ForestADAPT Tool es una herramienta que nos ayuda a predecir a largo plazo los posibles impactos del cambio climático en la distribución de las principales especies forestales de los bosques de la provincia de Soria.
La anticipación de los efectos previsibles a futuro resulta de utilidad para planificar estrategias de gestión forestal que incorporen medidas de adaptación que ayuden a los bosques de la provincia a acomodarse a las nuevas condiciones impuestas por el clima y a seguir proporcionando bienes y servicios ecosistémicos.
La herramienta pretende facilitar al usuario final la consulta de información académica de interés para la toma de decisiones en materia de adaptación de los recursos forestales al cambio climático, de una manera práctica y sintética. Se pretende con ella salvar una brecha crítica entre la disponibilidad de información científica existente y su aplicación real en los planes y prácticas de gestión forestal.
La herramienta permite la consulta de mapas de idoneidad que clasifican el territorio provincial en función de su potencialidad para permitir la presencia de 10 especies forestales de interés Estos mapas se han elaborado para el periodo de referencia 1981-2010 y para tres periodos futuros (2011-2040, 2041-2070 y 2071-2100) bajo predicciones climáticas correspondientes a los escenarios climáticos considerados por el Sexto Informe de Evaluación del IPCC, SSP-126, SSP-370 y SSP-585.
La comparación de los mapas de idoneidad entre el periodo de referencia y el resto de periodos futuros considerados nos permite identificar aquellas áreas en las que se prevén cambios en las condiciones de idoneidad respecto a las condiciones de referencia para cada una de estas especies. Los mapas de idoneidad se elaboran a través de los modelos de distribución de especies.
Además, la herramienta permite la consulta de mapas de riqueza potencial de la provincia, que identifican el número potencial de especies que cada localización podría acoger, durante el periodo de referencia y los periodos futuros considerados.
Gestores forestales, propietarios forestales, asociaciones forestales, investigadores.
El aumento de las temperaturas y los cambios de los regímenes de precipitaciones asociados al cambio climático pueden conllevar la variación de los hábitats adecuados para las especies vegetales. Se espera que las especies que crecen fuera de las áreas con condiciones idóneas para ellas, puedan sufrir más estrés, reducir su productividad e incluso tener dificultades para regenerarse.
Para evaluar el riesgo potencial de que una especie forestal que actualmente forma parte de un paisaje se encuentre en dificultades a consecuencia del cambio climático nos apoyamos en la generación de modelos de distribución potencial de especies. Estos modelos constituyen algoritmos matemáticos que relacionan la compatibilidad de las distintas especies forestales con las condiciones ambientales de un determinado lugar, con especial significación de las condiciones climáticas. La predicción de distintos modelos de distribución para distintos periodos futuros y escenarios climáticos permiten estimar cambios en la superficie considerada idónea para cada una de las especies forestales analizadas..
Los mapas de idoneidad y los mapas de riqueza potencial de especies constituyen recursos generados a partir de estos modelos de distribución potencial. Los mapas de idoneidad clasifican el territorio en función de su grado de adecuación para acoger determinadas especies forestales, mientras que los mapas de riqueza potencial de especies nos ofrecen información territorial sobre el potencial de albergar una diversidad de especies forestales.
Pino silvestre (Pinus sylvestris); Pino negral (Pinus pinaster); Pino pudio (Pinus nigra); Pino piñonero (Pinus pinea); Pino carrasco (Pinus halepensis); Sabina albar (Juniperus thurifera); Rebollo (Quercus pyrenaica); Quejigo (Quercus faginea); Encina (Quercus ilex); Haya (Fagus sylvatica).
Libre, gratuito
Provincia de Soria. 1 km x 1km
Herramienta online
La herramienta ofrece información resultante del trabajo de investigación Moreno-Amat, E., Olano, J.M. 2023. Sub-acción C1.2 Módulo de modelización de la distribución espacial potencial de las masas forestales del proyecto LIFE Soria Forest Adapt. (LIFE19_CCA_ES_001181). UVA, utilizando escenarios de clima futuro generados por la Fundación para la Investigación del Clima. Para más información, ver pestaña Fuente de datos.
Cesefor
Esta herramienta se ha elaborado en el marco de la acción C1. Herramienta informática de adaptación al cambio climático para el sector forestal y servicios asociados del proyecto LIFE Soria Forest Adapt. (LIFE19_CCA_ES_001181).
