Els models de distribució d'espècies són de gran utilitat per tal de trobar llocs on l'espècie te les millors condicions per viure. També es poden fer servir per tal de trobar on és més probable trobar una malaltia. En el context de les pesqueries s'utilitzen per tal de tractar de buscar una activitat pesquera més sostenible basada en el propi ecosistema i no a soles en interessos comercials. En aquesta xarrada parlaré de com funcionen aquests models i quines són les seues possibles aplicacions.

1. Modelizando dónde están los peces
David V. Conesa Guillén
Valencian Bayesian Research Group
Universitat de València
trabajo conjunto con A. López-Quílez, I. Paradinas y M. G. Pennino
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 1 / 12

2. Modelizando dónde están los peces
David V. Conesa Guillén
Valencian Bayesian Research Group
Universitat de València
trabajo conjunto con A. López-Quílez, I. Paradinas y M. G. Pennino
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 1 / 12

3. Desde el comienzo de la humanidad, la pesca ha supuesto una fuente
de alimento muy importante, pero también una fuente de empleo y
también de benecios económicos.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 2 / 12

4. Esa vertiente más económica es la que nos ha llevado a fallos en los
sistemas de gestión pesqueros.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 3 / 12

5. Interés actual
Recuperar stocks pesqueros y prevenir su agotamiento a través de una
gestión sostenible de las pesquerías.
¾Cómo? Implementando gestión ecosistémica de las pesquerías.
Identicar áreas que contribuyan al máximo a la sostenibilidad a
largo plazo de las poblaciones: hábitats naturales y guarderías
pesqueras.
Eliminar los niveles actuales de descartes.
Desarrollar herramientas exibles que funcionen bien a pesar de la
incertidumbre y la poca información disponible.
Modelización Estadística al rescate
Modelos de distribución de especies para mostrar en un mapa dónde y
en qué medida están las especies.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 4 / 12

6. Interés actual
Recuperar stocks pesqueros y prevenir su agotamiento a través de una
gestión sostenible de las pesquerías.
¾Cómo? Implementando gestión ecosistémica de las pesquerías.
Identicar áreas que contribuyan al máximo a la sostenibilidad a
largo plazo de las poblaciones: hábitats naturales y guarderías
pesqueras.
Eliminar los niveles actuales de descartes.
Desarrollar herramientas exibles que funcionen bien a pesar de la
incertidumbre y la poca información disponible.
Modelización Estadística al rescate
Modelos de distribución de especies para mostrar en un mapa dónde y
en qué medida están las especies.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 4 / 12

7. Interés actual
Recuperar stocks pesqueros y prevenir su agotamiento a través de una
gestión sostenible de las pesquerías.
¾Cómo? Implementando gestión ecosistémica de las pesquerías.
Identicar áreas que contribuyan al máximo a la sostenibilidad a
largo plazo de las poblaciones: hábitats naturales y guarderías
pesqueras.
Eliminar los niveles actuales de descartes.
Desarrollar herramientas exibles que funcionen bien a pesar de la
incertidumbre y la poca información disponible.
Modelización Estadística al rescate
Modelos de distribución de especies para mostrar en un mapa dónde y
en qué medida están las especies.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 4 / 12

8. Interés actual
Recuperar stocks pesqueros y prevenir su agotamiento a través de una
gestión sostenible de las pesquerías.
¾Cómo? Implementando gestión ecosistémica de las pesquerías.
Identicar áreas que contribuyan al máximo a la sostenibilidad a
largo plazo de las poblaciones: hábitats naturales y guarderías
pesqueras.
Eliminar los niveles actuales de descartes.
Desarrollar herramientas exibles que funcionen bien a pesar de la
incertidumbre y la poca información disponible.
Modelización Estadística al rescate
Modelos de distribución de especies para mostrar en un mapa dónde y
en qué medida están las especies.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 4 / 12

9. Interés actual
Recuperar stocks pesqueros y prevenir su agotamiento a través de una
gestión sostenible de las pesquerías.
¾Cómo? Implementando gestión ecosistémica de las pesquerías.
Identicar áreas que contribuyan al máximo a la sostenibilidad a
largo plazo de las poblaciones: hábitats naturales y guarderías
pesqueras.
Eliminar los niveles actuales de descartes.
Desarrollar herramientas exibles que funcionen bien a pesar de la
incertidumbre y la poca información disponible.
Modelización Estadística al rescate
Modelos de distribución de especies para mostrar en un mapa dónde y
en qué medida están las especies.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 4 / 12

10. Interés actual
Recuperar stocks pesqueros y prevenir su agotamiento a través de una
gestión sostenible de las pesquerías.
¾Cómo? Implementando gestión ecosistémica de las pesquerías.
Identicar áreas que contribuyan al máximo a la sostenibilidad a
largo plazo de las poblaciones: hábitats naturales y guarderías
pesqueras.
Eliminar los niveles actuales de descartes.
Desarrollar herramientas exibles que funcionen bien a pesar de la
incertidumbre y la poca información disponible.
Modelización Estadística al rescate
Modelos de distribución de especies para mostrar en un mapa dónde y
en qué medida están las especies.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 4 / 12

