
3. RESPUESTA DE LAS ESPECIES DE FLORA Y FAUNA AL CAMBIO
CLIMÁTICO EN CHILE
En general, cabe destacar que los modelos ajustados para describir la distribución actual de las especies incluidas en este estudio se caracterizaron por un muy buen desempeño estadístico, presentando en general valores de AUC superiores a 0.9 tanto para los sub-­‐conjuntos de entrenamiento como para los sub conjuntos de prueba (Tabla 2). En particular, todas las especies presentaron valores de AUC de entrenamiento superiores a 0.8, valor considerado como indicador de un buen ajuste. Por otra parte, para el subconjunto de evaluación, solo 61 especies que presentaron valores entre 0.7 y 0.8, valores que en general son considerados como indicadores de un desempeño aceptable del modelo a ajustar (Swets 1988), sólo 3 especies presentan valores inferiores a 0.7. Así, cabe destacar el buen desempeño en general de los modelos, observándose que el grado de ajuste de los modelos de nicho obtenidos es muy bueno en la gran mayoría de los casos, observándose un 95% de las especies con valores de AUC de prueba mayores o iguales a 0.8. El buen ajuste de los modelos obtenidos permitió realizar estimaciones del cambio potencial en hábitat idóneo para las 1514 especies estudiadas. Tabla 2: Resultados del modelamiento de distribución para 1515 especies de animales, y
plantas terrestres de Chile. Se muestran los valores de los cuartiles observados para del
AUC, calculado para dos subconjuntos de datos. En el caso de la flora vascular terrestre,
se muestran los cuartiles observados para el total de los datos, y distintos subconjuntos de
ellos, específicamente la flora arbórea nativa, las especies nativas endémicas y las especies
nativas no endémicas.
Grupo
Cuartiles de AUC en el
subconjunto de
entrenamiento
25%
50%
75%
Cuartiles de AUC en el
subconjunto de evaluación
25%
50%
75%
Vertebrados
Anfibios
Reptiles
Mamíferos
0.954
0.920
0.968
0.965
0.940
0.982
0.978
0.965
0.991
0.888
0.802
0.883
0.922
0.914
0.955
0.944
0.940
0.979
0.962
0.950
0.977
0.966
0.987
0.980
0.962
0.906
0.977
0.934
0.987
0.958
0.960
0.980
0.990
0.910
0.940
0.970
0.960
0.980
0.990
0.900
0.940
0.960
Flora terrestre
Todas las especies
Flora Arbórea
nativa
Especies
endémicas
Especies nativas
22 Al examinar el porcentaje de variación (aumento o disminución) en el hábitat idóneo o rango geográfico para las especies estudiadas (Figura 7), se observa que en general la respuesta depende fuertemente de la estrategia de dispersión a utilizar como supuesto (Figura 8, Tablas 3 y 4). Al utilizar como supuesto que las especies estudiadas son capaces de dispersarse rápidamente en el periodo de tiempo a modelar, se observa que más de la mitad de las especies estudiadas podría presentar expansiones en el rango de hábitat idóneo disponible (Tablas 3 y 4). Por el contrario, bajo el supuesto de que las especies no pueden dispersarse (i.e. la dispersión es limitante), la totalidad de las especies estudiadas presenta o bien un rango estable, o con disminuciones. Conforme a lo esperado, los efectos son más dramáticos bajo el escenario A2. Así, para las especies de plantas, bajo el escenario B2, se espera que solo 2 especies presenten disminuciones de más de un 70% en el rango de hábitat idóneo disponible, bajo ambos escenarios de dispersión. Por el contrario, bajo el escenario A2, se espera que 10 especies disminuyan su rango en más de un 70% bajo el escenario de sin limitación a la dispersión. En el escenario de dispersión limitada, este número llega a 23 especies. Tabla 3: Percentiles de los cambios esperados en la distribución geográfica para 1447
especies de flora terrestre. Los cambios se expresan como porcentajes de cambio en el rango
predicho usando la expresión : 100 x (Rango futuro-Rango Actual)/Rango Actual. Se ilustra
la variación en el porcentaje de área de hábitat idóneo disponible predicha bajo los
escenarios B2 y A2 asumiendo el resultado bajo dispersión ilimitada y dispersión limitada,
considerando todas las especies modeladas, y luego las especies nativas endémicas y las
especies nativas no endémicas.
Grupo
Percentil
Dispersión ilimitada
B2
Todas las especies
5%
-23.72
25%
0.32
50%
14.57
75%
29.39
95%
63.59
Especies endémicas
5%
-15.42
25%
4.23
50%
17.11
75%
32.09
95%
75.67
Especies nativas no endémicas
5%
-28.03
25%
-2.235
50%
11.3
75%
27.185
95%
59.75
A2
Dispersión limitada
B2
A2
-41.83
-2.34
16.695
40.73
86.89
-36.84
-17.77
-6.115
-0.5
0
-54.08
-28.715
-13.06
-1.405
0
-28.35
4.05
22.53
44.54
94.02
-35.46
-15.18
-5.22
-0.52
0
-50.84
-25.55
-11.43
-1.47
0
-47.92
-6.97
11.88
36.83
84.12
-37.87
-19.7
-7.955
-1
0
-56.65
-30.54
-15.56
-2.845
-0.02
23 En el Anexo 2 se muestra en detalle los resultados del modelamiento de distribución para las 1447 especies de plantas modeladas a partir de esta base de datos, mientras que las Tablas 5 a 7 muestran en detalle los resultados del modelamiento de distribución para las especies de anfibios, reptiles y mamíferos respectivamente. Se muestra en estas tablas para las especies estudiadas, el número de ocurrencias y el valor del estadístico de prueba (Area bajo la curva ROC, ver Recuadro 4), estimado para el set de observaciones de entrenamiento y evaluación. Además, se muestra la extensión del rango (medido en número de celdas) estimado mediante el procedimiento de máxima entropía para el escenario Base o situación actual, B2 y A2, mostrando los valores de número de celdas estimado bajo ambos escenarios de dispersión (dispersión ilimitada y limitación a la dispersión). Cuando se examinan los cambios esperados para aquellas especies clasificadas actualmente en alguna categoría especial de conservación, se observa que tanto para vertebrados como para la flora terrestre, más del 50% de estas especies enfrentan reducciones superiores al 20% de su rango geográfico (Tablas 8 y 9). Esto es más severo para el escenario con limitación a la dispersión, en que todos los vertebrados y 98% de las plantas con algún riesgo de conservación presentan reducciones superiores al 20% de su rango geográfico predicho. 3.1 VULNERABILIDAD Y GRADO DE PROTECCIÓN El análisis de la respuesta al CC por parte de las especies analizadas muestra que en general y aún cuando predominan las reducciones en el área de distribución de espcies para el caso de dispersión limitada, elnúmero de especies que se extinguen es bastante reducido. De hecho sólo dos especies se extinguen en alguno de los escenarios considerados,, esta son Festuca orthophylla para el caso de Dispersión Limitada bajo el escenario A2 y Nassauvia digitata para el escenario con Dispersión Ilimitada y A2 y para Dispersión Limitada A2 y B2 (ver Anexo 2). Sin embargo, dado que esats especies presentan distribuciones en paises aledaños es posible su situación en Chile sólo se trate de una extinción local. Ninguna de las especies de vertebrados considerada se extinguiría de acuerdo a nustro análisis. En relación a las especies en categorías de conservación se observa que en general esats decrecerían en sus rangos de distribución tanto para los escenarios A2 como B2 cuando se considera Dispersión Limitada. Estos decrecimientos pueden llegar hsta un 41% del rango para el caso de espcies como Irenomys tarsalis y Telmatobufo australis (Tabla 8), catalogadas como En Peligro y Vulnerable respectivamente. Una situación similar se observa para el caso de plantas, donde los decrecimientos predominaan para el caso de Dispersión Limitada alcanzando valores máximos de un 92% para el caso de Orites myrtoidea (Tabla 9), especie catalogada como En Peligro. Algo similar ocurre con la especie Pitavia punctata (47.79%, En Peligro), Ancrumia cuspitata (47.21, Vulnerable), Haplopappus taeda (59.11, Vulnerable), Tillandsia capilaris, T. landbeckii y T. usneoides (34.51, 36.06, 39.79, Vulnerable). Es importante destacar que en el escenario más optimista, donde no existen impedimentos a la migración de las espcies (i.e. Dispersión Ilimitada) varias especies muestran decrecimientos importantes de más de un 30%, tales como Hippocamelus bisulcus (En Peligro) y Liolaemus magellanicus (Vulnerable) entre los vertebrados y Berberidopsis corallina (En Peligro), Orites myrtoidea (En Peligro) y Haplopappus taeda (Vulnerable) entre las plantas. Estas especies debieran ser prioridades para iniciar estudios del efecto del cambio CC sobre la biodiversidad. 24 En relación al grado de cobertura de las especies en los tres escenarios de protección considerados en el contexto de su distribución actual (i.e. situación Basal) y la projectadas (i.e. A2 y B2, Tabla 10), se observa que los vertebrados considerados en este estudio no presentan especies no cubiertas (i.e. especies GAP) por los escenarios de protección. Sin embargo, el caso de las especies de plantas es diferente econtrandose al menos 10 especies que no estan contenidas en la Red de Areas Protegidas consideradas en algunos de los escenarios. La especie Nassauvia digitata (con una distribución entre los 2000 -­‐2700 msnm en Chile central), por ejemplo, representa una especie GAP en todos los escenarios de protección para las proyecciones B2 y A2 por la razón obvia que se proyecta su extinción. La especie Ugni candolli representa una especie GAP para la proyección A2 y todos los escenarios de protección. Como era esperable el Escenario 1 de protección , que corresponde a aquel con menor número de Áreas de Protección acumula mayor número de casos de especies GAP. De manera similar ocurre con la proyección de cambio A2. Tabla 4: Percentiles de los cambios esperados en la distribución geográfica para 67 especies
de fauna terrestre. Los cambios se expresan como porcentajes de cambio en el rango
predicho usando la expresión : 100 x (Rango futuro-Rango Actual)/Rango Actual. Se ilustra
la variación en el porcentaje de área de hábitat idóneo disponible predicha bajo los
escenarios B2 y A2 asumiendo el resultado bajo dispersión ilimitada y dispersión limitada,
considerando todas las especies modeladas, y luego las especies nativas endémicas y las
especies nativas no endémicas.
Grupo
Percentil
Dispersión ilimitada
B2
Todas las especies
5%
-22.5
25%
-3.56
50%
8.44
75%
26.5
95%
67.89
Especies endémicas
5%
-24.68
25%
-3.14
50%
7.63
75%
26.5
95%
117.03
Especies nativas no endémicas
5%
-22.5
25%
-3.795
50%
9.56
75%
27.32
95%
67.89
A2
Dispersión limitada
B2
A2
-36.76
-3.2
11.84
30.74
100.91
-33.4
-24.22
-17.28
-5.3
-0.29
-51.15
-34.6
-23.03
-8.01
-0.35
-53.75
-5.4
11.39
30.67
164.67
-33.4
-26.97
-17.52
-5.3
-0.29
-54.84
-38.19
-23.03
-8.87
-0.19
-36.76
-0.955
11.88
31.225
100.91
-34.74
-22.55
-16.33
-6.215
-0.09
-41.52
-32.095
-23.81
-7.86
-0.72
25 Tabla 5: Resultados del modelamiento de distribución para las especies de Anfibios estudiadas en la base de datos. Dado
que las especies pertenecen a un único orden, se listan de acuerdo a las familias. La tabla muestra para las especies
estudiadas, el número de ocurrencias y el valor del AUC, estimado para el set de observaciones de entrenamiento y
evaluación. Se muestra además la extensión del rango (medido en número de celdas) estimado mediante el
procedimiento de máxima entropía para el escenario Base, B2 y A2, mostrando los valores esperados bajo supuestos
dispersión ilimitada y bajo limitación a la dispersión. y en n° de celdas con presencia de la especie.
Dispersión
ilimitada
Familia
Especie
Batrachophrynidae
Telmatobufo
australis
Bufonidae
Bufo chilensis
Bufo spinulosus
Bufo variegatus
Ceratophryidae
Batrachyla leptopus
Batrachyla taeniata
Telmatobius
marmoratus
Cycloramphidae
Eupsophus
calcaratus
Eupsophus
emiliopugini
Eupsophus roseus
Eupsophus
vertebralis
Hylorina sylvatica
Rhinoderma
darwinii
Rhinoderma rufum
Leptodactylidae
Pleurodema bibroni
Pleurodema thaul
N° de
AUC
presencias Train
AUC
Test
Base
B2
A2
Dispersión
limitada
B2
A2
21
0.9583
0.8331
6180
5357
4972
4557
3599
33
136
91
0.9322
0.9642
0.9635
0.7597 10836
0.9238 11477
0.9479 9612
15438
14853
9940
18225
16144
9702
10747
9893
8717
10798
9476
8331
51
168
11
0.9542
0.9663
0.9959
0.9001 8153
0.9266 10316
0.8937 1074
7565
10686
3172
7407
10667
4469
6291
8508
1073
5438
7685
1074
61
0.9303
0.9199
17851
16061
15101
15488
14489
35
0.9785
0.9395
9159
9716
10202
7554
7087
57
30
0.9755
0.9782
0.9579
0.9599
4453
5255
4829
5171
5485
5003
3506
3500
3285
2567
51
106
0.9444
0.9542
0.8818 10188
0.9048 5430
10965
5029
11256
4921
8428
3873
7842
3327
14
0.9844
0.8228
4714
5963
6160
4464
4296
94
303
0.9918
0.9682
0.9862
0.9248
7038
9636
8886
11293
9996
11486
6141
8049
5849
7639
26 Tabla 6: Resultados del modelamiento de distribución para las especies de Reptiles estudiadas en la base de datos.
Dado que las especies pertenecen a un único orden, se listan de acuerdo a las familias. La tabla muestra para las
especies estudiadas, el número de ocurrencias y el valor del AUC, estimado para el set de observaciones de
entrenamiento y evaluación. Se muestra además la extensión del rango (medido en número de celdas) estimado
mediante el procedimiento de máxima entropía para el escenario Base, B2 y A2, mostrando los valores esperados bajo
supuestos dispersión ilimitada y bajo limitación a la dispersión. y en n° de celdas con presencia de la especie.
Dispersión ilimitada
Familia
Especie
N° de
AUC
presencia Train
s
AUC
Test
Base
B2
A2
Dispersión
limitada
B2
A2
Reptilia
Gekkonidae
Phyllodactylus
gerrhopygus
14
0.9173
0.6764
2770
3173
3269
2751
2750
15
26
123
33
0.9835
0.9223
0.9486
0.946
0.9582
0.9607
0.9189
0.7788
6373
7766
7527
7730
7078
7522
7865
7388
7301
7347
7601
7483
6331
7113
6675
5994
6252
6691
5855
5471
11
0.9068
0.6943
13145
10188
7870
10188
7870
5
0.9956
0.9294
1094
824
506
799
494
153
34
0.9636
0.967
0.9687
0.9349
5536
6400
5196
6495
5492
5866
3971
4918
3494
4211
160
21
0.968
0.9388
0.92
0.9444
8375
9600
9244
11047
9327
11987
7633
9572
7025
9582
32
0.9138
0.875
12038
14119
14447
11829
11421
84
0.9232
0.8604
5351
6375
6626
3744
3408
101
0.9404
0.9089
7311
7589
7696
5396
4679
58
0.9371
0.8255
5294
5543
5925
4308
3647
19 0.8884
0.7567
12690
11049
10412
9877
9014
Liolaemidae
Liolaemus alticolor
Liolaemus bellii
Liolaemus chiliensis
Liolaemus
cyanogaster
Liolaemus
magellanicus
Liolaemus
moradoensis
Liolaemus pictus
Liolaemus
schroederi
Liolaemus tenuis
Microlophus
theresioides
Pristidactylus
torquatus
Teiidae
Callopistes
maculatus
Colubridae
Philodryas
chamissonis
Tachymenis
chilensis
Tachymenis
peruviana
27 Tabla 7: Resultados del modelamiento de distribución para las especies de Mamíferos estudiadas en la base de datos. . Se
listan las especies de acuerdo a los órdenes de mamíferos estudiados. La tabla muestra para las especies estudiadas, el
número de ocurrencias y el valor del AUC, estimado para el set de observaciones de entrenamiento y evaluación. Se muestra
además la extensión del rango (medido en número de celdas) estimado mediante el procedimiento de máxima entropía para
el escenario Base, B2 y A2, mostrando los valores esperados bajo supuestos dispersión ilimitada y bajo limitación a la
dispersión. y en n° de celdas con presencia de la especie.
Dispersión ilimitada
Familia
Especie
Didelphimorphia
Thylamys elegans
Microbiotheria
Dromiciops
gliroides
Chiroptera
Lasiurus borealis
Tadarida
brasiliensis
Rodentia
Abrocoma bennetti
Abrocoma cinerea
Abrothrix andinus
Abrothrix longipilis
Abrothrix olivaceus
Aconaemys fuscus
Akodon albiventer
Chelemys macronyx
Chinchilla
brevicaudata
Ctenomys opimus
N° de
AUC
presencias Train
AUC
Test
Base
B2
A2
Dispersión
limitada
B2
A2
332
0.9926
0.9738
3969
6654
7974
3674
3663
181
0.9851
0.9602
7317
7743
7815
5663
4991
63
297
0.9814
0.9936
0.9181
0.9736
7202
10617
6912
14874
7121
17550
5241
10078
4623
9804
32
8
116
1098
6082
20
8
275
5
0.9679
0.9824
0.9968
0.9769
0.9697
0.9675
0.993
0.9917
0.9856
0.8104
0.949
0.9716
0.9695
0.9665
0.8604
0.9511
0.9888
0.955
1747
8246
3497
6450
10727
4691
3850
8256
6018
2472
10709
6336
7239
13159
4351
4478
10024
6308
2851
10861
8324
7947
14025
3976
4779
9888
6185
1679
8105
3240
4537
9521
3555
3849
6598
5764
1667
7955
3217
4218
8961
2816
3849
6017
5648
11
0.9885
0.9829
1227
864
0.9986
0.9954
2060.0
0
1284
1326.00
156
1227.0
0
774
1536
620
555
25
0.9548
0.8662
4077
3627
3289
3168
2756
183
63
915
0.9825
0.9625
0.991
0.9798
0.9015
0.9785
5345
5755
1194
5517
8386
1668
5824
9767
1478
3488
5317
623
3126
5191
356
46
599
51
3078
0.9841
0.9962
0.995
0.9713
0.9814
0.99
0.9927
0.9651
9248
6077
634
13259
10069
9082
1376
16603
10343
10340
1678
17156
7643
5428
562
11304
7269
5369
545
10519
30
0.9976
0.9961
4551
2747
2096
2747
2096
550
80
0.9818
0.983
0.9558
0.9333
8943
8719
12512
8148
13851
8288
7811
6103
7029
5389
Oncifelis guigna
Puma concolor
Lycalopex griseus
Conepatus chinga
Conepatus
humboldti
Galictis cuja
46
80
104
39
24
0.9706
0.9609
0.9644
0.9297
0.876
0.8746
0.8372
0.891
0.8414
0.8595
7050
6150
15343
10092
19148
6799
5965
18770
11125
17129
6951
6235
21266
11936
15524
5216
4604
15067
8179
16048
4607
4283
14974
7388
14157
70
0.9543
0.9027
14668
17400
19628
14228
14125
Hippocamelus
bisulcus
Pudu pudu
Lama guanicoe
Vicugna vicugna
81
0.9034
0.7829
6135
4732
3880
4602
3736
51
41
27
0.9783
0.9738
0.9834
0.8258
0.9309
0.9872
6679
7476
4226
6835
10031
4444
7481
11455
4465
5379
7150
4077
4982
28 7100
4016
Eligmodontia
morgani
Eligmodontia
puerulus
Irenomys tarsalis
Lagidium viscacia
Loxodontomys
micropus
Myocastor coypus
Octodon degus
Octodon lunatus
Oligoryzomys
longicaudatus
Oligoryzomys
magellanicus
Phyllotis darwini
Spalacopus cyanus
Carnivora
Artiodactyla
Tabla 8: Resultados del modelamiento de distribución para las especies de Vertebrados terrestres en categorías de
conservación. Se listan las especies vertebrados terrestres que presentan algún riesgo de conservación de acuerdo a
las clasificaciones recientes. Se ilustra el origen de las especies (Nativo o Endémico),la categoría de conservación,
los cambios esperados en la distribución geográfica bajo los distintos escenarios de cambio climático y de
limitación a la dispersión. Los cambios se expresan como porcentajes de cambio en el rango predicho usando la
expresión : 100 x (Rango futuro-Rango Actual)/Rango Actual.
