Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

de máxima entropía (Maxent) para la modelización de la distribución geográfica
de las especies.
Se evaluó la coincidencia entre registros de presencia y la distribución
de condiciones ecológicas propicias (elevación, pendiente, etc. Además de las
19 variables ambientales) para la especie, generadas mediante modelaje ecológico
de nicho.
EJECUCIÓN DE MODELOS
Una vez recopilados todos los datos de presencia que al final sumaron 54 se
anotó por cada registro la latitud y longitud, y nombre de la especie), las 19
variables bioclimáticas y el modelo digital de elevación. Después estos datos
fueron transformados a “shapefile” y cargados en ArcGis 9.3 para visualizar
espacialmente los registros y revisar que las coordenadas estuvieran dentro de
los límites del estado de Chihuahua.
A continuación se cargaron los puntos de presencia y las variables ambientales
en MaxEnt para efectuar la corrida. Cada una de estas variables
ambientales fue modificada y generalizada a una resolución espacial de 1 km
cuadrado para después convertirlas al formato “ASCII” (en el formato .asc de
ESRI). Además se hizo una carpeta que contuviera los datos de ocurrencia
en formato .csv, y otra carpeta para las salidas del modelo. Todos los “Grids”
se encontraban bajo los mismos límites geográficos y tamaño de celda opixel.
Se seleccionó del 100% de los datos mediante un muestreo aleatorio
para extraer el 75% de los registros con los que entrenar el algoritmo y un
25% con los que evaluar los modelos. El formato de salida seleccionado fue
el logístico ya que proporciona un estimado entre cero y uno de probabilidad
de presencia [0, 1] (Phillips et al. 2006). Los parámetros fijados para calibrar
el modelo fueron los recomendados por Phillips et al. (2006): número
máximo de iteraciones = 500; regularización = 1.0; convergencia umbral =
0.000001; en “random test percentage” se introdujo el 25, número que indica
al programa que debe escoger de manera aleatoria y apartar el 25% de los registros
de presencia de Ara militaris para usarlos en la prueba. Esto permite
al programa efectuar algunos análisis estadísticos simples. Para la realización
del modelo se eliminaron los datos duplicados, es decir, en aquellos pixeles
donde se encontró más de un punto de presencia, se consideró solo uno de los
datos. La mayor parte de los análisis empleados usan un umbral para hacer
una predicción binaria, estando las condiciones adecuadas por arriba de dicho
umbral y las inadecuadas por debajo.
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GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica