Tesis:
Improving ecological connectivity assessment : a step forward to consider connectivity concerns in landscape planning
- Autor: GOICOLEA MARÍN, Teresa
- Título: Improving ecological connectivity assessment : a step forward to consider connectivity concerns in landscape planning
- Fecha: 2023
- Materia:
- Escuela: E.T.S.I. DE MONTES, FORESTAL Y DEL MEDIO NATURAL
- Departamentos: SISTEMAS Y RECURSOS NATURALES
- Acceso electrónico: https://oa.upm.es/72539/
- Director/a 1º: MATEO SÁNCHEZ, María Cruz
- Director/a 2º: SAURA MARTÍNEZ DE TODA, Santiago
- Resumen: Landscape connectivity has a great impact on some main threats to biodiversity such as habitat fragmentation, land use and climate change, and the expansion of invasive species and diseases. Therefore, connectivity models and measures are increasingly recognized as key tools to guide conservation management and have become a central focus of numerous biodiversity conservation strategies. However, assessing landscape connectivity is a complex process that involves multiple biotic and abiotic factors such as landscape structure and dynamics, species habitat selection, organisms’ movement behavior, and dispersal capacity. Most current connectivity models overlook many of these factors, limiting their accuracy and their effectiveness to guide conservation actions. Even though this simplicity was the only plausible or the best choice in terms of data availability and cost-benefit tradeoff until now, recent advances in computing and connectivity modeling allow including other relevant factors to better reflect species movements and guide more effective and successful actions. However, techniques to include these factors are still being developed and their underlying implications are unknown. Both traditional and developing techniques may require different input data, produce different results with unknown accuracy, and lead to different consequences for conservation planning. There is a need for a comprehensive understanding of how these differences influence connectivity modeling and the subsequent effects on conservation planning in order to select the most adequate modeling technique for each connectivity study.
This thesis fills this knowledge gap by investigating and comparing the outcomes, limitations, and advantages of different traditional and developing connectivity approaches and metrics. Particularly, we disentangled the implications of: (i) including species-specific traits and behavior such as habitat preferences and randomness level of their movements in advanced habitat suitability, resistance, and connectivity models; (ii) including landscape dynamics associated to land use and climate change in connectivity models accounting for uncertainties associated with future forecasts; (iii) integrating functional connectivity assessments of multiple species or processes, including both susceptible species and threatening processes; and (iv) using the most popular while less complex connectivity modeling approaches. Additionally, this thesis explores how to convert connectivity analyses into practical guidance to deal with a broad array of conservation concerns including habitat fragmentation, land use and climate change, and the spread of invasive species.
Our findings demonstrated that including additional factors in connectivity analyses has a great influence on the predictions and the subsequent conservation guidance. Following advanced models that account for these factors produced more accurate and informative results and proposed more effective conservation strategies than the most popular traditional and simpler connectivity approaches. Despite the reported benefits of these improved models, they required additional input data and longer computational processing times, which may restrict their implementation in practice. This thesis advances toward more accurate while accessible connectivity methods to effectively cope with a broad range of biodiversity threats related to habitat fragmentation and isolation. Therefore, the results and insights provided here have a wide scope of interest and are likely to guide future theoretical analysis and practical conservation plans.
RESUMEN
La conectividad ecológica condiciona considerablemente el impacto de algunas de las principales amenazas para la biodiversidad como la fragmentación del hábitat, el cambio climático, o la expansión de especies invasoras y enfermedades. Por ello, la conectividad se ha convertido en un elemento crucial para numerosas estrategias de conservación y cada vez más iniciativas están incluyendo modelos y análisis de conectividad en los planes de gestión. Sin embargo, la conectividad del paisaje es un proceso complejo que depende de múltiples factores como la estructura y dinámica del paisaje, las preferencias de hábitat de las especies, el comportamiento de los individuos, o su capacidad de dispersión. La mayoría de modelos de conectividad actuales pasan por alto muchos de estos factores, lo que limita la precisión de sus predicciones y su efectividad para guiar medidas de conservación. Sin embargo, nuevos avances en la capacidad de procesamiento y en el desarrollo de modelos de conectividad permiten añadir nuevos factores que reflejan mejor los movimientos de las especies y guían medidas de gestión más acertadas y efectivas. Las metodologías para incluir estos factores adicionales están en desarrollo, por lo que las implicaciones que las rodean son todavía una incógnita. Estas nuevas metodologías pueden requerir datos adicionales, producir diferentes resultados con disímil precisión, y llevar a diferentes consecuencias para la planificación de la conservación en comparación con las metodologías más tradicionales. Es necesario un estudio integral para comprender cómo estas diferencias influencian el modelado de la conectividad y las subsiguientes medidas de conservación y así poder seleccionar las metodologías más adecuadas para cada estudio.
El objetivo de esta tesis es responder esta cuestión investigando y comparando los resultados, limitaciones, y ventajas de los modelos de conectividad en desarrollo frente a aquellos tradicionales. En particular, se han analizado las implicaciones de: (i) incluir en modelos avanzados de selección de hábitat, de resistencia del paisaje, y de conectividad, atributos intrínsecos de la especie considerada como el estado conductual, las preferencias de hábitat, y el nivel de aleatoriedad de sus movimientos; (ii) incluir la dinámica del paisaje asociada al cambio climático de uso de suelos teniendo en cuenta las incertidumbres asociadas a predicciones futuras; (iii) integrar los análisis funcionales de conectividad de múltiples especies o procesos, incluyendo tanto especies susceptibles como sus principales amenazas; y (iv) usar los modelos más sencillos pero también más comúnmente utilizados. Además, esta tesis explora cómo trasladar a la práctica los análisis de conectividad para guiar medidas de gestión que lidian con un conjunto de problemáticas de la conservación incluida la fragmentación de hábitats, el cambio de uso de suelos y climático, y la expansión de especies invasoras.
Los resultados obtenidos muestran que incluir estas consideraciones adicionales en los análisis de conectividad tiene un gran impacto en las predicciones y por tanto implicaciones notables en las medidas de gestión que informan. Los modelos más avanzados que tienen en cuenta estos factores producen predicciones más precisas e informativas y proponen medidas de conservación más efectivas que los modelos tradicionales. A pesar de estos beneficios, los modelos más avanzados requieren más información de entrada y tiempos de procesado mayores, lo que puede restringir su implementación en la práctica. Esta tesis avanza hacia modelos y métodos de estudio de la conectividad más precisos a la vez que accesibles para hacer frente de manera efectiva a un amplio abanico de amenazas para la biodiversidad relacionadas con la fragmentación de los paisajes. Por todo ello, se espera que los resultados y perspectivas de este estudio sean de amplio interés y puedan guiar futuros análisis teóricos y sus aplicaciones prácticas.