Dispersión ilimitada
Especies
Rhinoderma rufum
Rhinoderma darwinii
Pristidactylus
torquatus
Chinchilla
brevicaudata
Irenomys tarsalis
Hippocamelus bisulcus
B2
A2
Dispersión limitada
Origen
Categoría
B2
A2
E
CR
26.5
30.67
-5.3
-8.87
E
EP
-7.38
-9.37
-28.67
-38.73
17.29
20.01
-1.74
-5.13
EP
E
EP
N
4.82
2.78
-4.22
-6.15
N
EP
3.22
8.96
-34.74
-41.52
N
EP
-22.87
-36.76
-24.99
-39.1
-13.32
-19.55
-26.26
-41.76
Telmatobufo australis
Liolaemus
magellanicus
E
VU
N
VU
-22.5
-40.13
-22.5
-40.13
Liolaemus pictus
N
VU
-6.14
-0.79
-28.27
-36.89
Liolaemus tenuis
N
VU
10.38
11.37
-8.86
-16.12
Callopistes maculatus
E
VU
19.14
23.83
-30.03
-36.31
Philodryas chamissonis
E
VU
3.8
5.27
-26.19
-36
Tachymenis chilensis
N
VU
4.7
11.92
-18.62
-31.11
Octodon lunatus
E
117.03
164.67
-11.36
-14.04
Puma concolor
N
VU
VU
-3.01
1.38
-25.14
-30.36
Galictis cuja
Pudu pudu
N
N
VU
VU
18.63
2.34
33.82
12.01
-3
-19.46
-3.7
-25.41
Microlophus
theresioides
Tachymenis peruviana
E
R
15.07
24.86
-0.29
-0.19
N
R
-12.93
-17.95
-22.17
-28.97
Thylamys elegans
N
R
67.65
100.91
-7.43
-7.71
Oncifelis guigna
N
R
-3.56
-1.4
-26.01
-34.65
Conepatus chinga
N
R
10.24
18.27
-18.96
-26.79
Categorías: CR: Críticamente amenazada; EP: En peligro; VU: Vulnerable; R: Rara.
29 Tabla 9: Resultados del modelamiento de distribución para las especies de plantas vasculares
terrestres en categorías de conservación. Se listan las especies de plantas vasculres terrestres que
presentan algún riesgo de conservación de acuerdo a las clasificaciones recientes. Se ilustra el
origen de las especies (Nativo o Endémico),la categoría de conservación, los cambios esperados en
la distribución geográfica bajo los distintos escenarios de cambio climático y de limitación a la
dispersión. Los cambios se expresan como porcentajes de cambio en el rango predicho usando la
expresión : 100 x (Rango futuro-Rango Actual)/Rango Actual.
Especies Berberis serratodentata Myrceugenia pinifolia Adiantum gertrudis Berberidopsis corallina Fitzroya cupressoides Gomortega keule Hymenophyllum cuneatum Legrandia concinna Myrceugenia correifolia Myrceugenia leptospermoides Myrceugenia rufa Nothofagus alessandrii Orites myrtoidea Pitavia punctata Alstroemeria andina Arachnitis uniflora Dennstaedtia glauca Equisetum giganteum Isoetes savatieri Puya alpestris Rhodophiala andicola Alstroemeria spathulata Ancrumia cuspidata Araucaria araucana Austrocedrus chilensis Beilschmiedia miersii Calydorea xyphioides Carica chilensis Cordia decandra Orige
n N E E E N E E Categoría Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 CR CR EP EP EP EP EP 16.64 -­‐13.7 6.17 -­‐14.68 -­‐1.03 3.89 24.31 11.55 -­‐16.31 12.16 -­‐32.55 3.36 9.54 35.73 -­‐2.07 -­‐24.06 -­‐3.03 -­‐30.29 -­‐30.46 -­‐16.42 -­‐0.5 -­‐12.25 -­‐32.79 -­‐6.33 -­‐53.55 -­‐38.14 -­‐24.91 -­‐1.25 E E E EP EP EP 34.44 21.85 11.86 30.33 45.02 2.39 -­‐13.41 -­‐2.11 -­‐7.44 -­‐25.98 -­‐2.32 -­‐24.7 E E N E E N N N N N N E E N N E E E E EP EP EP EP R R R R R R R VU VU VU VU VU VU VU VU -­‐13.01 31.1 -­‐43.61 -­‐23.71 3.78 71.05 35.64 28.97 28.12 -­‐10.17 21.78 19.71 -­‐8.29 6.52 2.54 67.13 -­‐19.34 114.39 46.13 -­‐22.38 34.34 -­‐65.25 -­‐29.43 4.8 105.71 48.99 34.24 40.4 -­‐24.79 30.38 28.62 -­‐28.55 7.39 9.35 94.02 -­‐28.35 200.71 64.66 -­‐21.19 -­‐10.15 -­‐66.44 -­‐36.87 -­‐13.11 0 -­‐0.33 -­‐3.01 -­‐10.85 -­‐13.95 -­‐0.91 -­‐1.03 -­‐26.83 -­‐28.4 -­‐15.4 -­‐1.12 -­‐20.03 -­‐0.36 -­‐5.03 -­‐31.97 -­‐13.98 -­‐92.16 -­‐47.79 -­‐22.38 -­‐0.04 -­‐0.15 -­‐8.24 -­‐19.32 -­‐28.94 -­‐0.59 -­‐2.25 -­‐47.21 -­‐36.28 -­‐22.29 -­‐1.97 -­‐29.72 -­‐0.36 -­‐3.88 30 Especies Orige
n E E N E N E E E E E N E E N E N N N Gleichenia squamulosa Haplopappus taeda Herbertia lahue Jubaea chilensis Laretia acaulis Leucocoryne coquimbensis Leucocoryne ixioides Leucocoryne purpurea Monttea chilensis Nothofagus glauca Pilgerodendron uviferum Podocarpus saligna Porlieria chilensis Prumnopitys andina Puya chilensis Tillandsia capillaris Tillandsia landbeckii Tillandsia usneoides Categoría Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 VU VU VU VU VU VU 11.61 54.95 20.95 26.09 16.62 20.67 19.92 -­‐37.7 29.08 39.54 26.58 23.03 -­‐2.75 -­‐4.79 -­‐12.81 -­‐0.08 -­‐7.82 -­‐0.85 -­‐4.57 -­‐59.11 -­‐19 -­‐0.34 -­‐11.15 -­‐4.3 VU VU VU VU VU VU VU VU VU VU VU VU 43.33 6.98 24.02 27.71 -­‐10.31 5.89 22.95 22.01 1.9 -­‐9.98 -­‐8.14 -­‐23.37 74.44 8.23 23.21 26.87 -­‐7.77 10.4 36.57 36.97 4.17 -­‐19.78 -­‐4.17 -­‐27.21 -­‐0.19 -­‐12.54 -­‐7.25 -­‐4.24 -­‐20.96 -­‐17.95 -­‐13.26 -­‐21.05 -­‐2.22 -­‐19.3 -­‐25.16 -­‐30.75 -­‐0.19 -­‐18.6 -­‐20.19 -­‐9.02 -­‐27.62 -­‐27.86 -­‐18.75 -­‐28.82 -­‐2.57 -­‐34.51 -­‐36.06 -­‐39.79 A2 Tabla 10. Numero de casos de especies no contenidas en la red de Areas Protegidas observados
para cada una de las combinaciones de escenarios de protección considerando los rangos de
distribución Basal, el projectado bajo A2 y bajo B2.
VERTEBRADOS
Basal
B2
A2
Escenario 1
Escenario 2
0
0
0
0
0
0
Escenario 3
0
0
0
Basal
B2
A2
Escenario 1
7
4
7
Escenario 2
1
1
3
Escenario 3
1
1
3
PLANTAS
31 Figura 7 : Distribución de hábitat potencial para un set de especies de animales y plantas representativos de los
cambios observados. Se ilustra la distribución de hábitat idóneo predicha para el escenario Base(a), B2(b) y A2(c),
representadas por zonas de color verde, naranja y rojo, respectivamente.
32 Figura 8 : Distribución de los cambios esperados en la distribución
geográfica para 67 especies de vertebrados terrestres (panel superior) y
para 1447 especies de plantas terrestres (panel inferior). Los cambios se
expresan como porcentajes de cambio en el rango predicho usando la
expresión : 100 x (Rango futuro-Rango Actual)/Rango Actual. Se ilustra la
variación en el área de hábitat idóneo disponible predicha bajo los
escenarios B2 asumiendo el resultado con y sin dispersión ilimitada (a y b
respectivamente). De manera similar, se ilustra para el escenario A2 los
cambios esperados con y sin dispersión ilimitada (c y d respectivamente).
33 4. RESPUESTA A NIVEL DE ECOSISTEMAS
En este estudio se presenta una proyección de la distribución de los ecosistemas representados por 36 unidades de vegetación de Chile continental bajo dos escenarios de Cambio Climático (Escenarios A2 y B2). Para esto se ha utilizado el modelo PRECIS como base para la definición de las variables climáticas y su proyección bajo los escenarios A2 y B2 y una clasificación de unidades de vegetación basadas en la propuesta de Luebert y Pliscoff (2006) de clasificación de pisos de vegetación para Chile. En términos generales, se observa principalmente un patrón de variación latitudinal, en casi todas las unidades presentes en la zona costera e interior del norte y centro de Chile, asi también las unidades con vegetación esclerófilas y espinosas son las que muestran mayor variación en sus rangos de distribución actuales y a su vez, esto se puede explicar desde dos visiones. La primera es que estas unidades se presentan en la zona de mayor variación de los patrones climáticos (zona central del país), lo que tendría un efecto directo en sus proyecciones futuras. La segunda explicación, se relaciona a que estas unidades no se ajustarían tan bien a las variables seleccionadas para la modelación. Los resultados para cada unidad de vegetación son presentados en las siguientes figuras (Figuras 9 a 44), se muestra primero la distribución original de cada unidad, posteriormente la proyección dentro del escenario A2 y finalmente bajo el escenario B2. Se incluye además una breve contextualización de los cambios observados por unidad. En Tabla 11 se presenta la superficie en hectáreas y la variación porcentual por cada unidad vegetacional para identificar aquellos ecosistemas que serían más vulnerables al CC en función de su cambio (decrecimiento) en distribución potencial. 34
Figura 9 . Desierto y Matorral Costero: En ambos escenarios se observa una ampliación latitudinal hacia el sur de su distribución, hacia el norte de la zona costera de la región de Atacama. Figura 10 . Desierto absoluto: La mayor variación se observa en la área de distribución sur de esta unidad, la que estaría siendo reemplazada por unidades de matorral desértico presentes en la costa, observándose un incremento en su distribución altitudinal. 35
Figura 11 . Matorral bajo desértico interior: Esta unidad en su área central de distribución (interior de la región de Antofagasta) no presenta mayor variación, en ambas proyecciones presenta áreas discontinuas probablemente asociadas al bajo poder explicativo del modelo obtenido para este ecosistema. Figura 12. Matorral desértico costero: Se presenta una ampliación longitudinal en su rango, hacia sectores interior de la región de Atacama y Coquimbo, esto se podría relacionar directamente con el aumento de las precipitaciones y del régimen térmico en el sector costero. Lo mismo para la extensión de su distribución norte en la región de Tarapacá. 36
Figura 13. Matorral desértico interior: Se observa una ampliación del rango latitudinal para el sector más costero en ambos extremos, esta unidad se traslapa con la unidad de matorral desértico costero, requiriendo un análisis posterior de mayor resolución espacial. Figura 14. Matorral bajo desértico andino: El área de distribución presenta una disminución en su extremo sur, manteniéndose en el sector precordillerano de las regiones de Tarapacá y Antofagasta. 37
Figura 15. Matorral espinoso: Esta unidad presenta un mal ajuste en las proyecciones, en el escenario A2 cambia completamente su distribución, solo en el escenario B2 mantiene el rango, ampliándolo hacia el norte. Figura 16. Bosque espinoso tropical: Se amplia en un sentido latitudinal sur, dentro de la región de Tarapacá y Parinacota, hasta el sur de la región de Antofagasta, esta ampliación de su espacio climático, estaría restringida en este caso, ya que este tipo de vegetación, esta asociada a condiciones particulares, como es el interior de quebradas. 38
Figura 17. Bosque espinoso mediterráneo interior: Se observa una ampliación de la distribución original de la unidad en un sentido sur, por la costa de la región de O’higgins y del Maule, llegando hasta la región de Bíobío en el caso del escenario A2. Figura 18. Bosque espinoso mediterráneo costero: Presenta una gran diferencia entre los dos escenarios y la distribución actual, en el caso del escenario A2 la distribución disminuye casi completamente, mientras que en B2 se amplia latitudinalmente y longitudinalmente, lo que da cuenta de un bajo ajuste de la modelación para esta unidad. 39
Figura 19. Matorral arborescente mediterráneo: La unidad se proyecta hacia el interior de la precordillera de la región de Coquimbo y en menor forma, avanza latitudinalmente por el sector costero de la región de Valparaíso. Figura 20. Bosque esclerofilo andino: Se observa una ampliación del rango en ambos escenarios, especialmente en su limite norte, hacia el norte de la región de Coquimbo, como así también en su ampliación longitudinal, reemplazando a la vegetación de matorral en zonas precordilleranas. 40
Figura 21. Bosque esclerofilo costero: Presenta una distribución similar en las proyecciones, ampliándose en forma discontinua en el límite norte de su distribución. Figura 22. Bosque esclerofilo interior: Esta unidad amplia su distribución en todo su rango, especialmente interesante es la ampliación en los sectores interiores de la región de la Araucanía y de los ríos, ya que da cuenta de un proceso de mediterranización de la zona templada ya señalado en los análisis climáticos 41
Figura 23. Bosque caducifolio mediterráneo costero: La proyección de la unidad en la precordillera desde la región de Coquimbo a Bíobío en los dos escenarios, se podría deber a similitud del espacio climático en el rango actual de la distribución de la unidad en la cordillera de la costa, también se observa la ampliación del rango de distribución sur. Figura 24. Bosque caducifolio mediterráneo andino: Esta unidad desplaza su rango actual en forma latitudinal hacia el sur, hacia la región de Los Lagos 42
Figura 25. Bosque caducifolio templado costero: Amplia su rango hacia el interior de su distribución actual, incluyendo también la isla de Chiloé y sectores de la Cordillera de la Costa hacia el sur. Figura 26. Bosque caducifolio templado andino: Esta unidad es una de las con mayor amplitud en su rango de distribución, lo que es reflejado en la proyección del escenario B2, ampliando su distribución en la zona norte. En el escenario A2 se observa una disminución en las zonas de mayor altitud de su distribución en el sector norte y en la región de Magallanes. 43
Figura 27. Matorral caducifolio: Se observa una disminución en el rango norte de la distribución actual de la unidad, siendo esto más notorio en el escenario A2. Figura 28. Matorral arborescente templado: Una minima expansión se presenta en el límite sur en la zona de tierra del fuego, esta expansión es similar en los dos escenarios. 44
Figura 29. Bosque laurifolio costero: En ambos escenarios la unidad se expande hacia la zona interior de la región de Los Lagos, zonas bajas de Chiloé y sector sur del archipiélago de los Chonos. Figura 30. Bosque laurifolio interior: Esta unidad se expande en el escenario A2 hacia el límite sur de la región de Los Lagos y parte de la región de Aysén, en el escenario B2 se mantiene una distribución similar a la actual, incorporando algunas áreas en la isla de Chiloé y sur de la región de Los Lagos. 45
Figura 31. Bosque resinoso costero: La unidad cambia completamente su distribución tanto en el escenario A2 y B2, moviéndose en dirección sur, siendo en el escenario A2 mucho mayor, también en este escenario se presentan áreas de la unidad en el interior de la región de Los Lagos. Figura 32. Bosque resinoso andino: Se expande su distribución latitudinalmente hacia el sur por el sector cordillerano en ambos escenarios, no mostrando mayores diferencias entre si. 46
Figura 33. Bosque siempreverde andino: Una gran diferencia se presenta entre los dos escenarios, la distribución general de la unidad se mantiene, pero aumenta considerablemente en su rango altitudinal, especialmente en el escenario B2. Figura 34. Bosque siempreverde interior: La unidad presenta un avance latitudinal hacia el sur, en la región de Aysén, desapareciendo su distribución en el extremo norte en la región de Los Lagos. 47
Figura .35 Bosque siempreverde costero: No se observa una gran variación en el patrón de distribución, solamente una variación minima en su distribución norte, restringiéndose a zonas de mayor altitud. Figura 36. Matorral siempreverde: Esta unidad, se proyecta en un sentido latitudinal sur, colonizando nuevas áreas en la zona de canales y fiordos del sur de la región de Aysén y norte de la de Magallanes. 48
Figura 37. Turberas: No presenta variaciones relevante en su rango de distribución actual, solamente en el escenario A2 se observa una leve disminución en su límite de distribución norte. Figura 38. Matorral bajo altoandino tropical: Esta unidad se mantiene su distribución, solo se presentan diferencias en el extremo sur de su rango, disminuyendo en el escenario B2 y aumentando hacia el sur en el rango A2. 49
Figura 39. Matorral bajo altoandino mediterráneo-­‐tropical: Se presenta una mantención en la distribución actual y una expansión tanto en sus límites norte y sur, por el sector cordillerano de la región de Antofagasta en el norte, hasta la región Metropolitana en su extremo sur. Figura 40. Matorral bajo altoandino mediterráneo: La unidad mantiene su rango de distribución, expandiéndose en su límite norte hacia las regiones de Coquimbo y de Atacama, en su extremo sur se observa una ampliación leve en los sectores cordilleranos del Bíobío. 50
Figura 41. Matorral bajo altoandino templado: Una expansión en su rango altitudinal, en la zona sur de la región de Magallanes y en la Tierra del Fuego, lo que es más pronunciado en el escenario B2. Figura 42. Herbazal altoandino tropical mediterráneo: Se mantiene su rango de distribución actual, solamente se observa un mínimo aumento del rango longitudinal de distribución. 51
Figura 43. Herbazal altoandino templado: La unidad mantiene su distribución, solo se observa una ampliación de su rango altitudinal en ambos escenarios. Figura 44. Estepas y Pastizales: Se mantiene el rango de distribución actual, observandose una leve extensión de su rango sur en Tierra del Fuego y Cabo de Hornos. 52
La siguiente tabla, señala las unidades que presentaron mayor variación de su superficie bajo el escenario A2, indicando la dirección del cambio de su distribución. Tabla 11. Unidades de vegetación con mayor variación de superficie Unidad Macrobioclima Dirección cambio Desierto y Matorral Costero Tropical Latitudinal sur Matorral desértico costero Tropical-­‐Mediterránea Latitudinal sur Latitudinal norte Longitudinal este Matorral desértico interior Tropical-­‐Mediterránea Latitudinal sur Latitudinal norte Matorral bajo altoandino mediterráneo-­‐
tropical Tropical-­‐Mediterránea Latitudinal sur Matorral bajo altoandino mediterráneo Mediterránea Latitudinal norte Matorral espinoso Mediterránea Latitudinal sur Bosque espinoso tropical Mediterránea Latitudinal sur Bosque espinoso mediterráneo costero Mediterránea Longitudinal este Latitudinal sur Matorral arborescente mediterráneo Mediterránea Latitudinal norte Bosque esclerofilo andino Mediterránea Latitudinal norte Bosque esclerofilo costero Mediterránea Latitudinal sur Bosque esclerofilo interior Mediterránea Latitudinal sur Bosque caducifolio mediterráneo costero Mediterránea Latitudinal sur Longitudinal este Bosque caducifolio mediterráneo andino Mediterránea Latitudinal sur Longitudinal este Bosque caducifolio templado costero Templada Latitudinal sur Longitudinal este Bosque laurifolio costero Templada Latitudinal sur Bosque resinoso costero Templada Longitudinal este Bosque resinoso andino Templada Latitudinal sur Latitudinal norte Bosque siempreverde interior Templada Latitudinal sur Longitudinal oeste De esta tabla se infiere, como se señalaba con anterioridad, la preferente variación latitudinal de las unidades. En la Figura 45 se muestran en color rojo, las unidades con mayor variación, donde se observa que se concentran en la zona central del país, entre la región de Atacama y la región de la Araucanía. Un análisis complementario a esta visión “por unidad”, seria identificar las áreas que presentan un mayor número de sobreposición de las proyecciones de las unidades, lo que se presenta a continuación. 53
Figura 45. Distribución de los ecosistemas asociados a unidades de vegetación con mayor cambio en su distribución actual, bajo el escenario de cambio climático A2. 54
Tabla 12. Superficies en hectáreas para cada unidad de vegetación (Actual, A2, B2), además se incluye el cambio porcentual para cada escenario de proyección (% var.) ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 Unidad de vegetacion Desierto y Matorral Costero Desierto absoluto Matorral bajo desértico interior Matorral desértico costero Matorral desértico interior Matorral bajo desértico andino Matorral espinoso Bosque espinoso tropical Bosque espinoso mediterráneo interior Bosque espinoso mediterráneo costero Matorral arborescente mediterráneo Bosque esclerofilo andino Bosque esclerofilo costero Bosque esclerofilo interior Bosque caducifolio mediterráneo costero Bosque caducifolio mediterráneo andino Bosque caducifolio templado costero Bosque caducifolio templado andino Matorral caducifolio Matorral arborescente templado Bosque laurifolio costero Bosque laurifolio interior Bosque resinoso costero Bosque resinoso andino Bosque siempreverde andino Bosque siempreverde interior Bosque siempreverde costero Matorral siempreverde Turberas Matorral bajo altoandino tropical Matorral bajo altoandino mediterráneo-­‐
tropical Matorral bajo altoandino mediterráneo Matorral bajo altoandino templado Herbazal altoandino tropical mediterráneo Herbazal altoandino templado Estepas y pastizales % var. Actual 598969 5330965 4918049 1183660 4873389 2911191 239276 352441 1400280 339646 628521 869854 1508311 2150778 760896 1498446 3175476 4203705 553540 1083794 366263 1099511 963480 739618 1818107 2898667 421897 253841 6744644 5520288 A2 2596009 7453928 7183242 5042960 6972147 4648306 1007025 4524043 405519 1878436 2894900 3786542 2363977 5461722 3695261 3894458 6777121 5739272 975091 3604164 1407574 3633793 5120361 2065347 4829110 3169045 1856854 815504 7056527 5266693 333.4 39.8 46.1 326.0 43.1 59.7 320.9 1183.6 -­‐71.0 453.1 360.6 335.3 56.7 153.9 385.6 159.9 113.4 36.5 76.2 232.6 284.3 230.5 431.4 179.2 165.6 9.3 340.1 221.3 4.6 -­‐4.6 2461968 1444658 878133 949733 512352 2587501 3569249 2569148 2634198 1845424 1888704 4123181 45.0 77.8 200.0 94.3 268.6 59.3 B2 % var. 2145715 258.2 6208918 16.5 4678224 -­‐4.9 6387537 439.6 7910695 62.3 2598305 -­‐10.7 932907 289.9 4534189 1186.5 5878944 319.8 1578111 364.6 1585683 152.3 5836612 571.0 2966905 96.7 10902984 406.9 2205195 189.8 3884245 159.2 7298654 129.8 11664610 177.5 3219261 481.6 2910010 168.5 1845692 403.9 1586547 44.3 1425908 48.0 4861329 557.3 14467793 695.8 3935092 35.8 3823726 806.3 513162 102.2 7863842 16.6 5438566 -­‐1.5 4996835 3543186 6056751 2461709 2188412 5653119 103.0 145.3 589.7 159.2 327.1 118.5 En relación a los cambios en la superficie ocupada por las distintas unidades (Tabla 12), se observa que existe inconsistencia entre las proyecciones de los escenarios A2 y B2 en tres casos: Matorral bajo desértico interior(A2=46.1%, B2= -­‐4.9%), Matorral bajo desértico andino (A2=59.7, B2=-­‐10.7%), Bosque espinoso mediterraneo interior (A2=-­‐71%, B2=319.8). Estas discrepancias entre escenarios ponen de manifiesto la incertidumbre que existe respecto de la respuesta de los ecosistemas así como la complejidad que representa 55
aplicar este tipo de aproximaciones para Chile, teniendo en cuenta la heterogeneidad del territorio y la resolución de la información climática. No obstante ésto, los 36 ecosistemas restantes presentan proyecciones consistentes y positivas, es decir la mayoría de loe ecosistemas, medidos como unidades de vegetación, tienden a incrementar su área de ocupación geográfica potencial. Entre éstos lo que muestran mayor incremento son el Bosque espinoso tropical (1185% en promedio), Bosque siempreverde costero (573% en promedio), Bosque sclerófilo andino (453% en promedio), Bosque espinoso mediterráneo costero (409% en promedio) y el Matorral bajo altoandino templado (395% en promedio). Sólo cinco proyecciones señalan tendencias a decreser, dos para el escenario A2 y tres para el escenario B2, siendo la de mayor magnitud la predicha para el Bosque espinoso mediterráneo interior en el escenario A2 (71% de decrecimiento) seguida de el Matorral bajo desértico andino en el escenario B2 (10.7% de decrecimiento). Interesantemente, los ecosistemas de Turberas son los que menos cambian en Figura 46. Correlación entre la diferencia absoluta
en las proyecciones de los escenarios y el promedio
promedio (10.6%). Finalmente .