Los resultados ofrecidos por la herramienta describen tendencias de cambio de las condiciones ambientales en relación a las distintas especies forestales en zonas extensas y a largo plazo y en ningún caso deben entenderse como información precisa sobre los impactos derivados por cambio climático sobre un ecosistema forestal y ubicación concreta. Para más información, ver pestaña Fuente de datos.
ForestADAPT Tool cuenta con dos secciones de consulta diferenciadas, Por especie y Por localización:
La información cartográfica ofrece la posibilidad de consulta de mapas referentes a la distribución actual (Mapa Forestal Español e Inventario Forestal Nacional) y potencial de la especie (resolución 1 km) durante el periodo de referencia considerado (1981-2010) y tres periodos temporales futuros (2011-2040, 2041-2070, 2071-2100), atendiendo a diferentes escenarios climáticos (SSP-126, SSP-370, SSP-585).
La información alfanumérica recoge para cada especie un resumen ejecutivo sobre las tendencias de cambio de la superficie de distribución potencial de la especie de interés en función de los resultados obtenidos para los distintos escenarios climáticos y periodos de tiempo considerados con respecto al periodo de referencia (1981-2010) en el ámbito de la provincia de Soria, una ficha recopilatoria de las principales características del modelo de distribución potencial específicamente elaborado y la opción de descarga de los distintos mapas de idoneidad elaborados (*tif).
La información cartográfica facilita la consulta de mapas de riqueza potencial que aúnen la condición de idoneidad para el conjunto de las nueve especies forestales consideradas (resolución 1 km), con valores comprendidos entre 0 y 9, correspondientes al periodo de referencia (1981-2010) y tres periodos temporales futuros (2011-2040, 2041-2070, 2071-2100), atendiendo a los escenarios climáticos (SSP-126, SSP-370, SSP-585).
La información alfanumérica recoge tablas resumen de las variaciones en las superficies que presentan idoneidad a nivel absoluto y relativo para el conjunto de especies de interés (número de pixeles resolución 1 km) bajo las condiciones correspondientes a los diferentes escenarios climáticos (SSP-126, SSP-370 y SSP-585) y periodos temporales -de referencia (1981-2010) y futuros (2011-2040, 2041-2070, 2071-2100), incluyendo valor de riqueza potencial (0 a 9) para ese mismo periodo de referencia, periodos futuros y escenarios climáticos contemplados, escala provincial y comarcal.
Modelos de distribución potencial de las especies forestales del proyecto LIFE Soria ForestAdapt (LIFE19_CCA_ES_001181).
Moreno-Amat, E., Olano, J.M. 2023. Sub-acción C1.2 Módulo de modelización de la distribución espacial potencial de las masas forestales del proyecto LIFE Soria Forest Adapt. (LIFE19_CCA_ES_001181). UVA.
Modelos de distribución potencial de diez especies forestales de interés para el proyecto Life Soria Forest Adapt - Pino silvestre (Pinus sylvestris), pino negral (Pinus pinaster), pino pudio (Pinus nigra), pino piñonero (Pinus pinea), pino carrasco (Pinus halepensis), sabina albar (Juniperus thurifera), rebollo (Quercus pyrenaica), quejigo (Quercus faginea), encina (Quercus ilex) y haya (Fagus sylvatica) en la provincia de Soria, bajo condiciones climáticas correspondientes al periodo de referencia 1981-2010 y predicciones climáticas futuras.
