ecoClimate vs. Worldclim: variables climáticas SIG para trabajar en biogeografía

• Autores: Sara Varela González, Levi Carina Terribile, Guilherme de Oliveira, José Alexandre Felizola Diniz Filho, Javier González Hernández, Matheus S. Lima Ribeiro
• Localización: Ecosistemas: Revista científica y técnica de ecología y medio ambiente, ISSN-e 1697-2473, Vol. 24, Nº. 3, 2015 (Ejemplar dedicado a: Frutos, semillas, y mamíferos frugívoros: diversidad funcional en interacciones poco estudiadas), págs. 88-92
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • ecoClimate, a new open-access repository with variables for the past, present and future climatic scenarios
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• Resumen
  • español

    Hasta la fecha los trabajos de macroecología y biogeografía han usado las variables climáticas de Worldclim (worldclim.org) para calibrar modelos de distribución de especies en el presente y proyectarlos a escenarios del pasado o del futuro. Sin embargo, al hacer esto estamos mezclando dos tipos de modelos climáticos diferentes, un modelo climático basado en una interpolación estadística de datos observacionales (Worldclim) y modelos de circulación global (modelos físicos que combinan submodelos 3D de circulación atmosférica, oceánica, modelos de vegetación, etc.). Metodológicamente hablando, calibrar un modelo usando un tipo de datos y proyectarlo usando otro tipo de datos, es incorrecto. Este problema nos ha llevado a crear una nueva base de datos climáticos, ecoClimate (http://ecoclimate.org), un repositorio online con variables bioclimáticas de 9 modelos climáticos diferentes con datos tanto para el presente, como para el pasado y para el futuro. De esta manera a partir de ahora ya se podrá utilizar el mismo tipo de modelo climático tanto en el presente como en el pasado o en el futuro. En este trabajo nos hemos centrado en describir desde un punto de vista práctico las variables, como trabajar con ellas en R y sus diferencias con las variables de worldclim.org

  • English

    Currently, researcher use Worldclim variables (worldclim.org) to calibrate ecological niche models (ENM) and then, they project those ENM into past or future climatic scenarios to map the species potential distribution in the past or in the future. The main problem of this approach is that past and future climatic scenarios are based on General Circulation Models (AOGCMs), which are based on physic models of climatic dynamics, and not on a statistic interpolation of weather stations (like Worldclim variables are). Calibrating a model using one type of climatic model (Worldclim) and projecting it into a different type of model (AOGCMs) is not correct. For that reason we decided to build a new dataset, ecoClimate (http://ecoclimate.org), an online repository with homogeneous climatic variables for the past, present and future, based on 9 different AOGCMs. Researchers can use these data to calibrate their models in the present, and project them into the past or future without any methodological problem