es necesario señalar que de cambio
existe una relación positiva entre el valor promedio de cambio en distribución, medido éste como el valor promedio de cambio porcentual para los escenarios A2 y B2, y la diferencia absoluta entre ambos escenarios en relación a sus predicciones, es decir entre el poromedio y la diferencia de las predicciones (Figura 46). Salvo por un valor extremo (Bosque espinoso tropical) la relación es posiiva y significatia (Coeficiente de correlación de Pearson r= 0.64, P=0.00003), lo que implica que existe menor incertidumbre (i.e. ambos escenarios coinciden en sus proyecciones) cuando los cambios proyectados son pequeños. 56
4.1 Patrones de recambio
En la Figura 47 se indica las zonas de mayor “recambio potencial” o traslapes entre las proyecciones futuras de de unidades para el escenarios A2 y por tanto mayor incertidumbre en relación a cual sería en el futuro la unidad predominante en el área. Estas zonas serían relevantes en términos de la variación de la diversidad florística, ya que estarían mostrando, potencialmente, mayor dinámica a mediano plazo. Estos patrones son consistentes con el mapa anterior, en las áreas costeras y precordilleranas, agregándose ademas las zonas cordilleranas de la región de Aysén y Magallanes. Figura 47. Recambio de unidades de vegetación, sobreponiendo las distintas distribuciones proyectadas bajo el escenario de cambio climático A2 57
Los resultados de la proyección de las unidades de vegetación, indican preferentemente una variación latitudinal de las unidades en la zona mediterránea y templada en su parte norte. Esto ocurre para ambos escenarios y es consistente con los resultados de los análisis climáticos, preferentemente al patrón térmico, que señala un aumento en las temperaturas en la zona central del país, desplazando las condiciones actuales mas templadas entre los 38 y los 40 grados de latitud sur. Al analizar las áreas con mayor recambio de unidades, estas se concentran en la costa del extremo norte, costa y precordillera de la zona mediterránea y zona andina de la región de Aysén y Magallanes. En el marco del presente análisis esta sería una zona de gran dinamismo e incertidumbre respecto de su estado final, en termino de las unidades o ecosistemas predominantes en el futuro. Esto es consistente con las discrepancias registradas para la proyección en extensión geográfica predichas para los escenarios A2 y B2. Es interesante resaltar que el CC podría inducir importantes reducciones en la distribución de los ecosistemas asociados con las unidades del Bosque espinoso mediterráneo interior en el escenario A2 y el Matorral bajo desértico andino bajo el escenario B2. caducifolio. Este hecho los coloca como particularmente vulnerables al cambio climático en relación al resto de los ecosistemas de la región. En general, los ecosistemas de chile central son los más amenazados debido a que este estudio muestra que serán los que sufrirán mayores cambios en su distribución actual (Figura 45), lo cual implica que sus especies componentes deberán migrar para acceder a las áreas geográficas donde se encuentran las condiciones climáticas que definen el ecosistema al que pertenecen. Dado que ésta área es la más densamente poblada del país, la con menor superficie de áreas protegidas y está muy alterada por una infinidad de usos humanos, se vislumbra como muy difícil que estos ecosistemas puedan adaptarse adecuadamente al CC a menos que se tomen urgentes acciones tendientes a incrementar la conectividad y a incrementar la Red de Areas Protegidas. En relación a las limitantes que se presentaron en el análisis, estas se pueden clasificar en tres grupos: - Resolución espacial del análisis - Selección de variables para la obtención de los modelos por unidad - Sobreposición de modelos Este análisis se realizó con una resolución espacial de 5 km2 lo cuál restringe nuestra capacidad para detectar variación longitudinal de los patrones climáticos en las proyecciones de cambio climático. Esto seria más sensible en aquellas zonas con unidades de vegetación que están definidas en pisos altitudinales restringidos, como es el caso de las unidades de matorral bajo en la precordillera del extremo norte del país, como así también para unidades de matorral y bosques en el centro y centro sur del territorio. De manera similar, el uso de un “pixel” de análisis de 5 km afectaría a la identificación de las 58
zonas sobre el límite de la vegetación, que podrían servir de área “utilizable” o como barrera, para unidades de vegetación inferiores bajo ciertas condiciones. Sin embargo, la escasa disponibilidad de datos climáticos a una resolución fina no hace posible por ahora un análisis a un resolución mayor (e.g. 1km) sin que se incremente el error en las proyecciones de distribución. En este estudio se trabajo solamente con variables relacionadas a aspectos climáticos y físicos (Temperaturas, precipitación, radiación), esto se debe de tener en cuenta, ya que el resultado de los modelos está indicando la proyección del espacio climático en que se encuentran en la actualidad las unidades de vegetación. Seria relevante repetir el ejercicio integrando otro tipo de variables, relacionadas a aspectos distintos al climático. Relacionado con el punto anterior, si se modela las unidades a 1 km habría que integrar variables fisiográficas como la pendiente, exposición, entre otras, que permitan establecer un espacio ambiental con mayor detalle, y que se ha comprobado que en combinación con variables climáticas definen de mejor forma el espacio ambiental (Randin et al.2009). También es de importancia, incluir el efecto de agregar variables categóricas, como es el caso de la incorporación del uso de suelo. Diferentes estudios han mostrado la utilidad de incorporar el uso del suelo en este tipo de enfoques. Esto se podría transformar en un elemento fundamental como un paso posterior a este estudio, lo que permitiría analizar de mucha mejor forma las proyecciones, especialmente en la zona central del país, donde se observan los mayores cambios en el uso del suelo proyectados. En este estudio se decidió analizar la proyección bajo escenarios de cambio climático unidad por unidad, no tomando en cuenta para el análisis final, las interacciones que se producen entre unidades, al presentarse zonas de “traslape” entre éstas. Esto último se trató de abordar independientemente, evaluando los “patrones de recambio”, esto quiere decir las zonas que presentan un mayor número de traslapes. La no inclusión de los traslapes en los modelos finales, se decidió para facilitar el análisis. Para posteriores estudios, se podría abordar la sobreposición, definiendo una probabilidad umbral para cada unidad y en las zonas donde se producen traslapes, dejar a la unidad que tenga la mayor probabilidad de presencia, este enfoque ha sido utilizado en análisis similares (Thuillier et al. 2005). 59
5. ANÁLISIS DE LOS EFECTOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO SOBRE
LOS HUMEDALES ALTOANDINOS
La zona altiplánica de Chile se caracteriza por presentar extremas condiciones de aridez, y en la zona de los Andes Centrales destaca la presencia de precipitaciones en periodo estival, explicadas principalmente por una influencia de clima amazónico. En la Tabla 13, se observa que la cuenca Altiplánica presenta un mayor nivel de precipitaciones, puesto es la que presenta mayor influencia del clima amazónico, destacando el bajo nivel de temperatura asociado a la altura en que esta cuenca se ubica. Tabla 13. Balance Hídrico de Cuencas correspondientes a Puntos de Modelación Altiplánicas 236 3.8 28 ET Natural (mm) 191 Rio Lluta 180 19.1 13.2 158 7.6 0 Salar de Atacama 70.7 13.4 0 59 1.3 10.7 Rio Loa 39.7 12.2 0.5 34.8 0.9 1.8 Cuenca Precipitación (mm) Temperatura (Celsius) Caudal (mm) ET Evaporación Cultivos (mm) (mm) 0 13.6 Las proyecciones de clima futuro realizadas, para todos los puntos evaluados muestran una tendencia de incremento de temperaturas que en la mayoría de los casos esta en el rango de 2 – 4.5 ºC de incremento. En cuanto a las precipitaciones, pese a que los modelos de clima global presentan incertidumbre en cuanto a esta variable, el análisis de los modelos a escala local proyectan consistentemente una disminución de un 5% -­‐25% de la media de precipitación anual actual. La estimación de caudales futuros para los puntos de modelación mostró para todos los casos una disminución entorno a un 40% en las Cuencas Altiplánicas y del Río LLuta, donde actualmente existen remanentes de caudal significativos. En el caso de las Cuencas del Salar de Atacama y Río Loa, donde los datos hidrológicos muestran una clara condición de aridez con volúmenes de caudales despreciables, claramente las condiciones de clima futuro extremaran esta condición. 5.1 Cambios Punto de Modelación Cuenca Altiplánica En el análisis de los 68 modelos para el punto de la Cuenca Altiplánica se observa una tendencia al incremento en temperaturas, en el rango de 1.6 – 3.6 ºC para el escenarios B1, 2 – 5.2 en el escenario A1b y, en el escenario A2 la mayoría de los modelos se concentra en el rango de 4 – 5.2 ºC (Fig. 48 superior). En términos de precipitaciones la mayoría de los modelos 60
proyectan una situación similar a la actual o bien una disminución de entre 5 – 25%, situación que extremaría las condiciones de aridez de la Cuenca (Fig. 48 Inferior derecha). La disminución de precipitaciones junto al aumento de evapotranspiración por mayores temperaturas, se traduce en una clara señal de disminución de caudales, concentrándose los modelos en el rango de disminución de 0 – 40% del caudal actual para la cuenca (Fig. 48 inferior izquierda). 5.2 Cambios Punto de Modelación Cuenca Río Lluta En el análisis de los 68 modelos para el punto de la Cuenca del Río Lluta se observa una tendencia al incremento en temperaturas, en el rango de 1.6 – 3.6 ºC para el escenarios B1, 2.8 ºC y mayor a 5.2 ºC en el escenario A1b y, en el escenario A2 la mayoría de los modelos se concentra en el rango de 3.6 – y mayor que 5.2 ºC (Fig. 49 superior). En términos de precipitaciones la mayoría de los modelos proyectan una situación similar a la actual o bien una disminución de entre 5 – 25%, situación que extremaría las condiciones de aridez de la Cuenca (Fig. 49 inferior derecha). La disminución de precipitaciones junto al aumento de evapotranspiración por mayores temperaturas, se traduce en una clara señal de disminución de caudales, donde la mitad de los modelos analizados proyecta una disminución en el rango de 0 – 40% y la otra mitad estima una disminución mayor a un 40% del caudal actual de la cuenca (Fig. 49 inferior izquierda). 20% Porcentaje de Modelos 18% 16% 14% 12% B1 10% A1b 8% A2 6% 4% 2% 0% 0.8 1.2 1.6 2 2.4 2.8 3.2 3.6 4 4.4 4.8 Aumento de Temperatura Proyectado 50% Porcentaje de Modelos Porcentaje de Modelos 0.4 40% 30% 20% 10% 0% Porcentaje de Cambio en Precipitaciones 5.2 y mayor... 50% 40% 30% 20% 10% 0% Porcentaje de Cambio en Caudales Figura 48. Análisis de Incertidumbre Cuenca Altiplánica 61
Porcentaje de Modelos 25% 20% 15% B1 10% A1B A2 5% 0% 0.4 0.8 1.2 1.6 2 2.4 2.8 3.2 3.6 4 4.4 4.8 5.2 More 50% Porcentaje de Modelos Porcentaje de Modelos Aumento de Temperatura Proyectado 40% 30% 20% 10% 0% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Porcentaje de Cambio en Precipitaciones Porcentaje de Cambio en Caudales Figura 49. Análisis de Incertidumbre Cuenca del Río Lluta
5.3 Cambios Punto de Modelación Salar de Atacama
En el análisis de los 68 modelos para el punto de la Cuenca del Salar de Atacama se observa una tendencia al incremento en temperaturas, en el rango de 1.6 – 4 ºC para el escenarios B1, 2.4 ºC y mayor a 5.2 ºC en el escenario A1b y, en el escenario A2 la mayoría de los modelos se concentra en el rango de 4 – y mayor que 5.2 ºC (Figura 50 superior). En términos de precipitaciones la mayoría de los modelos proyectan una disminución de entre 5 – 25%, situación que extremaría las condiciones de aridez de esta Cuenca (Figura 50 inferior). En este caso, dado que el escenario base presentaba ausencia de caudales no se realizó análisis de incertidumbre de esta variable, sin embargo, los mínimos caudales que hoy sustentan los humedales en esta cuenca, debiesen verse severamente mermados hasta una condición de absoluta aridez en el futuro. 62
18% Porcentaje de Modelos 16% 14% 12% 10% B1 8% A1B 6% A2 4% 2% 0% 0.4 0.8 1.2 1.6 2 2.4 2.8 3.2 3.6 4 4.4 4.8 5.2 More Porcentaje de Modelos Aumento de Temperatura Proyectado 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Porcentaje de Cambio en Precipitaciones Figura 50. Análisis de Incertidumbre Cuenca del Salar de Atacama.
5.4 Cambios en Punto de Modelación Cuenca Río Loa En el análisis de los 68 modelos para el punto de la Cuenca del Río Loa se observa una tendencia al incremento en temperaturas, en el rango de 1.6 – 4 ºC para el escenarios B1, 2.4 ºC y mayor a 5.2 ºC en el escenario A1b y, en el escenario A2 la mayoría de los modelos se concentra en el rango de 4 – y mayor que 5.2 ºC (Figura 51 superior). En términos de precipitaciones, la mayoría de los modelos proyectan una disminución de entre 5 – 25% o superior, siendo esta cuenca la que presenta una señal más consistente en cuanto a la disminución de esta variable (Figura 51 inferior derecha). La disminución de precipitaciones junto al aumento de evapotranspiración por mayores temperaturas, se traduce en una clara señal de disminución de caudales que se concentra en el rango de 0 – 40% (Figura 51 inferior izquierda). 63
18% Porcentaje de Modelos 16% 14% 12% 10% 8% B1 6% A1B 4% A2 2% 0% 70% Porcentaje de Modelos Porcentaje de Modelos Aumento de Temperatura Proyectado 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Porcentaje de Cambio en Precipitaciones 100% 80% 60% 40% 20% 0% Porcentaje de Cambio en Caudales Figura 51. Análisis de Incertidumbre Cuenca del Río Loa
Los resultados obtenidos muestran que para el área de estudio, la señal tendería a ser consistente en términos de incremento de temperatura, disminución de precipitaciones, aumento de evapotranspiración y disminución de caudales. Es importante destacar, sin embargo, que existe una serie de limitaciones en la metodología utilizada. • La metodología se basa en condiciones de base del ciclo hidrológico que están determinadas a nivel regional y por lo tanto esconden las condiciones de detalle que puedan existir en un punto en particular. Sin embargo, no existe disponible información más detallada (a nivel se subcuenca por ejemplo) que pueda mejorar en este sentido el análisis. 64
• En el caso de los humedales del Norte Grande de Chile su estado con respecto a sus condiciones hídricas son determinados no solamente por las condiciones climáticas en superficie sino que también juegan un rol importante la interacción con acuíferos en las regiones. Llevar a cabo un trabajo de modelación de las condiciones de los acuíferos en la región queda fuera de los alcances de este proyecto. Es posible argumentar en todo caso que en el largo plazo las condiciones en los acuíferos para escalas espaciales amplias también están determinados por las condiciones climáticas en superficie por lo que la metodología usada todavía serviría para determinar al menos cualitativamente los potenciales impactos en humedales. Por otra parte, es importante considerar que las condiciones de salinidad de los humedales en el altiplano, imponen una restricción a la evaporación de agua, que en algún grado tendería a reducir el potencial de evaporación que se estima para esta zona. Finalmente, los resultados del análisis indican que el Balance Hídrico de las Cuencas Altiplánicas tendería a reducir el agua de precipitaciones, caudales y escorrentía superficial, siendo estos los principales sostenedores de los humedales de esta zona, lo que significaría un perjuicio en la estabilidad y funcionalidad ecológica de estos ecosistemas. 65
6. PROPUESTA METODOLÓGICA
HACIA UNA RED NACIONAL DE MONITOREO DEL CAMBIO GLOBAL
En esta sección nuestro interés es desarrollar una propuesta metodológica para la profundización gradual del conocimiento, incluyendo otros niveles de la biodiversidad, e integrando tanto los ambientes terrestres como los marino-­‐costeros y de aguas continentales presentes en el país. La Cuarta Evaluación del IPCC (IPCC 2007) identifica entre las amenazas claves que enfrenta América Latina para la adaptación al cambio climático a: 1) Carencia de sistemas de observación confiables y bien distribuidos regionalmente, 2) carencia de sistemas de monitoreo adecuado, 3) falta de capacidad técnica, 4) escasez de evaluaciones integradas, principalmente entre sectores productivos y de regulación (e.g., agua, energía, biodiversidad, suelos), 5) existencia de un número insuficiente de estudios acerca de los potenciales impactos económicos de la variabilidad y cambio en el clima actual y futuro, y 6) escasez de estudios del impacto del cambio climático en la institucionalidad y organización de la sociedad. Chile se encuentra en una situación relativamente optimista para hacer frente a estas amenazas y expectativas de cambio, en tanto posee un capital científico y técnico de profesionales competentes que reside en Centros de Excelencia de prestigio nacional y mundial, financiados por el Estado y con experiencia en temas de cambio global y CC. Sin embargo, es necesario hacer inversiones para poner en marcha un adecuado sistema de observación y monitoreo a escala nacional, así como para generar una nueva institucionalidad (ver Recomendaciones) que permita la adecuada integración de la información provenientes de los distintos sectores, identifique las necesidades de investigación, centralice el análisis de información y toma de decisiones, vinculados al CC. Para hacer frente a los desafíos que implica el CC es fundamental contar con una red de Figura 52 . Esquema de funcionamiento de una Red de monitoreo de biodiversidad y procesos
ecosistémicos para hacer frente a los desafíos del cambio global y CC.
66 monitoreo de biodiversidad y procesos ecosistémicos (Figura 52) que abarque los principales ecosistemas marinos, terrestres y de aguas continentales presentes en el país como ser aquellos con alto valor productivo (forestal, agrícola y pesquero), por ser centros de alta biodiversidad, entre otros. Esta red debiera estar acoplada a un esquema estándar de recolección de datos sobre la distribución de especies (especialmente indicadoras, claves y amenazadas) y medición de procesos ecosistémicos esenciales (productividad, ciclo de nutrientes, ciclo hidrológico) y otros componentes del cambio global, tales como monitoreo de la introducción y expansión de especies exóticas, y especies bajo explotación y uso de la tierra o borde costero (Figura 52). Una posibilidad de lograr éste objetivo es a través del fortalecimiento y ampliación de la naciente Red Chilena de Sitios de Estudios Socio-­‐ecológicos de Largo Plazo (LTSER, Anderson et al. 2008, Figura 53) que actualmente ha desarrollado el Instituto Milenio de Investigaciones en Ecología y Biodiversidad (ver http://www.ieb-­‐chile.cl/ltser/index.php) actividad que es financiada por el Estado de Chile, con un horizonte de una década. En el mundo existe una serie de Figura 53. Red Chilena de Sitios de Estudios Socioredes de investigación y monitoreo ecológicos de Largo Plazo
semejantes, contándose entre las más (tomado de http://www.ieb-chile.cl/ltser/index.php) relevantes la Red LTER o Long-­‐term Ecological Research en EE.UU., que incluyo inicialmente 18 sitios de estudios ecológicos de largo plazo, que nació bajo el auspicio y financiamiento de la National Science Foundation (NSF, órgano equivalente al CONICYT en Chile) durante los 80 y cuya diversificación, a través de la inclusión del componentes relacionados con las actividades humanas, internacionalización (actualmente existen Redes LTER en 32 países) y producción de conocimiento, educación y aplicación la han consolidado como un modelo exitoso. El LTSER-­‐Chile, sigue este modelo y se ha vinculado ya a la Red Internacional (I-­‐LTER). La RED LTSER-­‐Chile, ampliada para cubrir mejor el territorio nacional, debiera ser la principal proveedora de datos y de diagnósticos regionales respecto del estado de los ecosistemas y de los potenciales riesgos asociados al cambio global y el CC en particular. Esta red debiera ser parte de la nueva institucionalidad que el país requiere para hacer frente al CC y ser capaza de anticiparse a los escenarios futuros (ver sección Recomendaciones). Se visualiza que esta red debiera ser interdisciplinaria por naturaleza, integrando científicos, profesionales y técnicos, y con la capacidad de crecer y perfeccionarse cada vez que se desarrollen nuevas tecnologías y se visualicen nuevas áreas o problemas relevantes que requieran vinculaciones entre disciplinas, tal como por ejemplo monitoreo de GEI, actividad volcánica, y sismológica, monitoreo satelital de ecosistemas terrestres y marinos, entre otros. 67 7. RECOMENDACIONES
En esta sección nuestra intensión es entregar mayor información sobre posibles mecanismos, instrumentos o medidas de adaptación que debieran ser consideradas en el mediano y largo plazo para hacer frente a los efectos más probables del CC sobre la biodiversidad (y la sociedad) chilena. El IPCC define la adaptación al CC como ajustes en los sistemas ecológicos, sociales y económicos en respuesta a los efectos producidos por estímulos climáticos actuales o anticipados. Esto incluye las respuesta a los efectos negativos o positivos de la variabilidad climática actual (estacional y entre los años), así como los anticipados bajo distintos escenarios de CC (Leary et al. 2008). La adaptación hace referencia tanto a acciones específicas, como por ejemplo la protección de una especie o ecosistema muy vulnerable al CC, como a cambios institucionales que podrían reflejarse en el diseño de políticas públicas que favorezcan por ejemplo, la mantención y protección de hábitats naturales en manos de privados a través de reformas tributarias que fomenten "conservation easements." La adaptación es un proceso dinámico que contempla evaluaciones de riesgo y vulnerabilidad, estudio de las alternativas factibles, implementación de medidas, su monitoreo y re-­‐evaluación constante. Sin embargo, uno de los aspectos más fundamentales de la adaptación es el entendimiento cabal del contexto físico, social y biológico del problema. Este entendimiento debe necesariamente ser actualizado periódicamente y estar basado en el conocimiento científico disponible, particularmente conocimiento de escala regional y local. Para el caso de Chile, el conocimiento científico disponible respecto de los efectos del CC es aún Figura 54. El cambio global y sus principales componentes
deficiente por lo que es imperioso (modificado de Vitousek 2007)
identificar prioridades de investigación y generar acciones tendientes a fortalecer la generación de ciencia básica respecto del CC. En este contexto se proponen las recomendaciones que pasamos a detallar. Recomendación1.
Identificar y contextualizar
el problema
El primer paso para el diseño de mecanismos o medidas de adaptación biológica y social pasa por tener claridad sobre la naturaleza del problema o fenómeno cuyos efectos negativos se desean minimizar, en nuestro caso CC y cuyas oportunidades se desea capitalizar. A este respecto es necesario aclarar que el CC es 68 un componente más de lo que se conoce como Cambio Global inducido por la actividad humana (Figura 54) que se identifica con la alteración de la Tierra y sus ecosistemas por parte del hombre, siendo los principales motores de éstos cambios el aumento de la población y el incremento en la demanda de uso de la tierra y de los recursos que éste incremento lleva asociado (Figura 54). Este conjunto de cambios producidos por el hombre o Cambio Global, consiste fundamentalmente en una serie de procesos inter-­‐vinculados entre los cuales los más importantes son: a) El cambio en el uso de la tierra producto de actividades agrícolas, ganaderas y forestales que redundan en la pérdida de cobertura arbórea y fragmentación de hábitats naturales, b) La alteración de ciclos biogeoquímicos y eutroficación producto de las actividades humanas debido a la polución química, el uso de fertilizantes y la emisión de GEI. Este último proceso se traduce en lo que se denomina cambio climático, c) Sobre-­‐explotación de recursos biológicos e invasión de especies exóticas introducidas casual o deliberadamente por acción humana (sistemas de transporte, caminos, producción de carne, etc.) y d) Pérdidas de biodiversidad como consecuencia de la interacción entre los cambios anteriormente señalados. Esta pérdida de biodiversidad, a su vez se traduce en la alteración o degradación de los servicios que los ecosistemas prestan a la sociedad (escala local, regional y global) y que hacen posible su desarrollo y bienestar, tales como provisión de suelos Figura 55. Relación entre los servicios ecosistémicos y el bienestar humano (tomado de Millenium
Ecosystem Assessment 2005)
69 para cultivar, polinización de árboles o plantas de cultivo, prevención de erosión, agua pura, belleza escénica y turismo, regulación de desastres en zonas costeras y enfermedades entre otros (Figura 55). El contexto adecuado para entender, mitigar y adaptarse a las consecuencias del CC es el del Cambio Global inducido por la actividad humana. Las implicancias de esta dinámica son relativamente simples y obvias y ponen de relevancia la naturaleza sistémica del problema, en el cual muchos componentes y vectores físicos, sociales y biológicos interactúan. Las implicancias de esta visión se exploran en las recomendaciones siguientes. Recomendación 2. Reconocer la naturaleza sistémica y multivariada del
problema.
El CC es el reflejo de la acción conjunta y sinérgica de una serie de vectores de cambio, entre los cuales los más prominentes son los Gases de Efecto Invernadero (GEI) que se emiten a la atmósfera como producto del consumo de combustibles fósiles, deforestación, actividades agrícolas y ganaderas entre otras. En este contexto la subscripción y cumplimiento de acuerdos internacionales de reducción de emisiones y bonificación del buen manejo industrial es una estrategia fundamental, pero se requieren de otras acciones que minimicen el efecto de otros vectores de cambio relevantes en Chile. Entre estos uno de los más prominentes es el relacionado con cambios en el uso de la tierra, introducción de especies exóticas, sobre-­‐
explotación de recursos y contaminación. En este sentido, cualquier estrategia de adaptación ante el CC debe contemplar, necesariamente, la acción concertada de los entes públicos y privados que tienen competencias relacionadas con los vectores asociados al CC. El adecuado manejo, monitoreo y regulación de estos vectores de cambio o estrés no-­‐climático deben ser concertado y complementario a través de un centro que integre la información. Por ejemplo, uno de los grandes desafíos que enfrenta el análisis de las formas de adaptación de las especies ante el CC tiene que ver con la falta de información sobre las tendencias de cambio futuro en el uso de la tierra. En general, los paisajes de los ecosistemas Mediterráneos y templados del planeta están altamente transformados por la acción humana, debido a la gran población y antigüedad del impacto, tal que lo que en un pasado era un continuo de hábitat natural en la actualidad debe modelarse como un mosaico de parches antropogénicos, como campos de cultivo, áreas de ganadería, zonas urbanas, caminos y plantaciones de especies exóticas. Este tipo de paisajes abiertos y fragmentados ofrecerá resistencia al movimiento de las especies en respuesta al cambio climático. Una evaluación de lo que este modelo de paisaje podría representar para las especies de flora y fauna en Chile fue llevado a cabo para la Región de los Ríos (Cepal 2009). Este estudio analizó la respuesta de de 69 especies de árboles y 25 especies de vertebrados nativos al CC comparando una situación hipotética en que todo el paisaje está disponible para ser utilizado como hábitat por las especies (i.e. corresponde a hábitat natural de bosques no intervenidos), versus un paisaje heterogéneo en que existen diversos usos humanos, tales como agricultura, ganadería y plantaciones de especies exóticas (Figura 56). Los resultados de éste análisis señalan que para un escenario de emisiones A2, las distribuciones de once especies de plantas y seis de vertebrados podrían decrecer en más de 80%, cuando se considera el impacto del uso humano del territorio, lo que las colocaría a todas en Peligro Crítico. Este análisis nos permite concluir que el uso antropogénico de la tierra puede tener un efecto sinérgico y negativo sobre la capacidad 70 de adaptación de la biodiversidad al CC, por lo que la adecuada planificación del uso del paisaje y la generación de políticas y marcos regulatorios de uso que favorezcan la conectividad de los paisajes destinados a conservación dentro del territorio de uso humano, es de suma relevancia. Recomendación 3. Fortalecer la Red de Áreas Protegidas
El gobierno de Chile ha hecho inversiones sustanciales en el interés de asegurar la integridad del patrimonio nacional en biodiversidad. Esta política se ve reflejada en su extenso Sistema Nacional de Áreas Protegidas del Estado (SNASPE) que en conjunto con iniciativas privadas y áreas de conservación consagradas en convenios internacionales, y restricciones de uso del suelo, ha llegado a cubrir alrededor de un 20% de la superficie continental del país. Sin embargo, aún cuando este porcentaje es significativo en el contexto internacional, la distribución de éste está fuertemente sesgada a los extremos norte y sur del país, lo que hace presumir que no es del todo eficiente en proveer una adecuada cobertura de los centros de biodiversidad presentes en nuestro país (Armesto et al. 1992, 1998). La escasa cobertura del sistema de áreas protegidas del Estado queda de manifiesto en un estudio reciente llevado a cabo por Tognelli et al. (2008) que señala que la Red de Áreas Protegidas (RAP) del país, es ineficaz para conservar una alta proporción de especies (13% de un total de 653 especies de aves, reptiles, anfibios y mamíferos analizadas) , ya que no se encuentran representadas en sus unidades (especies Gap). Este hecho, sumado a que potencialmente el uso de la tierra tiene un efecto sinérgico y negativo sobre la respuesta adaptativa de las especies ante el CC Figura 56. Uso actual de la tierra en el área de la XIV Región de Los Ríos.
hace necesario (tomado de CEPAL 2009)
fortalecer y ampliar la RAP considerando criterios de conectividad que faciliten las respuestas de migración de las especies. Esta iniciativa requiere: 1) una adecuada evaluación de la respuesta de la biodiversidad ante el CC y la identificación de áreas y hábitats críticos para la adaptación de las especies en línea con el análisis realizado para la Región de los Ríos, 2) el diseño de acciones e incentivos 71 para los propietarios que permitan la restauración de los hábitats críticos que posibiliten el movimiento migratorio o dispersión de las especies en respuesta al futuro CC, 3) la expansión de estas iniciativas a la protección de otros aspectos de la biodiversidad, que no sólo consideren las especies sino también las funciones ambientales (de valor para la sociedad) que estas sustentan en el seno de los ecosistemas. Este último aspecto es fundamental y prioritario, en la medida que del mantenimiento y salud de tales funciones depende el bienestar de la población humana local y regional y la sustentabilidad de los servicios económicos. Desafortunadamente, existen contados estudios de servicios ecosistémicos en ambientes terrestres en Chile, restringidos a servicios hidrológicos y uso de recursos no madereros. Entre éstos sobresalen los trabajos de Nuñez et al. (2006), Oyarzún et al (2004-­‐2005) y Lara et al (2008). Estos autores demuestran que la cobertura de bosque nativo en las cuencas del sur de Chile se asocia con la regulación de los caudales de ríos, aumento en la calidad de ésta (menos sedimento), y una mayor abundancia de peces, y por lo tanto afecta a dos servicios ecosistémicos de alta importancia económica: abastecimiento local de agua y turismo asociado a la pesca deportiva. Sin embargo, se carece de modelos que examinen cómo estas cuencas, dominadas por especies de árboles del género Nothofagus, serán afectadas por el CC y como los servicios ecosistémicos de provisión de agua y recreación se verán afectados por los cambios del bosque. Este tipo de análisis son urgentemente requeridos para los distintos servicios ecosistémicos que presta la biodiversidad. Respecto a otros recursos disponibles en el bosque, además de madera, existen varios catastros generales (Smith 1994, 1996), pero carecemos de información respecto a la producción y manejo de tales recursos. Recomendación 4. Generar una nueva institucionalidad que permita hacer
frente a los desafíos que implica el CC para la biodiversidad en el contexto
del cambio global inducido por los seres humanos.
Los esfuerzos actuales en el tema de conservación del patrimonio que representa la biodiversidad, aunque bien encaminados, requieren de ser potenciados a través de una nueva institucionalidad, que por un lado haga un uso eficiente de los recursos que el Estado aporta para la investigación en el ámbito del CC, a través de la integración de Centros de Excelencia Científicos con reconocimiento nacional en internacional, y apoyados por programas como FONDAP en CONICYT e Iniciativa Científica Milenio en MIDEPLAN, además de otros apoyados por varias Universidades chilenas. Por otro lado, esta institucionalidad debería permitir que la información que esos centros generan periódicamente sea transferida a las entidades públicas con competencia y poder de decisión en el ámbito del CC como son CONAMA, CONAF y SAG y a los Ministerios correspondientes (Figura 57). Los desafíos que impone el cambio climático son por naturaleza interdisciplinarios y requieren de la participación de una amplia gama de disciplinas científicas, además de las instituciones públicas involucradas, a través de un ente coordinado y centralizado, capaza de tomar decisiones rápidas e informadas. La institucionalidad asociada actualmente a la evaluación de las consecuencias del CC está representada por el CNACG (Comité Nacional Asesor Sobre Cambio Global creado en 1996). El CNACG se creó con el objeto de asesorar y coordinar a las distintas instituciones vinculadas a los temas de cambio climático y de cambio global, y en especial al Ministerio de Relaciones Exteriores y a la Comisión Nacional del Medio Ambiente. Este Comité tiene como funciones: a) asesorar al Ministerio de Relaciones Exteriores en lo que dice relación con la posición nacional respecto del 72 Convenio Marco sobre Cambio Climático, del Instituto Interamericano para la Investigación del Cambio Global, de los Convenios sobre deterioro de la capa de ozono, y de cualquier impacto del cambio climático a escala global que le solicite el Ministerio de Relaciones Exteriores. b) Asesorar a la Comisión Nacional del Medio Ambiente en todas aquellas materias que se relacionan con el cambio global en el territorio chileno y en la implementación nacional de planes y programas que se establezcan; c) Asesorar a las instituciones dedicadas a la investigación del cambio global y a todas aquellas que así lo requieran y/o lo soliciten; d) Servir de mecanismo de coordinación entre todas las entidades vinculadas a los temas relativos a los cambios climáticos y globales. Una de las labores de este Comité fue la de elaborar los Lineamientos Estratégicos en Materia de Cambio Climático para Chile, los que fueron aprobados por el Consejo Directivo de CONAMA en 1998 y posteriormente La Estrategia Nacional de Cambio Climático en el 2006 y el Plan de Acción Nacional de Cambio Climático 2008-­‐2012 (PNACC, CONAMA, 2007). El segundo ente relacionado con la institucionalidad para el CC es el Consejo Asesor del Ministerio para el Cambio Climático creado en Mayo del 2008 y que agrupa a representantes del mundo privado, organizaciones campesinas, académicos y los principales organismos de gobierno que deben acometer el trabajo de enfrentar el cambio climático. Sin embargo, este Consejo está orientado a asesorar la adaptación, mitigación y desarrollo de capacidades en el ámbito silvoagropecuario, sin poder de decisión. Tampoco se han hecho evaluaciones formales de las actuaciones de tales comités en el pasado. La nueva institucionalidad que se propone pasa por potenciar y revisar el papel del CNACG, para transformarlo en una entidad dependiente de la Presidencia de la República y transversal a distintos Ministerios. Su conformación debiera contemplar la presencia de un representante de cada uno de los Centros Científicos de Excelencia que el Estado de Chile financia y cuya labor de investigación está directamente vinculada con aspectos del CC y cambio global inducido por la actividad humana, las instituciones públicas atingentes y sus respectivos Ministerios. Se vislumbra que ésta nueva institucionalidad sería en la práctica más dinámica, informada, y con mayor poder en la toma de decisiones. Esta institucionalidad debería ser evaluada periódicamente. Figura 57 . Esquema que muestra las distintas instituciones de
investigación y del Estado que debieran interactuar en el marco
de una nueva institucionalidad para hacer frente a los desafíos
del CC. 73 Recomendación 5. Fortalecer la educación y difusión de los efectos del CC
en el contexto del cambio global inducido por acción humana.
El cambio global y CC en particular, pueden impactar negativamente sobre los ecosistemas y los servicios que estos prestan a la sociedad (capital natural del país) lo que a su vez puede incidir directamente en el crecimiento económico (exportaciones) y el acceso que tendrán los individuos a bienes y servicios esenciales para mejorar su calidad de vida. Los individuos, sin embargo, no son meros receptores de estos cambios ambientales sino que pueden transformarse en vectores de cambio, a través de la modificación de su prácticas de uso de recursos, tales como el agua y la electricidad y a través de generar, por medio de su elección en los mercados, una fuerza que guíe la oferta de productos y servicios que (por su origen no contaminante o local) permitan mitigar los efectos del CC. Esta estrategia requiere de una sociedad de individuos mejor informados sobre su relación con el contexto ambiental. Desgraciadamente, la evidencia indica que existe gran desinformación respecto a lo que significa el cambio global, el efecto de los seres humanos en los cambios ambientales y del paisaje, y el CC, y lo que es más grave aún se puede notar una inconciencia pública respecto a la conexión esencial que existe entre la conservación de los ecosistemas y el bienestar social. Hacer frente al desafío de educar e informar respecto de éstos temas ecológicos requiere iniciar o fortalecer una serie de acciones por parte del Estado y entes privados. Estas van desde a) modificar los curricula a nivel de educación escolar y universitaria dando cabida a la ecología, las geociencias y el conocimiento de los vínculos con la sociedad, b) generar profesionales en el área de la comunicación que sean capaces de entender las bases científicas y la evidencia publicada sobre el cambio global y el CC, c) ampliar el curriculum de los profesionales universitarios en el ámbito de la ecología y el medio ambiente, d) abrir espacios de participación ciudadana donde se informe y reflexione sobre éstos temas y el papel que le cabe al individuo en mitigar sus efectos personales y colectivos sobre el entorno. 8. PALABRAS FINALES
Es un hecho que el CC que se anticipa en el planeta tendrá consecuencias, muchas de ellas imprevisibles, sobre la estructura y el funcionamiento de los ecosistemas regionales y locales y las especies que los componen. Tal como se muestra en este informe, estos cambios también ocurrirán en Chile, afectando la distribución de las especies y ecosistemas de manera distinta a diferentes latitudes. Las recomendaciones que aquí se señalan tienen por objetivo fundamental promover una acción rápida y concertada para enfrentar y mitigar los efectos del CC futuro y permitir que la biodiversidad y capital natural del país puedan adaptarse a estos escenarios futuros, a través de incrementar la resistencia y resiliencia de los sistemas ecológicos y sociales que serán impactados por el CC. En particular, la adecuada planificación, fortalecimiento, coordinación y conectividad de la actual RAP, el monitoreo, junto a la minimización o regulación de efectos de otros vectores de cambio y estrés en los ecosistemas locales, tales como especies exóticas, cambios en el uso de la tierra, sobre-­‐explotación y contaminación, son críticos para incrementar la resistencia y resiliencia de los ecosistemas. Es nuestra convicción que la única manera de enfrentar los desafíos que el CC implica es a través de una institucionalidad nueva y fortalecida que sea capaz de ver el problema del CC en el contexto amplio del Cambio Global y que pueda revisar críticamente su propio accionar frente a eventos inesperados y cambiantes. 74 9. BIBLIOGRAFÍA
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10. ANEXOS
10.1 ANEXO 1
Agrupación por macrobioclima y ubicación geográfica para la definición de las unidades de vegetación definidas para el análisis, los colores indican las unidades finales, presentadas en la tabla 1. Tropical
Costero
Desierto
absoluto
Matorral
desértico
Matorral bajo
desértico
Interior
Desierto tropical costero con
vegetación escasa
Desierto tropical interior con vegetación
escasa
Matorral desértico tropical costero
de Nolana adansonii y N. lycioides
Matorral desértico tropical interior de
Atriplex atacamensis y Tessaria
absinthioides
Matorral desértico tropical costero
de Ephedra breana y Eulychnia
iquiquensis
Matorral desértico tropical interior
Malesherbia auristipulata y Tarasa rahmeri
Matorral desértico tropical interior de
Huidobria chilensis y Nolana leptophylla.
