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dc.contributor.advisorSánchez Agudo, José Ángel es_ES
dc.contributor.authorHernández Lambraño, Ricardo Enrique 
dc.date.accessioned2022-05-10T08:47:25Z
dc.date.available2022-05-10T08:47:25Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/149572
dc.descriptionTesis por compendio de publicaciones
dc.description.abstract[ES] La presente crisis global de biodiversidad -i.e.: rápida extinción de especies e intensa degradación de los ecosistemas- constituye sin duda alguna, la mayor amenaza a la que se enfrenta nuestra sociedad. Con el fin de tratar de revertir esta grave situación, desde hace décadas se están llevando a cabo, numerosas medidas dirigidas a salvaguardar los hábitats y sus especies que, en su mayoría, pueden agruparse en dos categorías/estrategias principales: elaboración de listas rojas y planes de conservación, y creación de parques y reservas naturales. Aunque los recursos invertidos en este sentido por parte de gobiernos e instituciones transnacionales han sido cuantiosos, las poblaciones de especies silvestres han continuado y continúan disminuyendo de forma alarmante en prácticamente todas las regiones biogeográficas (Almond et al., 2020). Sin duda se trata de un contexto desolador en el que, pese a que parece que poco más se puede hacer, por el contrario, debe actuar como agente revulsivo con el que, y apelando a la etimología de este término (del latín, revulsum), se produzca un gran cambio que induzca a personas, organismos e instituciones vinculadas a la conservación internacional, a desarrollar iniciativas todavía más eficaces e innovadoras. Estas, aun pudiendo ser rompedoras o iconoclastas, para garantizar su viabilidad y replicabilidad, deben ir siempre respaldadas por criterios científicos a través del uso de procesos sistemáticos (Margules and Pressey, 2000; Yemshanov et al., 2013). Este es el caso de los modelos cuantitativos, que precisamente suponen los sujetos de análisis en esta tesis doctoral. De forma sintética se pueden describir como herramientas ecoinformáticas de gran potencia analítica que, aplicadas sobre conjuntos de datos ambientales, permiten interpretar procesos biológicos complejos. Su utilidad práctica es clara en la toma de decisiones en la gestión de especies y hábitats, así como en el desarrollo de políticas de conservación derivadas de las mismas (García-Díaz et al., 2019). Ello se debe, sobre todo, a que: − Proporcionan información fundamental sobre la dinámica de las especies objetivo y los sistemas ecológicos a conservar; − Ofrecen una forma transparente, sistemática y repetible de evaluar, contrastar y proyectar la eficacia potencial de las soluciones de gestión de la conservación (Nicholson et al., 2019). Son precisamente por estas razones, por las que decidimos que estos modelos cuantitativos constituyeran el eje vertebrador de este trabajo doctoral, puesto que en cada capítulo mostramos un ejemplo de su potencial aplicación en diversas cuestiones relacionadas con problemáticas de la conservación de la biodiversidad vegetal. La metodología es, por tanto, transversal, estando soportada conceptualmente por las teorías estadísticas y la biogeografía, y funcionalmente por las tecnologías de la información. Con esta aportación pretendemos llevar un poco más allá las posibilidades que nos brindan estos modelos, al proporcionar un marco metodológico replicable y cuyos resultados sirvan de apoyo a la gestión y la toma de decisiones para situaciones ambientales concretas, como son: 1) el estudio y seguimiento de especies de plantas amenazadas, 2) el estudio y seguimiento de especies de plantas invasoras y 3) la gestión y análisis de riesgos en ecosistemas forestales.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectTesis y disertaciones académicases_ES
dc.subjectUniversidad de Salamanca (España)es_ES
dc.subjectTesis Doctorales_ES
dc.subjectAcademic dissertationses_ES
dc.subjectBiodiversidad vegetales_ES
dc.subjectOptimización matemáticaes_ES
dc.titleModelos predictivos: aplicaciones para optimizar la conservación de la biodiversidad vegetales_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.subject.unesco1209.14 Técnicas de Predicción Estadística
dc.subject.unesco2417 Biología Vegetal (Botánica)
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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