Investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Sevilla han desarrollado un
método que permite identificar las unidades de manejo (unidades de conservación) dentro de una determinada área forestal, lo que facilitará el desarrollo de medidas para preservar el bosque al definir de modo objetivo la escala en la que se debe actuar y las islas de vegetación más importantes para el mantenimiento de la diversidad genética. El método se publica esta semana en la edición online de la revista Proceedings de la Academia Nacional de Ciencias de Estados Unidos
(PNAS).

El investigador del CSIC en la Estación Biológica de Doñana (Sevilla) Jordi Bascompte resalta la importancia de la investigación: “Una unidad de manejo es la unidad básica de conservación: indica qué porcentaje de bosque hay que preservar para que los procesos ecológicos y la diversidad genética se mantengan en niveles aceptables. Nuestro método proporciona un modo de definir estas unidades de forma objetiva, natural, sin que sean impuestas por el observador, indicando la escala de actuación para la conservación”.

La investigación se ha llevado a cabo en el valle de Guadalquivir, con un bosque mediterráneo muy fragmentado, en forma de islas de bosque rodeadas de campos de cultivo (una situación muy común hoy día como consecuencia del uso humano
del suelo). Los autores han analizado la variedad genética de cuatro especies a lo largo de este paisaje: jara negra (Cistus salvifolius), mirto (Myrtus communis), lentisco (Pistacia lentiscus) y coscoja (Quercus coccifera).

Los autores se han servido además de la teoría de redes, que analiza la forma en que varios nodos interactúan entre ellos. “Aquí cada isla de vegetación corresponde a un nodo y los links que se establecen entre ellos nos indican la existencia de una similitud genética significativa”, aclara Bascompte. “En tres de las especies estudiadas se observa un patrón de variabilidad genética espacial común, con módulos grupos de islas módulos genéticamente muy parecidas entre sí pero distintas a las islas de otros grupos. Cada uno de estos módulos sería una unidad de conservación”, concluye el investigador del CSIC.

Esta aproximación de red también permite cuantificar la importancia de cada una de las islas de bosque en relación a la conectividad global. La investigación ha encontrado que en tres de las cuatro especies estudiadas existen unas pocas islas
que actúan como conectoras entre diferentes módulos y tienen una gran importancia en los procesos de flujo genético. Sin embargo, la identidad de estas islas es diferente según la especie, lo que supone un desafío para las políticas de
conservación.

EL MODELO DE RED

El grupo del investigador Jordi Bascompte es especialista en la aplicación de modelos de redes complejas a la ecología, enfoque que permite una mejor comprensión de las relaciones entre especies. “Hasta hace poco –explica el científico- la investigación en biodiversidad se centraba exclusivamente en la riqueza de especies, olvidándose de las interacciones entre ellas o asumiendo que se producían de modo aleatorio, sin un patrón específico. En contraste, el paradigma de red enfatiza las interacciones ecológicas entre especies, acentuando la importancia de su interdependencia”. También permite, como en este caso, centrarse en las interacciones ecológicas entre islas de vegetación.

Estos modelos de red usan herramientas y conceptos importados de otros campos como la física o la sociología, lo que permite comparar las redes ecológicas con las interacciones entre proteínas o la conectividad entre las distintas comunidades de Internet. “Este marco comparativo es útil porque sugiere que hay mecanismos genéricos que subyacen en la formación de cualquier tipo de redes”, resalta Bascompte.

De hecho, los modelos desarrollados por Bascompte y su equipo para examinar las redes mutualistas de la naturaleza se han aplicado en el campo de la economía para evaluar el riesgo sistémico en finanzas y en redes cooperativas humanas como las que se dan entre empresas productoras y manufactureras de tejido.