Matorral bajo desértico tropical interior de
Adesmia atacamensis y Cistanthe
salsoloides
Matorral bajo desértico tropical interior de
Nolana leptophylla y Cistanthe salsoloides
Matorral bajo desértico tropicalmediterrßneo andino de Atriplex imbricata
Matorral bajo
de altitud
Bosque
pinoso
Herbazal
Andino
Bosque espinoso tropical interior de
Prosopis tamarugo y Tessaria absinthiodes
Matorral bajo desértico tropical andino de
Atriplex imbricata y Acantholippia
deserticola
Matorral bajo tropical andino de Fabiana
ramulosa y Diplostephium meyenii
Matorral bajo tropical andino de
Parastrephia lucida y Azorella compacta
Matorral bajo tropical andino de
Parastrephia lucida y Festuca orthophylla
Matorral bajo tropical andino de
Parastrephia lepidophylla y P.
qudrangularis
Matorral bajo tropical andino de Azorella
compacta y Pycnophyllum molle
Matorral bajo tropical andino de Fabiana
denudata y Chuquiraga atacamensis
Matorral bajo tropical andino de Fabiana
squamata y Festuca chrysophylla
Matorral bajo tropical andino de Fabiana
bryoides y Parastrephia quadrangularis
Matorral bajo tropical andino de Mulinum
crassifolium y Urbania pappigera
Matorral bajo tropical andino de Artemisia
copa y Stipa frigida
Matorral bajo tropical andino de Adesmia
frigida y Stipa frigida
Bosque espinoso tropical andino de
Browningia candelaris y Corryocactus
brevistylus
Bosque espinoso tropical interior de
Geoffroea decorticans y Prosopis alba
Herbazal tropical andino de Chaetanthera
sphaeroidalis
82 Mediterráneo
Costero
Matorral
arborescente
Matorral arborescente esclerofilo
mediterráneo costero de Peumus
boldus y Schinus latifolius
Interior
Matorral bajo desértico mediterráneo
andino de Senecio proteus y
Haplopappus baylahuen
Matorral bajo
desertico
Matorral
desertico
Matorral desértico mediterráneo costero
Copiapoa boliviana y Heliotropium
pycnophyllum
Matorral desértico mediterráneo costero
de Heliotropium eremogenum y
Eulychnia morromorenoensis
Matorral desértico mediterráneo costero
de Gypothamnium pinifolium y
Heliotropium pycnophyllum
Matorral desértico mediterráneo costero
de Euphorbia lactiflua y Eulychnia
iquiquensis
Matorral desértico mediterráneo costero
de Euphorbia lactiflua y Eulychnia saintpieana
Matorral desértico mediterráneo costero
de Heliotropium floridum y Atriplex
clivicola
Matorral desértico mediterráneo costero
de Oxalis gigantea y Eulychnia
breviflora
Matorral desÚrtico mediterrßneo costero
de Oxalis gigantea y Heliotropium
stenophyllum
Matorral desértico mediterráneo costero
de Bahia ambrosioides y Puya chilensis
Matorral
espinoso
Bosque
espinoso
Bosque
esclerofilo
Bosque
caducifolio
Andino
Matorral arborescente esclerofilo
mediterráneo interior Quillaja saponaria
y Porlieria chilensis
Bosque espinoso mediterráneo costero
de Acacia caven y Maytenus boaria
Matorral desértico mediterráneo interior
de Oxyphyllum ulicinum y Gymnophyton
foliosum
Matorral desértico mediterráneo interior
de Skytanthus acutus y Atriplex
deserticola
Matorral desértico mediterráneo interior
de Adesmia argentea y Bulnesia
chilensis
Matorral desértico mediterráneo interior
de Heliotropium stenophyllum y
Flourensia thurifera
Matorral desértico mediterráneo interior
de Flourensia thurifera y Colliguaja
odorifera
Matorral espinoso mediterráneo interior
de Trevoa quinquinervia y Colliguaja
odorifera
Matorral espinoso mediterráneo interior
de Puya coerulea y Colliguaja odorifera
Bosque espinoso mediterráneo interior
de Acacia caven y Prosopis chilensis
Bosque espinoso mediterráneo interior
de Acacia caven y Lithrea caustica
Bosque espinoso mediterráneo interior
Acacia caven y Baccharis paniculata
Bosque esclerofilo mediterráneo costero Bosque esclerofilo mediterráneo interior
de Cryptocarya alba y Peumus boldus
de Lithrea caustica y Peumus boldus
Bosque esclerofilo psamófilo
Bosque esclerofilo mediterráneo costero mediterráneo interior de Quillaja
de Lithrea caustica y Cryptocarya alba
saponaria y Fabiana imbricata
Bosque esclerofilo mediterráneo costero
de Lithrea caustica y Azara integrifolia
Bosque caducifolio mediterráneo
Bosque caducifolio mediterráneo interior
costero de Nothofagus macrocarpa y
de Nothofagus obliqua y Cryptocarya
Ribes punctatum
alba
Bosque caducifolio mediterráneo
costero de Nothofagus glauca y Azara
petiolaris
Bosque caducifolio mediterráneo
costero de Nothofagus glauca y Persea
lingue
Bosque caducifolio mediterráneotemplado costero de Nothofagus obliqua
y Gomortega keule
Bosque esclerofilo mediterráneo andino
de Kageneckia angustifolia y Guindilia
trinervis
Bosque esclerofilo mediterráneo andino
de Quillaja saponaria y Lithrea caustica
Bosque esclerofilo mediterráneo andino
de Lithrea caustica y Lomatia hirsuta
Bosque caducifolio mediterráneo andino
de Nothofagus obliqua y Austrocedrus
chilensis
Bosque caducifolio mediterráneo andino
de Nothofagus glauca y N. obliqua
Bosque caducifolio mediterráneotemplado andino de Nothofagus alpina y
N. obliqua
Bosque caducifolio mediterráneotemplado andino de Nothofagus pumilio
y N. obliqua
83 Matorral bajo tropical-mediterráneo
andino de Adesmia hystrix y Ephedra
breana
Matorral bajo tropical-mediterráneo
andino de Adesmia subterranea y
Adesmia echinus
Matorral bajo mediterráneo costero de
Chuquiraga oppositifolia y Mulinum
spinosum
Matorral bajo mediterráneo andino de
Chuquiraga oppositifolia y Nardophyllum
lanatum
Matorral bajo mediterráneo andino de
Laretia acaulis y Berberis empetrifolia
Matorral bajo mediterráneo andino de
Chuquiraga oppositifolia y Discaria
articulata
Herbazal mediterráneo de Nastanthus
spathulatus y Menonvillea spathulata
Herbazal mediterráneo andino de O.
adenophylla y Pozoa coriacea
Matorral bajo
de altitud
Herbazal
Templado-Boreal
Costero
Bosque caducifolio templado costero de
Nothofagus alpina y Persea lingue
Bosque mixto templado costero de
Nothofagus dombeyi y N. obliqua
Bosque
caducifolio
Matorral bajo
Turberas
Matorral
caducifolio
Interior
Bosque caducifolio templado de
Nothofagus obliqua y Persea lingue
Bosque caducifolio templado de
Nothofagus obliqua y Laurelia
sempervirens
Andino
Bosque caducifolio templado andino de
Nothofagus alpina y Dasyphyllum
diacanthoides
Bosque caducifolio templado andino de
Nothofagus alpina y N. dombeyi
Bosque caducifolio templado andino de
Nothofagus pumilio y Araucaria araucana
Bosque caducifolio templado andino de
Nothofagus pumilio y Drimys andina
Bosque caducifolio templado andino de
Nothofagus pumilio y Berberis ilicifolia
Bosque caducifolio templado andino de
Nothofagus pumilio y Azara alpina
Bosque caducifolio templado andino de
Nothofagus pumilio y Ribes cucullatum
Bosque caducifolio templado andino de
Nothofagus pumilio y Chiliotrichum diffusum
Bosque caducifolio templado-antiboreal
andino de Nothofagus pumilio y Maytenus
disticha
Matorral bajo templado andino de Discaria
chacaye y Berberis empetrifolia
Matorral bajo templado andino de Adesmia
longipes y Senecio bipontini
Matorral bajo templado-antiboreal andino
de Bolax gummifera y Azorella selago
Turbera templada costera de Donatia
fascicularis y Oreobolus obtusangulus
Turbera antiboreal costera de Astelia
pumila y Donatia fascicularis
Turbera antiboreal costera de Bolax bovei
y Phyllachne uliginosa
Turbera templada-antiboreal interior de
Sphagnum magellanicum y Schoenus
antarcticus
Matorral caducifolio templado andino de
Nothofagus antarctica
Matorral caducifolio templado andino de
Nothofagus antarctica y Empetrum rubrum
84 Matorral arborescente caducifolio templado
de Nothofagus antarctica y Berberis
microphylla
Matorral arborescente caducifolio
templado-antiboreal andino de Nothofagus
antarctica y Chiliot
Matorral
arborescente
Bosque
laurifolio
Bosque
resinoso
Bosque laurifolio templado costero de
Aextoxicon punctatum y Laurelia
sempervirens
Bosque laurifolio templado costero de
Weinmannia trichosperma y Laureliopsis
philippiana
Bosque resinoso templado costero de
Araucaria araucana
Bosque resinoso templado costero de
Fitzroya cupressoides
Bosque resinoso templado costero de
Pilgerodendron uvifera y Tepualia
stipularis
Bosque resinoso templado costero de
Pilgerodendron uvifera y Astelia pumila
Bosque siempreverde templado costero
de Nothofagus betuloides y Embothrium
coccineum
Bosque siempreverde templado costero
de Nothofagus betuloides y Drimys
winteri
Bosque siempre
verde
Matorral
siempreverde
Herbazal andino
Estepas y
pastizales
Bosque laurifolio templado interior
de Nothofagus dombeyi y
Eucryphia cordifolia
Bosque siempreverde templado
interior de Nothofagus nitida y
Podocarpus nubigena
Bosque siempreverde templado
interior de Nothofagus betuloides y
Desfontainia spinosa
Bosque resinoso templado andino de
Araucaria araucana y Nothofagus dombeyi
Bosque resinoso templado andino de
Araucaria araucana y Festuca scabriuscula
Bosque resinoso templado andino de
Austrocedrus chilensis y Nothofagus
dombeyi
Bosque resinoso templado andino de
Fitzroya cupressoides
Bosque siempreverde templado andino de
Nothofagus dombeyi y Gaultheria
phillyreifolia
Bosque siempreverde templado andino de
Nothofagus dombeyi y Saxegothaea
conspicua
Bosque siempreverde templado andino de
Nothofagus betuloides y Laureliopsis
philippiana
Bosque siempreverde templado andino de
Nothofagus betuloides y Chusquea
macrostachya
Bosque siempreverde mixto templado
andino de Nothofagus betuloides y Berberis
serrato-dentata
Bosque mixto templado-antiboreal andino
de Nothofagus betuloides y Nothofagus
pumilio
Matorral siempreverde templado costero
de Pilgerodendron uvifera y Nothofagus
nitida
Herbazal templado andino de Nassauvia
dentata y Senecio portalesianus
Herbazal antiboreal andino de Nassauvia
pygmaea y N. lagascae
Estepa mediterránea-templada de Festuca
pallescens y Mulinum spinosum
Estepa mediterránea-templada oriental de
Festuca gracillima
Estepa templada oriental de Festuca
gracillima y Empetrum rubrum
Estepa templada oriental de Festuca
gracillima y Chiliotrichum diffusum
Estepa templada oriental de Festuca
gracillima y Mulinum spinosum
85 10.2 ANEXO 2
Resultados del modelamiento de distribución para las 1447 especies de plantas estudiadas en la base de datos. La tabla muestra para las especies estudiadas, el número de ocurrencias y el valor del estadístico de prueba (AUC, Area bajo la curva ROC), estimado para el set de observaciones de entrenamiento y evaluación. Se muestra además la extensión del rango (medido en número de celdas) estimado mediante el procedimiento de máxima entropía para el escenario Base, B2 y A2, mostrando los valores esperados bajo supuestos dispersión ilimitada y bajo limitación a la dispersión. 86 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Acacia caven Acacia dealbata Acaena alpina Acaena argentea Acaena integerrima Acaena leptacantha Acaena macrocephala Acaena magellanica Acaena ovalifolia Acaena pinnatifida Acaena poeppigiana Acaena splendens Acaena trifida Achillea millefolium Acrisione cymosa Acrisione denticulata Adenocaulon chilense Adenopeltis serrata Adesmia angustifolia Adesmia concinna Adesmia confusa Adesmia emarginata Adesmia exilis Adesmia filifolia Adesmia glomerula Adesmia longipes Adesmia loudonia Adesmia microphylla Adesmia mucronata Adesmia papposa 75 10 21 43 29 37 15 151 141 151 10 18 34 33 36 79 42 45 10 23 41 75 16 10 12 21 13 26 10 17 0.9685 0.987 0.9854 0.9731 0.9943 0.9943 0.9691 0.8345 0.9189 0.9142 0.9938 0.9474 0.9777 0.969 0.9743 0.9686 0.982 0.9984 0.984 0.996 0.996 0.998 0.979 0.99 0.982 0.981 0.992 0.988 0.98 0.96 0.9039 0.983 0.9288 0.9412 0.722 0.9737 0.97 0.738 0.8504 0.8725 0.7195 0.9542 0.9665 0.966 0.9259 0.914 0.989 0.9554 0.881 0.981 0.974 0.977 0.976 0.964 0.989 0.885 0.931 0.939 0.883 0.902 10566 1799 12175 5984 19966 4114 3191 13118 7732 10941 40999 1280 5747 3447 4083 7566 2213 6042 11380 3642 3191 2252 1809 3569 1025 4097 2138 2120 10473 6651 14211 1871 10794 6209 19406 3560 2778 10681 6234 9412 40999 1319 7927 3647 3855 8839 1650 7005 12846 4265 5786 1645 2070 6514 727 4250 3168 2393 13433 11145 15716 1884 10192 6605 18915 2964 2286 9801 5813 8540 40999 1124 9234 3762 4199 9475 1461 7790 13916 4545 6924 1550 1984 7585 316 4250 3782 2554 14337 12745 10456 1799 9651 4803 17567 3014 2610 10072 5822 8834 40999 1255 5092 2908 2635 7001 1259 5779 11369 2946 2761 1259 1799 3561 690 3403 2138 2120 10466 6644 10347 1799 8811 4392 16328 2162 1984 8838 5085 7761 40999 1071 4644 2755 2289 6552 787 5403 11376 2692 2596 954 1757 3539 285 2799 2137 2120 10427 6604 87 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Adesmia parvifolia Adesmia pedicellata Adesmia phylloidea Adesmia radicifolia Adesmia viscida Adiantum capillus-­‐veneris Adiantum chilense Adiantum excisum Adiantum gertrudis Adiantum scabrum Adiantum sulphureum Aextoxicon punctatum Agrostis capillaris Agrostis castellana Agrostis exasperata Agrostis gigantea Agrostis imberbis Agrostis inconspicua Agrostis leptotricha Agrostis mertensii Agrostis meyenii Agrostis perennans Agrostis stolonifera Aira caryophyllea Alisma lanceolatum Alisma plantago-­‐aquatica Alonsoa meridionalis Alopecurus heleochloides Alopecurus magellanicus Alstroemeria andina 10 14 12 14 12 103 20 80 23 28 13 101 39 49 17 57 44 77 68 10 11 26 10 13 12 21 47 38 44 40 0.978 0.98 0.993 0.957 0.976 0.9719 0.9599 0.9507 0.9703 0.9864 0.9618 0.9578 0.9834 0.9105 0.9221 0.9679 0.9925 0.9667 0.9901 0.9933 0.9686 0.9887 0.977 0.9935 0.9963 0.9945 0.9535 0.9607 0.969 0.9621 0.941 0.76 0.985 0.956 0.664 0.9663 0.9504 0.913 0.9427 0.9483 0.9086 0.9305 0.9775 0.7818 0.9108 0.9546 0.9617 0.8931 0.9406 0.7532 0.8617 0.9604 0.881 0.8721 0.988 0.9955 0.8916 0.8913 0.8934 0.9267 3830 5352 1315 1354 26141 4295 6334 10114 6868 2297 11012 7571 2870 9977 5353 4506 5101 11651 1019 40999 12926 3362 13309 445 1927 944 5462 8184 10383 8887 3469 8160 2361 1409 29744 4332 9239 12389 7292 2397 11008 7082 2946 8270 7309 4893 7294 14720 1305 40999 17238 2047 16349 389 2457 423 3203 5537 11780 9223 2879 9393 2551 1179 31334 4288 10380 12475 7703 2097 10616 8060 3119 7724 8094 5173 8409 17428 1414 40998 19056 1487 17627 475 2019 308 2255 3773 12628 9314 3190 5344 1298 1340 26134 3758 6334 9819 6660 2140 10269 6100 2075 8184 5353 4374 5045 11292 1003 40999 12907 2014 13303 385 1910 358 3100 5383 9829 7722 2384 5340 1293 1150 26135 3230 6332 9123 6433 1897 9879 5677 1778 7593 5352 4252 4805 11305 987 40998 12895 1440 13283 423 1705 229 2142 3588 9260 6898 88 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Alstroemeria aurea Alstroemeria ligtu Alstroemeria revoluta Alstroemeria spathulata Amaranthus deflexus Amaranthus hybridus Amaranthus retroflexus Ambrosia artemisiifolia Ambrosia chamissonis Ammi visnaga Amomyrtus luma Amomyrtus meli Amsinckia calycina Anagallis alternifolia Anagallis arvensis Anarthrophyllum cumingii Anarthrophyllum gayanum Ancrumia cuspidata Anemone antucensis Anemone decapetala Anemone multifida Anisomeria coriacea Anisomeria littoralis Anoda cristata Anthemis cotula Anthoxanthum gunckelii Anthoxanthum juncifolium Anthoxanthum odoratum Anthoxanthum redolens Anthoxanthum utriculatum 49 19 11 39 25 33 20 17 20 82 89 71 64 86 108 33 29 23 25 47 38 20 15 16 64 17 42 23 113 14 0.9754 0.9753 0.9949 0.997 0.975 0.989 0.977 0.995 0.989 0.9704 0.9525 0.9791 0.986 0.961 0.98 0.9854 0.9677 0.9901 0.993 0.982 0.996 0.982 0.941 0.976 0.979 0.9367 0.9937 0.9617 0.959 0.99 0.904 0.9589 0.9917 0.9652 0.905 0.882 0.887 0.985 0.982 0.9528 0.9189 0.9623 0.976 0.919 0.958 0.946 0.883 0.9683 0.95 0.862 0.927 0.902 0.99 0.975 0.915 0.8957 0.9797 0.9444 0.9226 0.8905 5850 3921 621 3683 11001 7278 6661 2386 186 5609 8546 3350 2554 8529 5679 4128 7631 1737 4016 6488 2415 11629 965 2399 5854 7680 2127 7833 8307 378 5791 4878 771 4409 13456 9089 8618 4245 294 6146 9056 3227 2580 9305 7104 4624 9482 1593 3936 7402 2199 12211 1138 3535 8678 6132 1455 6743 10499 844 5555 5115 830 4737 14029 10065 9594 4892 335 6431 9276 3134 2525 9171 7404 5111 10615 1241 3712 8285 2196 12288 1219 4036 10474 5416 981 6367 11485 1102 4965 3848 621 3645 10517 7187 6659 2162 186 4681 6710 2061 2194 7702 5526 3912 7238 1271 3336 5767 1762 11543 965 2398 5841 6020 1272 6678 7913 378 4475 3726 619 3600 9768 7079 6656 1952 186 3962 5911 1370 1941 6658 5128 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90 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Astragalus chamissonis Astragalus cruckshanksii Astragalus limariensis Astragalus pehuenches Atriplex philippii Austrocedrus chilensis Avena barbata Azara alpina Azara celastrina Azara dentata Azara integrifolia Azara lanceolata Azara microphylla Azara petiolaris Azara serrata Azolla filiculoides Azorella diversifolia Azorella lycopodioides