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Integración Apícola en ej idos Asociados a la REPSERAM

Red de Productores de Servicios Ambientales Ya’ Ax Sot’ Ot’ Yook’ol Kaab (REPSERAM A.C.)

Proyecto:

INTEGRACIÓN APÍCOLA EN EJIDOS ASOCIADOS A LA REPSERAM

Informe de avances

Elaboración de cartografía digital con áreas de distribución potencial de flora

melífera

José María Morelos, Septiembre 2013

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ÍNDICE GENERAL

Pág.

1. Introducción--------------------------------------------------------------------------------------- 2

2. Objetivo------------------------------------------------------------------------------------------- 2

3. Metodología-------------------------------------------------------------------------------------- 3

3.1. Características de los distintos datos necesarios para poder utilizarlos en la

modelación de nichos ecológicos------------------------------------------------------ 3

3.2. Algoritmo para modelado de nichos ecológicos---------------------------------- 4

4. Descripción de actividades------------------------------------------------------------------ 5

5. Avances------------------------------------------------------------------------------------------ 7

6. Cronograma de actividades---------------------------------------------------------------- 13

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1. Introducción

En el marco del desarrollo del proyecto “Integración apícola en ejidos asociados a la

Repseram” financiado por el Programa de Pequeñas Donaciones del PNUD y en

colaboración con organizaciones no gubernamentales como el Consejo Civil Mexicano

para la Silvicultura Sostenible (CCMSS), se ha iniciado un proceso que tiene como meta

reactivar la apicultura a nivel regional fortaleciendo capacidades locales y organizando a

pequeños productores.

Una de las metas a cumplir es la identificación de áreas potenciales de distribución de

flora melífera de interés para los apicultores de la REPSERAM, la cual se desarrollará con la

participación activa de los apicultores, recopilación de información georreferenciada de

instituciones gubernamentales y académicas, así como recolección de datos en campo y la

utilización de los Sistemas de Información Geográfica. Los objetivos que se plantearon

para esta actividad son los siguientes:

2. Objetivo

General:

Identificar áreas potenciales de distribución de flora melífera que permitan proponer

sitios con mayor potencial productivo para la ubicación e instalación de apiarios en ejidos

asociados a la REPSERAM

Específicos:

- Generar cartografía comunitaria de flora melífera a través de la participación

activa de apicultores de la REPSERAM.

- Realizar modelos de distribución de al menos 10 especies de importancia para

la apicultura utilizando el programa de predicción y distribución de especies

DesktopGarp.

- Generar información de campo y comunitaria que permita validar los modelos

de distribución espacial de especies de alto valor para la apicultura.

- Generar conocimiento que ayude en la toma de decisiones para ubicar e

instalar apiarios de los apicultores de la REPSERAM.

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3. Metodología

El modelado del nicho ecológico es un instrumento que nos permite analizar los factores

ecológicos asociados a distintas poblaciones de determinada especie que la influyen en

distintos grados y modos, información que analizada por distintos tipos de algoritmos nos

posibilita proyectar a nivel geográfico el área potencial que ocupa la especie. Para

Soberon y Nakamura (2009) el propósito del modelado del nicho ecológico o de los

modelados de distribución de especies y del modelado de hábitat son el mismo: identificar

los sitios adecuados para la supervivencia de las poblaciones de una especie por medio de

la identificación de sus requerimientos ambientales1.

La modelación de nichos ecológicos aun es un área en desarrollo, que nos permitirá

resolver distintas preguntas biológicas y generar hipótesis de distribución de especies bajo

distintos escenarios geográficos y temporales1.

a. Características de los distintos datos necesarios para poder utilizarlos

en la modelación de nichos ecológicos La información sobre las colectas y poblaciones de distintas especies que nos interesa

modelar tienen que contar con coordenadas geográficas, que nos permitan ubicarlas

espacialmente y poder posteriormente relacionarlas con los datos medioambientales,

ecológicos o geológicos, etc., recabados para el sitio o la región en donde se colecto el

organismo1.

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Una vez que contamos con nuestras localidades de colecta georreferenciadas, se ingresan

en hojas de Excel u otro tipo de programas de bases de datos. El siguiente paso es

transformar o guardar estos datos en formatos que puedan ser leídos por los programas

de modelación de nicho. Esto se hace por medio de los Sistemas de Información

geográfica (SIG) 1.

b. Algoritmo para modelado de nichos ecológicos

Desktop Garp es un software para predecir y analizar la distribución de especies, y es la

versión de “escritorio” del algoritmo GARP (Genetic Algorithm for Rule-set Production, por

sus siglas en ingles) o algoritmo genético basado en reglas. GARP está desarrollado por

David Stockwell en Australia (ERIN Unit of Environment) y que posteriormente fue

mejorado en EU en el “San Diego Supercomputer Center” 1.

