Muchas especies de plantas invasoras aún no han llenado su hábitat potencialmente adecuado. Esto es lo que establecieron los geógrafos de la Universidad de Leipzig en un reciente estudio de simulación.
por la Universidad de Leipzig
Combinaron diferentes conjuntos de datos para predecir la probabilidad de aparición de especies de plantas invasoras seleccionadas en cualquier lugar de Alemania. Los resultados se han publicado en el International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation y se utilizarán en un portal online que permitirá a los usuarios hacer un seguimiento de estas especies.
Para muchas personas, Ambrosia artemisiifolia no es más que una mala hierba agrícola potencialmente molesta. Introducida desde América del Norte hace unos 150 años, es probable que la planta sea familiar para muchas personas alérgicas. Esto se debe a que la ambrosía es altamente alergénica e incluso pequeñas cantidades de su polen pueden causar reacciones graves. Aparte de esto, la ambrosía a veces ocurre a gran escala, lo que amenaza los cultivos agrícolas. La planta prefiere lugares cálidos y secos y se extenderá aún más en los próximos años, por ejemplo, en las regiones cálidas y secas de Sajonia, el sur de Brandeburgo y la llanura del Alto Rin.
Escenarios creados para las condiciones climáticas actuales y futuras
Este es uno de los resultados de la investigación realizada por Fabian Sittaro, investigador de doctorado en el Instituto de Geografía de la Universidad de Leipzig y miembro del personal del Centro Alemán de Investigación de Biomasa (DBFZ). El objetivo de su estudio fue evaluar los hábitats adecuados para especies de plantas invasoras clave en Alemania en las condiciones climáticas actuales y futuras hasta el año 2080.
Para su tesis doctoral, el joven de 33 años estudió 46 especies de plantas invasoras que se encuentran en diferentes etapas de propagación. Sittaro explica así la metodología: «Usando imágenes satelitales para dividir Alemania en cuadrantes, detecté de forma remota todo el país. Se determinaron datos ambientales para cada uno de estos cuadrantes, es decir, información sobre el tipo de suelo, el uso de la tierra, datos climáticos y de elevación, información sobre infraestructura y las comunidades vegetales existentes».
Sobre la base de estos datos, se utilizaron varias técnicas de aprendizaje automático para calcular si las especies respectivas podrían propagarse en los cuadrantes definidos y, por lo tanto, en ciertas partes de Alemania. Sittaro creó estos escenarios para las condiciones climáticas actuales y futuras hasta el año 2080. Los datos de distribución se tomaron de la base de datos FlorKart para el mapeo florístico de Alemania y de la red europea de áreas protegidas Natura2000.
El cambio climático acelera la propagación de especies invasoras
«El estudio muestra que las condiciones climáticas futuras determinarán qué hábitat pueden ocupar o reclamar las especies individuales «, dice el profesor Michael Vohland, profesor de geografía especializado en geoinformática y teledetección en la Universidad de Leipzig y quien supervisó la disertación. «Las especies de plantas invasoras tendrán a su disposición un hábitat potencialmente más adecuado porque muchas de ellas provienen de regiones con climas secos y cálidos». Incluso bajo las condiciones climáticas actuales, la mayoría de las especies estudiadas aún no han alcanzado su hábitat potencial. Los centros urbanos y las áreas con buena infraestructura de transporte tienen un alto potencial de propagación.
El estudio proporciona información importante con respecto a la aplicación de medidas de protección y control específicas basadas en el monitoreo. Fabian Sittaro, quien recibió una beca de la Fundación Ambiental Federal Alemana (DBU) para su tesis, actualmente está trabajando en una aplicación web. Debido a que estará en línea a fines de 2023, proporcionará información sobre especies de plantas invasoras y mapas que mostrarán las áreas de propagación actuales y proyectadas.
Más información: Fabian Sittaro et al, ¿Qué factores determinan la invasión de especies vegetales? Modelado de hábitat basado en aprendizaje automático que integra factores ambientales y escenarios climáticos, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation (2022). DOI: 10.1016/j.jag.2022.103158