Azorella monantha Azorella spinosa Azorella trifoliolata Azorella trifurcata Baccharis confertifolia Baccharis juncea Baccharis linearis Baccharis magellanica Baccharis neaei Baccharis obovata Baccharis paniculata Baccharis pingraea 26 40 38 61 15 180 15 45 60 45 112 40 54 61 48 73 74 13 12 34 52 10 10 11 102 40 49 70 11 48 0.9718 0.979 0.9866 0.9856 1 0.9612 0.9783 0.997 0.9872 0.9767 0.9739 0.968 0.978 0.9803 0.9737 0.9558 0.9717 0.9266 0.9572 0.9833 0.9597 0.9275 0.996 0.934 0.941 0.991 0.99 0.971 0.983 0.959 0.9472 0.9308 0.9777 0.8542 0.996 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Dispersión limitada B2 A2 Baccharis poeppigiana Baccharis racemosa Baccharis rhomboidalis Baccharis sagittalis Baccharis salicifolia Baccharis vernalis Bahia ambrosioides Barbarea verna Barneoudia chilensis Barneoudia major Bartsia chilensis Beilschmiedia miersii Bellardia trixago Bellis perennis Berberidopsis corallina Berberis actinacantha Berberis buxifolia Berberis chilensis Berberis congestiflora Berberis darwinii Berberis empetrifolia Berberis horrida Berberis linearifolia Berberis microphylla Berberis montana Berberis rotundifolia Berberis serratodentata Berberis valdiviana Bidens laevis Bidens pilosa 23 56 55 57 69 26 36 16 10 15 31 16 10 10 21 60 29 54 18 52 94 10 38 25 52 20 12 48 21 39 0.979 0.985 0.967 0.948 0.967 0.995 0.988 0.9674 0.994 0.982 0.964 0.987 0.9359 0.979 0.996 0.961 0.975 0.978 0.98 0.976 0.988 1 0.997 0.966 0.985 0.997 0.982 0.987 0.978 0.979 0.962 0.924 0.932 0.912 0.934 0.954 0.984 0.7799 0.931 0.983 0.8945 0.978 0.9455 0.901 0.995 0.925 0.94 0.917 0.908 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Blechnum hastatum Blechnum magellanicum Blechnum microphyllum Blechnum mochaenum Blechnum penna-­‐marina Blennosperma chilense Blepharocalyx cruckshanksii Boerhavia diffusa Bomarea salsilla Boquila trifoliolata Borago officinalis Bowlesia incana Bowlesia tropaeolifolia Bowlesia uncinata Brachystele unilateralis Brassica rapa Bridgesia incisifolia Briza maxima Briza minor Bromus berterianus Bromus catharticus Bromus coloratus Bromus diandrus Bromus hordeaceus Bromus lithobius Bromus scoparius 43 59 19 62 13 20 13 51 30 14 419 32 11 41 10 16 51 24 75 28 15 23 28 30 22 139 42 32 101 17 0.9611 0.9881 0.9735 0.9514 0.9908 0.9801 0.9991 0.9561 0.9702 0.985 0.9546 0.983 0.8986 0.98 0.953 0.965 0.9723 0.9805 0.9675 0.9614 0.996 0.9521 0.9237 0.9961 0.9773 0.9416 0.9795 0.9745 0.9425 0.967 0.8495 0.9129 0.9669 0.8372 0.9856 0.965 0.9352 0.9134 0.9624 0.776 0.913 0.967 0.6855 0.95 0.879 0.9097 0.91 0.8885 0.9315 0.9599 0.941 0.9165 0.8921 0.9807 0.9518 0.9281 0.9733 0.8201 0.9389 0.924 9232 5673 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Calandrinia affinis Calandrinia caespitosa Calandrinia colchaguensis Calandrinia compacta Calandrinia compressa Calandrinia laxiflora Calandrinia monandra Calandrinia mucronulata Calandrinia oblongifolia Calandrinia pauciflora Calceolaria alba Calceolaria arachnoidea Calceolaria biflora Calceolaria corymbosa Calceolaria dentata Calceolaria glandulosa Calceolaria hypericina Calceolaria integrifolia Calceolaria morisii Calceolaria nudicaulis Calceolaria paralia Calceolaria petioalaris Calceolaria polifolia 49 65 35 85 18 11 10 51 43 70 34 11 80 11 22 14 67 16 54 38 39 103 14 23 100 19 17 15 36 35 0.978 0.9765 0.9626 0.9487 0.976 0.97 0.967 0.9478 0.9604 0.9525 0.9817 0.9321 0.9588 0.9865 0.9383 0.9809 0.9756 0.983 0.988 0.984 0.958 0.974 0.989 0.979 0.961 0.977 0.951 0.994 0.987 0.986 0.974 0.9419 0.9228 0.9142 0.98 0.957 0.943 0.8237 0.9364 0.9453 0.9439 0.957 0.9427 0.9092 0.8582 0.9145 0.9722 0.979 0.955 0.979 0.951 0.924 0.823 0.986 0.947 0.974 0.916 0.995 0.965 0.981 3442 5714 7430 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brizoides Caltha appendiculata Caltha sagittata Calycera leucanthema Calycera sessiliflora Calydorea xyphioides Calystegia sepium Calystegia soldanella Camissonia dentata Campsidium valdivianum Capsella bursa-­‐pastoris Cardamine flaccida Cardamine glacialis Cardamine tuberosa Cardionema ramosissimum Carduus pycnocephalus Carex acutata Carex andina Carex aphylla Carex atropicta Carex banksii Carex barrosii Carex bracteosa 43 19 25 91 126 13 14 16 10 30 28 12 18 22 17 100 11 58 38 35 110 29 42 35 12 117 21 10 34 11 0.984 0.969 0.992 0.981 0.9618 0.997 0.987 0.9708 0.978 0.989 0.98 0.982 0.9787 0.96 1 0.966 0.973 0.9889 0.9953 0.9944 0.9714 0.986 0.993 0.9929 0.9779 0.9417 0.9661 0.9757 0.9831 0.9969 0.983 0.907 0.983 0.966 0.9227 0.867 0.986 0.6746 0.997 0.944 0.954 0.914 0.9579 0.965 0.939 0.956 0.897 0.9402 0.9881 0.9188 0.9425 0.954 0.958 0.9869 0.9521 0.8771 0.9144 0.8303 0.9155 0.9814 2663 2994 2671 5520 5215 3939 1957 20339 434 3796 8264 5820 5068 3390 4547 4489 8448 1467 3853 5953 7516 6845 5269 3718 6753 13775 3033 10925 1724 3494 2567 3103 2322 6518 5059 5392 2084 21510 320 3936 9736 7936 4088 4490 5237 5888 8918 1338 5268 7114 9281 8595 5836 4499 10788 13408 3674 12290 2589 5105 2414 3166 2001 6575 5122 6024 1725 22428 126 3790 10133 8339 3631 4967 5652 6509 8582 1230 6071 7166 9580 9618 6155 4539 12140 13257 3322 12987 2660 5014 1760 2992 2124 5224 3969 3937 1927 20230 231 3300 8066 5793 4053 3386 4358 3991 7605 847 3516 5779 6796 6129 4167 3673 6751 11924 2632 10897 1698 3435 1506 2988 1725 4832 3241 3935 1655 20182 56 2870 7792 5704 3562 3389 4208 3479 6866 595 3266 5638 5883 5872 3470 3638 6750 10941 2116 10911 1650 3211 95 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Carex brongniartii Carex canescens Carex darwinii Carex decidua Carex fuscula Carex gayana Carex inconspicua Carex macloviana Carex magellanica Carex pseudocyperus Carex pumila Carex riparia Carex setifolia Carica chilensis Carpobrotus aequilaterus Carthamus lanatus Centaurea bulbosa Centaurea calcitrapa Centaurea chilensis Centaurea melitensis Centaurium cachanlahuen Centella asiatica Centipeda elatinoides Cerastium arvense Cerastium glomeratum Cestrum parqui Chaetanthera chilensis Chaetanthera ciliata Chaetanthera elegans Chaetanthera euphrasioides 11 43 29 35 29 15 21 17 65 34 10 61 193 11 13 25 13 15 36 55 44 113 10 59 11 44 95 45 30 23 0.9631 0.966 0.9581 0.9497 0.9808 0.9649 0.9478 0.9405 0.9692 0.988 0.9847 0.9734 0.9526 0.993 0.979 0.984 0.983 0.997 0.992 0.965 0.969 0.9473 0.965 0.961 0.887 0.9905 0.977 0.989 0.984 0.995 0.8806 0.8674 0.8039 0.7945 0.9086 0.8964 0.8828 0.8463 0.8894 0.909 0.9344 0.9213 0.9134 0.995 0.976 0.901 0.985 0.862 0.957 0.953 0.892 0.9038 0.869 0.896 0.856 0.9424 0.94 0.96 0.936 0.96 12375 9298 8938 4779 2598 4026 12704 9011 12745 6785 5129 3477 8517 563 3485 6639 3513 4482 2713 6752 8774 9523 1284 7494 10170 7071 7543 4789 5394 4687 14917 11299 8807 7035 2965 5644 15747 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Chascolytrum subaristatum Cheilanthes glauca Cheilanthes hypoleuca Cheilanthes mollis Chenopodium album Chenopodium ambrosioides Chenopodium multifidum Chenopodium murale Chevreulia pusilla Chiliotrichum rosmarinifolium Chloraea alpina Chloraea bletioides Chloraea chrysantha Chloraea crispa Chloraea cristata Chloraea galeata 19 14 20 31 16 28 52 26 25 22 19 110 36 19 29 64 14 47 63 43 14 23 15 38 16 67 67 17 78 34 0.972 0.951 0.996 0.988 0.966 0.971 0.985 0.985 0.946 0.995 0.987 0.9387 0.994 0.968 0.9779 0.9659 0.9773 0.9749 0.982 0.943 0.979 0.946 0.966 0.99 0.9758 0.9665 0.9562 0.9425 0.9667 0.9908 0.955 0.913 0.989 0.979 0.962 0.905 0.912 0.945 0.914 0.979 0.988 0.8844 0.967 0.987 0.9375 0.9382 0.8104 0.9151 0.939 0.871 0.841 0.911 0.963 0.995 0.9688 0.9285 0.8492 0.9105 0.9113 0.9751 5781 2711 2735 1969 3520 8914 7127 623 8259 4556 2367 11543 5977 2395 8751 6241 4722 9552 5116 10464 2569 7045 5018 967 4042 4990 5896 5420 7040 2384 6071 3342 3047 2104 4038 11472 9132 816 9912 5630 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elegans Cissus striata Cistanthe arenaria Cistanthe grandiflora Cistanthe picta Citronella mucronata Clarkia tenella Cliococca selaginoides Codonorchis lessonii Colletia hystrix Colletia ulicina Colliguaja dombeyana Colliguaja integerrima Colliguaja odorifera 50 25 18 13 13 63 18 14 22 14 113 15 45 159 47 16 32 57 60 105 25 192 186 32 33 88 11 111 21 35 0.9845 0.9716 0.9923 0.9772 0.97 0.99 0.9829 0.9752 0.9854 0.8789 0.9196 0.99 0.974 0.9504 0.9916 0.928 0.983 0.991 0.9831 0.9789 0.9934 0.96 0.973 0.987 0.9787 0.956 0.98 0.9864 0.9922 0.9832 0.966 0.9497 0.9887 0.8901 0.96 0.983 0.9561 0.952 0.9418 0.7783 0.8547 0.972 0.935 0.9342 0.9783 0.861 0.901 0.899 0.9452 0.9676 0.9607 0.9159 0.941 0.973 0.9474 0.916 0.941 0.9637 0.9786 0.9414 5044 8201 1517 7549 6637 2468 6951 5105 1420 7760 7797 1770 9785 7241 1894 7081 12081 9358 6383 3770 647 9702 5727 3796 5099 8537 1044 2147 4748 9201 4866 8949 1668 8201 8010 2694 7909 6455 1122 8011 10149 2716 10336 8361 2147 8126 13439 14479 8002 4905 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rudiuscula Cortaderia selloana Cortaderia speciosa Corynabutilon ceratocarpum Corynabutilon vitifolium Cotula australis Cotula coronopifolia Crepis capillaris Crinodendron hookerianum Crinodendron patagua Cristaria dissecta 23 106 10 61 32 97 82 35 32 19 14 13 50 33 126 10 18 12 14 213 38 27 10 39 44 60 49 40 32 24 0.9755 0.955 0.988 0.9857 0.9871 0.9773 0.969 0.993 0.991 0.967 0.953 0.993 0.9802 0.97 0.968 0.996 0.981 0.9873 0.9915 0.9746 0.9877 0.9815 0.979 0.984 0.985 0.981 0.986 0.9789 0.9876 0.993 0.9836 0.923 0.878 0.9705 0.9424 0.9523 0.943 0.978 0.972 0.842 0.936 0.979 0.946 0.926 0.9616 0.972 0.919 0.9962 0.9464 0.9472 0.9092 0.9987 0.949 0.9644 0.94 0.939 0.904 0.9654 0.956 0.89 2290 9329 2753 4416 8384 8726 6671 3826 3854 3346 7361 3220 6423 7489 4314 2939 4158 365 521 3384 11169 155 4447 4784 3159 7175 6784 4374 4278 2775 2809 8828 3642 6485 8333 10946 8729 4395 4721 4978 10287 4402 9386 7995 4832 5404 5945 615 1019 4318 12287 130 5090 3308 4957 10163 8650 3642 6145 3906 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Cystopteris fragilis Cytisus scoparius Dactylis glomerata Danthonia araucana Danthonia chilensis Danthonia malacantha Dasyphyllum diacanthoides 10 99 18 249 49 50 14 11 60 20 10 23 70 85 17 55 59 15 94 12 89 97 30 40 19 59 76 48 93 62 0.997 0.9439 0.958 0.9646 0.9845 0.967 0.974 0.997 0.981 0.954 0.959 0.9905 0.9702 0.969 0.968 0.9818 0.971 0.978 0.9617 0.9941 0.9312 0.9591 0.9601 0.9735 0.9565 0.9699 0.9397 0.989 0.9629 0.972 0.992 0.9131 0.886 0.9047 0.9702 0.921 0.898 0.932 0.944 0.947 0.927 0.9857 0.9623 0.945 0.898 0.9536 0.9171 0.9093 0.9344 0.9466 0.8661 0.876 0.8607 0.8516 0.9364 0.9722 0.8342 0.952 0.933 0.9374 602 7922 8438 10699 3312 6218 9970 7045 3706 5042 5691 3099 3841 8182 6292 5281 7079 5485 6030 135 10192 7516 13518 4428 1335 5063 14695 8660 4470 5182 836 7582 11682 12736 4735 7889 12812 4837 4220 5823 7312 3021 5059 7624 7842 4925 7335 6574 6228 208 7373 8508 13898 8071 2470 5412 14582 10831 6130 4524 1077 7822 13221 14062 4932 8879 13761 3572 4134 5924 8004 2624 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nervosa Dioscorea reticulata Dioscorea saxatilis Dioscorea variifolia Diostea juncea Diplolepis menziesii 22 15 26 20 43 13 39 51 28 23 48 67 30 29 25 109 13 33 29 36 44 14 61 24 12 31 49 43 49 13 0.9923 0.9589 0.9491 0.9845 0.9579 0.9866 0.9862 0.9821 0.9584 0.958 0.9655 0.9821 0.987 0.995 0.9959 0.9663 0.987 0.992 0.977 0.9603 0.9768 0.8834 0.921 0.9916 0.9527 0.9785 0.9637 0.9212 0.982 0.987 0.925 0.9269 0.8818 0.9867 0.9426 0.9722 0.9441 0.8969 0.939 0.751 0.8577 0.9579 0.947 0.98 0.9859 0.9432 0.997 0.952 0.9422 0.9134 0.9305 0.8936 0.9033 0.9456 0.9063 0.9306 0.8161 0.8482 0.917 0.839 4686 5633 4525 2268 6567 2733 7146 11240 3526 12067 2975 5147 5479 3202 1923 9145 548 3901 4015 5951 6185 12096 7919 7499 8383 3438 6700 9193 4499 6581 4455 4896 4399 2398 5444 3707 8345 13457 6884 14321 2446 5963 5724 3732 1285 12722 433 4364 5962 8124 7953 14645 10235 8163 12077 3870 4366 9724 4535 9624 4095 4136 4312 1854 4713 4072 8759 14605 8136 15676 2478 5962 5663 3623 925 13811 199 4316 6849 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chilensis Embothrium coccineum Empetrum rubrum 19 30 84 12 35 32 101 11 38 26 268 70 74 52 22 28 78 19 71 35 67 12 16 44 48 20 51 34 144 32 0.981 0.987 0.977 0.978 0.977 0.9789 0.9616 0.994 0.9828 0.987 0.9229 0.9821 0.963 0.978 0.9476 0.9935 0.9824 0.996 0.958 0.9899 0.9582 0.988 0.9429 0.9745 0.9748 0.9667 0.9555 0.981 0.8764 0.972 0.935 0.949 0.942 0.97 0.955 0.9472 0.8827 0.979 0.9743 0.985 0.7977 0.9569 0.9147 0.935 0.9436 0.9411 0.9601 0.95 0.944 0.9947 0.9436 0.9879 0.839 0.9202 0.9125 0.9567 0.9427 0.928 0.8199 0.936 2780 6194 5175 3409 5354 5520 7194 3108 3487 3430 12048 2514 9987 2974 7576 2866 4379 4416 7449 999 8212 1753 926 6161 3655 5723 5325 9030 9791 5456 3715 7124 5074 2739 4954 8908 7571 5392 3837 3148 13200 2981 11064 3416 9071 2248 4108 5618 8272 1334 10993 1519 972 9022 5003 5962 5483 8719 8234 4780 3993 6920 4658 2255 4530 10746 7794 5716 3858 2767 13608 3494 11435 3531 9777 1588 3749 6028 8623 1641 12692 1491 979 10414 5968 6194 5955 8509 7725 4111 2779 5740 4313 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98 16 155 32 12 19 22 65 12 23 72 12 12 51 94 90 68 41 14 52 129 0.9528 0.9818 0.978 0.96 0.992 0.984 0.987 0.977 0.9952 0.9699 0.9962 0.9406 0.99 0.978 0.981 0.951 0.971 0.988 0.96 0.9912 0.9944 0.9909 0.9751 0.9709 0.979 0.98 0.976 0.985 0.9724 0.9531 0.9123 0.9344 0.98 0.915 0.944 0.969 0.985 0.903 0.9927 0.9384 0.991 0.902 0.962 0.962 0.873 0.879 0.938 0.92 0.928 0.9865 0.9733 0.9684 0.9507 0.9584 0.9437 0.972 0.956 0.973 0.9546 0.9458 7631 8647 2244 7823 6064 1708 1774 4271 1673 5354 1965 8512 1805 470 1248 11852 6374 8162 10626 4482 6092 5606 3322 6213 5977 6846 7650 4372 6745 5437 11292 9040 1831 10254 8939 1853 1735 5090 1696 6905 3034 12732 2825 343 764 14354 7855 10538 12240 5089 6835 7295 2874 8082 5734 6447 9702 5086 7804 7166 13298 8891 1345 10602 9994 1668 1377 5498 1912 7187 3618 14579 2958 161 464 15001 8611 12094 13352 5695 6557 8357 2945 8526 5677 6162 10397 5525 8148 7835 7591 8062 1728 7686 5717 1488 1617 4265 1543 5193 1965 8177 1796 285 537 11567 5729 8162 10600 3937 5820 5606 1955 6205 4714 5881 7592 4370 6363 5423 7585 7618 1123 7208 5293 1283 1291 4268 1520 4913 1959 7258 1666 133 253 11061 5571 8162 10600 3476 5302 5606 1526 6023 4131 5293 7582 4369 6219 5357 103 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Escallonia revoluta Escallonia rosea Escallonia rubra Escallonia virgata Eschscholzia californica Eucryphia cordifolia Eucryphia glutinosa Eupatorium glechonophyllum Eupatorium salvia Euphorbia collina Euphorbia helioscopia Euphorbia klotzschii Euphorbia lathyris Euphorbia peplus Euphorbia platyphyllos Euphorbia portulacoides Euphorbia serpens Euphrasia antarctica Euphrasia chrysantha Euphrasia trifida Fabiana imbricata Fabiana viscosa Facelis retusa Fallopia convolvulus Festuca acanthophylla Festuca arundinacea Festuca kurtziana Festuca magellanica Festuca orthophylla Festuca purpurascens 65 12 75 46 57 98 34 94 60 16 33 58 107 76 30 73 35 32 29 67 35 12 26 11 16 22 35 27 34 124 0.9628 0.952 0.963 0.975 0.978 0.9629 0.9901 0.98 0.98 0.9649 0.9836 0.9821 0.9321 0.9684 0.9866 0.966 0.9816 0.9958 0.9857 0.9525 0.9703 0.9705 0.967 0.973 0.928 0.9805 0.9729 0.9749 0.9962 0.9648 0.93 0.975 0.943 0.949 0.915 0.9561 0.9828 0.974 0.98 0.8344 0.7926 0.9547 0.9096 0.9203 0.8804 0.946 0.9541 0.9656 0.8851 0.9125 0.9457 0.9087 0.856 0.978 0.8566 0.8152 0.9486 0.8203 0.9882 0.9405 8110 2609 6822 4143 6282 4636 2861 5023 2472 13563 7487 6297 9450 6171 9396 6288 6401 5029 7213 8395 8318 10591 7116 908 6024 10318 7297 3656 118 7641 8490 2916 6968 2955 7771 4267 2697 6381 2892 15337 10776 8362 9695 7764 6372 6466 9350 6710 9001 9084 9901 11204 9557 1209 8322 11137 9061 3659 16 8702 8541 2335 6989 3013 8462 3976 2666 6993 2962 16049 12614 9432 9645 8359 5000 6797 11397 7424 9638 9298 10966 11643 10810 1301 9386 12014 9786 3659 7 9385 6886 2388 4873 2178 6073 3369 1861 4970 2260 13524 7391 6258 7900 6075 6147 5093 6385 4954 6756 8088 7840 10444 7113 908 6024 10197 6903 3574 7 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806 7499 2832 4262 5136 8431 7785 687 8023 310 2058 288 105 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Gavilea leucantha Gavilea lutea Gayophytum micranthum Gentiana prostrata Gentianella ottonis Geoffroea decorticans Geranium berterianum Geranium core-­‐core Geranium molle Geranium robertianum Geranium sessiliflorum Geranium submolle Geum magellanicum Geum quellyon Gevuina avellana Gilia crassifolia Gilia laciniata Gilliesia monophylla Glandularia laciniata Gleichenia cryptocarpa