Abarco Caoba Cedro Palorosa y Canelo de los Andaquíes

Planes de Manejo para la conservación de
Abarco, Caoba, Cedro, Palorosa y Canelo de los Andaquíes
Del total de localidades, se realizó una partición aleatoria de los datos en dos grupos: uno para
calibración de los modelos (90%) y otro para evaluación del modelo (10%). Con el 90% de las
localidades de cada especie se procedió a generar un modelo de distribución potencial, usando
openModeller (vs. 1.2), con los diferentes algoritmos del programa. Con esta información se elaboraron
los modelos.
La evaluación de los mejores modelos de openModeller, se realizó con base en cuatro criterios:
i) sensibilidad, ii) error de omisión, iii) porcentaje de celdas aptas y iv) valores de curva ROC 6 de
cada uno. Los mejores modelos fueron escogidos cuando los valores de sensibilidad estuvieron
cercanos a 1, tuvieron menor error de omisión, mayor porcentaje de celdas clasificadas como aptas
y valores de curva ROC mayores a 75%, siendo este último el más utilizado en la evaluación
de modelos de una misma especie y una misma área de estudio (Muñoz & Felicísimo 2004, Benito
de Pando & de Giles 2007, 2008).
Para la obtención de un modelo único, una vez se seleccionaron los modelos que mejor representaron
la distribución de la especie (los algoritmos con mayores valores en cada criterio
definido) y con base en los puntos de presencia para evaluación, se definieron tres categorías de
probabilidad de presencia (alto, medio y bajo) para cada uno dentro del rango de mayor probabilidad.
Para ello, sobre cada modelo, se sobrepusieron los registros de evaluación y se calculó la
media aritmética y desviación estándar de los valores de los pixeles donde cayeron cada uno de
los registros de acuerdo con Martínez (2005). Con estos valores, fueron designadas las siguientes
categorías:
Categoría Bajo para valores menores a
Categoría Media para valores entre
y
Categoría Alta para valores mayores a
Donde
= Media aritmética y = Desviación estándar
Finalmente, para la definición del modelo de distribución actual de cada especie en bosque
natural, se aplicó una máscara con valores booleanos (cero o uno) sobre los datos en el mapa,
cuyo criterio corresponde a áreas con cobertura de bosque natural presente y áreas desprovistas de
bosque natural, las cuales fueron tomadas del mapa Bosque/No Bosque año 2011 (IDEAM 2013).
Para el caso de la especie Abarco y Caoba, la máscara se aplicó a la región amazónica y para el
caso de Palorosa y Canelo de los Andaquíes dado que son de Amazonia, la máscara aplicó al resto
del país. El modelo de cada especie fue validado por expertos con quienes se definió el que mejor
representa la distribución potencial de cada especie.
6 La curva ROC, es la representación de los valores de omisión y comisión de los puntos de presencia sobre
el modelos generado, en donde se calculan la fracción de presencias correctamente clasificadas y la fracción
de presencias erróneamente clasificadas. Una explicación detallada de este análisis se encuentra en Hanley &
McNeil (1982).
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