GARP es un algoritmo genético que crea un modelo de nicho ecológico para una especie

que representa las condiciones ambientales donde dicha especie sería capaz de mantener

su población. GARP utiliza como entrada un conjunto de localidades en archivos con

coordenadas decimales en formato delimitado por comas (Comma delimited), en hoja de

cálculo de Excel (Spreadsheets) o SHP (Shapefiles) de ArcGis , donde se sabe que la

especie está presente y un grupo de coberturas geográficas que representan los

parámetros ambientales (que pueden limitar la capacidad de supervivencia de la especie)

que pueden ser las capas de WorldClim que se transforman en formato RAW por medio

de la extensión Garp Dataset cargada previamente en ArcGis. En cuanto al uso del

programa es muy sencillo, tiene una interfaz grafica en donde el usuario puede cargar

todos los datos requeridos y que una vez terminado el programa devuelve archivos de

predicciones de tipo binario (adecuado-no adecuado) en mapas con formato en grids mas

una hoja de resultados en *xls. También tiene una sección para proyectar los análisis útiles

en el análisis de especies invasivas o en cambio climático (ver manual de Desktop GARP) 1.

1Norberto Martínez. 2010. Apuntes sobre modelación de nichos ecológicos. Laboratorio de Evolución Molecular y Experimental. Instituto de Ecología, Universidad Nacional Autónoma de México.

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4. Descripción de actividades

I. Definición de especies de flora melífera

La selección de especies se definirá con base en el conocimiento que los apicultores

tienen de la flora con alto valor para la producción de miel, cera o polen, así mismo se

deberán considerar las condiciones fenológicas y biológicas de estas especies. Tomado

en cuenta estos criterios se obtendrán al menos 10 especies de árboles, arbustos o

bejucos que se utilizarán en los modelos para obtener las áreas potenciales de

distribución.

II. Recopilación de registros y colectas de campo

Se establecerán vínculos con instituciones gubernamentales y académicas que cuenten

con bases de datos de especies georreferenciadas en campo o en colecciones de herbarios

(como CONABIO, CONAFOR, ECOSUR, entre otras) que contribuyan a definir áreas de

presencia y ausencia de las especies seleccionadas.

III. Recopilación y definición de coberturas bioclimáticas para la modelación de

nichos ecológicos

Se recopilará información de coberturas del Código de las variables bioclimáticas

obtenidas de WordClim. Para conocer las áreas de distribución potencial se considerarán

las siguientes coberturas:

BIO1 = Annual Mean Temperature

BIO2 = Mean Diurnal Range (Mean of monthly (max temp - min temp))

BIO3 = Isothermality (P2/P7) (* 100)

BIO4 = Temperature Seasonality (standard deviation *100)

BIO5 = Max Temperature of Warmest Month

BIO6 = Min Temperature of Coldest Month

BIO7 = Temperature Annual Range (P5-P6)

BIO8 = Mean Temperature of Wettest Quarter

BIO9 = Mean Temperature of Driest Quarter

BIO10 = Mean Temperature of Warmest Quarter

BIO11 = Mean Temperature of Coldest Quarter

BIO12 = Annual Precipitation

BIO13 = Precipitation of Wettest Month

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BIO14 = Precipitation of Driest MonthBIO15 = Precipitation Seasonality (Coefficient of

Variation)

BIO16 = Precipitation of Wettest Quarter

BIO17 = Precipitation of Driest Quarter

BIO18 = Precipitation of Warmest Quarter

IV. Generación de cartografía comunitaria

Con el apoyo de dibujos comunitarios se identificarán las áreas o manchones de

distribución de las especies seleccionadas, esta información servirá para validar o

redefinir las áreas de distribución potencial que se obtengan de la modelación con el

programa DesktopGarp. A si mismo se identificarán los sitios donde actualmente

tienen ubicados los apiarios, esto facilitará el trabajo en campo debido a la variabilidad

de ubicación que existe a nivel ejidal entre un apiario y otro.