Gleichenia quadripartita Gleichenia squamulosa Glinus radiatus Glyceria multiflora Gnaphalium cheiranthifolium Gnaphalium viravira Gochnatia foliolosa Gomortega keule Grammitis magellanica Grammitis poeppigiana 68 39 14 12 15 39 18 33 10 12 25 17 25 30 98 23 60 11 35 16 10 74 10 14 23 15 83 27 10 16 0.9498 0.993 0.985 0.964 0.979 0.9521 0.97 0.964 0.986 0.993 0.993 0.911 0.9371 0.9836 0.9556 0.991 0.99 0.9915 0.984 0.9753 0.9488 0.9748 0.993 0.95 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106 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Gratiola peruviana Griselinia jodinifolia Griselinia scandens Guindilia trinervis Gunnera magellanica Gunnera tinctoria Gutierrezia resinosa Gymnachne koelerioides Gymnophyton isatidicarpum Habenaria paucifolia Haplopappus anthylloides Haplopappus arbutoides Haplopappus canescens Haplopappus chrysanthemifolius Haplopappus diplopappus Haplopappus foliosus Haplopappus glutinosus Haplopappus grindelioides Haplopappus illinitus Haplopappus macrocephalus Haplopappus marginalis Haplopappus multifolius Haplopappus ochagavianus Haplopappus paucidentatus Haplopappus pectinatus Haplopappus poeppigianus Haplopappus prunelloides Haplopappus pulchellus Haplopappus schumannii Haplopappus scrobiculatus 80 14 17 48 22 11 12 118 29 77 27 18 17 45 12 24 57 30 10 57 21 16 11 30 20 13 28 17 12 33 0.9679 0.993 0.998 0.988 0.981 0.965 0.988 0.9523 0.9769 0.9742 0.986 0.985 0.944 0.993 0.985 0.99 0.989 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Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Haplopappus stolpii Haplopappus taeda Haplopappus uncinatus Haplopappus velutinus Hedyotis salzmannii Hedypnois cretica Helenium aromaticum Helenium glaucum Heliotropium curassavicum Heliotropium paronychioides Heliotropium stenophyllum Herbertia lahue Herreria stellata Hieracium antarcticum Hippeastrum andicola Hippeastrum bicolor Hippeastrum chilense Holcus lanatus Homalocarpus bowlesioides Homalocarpus dichotomus Hordeum comosum Hordeum marinum Hordeum murinum Hordeum secalinum Hybanthus parviflorus Hydrangea serratifolia Hydrocotyle bonariensis Hydrocotyle chamaemorus Hydrocotyle indecora Hydrocotyle poeppigii 21 10 54 44 42 15 22 38 12 28 12 37 82 10 37 21 12 14 12 13 11 19 12 10 21 54 93 32 19 12 0.983 0.969 0.994 0.987 0.974 0.937 0.977 0.989 0.993 0.96 0.993 0.9879 0.9737 0.998 0.9704 0.9645 0.9565 0.9643 0.9857 0.8588 0.9606 0.961 0.8984 0.9624 0.998 0.963 0.9618 0.9852 0.9899 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Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Hydrocotyle ranunculoides Hymenoglossum cruentum Hymenophyllum caudiculatum Hymenophyllum cuneatum Hymenophyllum darwinii Hymenophyllum dentatum Hymenophyllum dicranotrichum Hymenophyllum falklandicum Hymenophyllum fuciforme Hymenophyllum krauseanum Hymenophyllum pectinatum Hymenophyllum peltatum Hymenophyllum plicatum Hymenophyllum seselifolium Hymenophyllum tortuosum Hymenophyllum tunbridgense Hypericum caespitosum Hypericum perforatum Hypochaeris acaulis Hypochaeris glabra Hypochaeris odorata Hypochaeris radicata Hypochaeris scorzonerae Hypochaeris tenuifolia Hypolepis poeppigii Hypsela reniformis Imperata condensata Isoetes savatieri Jaborosa caulescens Jovellana punctata 45 10 90 23 22 19 16 14 30 35 47 29 33 72 77 31 68 71 15 12 23 34 15 32 42 14 90 217 88 13 0.9302 0.9718 0.9635 0.9738 0.9857 0.9833 0.9907 0.981 0.987 0.9845 0.8795 0.976 0.9718 0.9826 0.9828 0.9908 0.973 0.976 0.975 0.926 0.988 0.965 0.993 0.994 0.9862 0.989 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Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Jovellana violacea Jubaea chilensis Juncus arcticus Juncus bufonius Juncus capillaceus Juncus cyperoides Juncus dombeyanus Juncus effusus Juncus imbricatus Juncus microcephalus Juncus planifolius Juncus procerus Juncus scheuchzerioides Juncus stipulatus Junellia lavandulifolia Junellia spathulata Kageneckia angustifolia Kageneckia oblonga Lactuca serriola Lagenophora hirsuta Lagurus ovatus Lamarckia aurea Lamium amplexicaule Lapageria rosea Lapsana communis Lardizabala biternata Laretia acaulis Lastarriaea chilensis Lasthenia kunthii Lathyrus berteroanus 75 25 148 46 62 19 10 13 30 17 31 16 47 20 18 25 23 115 34 15 20 23 29 18 38 41 66 21 16 34 0.982 0.9812 0.9434 0.9734 0.9418 0.9829 0.9981 0.9974 0.9574 0.9185 0.9885 0.9214 0.9324 0.9591 0.991 0.989 0.9724 0.9671 0.97 0.981 0.8681 0.8908 0.991 0.9692 0.965 0.983 0.9651 0.985 0.989 0.9609 0.9536 0.9421 0.9165 0.9357 0.8338 0.9141 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B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Lathyrus magellanicus Lathyrus multiceps Lathyrus pubescens Lathyrus subandinus Latua pubiflora Laurelia sempervirens Laureliopsis philippiana Legrandia concinna Lemna gibba Lemna minuscula Leontodon saxatilis Lepidium bonariense Lepidium strictum Lepidoceras chilense Leptocarpha rivularis Leptocarpus chilensis Leucanthemum vulgare Leucheria bridgesii Leucheria gayana Leucheria glacialis Leucheria glandulosa Leucheria hieracioides Leucheria lithospermifolia Leucheria rosea Leucheria runcinata Leucheria salinae Leucheria senecioides Leucheria tenuis Leucheria thermarum Leucheria tomentosa 35 27 36 15 29 95 108 49 44 14 20 118 12 15 23 23 17 12 10 17 12 11 11 11 10 11 21 18 12 15 0.9825 0.9282 0.9433 0.9728 0.9879 0.9515 0.926 0.992 0.9712 0.9688 0.976 0.9796 0.9853 0.978 0.989 0.9893 0.96 0.989 0.994 0.973 0.978 0.9 0.995 0.991 0.945 0.981 0.967 0.979 0.997 0.995 0.9089 0.8155 0.8122 0.9433 0.976 0.9339 0.9152 0.9922 0.9225 0.822 0.954 0.9429 0.8795 0.973 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Leucocoryne coquimbensis Leucocoryne ixioides Leucocoryne purpurea Libertia chilensis Libertia sessiliflora Libertia tricocca Ligaria cuneifolia Lilaea scilloides Lilaeopsis macloviana Limosella australis Linaria texana Linaria vulgaris Linum chamissonis Linum macraei Linum usitatissimum Lithraea caustica Llagunoa glandulosa Loasa acanthifolia Loasa acerifolia Loasa insons Loasa lateritia Loasa pallida Loasa placei Loasa prostrata Loasa tricolor Loasa triloba Lobelia excelsa Lobelia polyphylla 16 29 13 14 46 33 22 25 19 26 58 16 18 25 29 46 38 105 25 26 10 17 18 21 37 13 18 59 63 53 0.929 0.9948 0.9603 0.9566 0.9588 0.9892 0.9502 0.9627 0.985 0.9798 0.9698 0.9679 0.958 0.9773 0.987 0.982 0.978 0.9664 0.981 0.976 0.983 0.99 0.982 0.987 0.997 0.982 0.984 0.977 0.99 0.997 0.754 0.9392 0.9745 0.9964 0.9383 0.9384 0.9438 0.9435 0.955 0.8494 0.9085 0.9418 0.7955 0.7023 0.988 0.96 0.938 0.9478 0.978 0.966 0.911 0.989 0.975 0.946 0.989 0.952 0.972 0.97 0.985 0.986 7076 5765 1650 540 8371 4625 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Lotus corniculatus Lotus subpinnatus Lotus tenuis Lotus uliginosus Ludwigia peploides Luma apiculata Luma chequen Lupinus arboreus Lupinus microcarpus Luzula alopecurus Luzula chilensis Luzuriaga polyphylla Luzuriaga radicans Lycium chilense Lycopodium gayanum Lycopodium magellanicum Lycopodium paniculatum Lysimachia sertulata Lythrum hyssopifolia Madia chilensis 41 38 78 38 17 27 131 225 172 46 16 15 11 12 54 732 531 92 148 18 49 10 82 12 49 65 18 20 75 41 0.975 0.9851 0.9436 0.9781 0.9631 0.9459 0.9602 0.9292 0.9338 0.9169 0.984 0.953 0.939 0.9748 0.971 0.9269 0.9352 0.9704 0.9729 0.9772 0.957 0.9741 0.9721 0.9965 0.9699 0.95 0.9461 0.979 0.977 0.979 0.972 0.9088 0.9098 0.9534 0.8522 0.7123 0.9423 0.8488 0.8915 0.7537 0.7103 0.6458 0.6359 0.9703 0.934 0.8903 0.8851 0.9417 0.9352 0.9364 0.9175 0.9109 0.9273 0.9161 0.9608 0.8705 0.8882 0.945 0.939 0.956 5100 4573 5579 6997 8073 13010 7529 11874 9416 7743 24913 7227 25500 3424 5127 10497 11051 8343 7574 8271 9613 8989 10056 2711 3680 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Marsilea mollis Marsippospermum grandiflorum Matricaria matricarioides Maytenus boaria Maytenus chubutensis Maytenus disticha Maytenus magellanica Medicago arabica Medicago lupulina Medicago minima Medicago polymorpha Medicago sativa Megalastrum spectabile Melica argentata Melica commersonii Melica longiflora Melica paulsenii Melica violacea Melilotus albus 64 34 18 28 10 64 20 11 21 40 47 25 20 22 149 12 40 88 43 13 18 10 55 20 21 18 24 11 21 17 0.942 0.988 0.962 0.979 0.997 0.985 0.994 0.931 0.989 0.9736 0.971 0.9661 0.8526 0.972 0.9113 0.992 0.98 0.9421 0.9714 0.9949 0.9552 0.9699 0.977 0.9859 0.9449 0.9603 0.9515 0.9533 0.9761 0.9826 0.879 0.963 0.935 0.972 0.881 0.963 0.809 0.765 0.933 0.9527 0.932 0.8237 0.7378 0.729 0.9143 0.989 0.989 0.8424 0.9438 0.9266 0.9207 0.9938 0.8929 0.9701 0.8729 0.9296 0.9246 0.8436 0.9361 0.9523 10595 5365 5329 3836 3925 6308 850 995 7651 6573 8796 4450 5552 3897 7698 1053 1466 9038 5797 7844 5100 519 3421 1829 9627 8547 4679 11558 10136 2504 12458 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cupreus Mimulus depressus Mimulus glabratus Mimulus luteus Mirabilis cordifolia Mirabilis prostrata Misodendrum brachystachyum Misodendrum linearifolium Misodendrum oblongifolium Misodendrum punctulatum Mitraria coccinea Modiola caroliniana Monnina angustifolia Monnina linearifolia Montiopsis andicola 10 10 41 51 18 18 31 17 63 16 18 18 64 11 33 10 32 46 18 15 15 11 37 13 22 45 40 13 57 34 0.9592 0.962 0.943 0.9589 0.9653 0.9687 0.9846 0.973 0.976 0.952 0.957 0.984 0.965 0.967 0.9579 0.9912 0.9279 0.9572 0.9162 0.995 0.979 0.978 0.982 0.997 0.984 0.978 0.988 0.966 0.985 0.9728 0.9159 0.861 0.8724 0.8086 0.9423 0.9294 0.9408 0.795 0.93 0.89 0.945 0.965 0.91 0.9283 0.6865 0.9057 0.7836 0.9051 0.8147 0.983 0.989 0.915 0.955 0.91 0.98 0.968 0.967 0.681 0.922 0.6769 6630 14308 4005 15609 3785 5389 7453 1355 7655 7776 3886 2845 11671 6295 6961 2209 13064 7899 5127 2024 963 11058 7628 9125 2845 4301 5221 25636 7615 699 9525 18750 5255 17544 7294 6960 10424 2265 9442 12712 4656 3916 11808 7507 6855 3378 14374 7668 6750 2183 1525 11893 6537 8027 2366 3718 7021 26980 8465 708 10701 20805 5932 18896 8565 7599 11837 2399 10319 14444 4831 4415 11031 8136 6855 3938 14359 7746 7205 2759 1704 12058 6117 7613 2170 3459 7660 27744 8724 767 6630 14308 3675 15431 3783 5384 7440 1349 7577 7776 3882 2844 10395 6293 6509 2207 12123 6598 5114 1912 963 10571 5471 7606 1923 3022 5057 25586 6572 462 6630 14307 3648 15455 3781 5378 7424 1312 7424 7776 3881 2838 8992 6292 6287 2207 11128 5991 5055 1833 963 9980 4770 6899 1598 2347 4766 25577 5794 359 115 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Montiopsis berteroana Montiopsis capitata Montiopsis cistiflora Montiopsis cumingii Montiopsis gayana Montiopsis gilliesii Montiopsis parviflora Montiopsis potentilloides Montiopsis ramosissima Montiopsis sericea Montiopsis trifida Montiopsis umbellata Monttea chilensis Moscharia pinnatifida Muehlenbeckia hastulata Muhlenbergia asperifolia Mulinum leptacanthum Mulinum spinosum Mutisia acerosa Mutisia cana Mutisia decurrens Mutisia ilicifolia Mutisia latifolia Mutisia oligodon Mutisia rosea Mutisia sinuata Mutisia spinosa Mutisia subulata Myoschilos oblongum Myosotis laxa 19 21 51 47 14 12 64 16 55 44 53 22 79 61 118 54 34 11 25 14 59 24 42 15 14 36 79 109 69 18 0.9477 0.9623 0.9813 0.9871 0.9504 0.988 0.9318 0.9623 0.9368 0.9788 0.9448 0.9421 0.9739 0.992 0.962 0.9713 0.9631 0.9186 0.978 0.947 0.982 0.966 0.996 0.987 0.943 0.993 0.979 0.961 0.96 0.949 0.9181 0.9632 0.9019 0.9718 0.8642 0.9861 0.9238 0.9649 0.7732 0.9662 0.8891 0.6672 0.9422 0.988 0.917 0.9245 0.9171 0.4238 0.964 0.943 0.977 0.963 0.933 0.99 0.871 0.979 0.927 0.935 0.926 0.933 3065 3928 11440 2087 1775 1702 7268 683 18818 4841 1986 18829 6425 3226 8618 10947 8233 29686 3228 4125 2436 6024 3010 953 9670 3580 9224 9933 9284 6946 3464 5724 16526 2199 2781 1861 4496 1443 17512 4525 897 20101 7968 3586 9055 14051 9198 29686 3098 6599 2553 6662 3166 1258 11070 4769 9025 10961 10949 9703 3622 6150 18928 2313 3305 1586 3052 1870 17099 4501 634 20887 7916 3764 9142 15404 9038 29686 2698 7000 2305 6460 3328 1194 11088 4852 8870 11036 11784 10719 3063 3883 11430 1670 1774 1630 4429 682 16808 3983 846 18745 5959 2414 6746 10503 7610 29686 2056 4125 2172 4942 2740 928 9493 3419 7615 9376 9052 6940 3063 3791 11428 1572 1774 1456 2970 682 16190 3683 542 18751 5128 1950 5781 9676 6724 29686 1610 4124 1799 4335 2555 789 8953 3257 6538 8740 8824 6934 116 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Myosurus patagonicus Myrceugenia chrysocarpa Myrceugenia correifolia Myrceugenia exsucca Myrceugenia lanceolata Myrceugenia leptospermoides Myrceugenia obtusa Myrceugenia ovata Myrceugenia parvifolia Myrceugenia pinifolia Myrceugenia planipes Myrceugenia rufa Myriophyllum aquaticum Myriophyllum quitense Myrteola nummularia Nardophyllum lanatum Nassauvia aculeata Nassauvia argentea Nassauvia axillaris Nassauvia cumingii Nassauvia digitata Nassauvia glomerata Nassauvia lagascae Nassauvia pinnigera Nassauvia pygmaea Nassauvia pyramidalis Nassauvia revoluta Nassella chilensis Nassella gigantea Nassella pungens 11 38 113 547 28 36 369 234 279 21 532 56 43 13 24 28 74 13 11 24 28 18 43 10 13 12 36 84 11 39 0.994 0.9827 0.9886 0.9384 0.9656 0.9917 0.9592 0.9728 0.9661 0.9897 0.9554 0.9594 0.974 0.926 0.8715 0.974 0.984 0.994 0.976 0.993 0.999 0.977 0.983 0.988 0.996 0.993 0.998 0.9435 0.9233 0.9583 0.999 0.931 0.9721 0.9006 0.8851 0.9623 0.9416 0.9409 0.9491 0.9916 0.9272 0.8264 0.909 0.76 0.7145 0.931 0.981 0.929 0.966 0.98 0.993 0.987 0.959 0.851 0.992 0.973 0.979 0.9235 0.7817 0.8895 105 8256 4216 11355 2102 3887 5426 5652 6688 1226 6566 6574 6251 2111 16268 5288 2958 7953 1664 2361 16 1266 3896 13324 1845 2083 574 5454 16940 13638 544 8491 5137 13428 2887 4348 6290 5640 6441 1058 7290 5719 8845 2319 21274 5788 2668 6772 2026 2824 1 1141 4748 12720 1208 2271 234 7161 17712 15429 844 8574 6114 14710 3207 3980 5568 5472 6136 1026 7347 5103 10323 1849 23390 5375 2345 6201 1704 2702 0 709 5034 12272 843 2046 140 8081 18080 15994 102 7333 4127 10891 2050 3598 4481 4165 4539 931 5127 5181 6096 1918 16268 4557 2339 6668 1649 2295 0 1079 3638 11996 1189 1941 175 5120 16889 12869 101 6599 4118 10731 1986 2927 3483 3282 3447 824 4261 4472 6051 1437 16268 4128 1929 6023 1491 2199 0 680 3331 11367 820 1622 78 5023 16895 12132 117 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Nastanthus spathulatus Navarretia involucrata Nertera granadensis Nicotiana acuminata Nicotiana corymbosa Nicotiana glauca Nicotiana miersii Nierembergia repens Nolana crassulifolia Nolana paradoxa Notanthera heterophylla Nothofagus alessandrii Nothofagus alpina Nothofagus antarctica Nothofagus betuloides Nothofagus dombeyi Nothofagus glauca Nothofagus macrocarpa Nothofagus nitida Nothofagus obliqua Nothofagus pumilio Nothoscordum gramineum Nothoscordum inodorum Noticastrum antucense Noticastrum eriophorum Noticastrum sericeum Ochagavia carnea Oenothera acaulis Oenothera rosea Oenothera stricta 19 30 26 11 133 13 83 32 12 26 43 39 170 630 515 498 64 42 329 347 110 12 41 14 15 35 40 66 34 28 0.967 0.973 0.979 0.9018 0.9442 0.9716 0.9369 0.952 0.998 0.991 0.976 0.9912 0.9707 0.8784 0.8796 0.922 0.9805 0.9915 0.9384 0.9558 0.9552 0.9882 0.9704 0.967 0.964 0.989 0.9831 0.976 0.998 0.953 0.922 0.941 0.967 0.8791 0.9003 0.9401 0.8876 0.8854 0.994 0.983 0.947 0.9868 0.9495 0.8042 0.8493 0.8751 0.9681 0.9826 0.9026 0.9267 0.901 0.845 0.9528 0.96 0.959 0.975 0.9518 0.938 0.959 0.944 8815 5278 2480 7982 8516 4806 9573 5718 802 4769 3641 2196 4120 15968 11781 9798 3937 3126 8567 7773 9573 9773 6344 2689 4337 4753 5172 8230 2514 3517 8076 6415 2782 8465 9868 5490 10430 5727 1613 4730 5270 2879 3582 12485 8476 10624 5028 4566 10308 8827 6604 9829 7956 3784 5504 6249 5780 10416 5814 4909 7500 6191 2820 8719 10572 5660 11144 5462 2164 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Parentucellia latifolia Parentucellia viscosa Parietaria debilis Paronychia chilensis 55 13 37 26 13 31 11 46 94 26 21 49 13 11 18 12 20 10 33 58 18 26 14 27 17 12 24 19 25 14 0.9927 0.924 0.9453 0.979 0.992 0.998 0.995 0.9337 0.9572 0.9909 0.9858 0.9711 0.9832 0.9646 0.973 0.978 0.998 0.985 0.978 0.971 0.985 0.977 0.99 0.9436 0.9619 0.9819 0.9788 0.995 0.988 0.98 0.9671 0.952 0.8984 0.958 0.924 0.998 0.893 0.8797 0.9245 0.9986 0.929 0.9199 0.8009 0.7262 0.877 0.964 0.99 0.808 0.934 0.94 0.967 0.933 0.942 0.8925 0.9504 0.9608 0.8899 0.9966 0.974 0.956 5590 2999 7577 2665 1866 587 621 4573 8074 258 3600 7500 7850 2130 8363 3701 2237 11770 5301 6984 1171 6133 3261 10932 3982 3297 2811 512 4014 7726 5773 3140 8692 2706 2565 331 1660 2207 11584 337 4617 7678 10380 4285 8778 3528 3543 12800 6353 6588 1236 6339 3845 12567 7273 5557 3220 653 5967 9704 6171 3169 9604 2234 2444 204 1610 1332 