¿Por qué ignorar el relieve? Sobre el sesgo de reportar áreas planas en lugar de topográficas en estudios ecológicos y de modelación espacial

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Dennis Denis Ávila
Daryl David Cruz Flores
Daily Martínez-Borrego

Resumen

Denis Ávila, D., Cruz Flores, D.D., Martínez-Borrego, D. 2020. ¿Por qué ignorar el relieve? Sobre el sesgo de reportar áreas planas en lugar de topográficas en estudios ecológicos y de modelación espacial. Ecosistemas 29(3):1985. https://doi.org/10.7818/ECOS.1985


La información espacial, los productos satelitales y sus derivados son fuentes importantes de información ambiental. Sin embargo, la precisión de las mediciones de áreas y distancias está sacrificada al emplearse proyecciones planas e ignorar conscientemente las irregularidades del relieve. Esto es esencial en estudios ecológicos donde el área que importa medir es la percibida por los organismos y de la que dependen los recursos del hábitat y no su proyección a un plano desde una vista superior. En este trabajo se evalúan las diferencias en las estimaciones de áreas geográficas teniendo en cuenta e ignorando la topografía del terreno, en aplicaciones de estudios ecológicos o de modelación de distribuciones, tomando el archipiélago cubano como referencia. Mediante parcelas y distribuciones de especies virtuales simuladas se evaluó la magnitud de los sesgos en estas estimaciones al ignorarse la información del relieve, empleando un mapa de área topológica derivado de un modelo digital de elevación con resolución espacial de 26.8 m. Los valores de subestimación alcanzaron un máximo de 1598 m2, equivalente a 45% de error, y son notables en regiones montañosas. Parcelas de igual área planimétrica pueden tener diferencias de hasta un 15% en las áreas reales, según su ubicación y las proporciones entre tipos de relieve que incluyen. Los cambios en los modelos de áreas de distribución potencial en dos especies virtuales creadas tuvieron errores en la estimación de las áreas superiores a 700 km2. Al emplear valores de áreas relativizadas a porcentajes, el error disminuye. Más estudios sobre el impacto metodológico de estos sesgos son necesarios, sobre todo en términos de sus implicaciones para las conclusiones ecológicas de los estudios o sobre su influencia potencial en decisiones de manejo de recursos naturales.

Palabras clave:
áreas planimétricas; sesgos; SIG; ecología espacial; modelos de distribución

Abstract

Denis Ávila, D., Cruz Flores, D.D., Martínez-Borrego, D. 2020. ¿Why are we ignoring the relief? On the bias of planimetric instead topographic areas in ecological and spatial modeling researches. Ecosistemas 29(3):1985. https://doi.org/10.7818/ECOS.1985


Spatial information, satellite products and their derivatives are important sources of environmental information. However, the accuracy of area and distance measurements is sacrificed by using planimetric projections and consciously ignoring relief irregularities, essential in ecological studies where the important estimate area is those perceived by organisms and the real surface of which resources density depend. In this paper, we assess differences in estimation of geographic areas accounting for or ignoring terrain topology, in ecological studies applications or distribution modeling, in Cuban archipelago. By using parcels and virtual species simulated distributions we assess the bias size in those estimations over a topological area derived from a digital elevation model, with 26.8m of spatial resolution. Underestimation bias can reach in Cuba up to 1598 m2 of differences, equivalent to 45% of error. Errors are higher in mountain regions. We probe that equally planimetric size parcels can reach differences up to 15%, depending on location and included proportions of relief types. Changes in potential distribution area estimates for virtual species present errors over 700 km2. If using relativized values, the error diminishes. More studies are in need on the methodological impact of this bias, mostly for its implications for ecological conclusions or on its potential influence in management decisions.

Keywords:
planimetric area; biases; GIS; spatial ecology; potential distribution models

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