Dealing with Data Uncertainty in Conservation Planning

Wilson, Kerrie A.

doi:10.4322/natcon.00802007

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“…Other studies have used ENMs for conservation planning, however ENM uncertainties are rarely incorporated (but see Carroll et al [15], Wilson [16], for recent examples). Therefore, it is still necessary to develop science-based portfolios of spatial priorities in which species' range shifts driven by climatic changes are incorporated.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Accommodating Species Climate-Forced Dispersal and Uncertainties in Spatial Conservation Planning

Lemes

Loyola

2013

PLoS ONE

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Spatial conservation prioritization should seek to anticipate climate change impacts on biodiversity and to mitigate these impacts through the development of dynamic conservation plans. Here, we defined spatial priorities for the conservation of amphibians inhabiting the Atlantic Forest Biodiversity Hotspot that overcome the likely impacts of climate change on the distribution of this imperiled fauna. First, we built ecological niche models (ENMs) for 431 amphibian species both for current time and for the mid-point of a 30-year period spanning 2071–2099 (i.e. 2080). For modeling species' niches, we combined six modeling methods and three different climate models. We also quantified and mapped model uncertainties. Our consensus models forecasted range shifts that culminate with high species richness in central and eastern Atlantic Forest, both for current time and for 2080. Most species had a significant range contraction (up to 72%) and 12% of species were projected to be regionally extinct. Most species would need to disperse because suitable climatic sites will change. Therefore, we identified a network of priority sites for conservation that minimizes the distance a given species would need to disperse because of changes in future habitat suitability (i.e. climate-forced dispersal) as well as uncertainties associated to ENMs. This network also maximized complementary species representation across currently established protected areas. Priority sites already include possible dispersal corridors linking current and future suitable habitats for amphibians. Although we used the a top-ranked Biodiversity Hotspot and amphibians as a case study for illustrating our approach, our study may help developing more effective conservation strategies under climate change, especially when applied at different spatial scales, geographic regions, and taxonomic groups.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Accommodating Species Climate-Forced Dispersal and Uncertainties in Spatial Conservation Planning

Lemes

Loyola

2013

PLoS ONE

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“…However to date, the dynamism of spatial data and associated uncertainty is rarely represented in maps, although we have argued there are increasingly the tools to do so (see Fig. 2c; also Davis and Keller, 1997;Wilson, 2010).…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 97%

Maps, laws and planning policy: Working with biophysical and spatial uncertainty in the case of sea level rise

Bell

Saunders

Leon

et al. 2014

Environmental Science & Policy

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“…Em escalas de grande extensão geográfica, mapas de hábitat adequado podem ser particularmente úteis para um planejamento mais fidedigno (ver, contudo, Rodrigues 2011). Em escalas de menor extensão geográfica, modelos adequados de distribuição de espécies podem ser uma ferramenta poderosa para aplicação em conservação, sobretudo quando têm sua incerteza mensurada, espacialmente mapeada e ponderada pelo planejador (Diniz-Filho et al 2009;Wilson 2010).…”

Section: Problema Resolvido?unclassified

Refinando Dados Espaciais para a Conservação da Biodiversidade

Lemes¹,

Faleiro²,

Tessarolo³

et al. 2011

Nat. Conserv.

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A conservação in situ é a pedra angular da biologia da conservação, i.e., proteger populações em locais onde estas ocorrem naturalmente, ainda hoje, se apresenta globalmente como a estratégia de conservação mais viável e econômica (Loucks et al. 2008). Entretanto, desde a escala regional até a global, a eficiência das áreas protegidas em representar os diversos atributos da biodiversidade ainda é baixa (Rodrigues et al. 2004). Fundamentalmente, essa ineficiência advém do fato de que o estabelecimento de novas reservas não tem base científica, importando mais, na prática, a vontade política e a oportunidade imediata. Como alternativa a esse tipo de priorização surgiu a ciência do planejamento sistemático para a conservação (Margules & Pressey 2000), que visa propor o melhor conjunto de locais para a conservação e manejo da biodiversidade dentre aqueles disponíveis, satisfazendo princípios-chave como abrangência, adequação, representatividade e eficiência (Wilson et al. 2009).O desenvolvimento e a implementação política de planos de conservação que atendam a esses princípios representa um ganho de qualidade e eficiência na criação e manejo de reservas. Contudo, o planejamento sistemático necessita de uma série de dados para seu desenvolvimento, sendo os dados espaciais extremamente importantes e necessários. Particularmente em países megadiversos, dados acurados sobre a distribuição geográfica das espécies são escassos e difíceis de serem obtidos. Tradicionalmente, o planejamento para a conservação nesses países é feito com base em dados de baixa qualidade, normalmente disponíveis com mapas de extensão de ocorrência de espécies. O Demônio em Forma de Incerteza: o Déficit WallaceanoUm dos gargalos mais apertados no momento do planejamento para a conservação é o fato de que, para uma infinidade de espécies, as distribuições geográficas são pouco conhecidas e possuem inúmeras lacunas -problema conhecido como déficit Wallaceano (Whittaker et al. 2005), em homenagem a Alfred R. Wallace, o pai da zoogeografia. Diante dessa incerteza sobre onde as espécies ocorrem, usa-se, normalmente, uma inferência sobre tal distribuição. Todavia, ao inferir a distribuição de uma espécie, dois erros fundamentais podem ser cometidos. O primeiro é o erro de omissão: omite-se a ocorrência da espécie em uma determinada área, quando ela ocorre ali de fato. O segundo é o erro de comissão (ou sobreprevisão): pressupõe-se a ocorrência da espécie em um local onde ela não ocorre verdadeiramente. Tais erros minam o planejamento para a conservação e geram cenários de incerteza que atormentam os tomadores de decisão. O pior deles, chamemo-lo de cenário da "extinção por exagero", é considerar (devido a um erro de comissão) que uma espécie será protegida em um local caso o mesmo seja demarcado como uma reserva, quando ela não ocorre ali. Esse erro de julgamento poderia levar à extinção de populações dessa espécie em regiões fora da reserva, onde a espécie de fato ocorre. O segundo pior cenário é o da "extinção por ignorância". Nesse caso, o número de...

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Dealing with Data Uncertainty in Conservation Planning

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Accommodating Species Climate-Forced Dispersal and Uncertainties in Spatial Conservation Planning

Accommodating Species Climate-Forced Dispersal and Uncertainties in Spatial Conservation Planning

Maps, laws and planning policy: Working with biophysical and spatial uncertainty in the case of sea level rise

Refinando Dados Espaciais para a Conservação da Biodiversidade

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