Los investigadores del Centro de Investigaciones Biomédicas (Cinbio) de la UVigo David Posada y Miguel Arenas participan en un estudio internacional que ha desarrollado una herramienta para predecir cómo se adaptará la biodiversidad al cambio climático. El consorcio está liderado por la Universidad de Santiago y también participan expertos del Museo Nacional de Ciencias Naturales de Madrid y del Natural History Museum de Londres.
En un artículo publicado en la revista Ecography exponen una metodología capaz de simular escenarios en los que comunidades de especies son sometidas a distintos grados de limitación en su capacidad de dispersión, así como a diversas restricciones ambientales.
La herramienta permite comparar esos escenarios simulados con datos reales, y comprobar cuál es la relevancia de cada uno de los procesos. Esto posibilita estudiar cuál es el factor más importante en las diferencias entre comunidades biológicas y saber cómo responderá la biodiversidad ante el desafío global climático.
“La diversidad biológica es un componente esencial para el correcto funcionamiento de los ecosistemas y, en consecuencia, del planeta”, señalan Andrés Baselga y Carola Gómez-Rodríguez, de la USC. Añaden que, para proteger los ecosistemas, es necesario conocer, entre otros factores, los mecanismos responsables de la existencia de esa diversidad, catalogarla y comprender por qué las especies se distribuyen en el planeta o cómo lo hacen.
Y también explican que la biodiversidad no se reparte de forma uniforme, sino que diferentes lugares albergan diferentes especies, y en diferente número. Las disparidades entre las comunidades de especies de dos lugares se denominan “diversidad beta” y proporcionan “información muy importante para la toma de decisiones de gestión y conservación”.
Los dos factores principales que inciden en esas diferencias son las limitaciones a la dispersión, esto es, la capacidad de los organismos para moverse de un lugar a otro; y las restricciones del propio ambiente a la capacidad de adaptación.
La aplicación de esta herramienta a conjuntos de datos reales permitirá identificar qué grupos biológico y en qué regiones concretas del planeta se verán más afectados por los cambios ambientales, ya sea porque respondan de forma directa a éstos, o por la limitación en su capacidad de dispersarse hacia lugares con condiciones favorables.