13028 377 5171 7540 11358 4931 8982 3043 4020 13322 7102 6983 985 6480 3666 13304 8416 6413 3350 815 6417 10511 4394 2990 6918 2253 1842 197 572 2010 7898 222 3586 6204 7850 2127 8337 3259 2235 11720 4413 4606 1148 5106 3231 10859 3969 3297 2811 509 4007 7726 3910 2994 6550 1718 1818 46 374 1184 7474 217 3587 5287 7848 2105 8343 2688 2234 11702 4078 3887 946 4773 3148 10675 3877 3297 2810 511 3893 7726 119 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Dispersión ilimitada Base B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Pasithea caerulea Paspalum dasypleurum Paspalum paspalodes Patosia clandestina Pectocarya linearis Pellaea myrtillifolia Pellaea ternifolia Pennisetum chilense Perezia carthamoides Perezia linearis Perezia lyrata Perezia nutans Perezia pedicularifolia Perezia pilifera Perezia poeppigii Perezia prenanthoides Perezia spathulata Pernettya mucronata Pernettya myrtilloides Pernettya pumila Persea lingue Petrorhagia dubia Peumus boldus Phacelia brachyantha Phacelia cumingii Phacelia secunda Phalaris amethystina Phalaris aquatica Phalaris canariensis Phleum alpinum 55 32 48 18 38 72 50 16 46 18 15 30 47 35 14 13 12 11 68 34 89 29 303 26 19 137 14 37 74 53 0.9684 0.9865 0.9849 0.9907 0.993 0.9645 0.9815 0.979 0.985 0.932 0.99 0.992 0.994 0.986 0.995 0.992 0.965 0.986 0.974 0.986 0.9621 0.992 0.9379 0.987 0.987 0.975 0.9219 0.972 0.8983 0.9537 0.9151 0.9056 0.9719 0.8904 0.964 0.9495 0.883 0.9094 0.986 0.958 0.988 0.924 0.997 0.986 0.986 0.97 0.941 0.967 0.976 0.982 0.9245 0.967 0.9072 0.963 0.97 0.916 0.9066 0.9425 0.871 0.8989 8461 5477 4880 4286 2935 5344 7440 9759 2219 3310 2707 1417 1794 3438 1903 3879 7611 2390 2190 2593 6808 6316 9952 4514 3945 9028 5699 4969 8589 5268 9014 6253 4727 6057 3989 6696 8861 11690 2885 3766 2301 1025 1467 3455 1926 3352 8188 2640 1875 2580 7799 8163 12468 9120 4629 10439 8221 2889 5075 5143 9397 6369 4905 6785 4095 6907 9868 12816 2655 3895 1699 685 1258 3219 1729 2851 8139 2392 1607 2201 8448 9278 13897 10034 4446 10741 9398 1921 3804 5604 6787 5362 3302 4285 2407 4736 7408 9758 2161 3309 2125 769 1191 3025 1798 3163 7250 2162 1522 2136 5870 6307 9856 4421 3816 7887 5699 2883 4922 4116 6017 5008 2734 4284 2167 4196 7391 9759 2070 3308 1453 445 882 2693 1645 2501 7026 1732 1167 1649 5347 6301 9790 4156 3657 6906 5699 1919 3442 3809 120 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Phleum pratense Phragmites australis Phrodus microphyllus Phyla canescens Physalis viscosa Picris echioides Pilea elegans Pilgerodendron uviferum Piptochaetium bicolor Piptochaetium montevidense Piptochaetium panicoides Piptochaetium setosum Piptochaetium stipoides Pitavia punctata Pitraea cuneato-­‐ovata Plagiobothrys corymbosus Plagiobothrys fulvus Plagiobothrys myosotoides Plagiobothrys polycaulis Plagiobothrys procumbens Plantago barbata Plantago brasiliensis Plantago coronopus Plantago firma Plantago grandiflora Plantago hispidula Plantago lanceolata Plantago major Plantago truncata Plectritis samolifolia 101 48 34 67 15 42 14 152 29 11 57 27 93 23 10 15 38 71 10 20 15 11 10 16 13 30 66 15 12 27 0.972 0.9255 0.9753 0.96 0.9605 0.995 0.992 0.9237 0.9964 0.9869 0.9713 0.9001 0.9791 0.9976 0.996 0.974 0.976 0.966 0.989 0.982 0.987 0.997 0.992 0.976 0.984 0.964 0.953 0.953 0.971 0.984 0.9446 0.8164 0.9103 0.949 0.8273 0.868 0.98 0.8643 0.9355 0.951 0.9128 0.7615 0.938 0.9716 0.956 0.972 0.918 0.954 0.968 0.942 0.895 0.945 0.977 0.83 0.979 0.909 0.89 0.951 0.99 0.854 6841 14553 10028 6043 5307 16187 3922 8354 2654 3953 5300 18698 4357 1923 3490 4319 7162 6138 5925 5258 10972 6285 4234 2335 2446 5601 9865 5475 2458 13159 6994 9755 12088 8041 7442 19671 4498 7493 3955 6523 5505 20419 4776 1467 3717 6883 9105 8229 8258 8030 9895 7174 5542 4262 2556 9009 11418 7962 4939 14461 7339 7227 13241 9089 8383 21650 4586 7705 5047 8034 5490 21462 4788 1357 3790 7954 10352 8558 9424 9108 9081 7262 6235 4626 2132 11151 12023 8838 5921 15119 5469 9696 9875 5966 5307 16186 3848 6603 2648 3953 4078 18596 3790 1214 3093 4245 6457 5421 5924 5256 9262 5901 4211 2267 2265 5599 9310 5474 2456 13007 4767 7161 9843 5915 5306 16184 3668 6047 2644 3953 3244 18635 3415 1004 2894 4175 5961 4530 5919 5255 8193 5550 4173 2158 1852 5599 8750 5465 2451 12851 121 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Pleopeltis macrocarpa Pleurophora polyandra Pleurophora pungens Pleurosorus papaverifolius Pluchea absinthioides Poa alopecurus Poa annua Poa bonariensis Poa borchersii Poa pratensis Poa tristigmatica Poa trivialis Podanthus mitiqui Podanthus ovatifolius Podocarpus nubigena Podocarpus saligna Polyachyrus poeppigii Polycarpon tetraphyllum Polygala gayi Polygala gnidioides Polygala salasiana Polygala thesioides Polygonum aviculare Polygonum hydropiperoides Polygonum lapathifolium Polygonum persicaria Polypodium feuillei Polypogon australis Polypogon interruptus Polypogon linearis 58 21 11 25 35 31 14 13 14 54 19 17 69 54 155 185 16 37 40 33 20 27 56 18 12 38 97 66 22 23 0.9732 0.977 0.974 0.9884 0.989 0.9977 0.9795 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2625 3996 12772 6877 5816 7981 2289 6283 4221 2184 14091 2415 6561 1370 6980 14465 2079 123 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Quinchamalium chilense Quinchamalium gracile Ranunculus bonariensis Ranunculus chilensis Ranunculus minutiflorus Ranunculus muricatus Ranunculus peduncularis Ranunculus repens Raphanus raphanistrum Raphanus sativus Rapistrum rugosum Relchela panicoides Retanilla ephedra Retanilla stricta Retanilla trinervia Rhamnus diffusus Rhaphithamnus spinosus Rhodophiala andicola Ribes cucullatum Ribes magellanicum Ribes punctatum Ribes trilobum Ricinus communis Rorippa nasturtium-­‐aquaticum Rorippa sylvestris Rosa rubiginosa Rostraria cristata Rubus constrictus Rubus geoides Rubus radicans 163 14 21 18 23 44 53 25 16 64 23 22 32 19 51 11 136 10 28 30 43 13 22 13 26 16 25 43 10 66 0.969 0.963 0.985 0.949 0.953 0.97 0.992 0.944 0.9023 0.9166 0.9725 0.8734 0.976 0.966 0.99 0.994 0.9362 0.9913 0.977 0.988 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8653 5124 4944 2423 237 2647 124 Especie N° de presencias AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Rubus ulmifolius Rumex acetosella Rumex conglomeratus Rumex crispus Rumex cuneifolius Rumohra adiantiformis Ruta chalepensis Rytidosperma lechleri Rytidosperma pictum Rytidosperma violaceum Rytidosperma virescens Sagina apetala Sagittaria montevidensis Salix humboldtiana Salpiglossis sinuata Salsola kali Sanguisorba minor Sanicula crassicaulis Sanicula graveolens Saponaria officinalis Sarmienta scandens Satureja gilliesii Satureja multiflora Saxegothaea conspicua Saxegothaea conspicua Saxifraga magellanica Scabiosa atropurpurea Schinus latifolius Schinus molle Schinus montanus 21 101 15 24 32 32 21 20 39 12 20 13 40 37 16 12 49 87 63 33 21 79 35 86 137 14 18 64 42 26 0.9875 0.97 0.986 0.947 0.996 0.9939 0.953 0.9928 0.993 0.9638 0.979 0.982 0.988 0.9671 0.9041 0.92 0.9038 0.9586 0.9327 0.982 0.979 0.971 0.994 0.8985 0.963 0.999 0.979 0.9941 0.9879 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AUC Train AUC Test Base Dispersión ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Schinus patagonicus Schinus polygamus Schinus velutinus Schismus arabicus Schismus barbatus Schizanthus alpestris Schizanthus grahamii Schizanthus hookeri Schizanthus litoralis Schizanthus pinnatus Schizopetalon walkeri Schoenus andinus Scirpus americanus Scirpus asper Scirpus californicus Scirpus cernuus Scirpus deserticola Scirpus inundatus Scirpus nodosus Scleranthus annuus Scutellaria racemosa Scyphanthus elegans Scyphanthus stenocarpus Selliera radicans Senecio adenotrichius Senecio anthemidiphyllus Senecio aquaticus Senecio arnicoides Senecio aspericaulis Senecio baccharidifolius 31 154 13 13 92 21 11 13 52 72 41 53 92 50 56 19 72 34 33 19 15 34 12 20 42 21 10 25 13 28 0.9699 0.9223 0.9979 0.9825 0.9515 0.9804 0.964 0.9078 0.9647 0.9684 0.9768 0.968 0.9334 0.9862 0.9514 0.9705 0.987 0.9775 0.9863 0.969 0.958 0.982 0.986 0.994 0.997 0.987 0.989 0.944 0.991 0.993 0.8164 0.897 0.98 0.8728 0.9141 0.9697 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ilimitada B2 A2 Dispersión limitada B2 A2 Senecio bipontini Senecio bridgesii Senecio calocephalus Senecio chilensis Senecio chionophilus Senecio clarioneifolius Senecio crithmoides Senecio cumingii Senecio eruciformis Senecio farinifer Senecio fistulosus Senecio francisci Senecio glaber Senecio glabratus Senecio gnidioides Senecio hakeifolius Senecio laevicaulis Senecio linariaefolius Senecio microphyllus Senecio nigrescens Senecio otites Senecio pachyphyllos Senecio pentaphyllus Senecio phylicifolius Senecio pilquensis Senecio poeppigii Senecio polygaloides Senecio polyphyllus Senecio portalesianus Senecio sinuatilobus 13 19 16 117 13 12 20 10 14 22 45 11 62 25 10 29 16 34 24 19 13 19 14 12 30 36 19 19 12 11 0.99 0.949 0.975 0.966 0.998 0.981 0.987 0.987 0.988 0.962 0.979 0.98 0.951 0.996 0.969 0.978 0.984 0.993 0.98 0.998 0.976 0.987 0.965 0.996 0.995 0.994 0.98 0.981 0.989 0.989 0.939 0.877 0.994 0.947 0.973 0.964 0.974 0.973 0.958 0.958 0.918 0.886 0.954 0.927 0.979 0.945 0.985 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Senecio triodon Senecio tristis Senecio viscosissimus Senecio vulgaris Senna arnottiana Senna candolleana Senna cumingii Senna stipulacea Setaria geniculata Setaria verticillata Sherardia arvensis Sicyos baderoa Sigesbeckia jorullensis Silene chilensis Silene gallica Silybum marianum Sisymbrium irio Sisymbrium officinale Sisymbrium orientale Sisyrinchium arenarium Sisyrinchium chilense Sisyrinchium cuspidatum Sisyrinchium graminifolium Sisyrinchium junceum Sisyrinchium patagonicum Sisyrinchium pearcei 15 10 41 12 10 13 13 42 11 32 11 52 18 53 53 16 13 11 74 14 11 18 79 20 19 64 10 55 19 48 0.981 0.96 0.996 0.977 0.977 0.954 1 0.988 0.98 0.993 0.979 0.99 0.9964 0.9669 0.981 0.998 0.981 0.973 0.981 0.967 0.9603 0.9816 0.9711 0.9549 0.9794 0.9706 0.9882 0.981 0.9843 0.9818 0.901 0.971 0.971 0.918 0.975 0.926 0.686 0.961 0.953 0.978 0.968 0.939 0.9815 0.9067 0.946 0.985 0.761 0.959 0.964 0.839 0.8987 0.9323 0.9336 0.8966 0.8157 0.9326 0.9554 0.946 0.929 0.9423 3361 1678 3567 1504 2279 6289 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Solanum ligustrinum Solanum maglia Solanum nigrum Solanum pinnatum Solanum pyrrhocarpum Solanum radicans Solanum valdiviense Soleirolia soleirolii Solenomelus pedunculatus Solenomelus segethii Solidago chilensis Soliva pterosperma Sonchus asper Sonchus oleraceus Sophora macrocarpa Sophora microphylla Sorghum halepense Spartina densiflora Spartium junceum Spergula arvensis Spergularia rubra Spergularia villosa 35 10 28 39 22 11 46 39 40 53 44 29 28 21 38 10 62 14 70 19 20 24 96 93 33 23 35 27 27 21 0.993 0.9604 0.9714 0.9741 0.9692 0.9936 0.9819 0.9709 0.9851 0.9592 0.9924 0.9377 0.9407 0.9766 0.9916 0.972 0.9737 0.9795 0.965 0.963 0.974 0.983 0.9759 0.9658 0.9773 0.9708 0.9661 0.981 0.974 0.937 0.895 0.6682 0.7142 0.9339 0.9545 0.8996 0.9148 0.9648 0.983 0.905 0.9827 0.8684 0.9423 0.9333 0.9689 0.953 0.9335 0.7906 0.912 0.952 0.872 0.967 0.9422 0.959 0.9554 0.8664 0.8471 0.933 0.935 0.897 469 25923 6829 10628 3657 313 4433 5923 3152 10608 2390 15456 960 2652 5122 3714 7634 13667 10478 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sericea Stellaria arvalis Stellaria chilensis Stellaria media Stemodia durantifolia Stenandrium dulce Stipa atacamensis Stipa caudata Stipa chrysophylla Stipa duriuscula Stipa filiculmis Stipa frigida Stipa hirtifolia Stipa lachnophylla Stipa laevissima Stipa macrathera Stipa manicata Stipa neesiana Stipa papposa Stipa pfisteri 45 36 43 12 16 22 27 13 35 20 31 13 42 30 12 49 13 28 16 105 25 17 117 11 16 17 259 85 22 81 0.977 0.999 0.985 0.999 0.8384 0.981 0.977 0.982 0.958 0.972 0.992 0.987 0.986 0.977 0.9113 0.988 0.9842 0.9009 0.8423 0.9559 0.9746 0.9304 0.9594 0.9634 0.9825 0.9361 0.9574 0.97 0.9839 0.9665 0.947 0.909 0.955 0.532 0.8464 0.855 0.83 0.948 0.907 0.872 0.975 0.866 0.937 0.93 0.7325 0.97 0.6705 0.7341 0.8424 0.9247 0.8704 0.8582 0.9407 0.8014 0.9584 0.8846 0.9159 0.9628 0.9104 0.9323 6190 645 5859 6076 6015 4151 16548 1074 8100 1946 4384 1725 2004 4786 5206 3607 3064 18142 8423 6180 11361 9919 4778 13517 4053 3376 9276 6041 1891 10120 8175 1257 7238 5541 5940 4982 19316 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magellanicum Tillandsia capillaris Tillandsia landbeckii Tillandsia usneoides Tolpis barbata Torilis nodosa Trevoa quinquenervia Trichocline aurea Trichopetalum plumosum Trifolium arvense Trifolium campestre Trifolium dubium Trifolium glomeratum Trifolium incarnatum Trifolium megalanthum 137 188 51 48 57 17 21 54 45 20 22 31 85 96 236 84 73 126 131 12 101 42 16 99 95 18 130 19 130 66 0.9478 0.9638 0.9926 0.9729 0.962 0.934 0.938 0.9283 0.9474 0.9697 0.967 0.9864 0.931 0.953 0.9682 0.8981 0.978 0.9725 0.8833 0.988 0.9579 0.9838 0.989 0.9577 0.9685 0.9967 0.8859 0.992 0.9448 0.9709 0.9264 0.8586 0.9688 0.9547 0.929 0.911 0.927 0.8786 0.9414 0.9692 0.953 0.988 0.9052 0.948 0.9403 0.835 0.9667 0.9185 0.8277 0.986 0.9422 0.9482 0.953 0.9394 0.9389 0.9459 0.8137 0.907 0.8738 0.8688 8989 4913 1784 4505 11665 7004 7480 10681 5457 4483 2657 3435 8290 7718 6810 7716 2756 6756 7369 1341 5462 3766 3884 8261 6732 4316 15287 694 9348 2908 10325 4059 1866 4714 14129 8147 7976 15540 5731 4634 3509 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incisum Tropaeolum leptophylllum Tropaeolum nuptae-­‐jucundae Tropaeolum polyphyllum Tropaeolum sessilifolium Tropaeolum speciosum Tropaeolum tricolor Tweedia andina Tweedia birostrata Tweedia stipitata Ugni candollei Ugni molinae Ulex europaeus Uncinia brevicaulis 69 79 117 54 16 27 22 130 75 115 15 72 48 47 44 57 15 42 11 43 18 24 105 36 55 12 14 115 34 13 0.9537 0.9318 0.9798 0.9525 0.9113 0.973 0.974 0.961 0.9634 0.9593 0.8967 0.958 0.963 0.997 0.997 0.983 0.952 0.988 0.992 0.994 0.983 0.979 0.971 0.992 0.987 0.984 0.874 0.9532 0.9639 0.8664 0.9043 0.8764 0.9498 0.8598 0.7482 0.895 0.915 0.946 0.9317 0.9551 0.9331 0.894 0.871 0.959 0.98 0.946 0.954 0.935 0.992 0.97 0.968 0.948 0.943 0.953 0.946 0.993 0.8748 0.9372 0.9314 0.7304 6108 11706 8038 11862 348 8249 2940 5912 6739 5798 6192 12033 5534 1538 1717 6993 4372 4825 1461 3172 4049 2875 8870 1621 3866 725 4633 8373 5894 23266 6058 11357 7615 11241 111 8340 3029 6462 7810 5862 7271 14994 5444 1765 2200 8750 4592 5482 2288 3623 4722 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virgatum Verbena bonariensis Verbena corymbosa Verbena litoralis Verbena ribifolia Verbena scoparia Verbena sulphurea Veronica anagallis-­‐aquatica Veronica arvensis Veronica officinalis 28 60 88 49 36 13 31 71 19 32 12 21 11 10 63 19 13 26 32 54 13 33 18 43 11 24 11 14 114 19 0.956 0.9682 0.9478 0.9424 0.976 0.944 0.973 0.9682 0.998 0.995 0.978 0.962 0.995 0.963 0.979 0.994 0.983 0.986 0.988 0.954 0.8813 0.99 0.953 0.968 0.992 0.986 0.932 0.9854 0.9665 0.9542 0.8423 0.9341 0.9046 0.8683 0.874 0.911 0.922 0.9631 0.989 0.993 0.957 0.898 0.999 0.944 0.961 0.975 0.874 0.965 0.977 0.8421 0.7541 0.962 0.935 0.94 0.993 0.972 0.929 0.9464 0.9148 0.8296 5577 6753 9785 9585 12526 3101 9681 5541 2086 1898 1142 10042 166 7720 1860 2669 3218 4349 2141 12868 18053 4038 9543 5380 419 3806 2239 1212 6654 8973 5895 6753 9946 7903 15927 3999 13615 5721 1500 1242 1503 9893 129 10183 1330 2357 3256 4070 2489 11989 16434 4369 12325 6605 731 3848 2726 1424 7297 9548 6045 6687 10147 7601 18067 3904 15656 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bromoides 89 37 109 91 14 102 21 34 17 30 140 36 40 34 10 22 12 80 56 20 29 15 34 21 29 17 25 68 23 105 0.9575 0.9834 0.9272 0.963 0.9876 0.9776 0.9802 0.9881 0.9907 0.99 0.9636 0.9642 0.991 0.978 0.962 0.981 0.97 0.987 0.997 0.999 0.992 0.983 0.98 0.951 0.998 0.989 0.993 0.985 0.986 0.9547 0.9375 0.8624 0.8809 0.9568 0.9866 0.887 0.9345 0.9186 0.9519 0.8591 0.9337 0.8042 0.948 0.928 0.977 0.953 0.922 0.98 0.991 0.996 0.982 0.976 0.932 0.917 0.989 0.989 0.896 0.97 0.96 0.9306 4911 3753 4624 6448 1371 4453 5210 8078 5731 2539 4698 13376 4213 10003 2817 1987 9265 3891 1544 1128 3156 2524 7172 3877 3500 1893 3433 3733 6152 5822 4460 3128 2866 5807 2329 4049 8613 14410 8548 4109 4043 9772 5018 11748 3668 2071 10250 3684 1087 648 3398 2841 9827 4024 2889 2003 7117 4226 7085 5075 4417 3411 2428 5478 2859 3874 9998 17173 9974 4137 4116 7781 4751 12431 4028 1658 10885 3482 859 404 3345 2384 11476 3701 2755 1559 8455 4075 7046 4851 3614 2117 2512 4537 1369 3131 5208 7657 5731 2463 3364 9452 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