Los modelos se han desarrollado relacionando las presencias de las distintas especies forestales, obtenidas del Tercer Inventario Forestal Nacional (IFN3, 2008)1, con variables ambientales de gran precisión espacial (1km de resolución) considerando cuatro periodos temporales: un periodo de referencia (1981-2010) y tres periodos temporales futuros (2011-2040; 2041-2071; 2071-2100) y usando tres escenarios climáticos (Shared Socioeconomic Pathways) del último informe del IPCC (IPCC, 2022)2. La base de datos climáticos consistió en datos de temperatura y precipitación observados de la red de estaciones meteorológicas de la Agencia Estatal de Meteorología de España (AEMET). Estos datos fueron interpolados por la Fundación para la Investigación del Clima a una cuadrícula con una resolución de 1 km para la España continental siguiendo la metodología de interpolación de Thin Plate Splines (Hutchinson, 1991)3 y utilizando la altitud como covariable tanto para la temperatura como para la precipitación. Para simular las condiciones climáticas futuras se utilizaron valores medios de 10 modelos climáticos de circulación general (CMIP6) para tres trayectorias socioeconómicas compartidas (Shared Socioeconomic Pathways-SSPs): SSP1-2.6 (escenario de sostenibilidad), SSP3-7.0 (un escenario de rivalidad regional) y SSP5-8.5 (un escenario de altas emisiones) y tres períodos temporales (2011-2040, 2041-2070 y 2071-2100). Estos escenarios de clima futuro han sido generados por la Fundación para la Investigación del Clima (FIC), aplicando a las salidas de los modelos climáticos del CMIP6 la metodología FICLIMA (Ribalaygua et al. 2013)4, una metodología de regionalización (downscaling) estadística en dos pasos basada en el método de análogos y funciones de transferencia. Posteriormente, la FIC interpoló esos escenarios a la rejilla de 1 km utilizada, aplicando la técnica de interpolación mencionada antes.
Se presentan tres tipos de resultados por especie en la provincia:
Estos resultados se complementan con 10 mapas de riqueza potencial de especies a escala provincial correspondientes a los diferentes periodos temporales y de emisiones considerados.
1 IFN3, 2008. Tercer inventario Nacional Forestal. 1997-2007. Ministerio de Medio Ambiente.
2 IPCC, 2022. Climate Change 2022: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [H.-O. Pörtner, D.C. Roberts, M. Tignor, E.S. Poloczanska, K. Mintenbeck, A. Alegría, M. Craig, S. Langsdorf, S. Löschke, V. Möller, A. Okem, B. Rama (eds.)]. Cambridge Universit.
3 Hutchinson, M.F., 1991. The application of thin plate smoothing splines to continent-wide data assimilation. Data Assimilation Systems, J. D. Jasper, Ed., BMRC Research Report No. 27, Bureau of Meteorology, Melbourne, Australia, 104–113.
4 Ribalaygua, J., Torres, L., Pórtoles, J., Monjo, R., Gaitán, E., & Pino, M. R. (2013): Description and validation of a two-step analogue/regression downscaling method (Metodología FICLIMA – EN / ES), Theoretical and Applied Climatology, 114(1), 253-269.
Una consideración importante a la hora de interpretar las salidas de los modelos es que estos están basados en datos geoespaciales y temporales específicos, si estos datos de presencias o de clima cambiasen, las predicciones podrían verse afectadas. Asimismo, estos datos y los algoritmos de modelización están sujetos a unos errores e incertidumbres que pueden afectar a la precisión de las predicciones. Por tanto, si bien los resultados de los modelos proporcionan información muy valiosa respecto a la idoneidad de una especie en un territorio para un periodo temporal o escenario de emisiones concreto, permitiendo valorar tendencias a largo plazo en la evolución de la idoneidad de la especie en un determinado territorio, es necesario tener presente que los modelos llevan asociada cierta incertidumbre y que es importante interpretar con cautela los resultados presentados en el presente módulo de modelización.
Por otra parte, la elección del umbral de corte para transformar la predicción continua de idoneidad de la especie en un modelo binario de valor tipo presencia/ausencia es una decisión importante que influye en el resultado del modelo. No obstante, el uso de umbrales es imprescindible para obtener una predicción binaria tipo presencia/ausencia (1-0) que nos permita calcular superficies e índices de supervivencia o sensibilidad de la especie frente al cambio climático. Debido a ello se recomienda contrastar visualmente la información proporcionada por los mapas de cambio potencial futuro con los mapas continuos de distribución potencial futura para cada especie, a efectos de reducir el efecto de la selección del umbral en los modelos.
Por último, es importante reseñar que los modelos están prediciendo el hábitat potencial de la especie para distintos periodos temporales considerados, no dónde se encontrará en el futuro la especie, ya que esto depende de otros factores como la disponibilidad de suelo adecuado, del tipo de sustrato (ph), la dispersión de la especie o la competencia con otras especies, entre otros.
Con la contribución del instrumento financiero LIFE de la Unión Europea, LIFE19 CCA/ES/001181 - Soria ForestAdapt.
LIFE19 CCA/ES/001181