OBJETIVO GENERAL

Conocer las técnicas de modelamiento predictivo de distribuciones geográficas de especies para aplicarlas en estudios científicos.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Aprender el uso de técnicas de modelamiento predictivo de distribuciones geográficas
• Conocer las posibles aplicaciones en ecología, biogeografía, evolución y conservación de los modelos predictivos de distribución geográfica de especies
• Producir modelos de distribución potencial a partir de datos propios:
  1. Diseñar un estudio particular que pueda ser respondido con el uso de modelamiento de distribuciones geográficas
  2. Procesar bases de datos para ser utilizadas en modelamiento
  3. Obtener y generar capas ambientales utilizando Sistemas de Información Geográfica
  4. Utilizar modelos predictivos de distribución geográfica en aplicaciones de ecología del paisaje y conservación.

CONTENIDO

INTRODUCCIÓN AL MODELAMIENTO DE DISTRIBUCIÓN DE ESPECIES

• Introducción/intereses de los participantes/ objetivos
• Charla introductoria: Conceptos SIG
• Demostración y práctica: Preparación de datos y generación de modelos básicos en DIVA – GIS. Práctica grupal.
• Presentación: Aspectos básicos del modelamiento
• Discusión: ¿Qué preguntas se pueden responder con técnicas de modelamiento predictivo de nicho ecológico?
  

MÉTODO DE MÁXIMA ENTROPÍA - CONJUNTO DE DATOS

• Presentación: Vistazo general de diferentes métodos para crear modelos de distribución
• Demostración y práctica: Preparación de datos y generación de modelos personales con Excel y DIVA – GIS.
• Presentación: Modelos de máxima entropía.
• Demostración: Maxent. Práctica grupal
• Demostración: Modelando con Maxent
• Presentación: Consideraciones sobre datos.
• Ejercicio: Preparando datos para el modelamiento.
• Presentación: Fuentes de datos.

EVALUACIÓN DE MODELOS - SENSORES REMOTOS

• Presentación: Evaluación de modelos.
• Demostración y práctica: Evaluación en Diva.
• Demostración y práctica: Evaluación en Maxent.
• Presentación: introducción a sensores remotos y clasificación
• Ejercicio: Introducción a la clasificación utilizando Multispec y buscando datos en Internet.
• Presentación y discusión: Problemas de datos.
• Alternativas de modelamiento (presentaciones ENFA, GLM, Regresiones)
• Proyecto independiente: preparación de datos y formulación de preguntas para los trabajos individuales.
• Trabajo personalizado con tutores

APLICACIONES – CAMBIO CLIMÁTICO – ECOLOGÍA DEL PAISAJE

• Presentación: Presentaciones de casos (enviamos lecturas a la casa para discusión la siguiente mañana)
• Presentación: modelizacion geoestadistica de distribucion e incidencia en R
• Presentación: Análisis multi-temporal
• Ejercicio: Modelando a través del tiempo
• Presentación: Ecología del paisaje
• Ejercicio: Usando Patch Analyst (ArcView) – Ejemplo especie Grallaria.
• Presentación: caso de estudio – Movimiento de Tucanes en un paisaje transformado.
• Ejercicio: Modelamiento de distancia-costo
• Proyecto independiente: Modelamiento
  

CONSERVACIÓN

• Presentación: Declinación de anfibios
• Proyecto independiente: Modelamiento y evaluación. Trabajo personalizado con tutores
• Proyecto independiente: análisis de resultados, aplicaciones y consejos de publicación. Trabajo personalizado con tutores
• Discusión y presentaciones individuales
• Discusión y evaluación del curso

CONTENIDO PROGRAMATICO

1. Introducción a la teoría del modelamiento para determinar la distribución geográfica de especies vegetales. Técnicas de modelamiento predictivo del nicho ecológico.
2. Metodología para el estudio de modelos de distribución espacial basado en criterios de distribución estadística.
3. Evaluación de modelos de distribución especial con énfasis en el uso de sensores remotos y las tecnologías de procesamiento digital de imágenes (PDI).
4. Ecología del Paisaje, aplicaciones en el contexto y análisis de cambios climáticos a través del moblaje de distribuciones espaciales a lo largo del tiempo.
5. La conservación en ecología, aplicación del modelamiento espacial para el análisis de la conservación

EVALUACIÓN

Además de la asistencia y participación en los talleres, como método de evaluación cada participante (o pareja de participantes, dependiendo del total de estudiantes inscritos) deberá presentar públicamente un proyecto terminado a partir de datos propios que será discutido por los instructores y los participantes.

LUGAR

• Sala de Uso multiple de la Escuela de Biología
• 1er. piso, Edif. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
• Pontificia Universidad Católica del Ecuador
• Av. 12 de Octubre 1076 y Roca
• Quito - Ecuador

FECHA Y HORA

10 al 14 de Agosto del 2009.
Lunes, Jueves y Viernes de 08h00 a 18h00
Martes y Miércoles de 08h00 a13h00

REQUISITOS

1. Los participantes debe traer un computador personal portátil con Windows XP, conexión a internet (ethernet o inalámbrico) y acceso administrativo para instalar programas. Si es el caso, pueden trabajar dos personas por equipo.
2. Descargar la lectura de pre-requisito que se publicará en la página WEB del curso.

PRECIO

Estudiantes pre-grado US$150 + IVA
Estudiantes post-grado y Profesionales US$200 + IVA

Para un mejor aprovechamiento del curso el cupo es de máximo 25 participantes.

El precio incluye memorias digitales, carpeta de ejercicios y certificado de asistencia. No incluye memorias físicas y refrigerio.

FORMA DE PAGO

El pago se puede realizar mediante depósito o transferencia electrónica a la cuenta de la Fundación Yasuní. Una vez realizado el pago, por favor enviar la confirmación vía correo electrónico adjuntando el comprobante del depósito o la transferencia y la ficha de inscripción.

• Cuenta Corriente de la Fundación Yasuní
• Banco Pichincha
• #3048208704

También se puede pagar en efectivo o cheque certificado en las oficinas de la Fundación Yasuní. Al momento de pagar el curso se debe entregar la ficha de inscripción:

• Oficina 105
• 1er. piso, Edif. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
• Pontificia Universidad Católica del Ecuador

Solo el pago del curso garantiza la participación.

MÁS INFORMACIÓN E INSCRIPCIONES

Fundación Yasuní

fundyasuni@puce.edu.ec