V. Revisión y procesamiento de información de campo

La información estará integrada por estudios de campo que la REPSERAM en

colaboración con el CCMSS han estado realizando para el de conocimiento de los

recursos basen en las 6 subregiones de la organización. Esta información se

complementará con recorridos de campo para la toma de puntos de control de las

especies seleccionadas.

VI. Obtención de áreas de distribución potencial

Finalmente con la información georreferenciada en campo y de gabinete (colecciones

ya existentes), y las coberturas bioclimáticas referenciadas en un mismo sistema de

coordenadas se obtendrán las áreas de distribución potencial utilizando el programa

DesktopGarp y los Sistemas de Información Geográfica, con esta información se

generaran mapas a nivel ejidal y subregional que serán presentados en asambleas

subregionales.

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5. Avances

Recopilación de registros y colectas de campo

Se cuenta con la base del Inventario Nacional Forestal para las subregiones y áreas de influencia de la REPSERAM donde se incluye

información georreferenciada de especies a nivel ejidal. A continuación se anexa como ejemplo una tabla del ejido Adolfo López

Mateos:

Predio GD_X GD_Y Genero Especie Nombre Común

Condición

Diámetro normal

Diámetro copa

Altura total

Altura fuste

limpio VigorEtapa_Edad VigorEtapa_Salud TipoDaño

ADOLFO LOPEZ MATEOS -88.64777778 19.60388889

Diospyros verae-crucis SILIL Vivo 9.4 2.1 9.5 5 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Piscidia piscipula JABIN Vivo 16.2 4.2 11.9 6.5 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Enterolobium cyclocarpum PICH Vivo 22.7 4 10.75 4.45 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Piscidia piscipula JABIN Vivo 12.8 3.5 9.9 8.75 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Croton reflexifolius PERESCUTZ Vivo 7.8 2.5 8.4 7.6 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Croton reflexifolius PERESCUTZ Vivo 8.5 3 7.95 5.5 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Bursera simaruba CHACA ROJA Vivo 13.3 3.2 10.8 8.48 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Piscidia piscipula JABIN Vivo 13 1.5 12.7 4.4 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Talisia olivaeformis HUAYA Vivo 7.8 2.1 9.65 6.12 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño

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Thouinia paucidentata KANCHUNUP Vivo 8.2 2.3 11.75 8.5 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Swartzia cubensis KATALOX Vivo 25 8 11.7 6.7 Arbol maduro Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Jatropha curcas PII Vivo 8.2 2.15 7 4 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño



Ausencia de daño



Ausencia de daño


Lysiloma latisiliquum TZALAM Vivo 28.3 7.6 13.3 10.4 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Hippocratea excelsa CHANLOC Vivo 13.4 2.1 7.15 1.6 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Astronium graveolens KALINZIS Vivo 30.9 3.2 15.1 6.8 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Brosimum alicastrum RAMON Vivo 24.7 3.35 12.5 8.9 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Neea psychotrioides TADZI Vivo 17.3 3.8 10.7 6.1 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño



Ausencia de daño


Ehretia tinifolia ROBLE Vivo 15.2 4.25 10.6 5.8 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño



Ausencia de daño


Jatropha curcas PII Vivo 9.1 2.7 8.3 1.95 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño

ADOLFO LOPEZ -88.64777778 19.60388889

Thouinia paucidentata KANCHUNUP Vivo 10 2.8 11 7 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño

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MATEOS


Thouinia paucidentata KANCHUNUP Vivo 8.3 1.2 9.1 8 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Bursera simaruba CHACA ROJA Vivo 12.5 2.1 16.5 7.36 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Thouinia paucidentata KANCHUNUP Vivo 8.6 2.2 8.7 6 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Talisia olivaeformis HUAYA Vivo 7.8 2.6 9.75 5.8 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño


Thouinia paucidentata KANCHUNUP Vivo 10 2.75 9.37 7.8 Arbol muy joven Optimo o Maximo

Ausencia de daño

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Generación de cartografía comunitaria: Se tienen identificados el número de apiarios y su ubicación espacial a nivel ejidal

de 3 subregiones de la REPSERM

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6. Cronograma de actividades

2013 2014

Actividades SEP OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABRIL

Definición de especies de flora melífera

Recopilación de registros y colectas de campo

Recopilación y definición de coberturas bioclimáticas a utilizar en el modelación de nichos ecológicos

Generación de cartografía comunitaria

Revisión y procesamiento de información de campo

Obtención de áreas potenciales de distribución de flora melífera

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