11. Modelos de distribución de especies
Relacionan datos geo-referenciados de la presencia y la abundancia
de las especies con mapas de variables climáticas y medio
ambientales para construir un modelos estadístico que relacione a
las especies y su entorno (ver p.e. Martínez-Minaya et al., 2017).
Ejemplos: enfermedades, especies pesqueras, plantas, animales, ...
Covariables de interés habituales: elevaciónn, clima, vegetación,
temperatura, clorola, etc.
Aplicaciones: cambio climático, conservación de especies,
prevalencia de las enfermedades, localización de áreas de pesca, ...
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 5 / 12

12. Modelos de distribución de especies
Relacionan datos geo-referenciados de la presencia y la abundancia
de las especies con mapas de variables climáticas y medio
ambientales para construir un modelos estadístico que relacione a
las especies y su entorno (ver p.e. Martínez-Minaya et al., 2017).
Ejemplos: enfermedades, especies pesqueras, plantas, animales, ...
Covariables de interés habituales: elevaciónn, clima, vegetación,
temperatura, clorola, etc.
Aplicaciones: cambio climático, conservación de especies,
prevalencia de las enfermedades, localización de áreas de pesca, ...
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 5 / 12

13. Modelos de distribución de especies
Relacionan datos geo-referenciados de la presencia y la abundancia
de las especies con mapas de variables climáticas y medio
ambientales para construir un modelos estadístico que relacione a
las especies y su entorno (ver p.e. Martínez-Minaya et al., 2017).
Ejemplos: enfermedades, especies pesqueras, plantas, animales, ...
Covariables de interés habituales: elevaciónn, clima, vegetación,
temperatura, clorola, etc.
Aplicaciones: cambio climático, conservación de especies,
prevalencia de las enfermedades, localización de áreas de pesca, ...
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 5 / 12

14. Modelos de distribución de especies
Relacionan datos geo-referenciados de la presencia y la abundancia
de las especies con mapas de variables climáticas y medio
ambientales para construir un modelos estadístico que relacione a
las especies y su entorno (ver p.e. Martínez-Minaya et al., 2017).
Ejemplos: enfermedades, especies pesqueras, plantas, animales, ...
Covariables de interés habituales: elevaciónn, clima, vegetación,
temperatura, clorola, etc.
Aplicaciones: cambio climático, conservación de especies,
prevalencia de las enfermedades, localización de áreas de pesca, ...
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 5 / 12

15. Distribución de tres especies de elasmobranquios (Pennino et al., 2013).
Existe un interés creciente en las especies de elasmobranquios porque son muy
vulnerables a la presión pesquera.
Las variables que describen los mejores hábitats para estas especies son la
profundidad, el tipo de suelo y el tipo de substrato, seguidas de la
temperatura y la clorola. Pero también una componente espacial.
Las especies muestran diferentes profundidades óptimas: podría indicar una
segregación batimétrica, aunque coexistan en las profundidades.
Estos mapas se pueden utilizar para identicar hábitats sensibles, con el
objetivo último de mejorar la gestión y conservación de estas especies tan
vulnerables.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 6 / 12

16. Distribución de tres especies de elasmobranquios (Pennino et al., 2013).
Existe un interés creciente en las especies de elasmobranquios porque son muy
vulnerables a la presión pesquera.
Las variables que describen los mejores hábitats para estas especies son la
profundidad, el tipo de suelo y el tipo de substrato, seguidas de la
temperatura y la clorola. Pero también una componente espacial.
Las especies muestran diferentes profundidades óptimas: podría indicar una
segregación batimétrica, aunque coexistan en las profundidades.
Estos mapas se pueden utilizar para identicar hábitats sensibles, con el
objetivo último de mejorar la gestión y conservación de estas especies tan
vulnerables.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 6 / 12

17. Distribución de tres especies de elasmobranquios (Pennino et al., 2013).
Existe un interés creciente en las especies de elasmobranquios porque son muy
vulnerables a la presión pesquera.
Las variables que describen los mejores hábitats para estas especies son la
profundidad, el tipo de suelo y el tipo de substrato, seguidas de la
temperatura y la clorola. Pero también una componente espacial.
Mediana de la probabilidad a posteriori de la presencia de especies elasmobranquios
Las especies muestran diferentes profundidades óptimas: podría indicar una
segregación batimétrica, aunque coexistan en las profundidades.
Estos mapas se pueden utilizar para identicar hábitats sensibles, con el
objetivo último de mejorar la gestión y conservación de estas especies tan
vulnerables.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 6 / 12

18. Distribución de tres especies de elasmobranquios (Pennino et al., 2013).
Existe un interés creciente en las especies de elasmobranquios porque son muy
vulnerables a la presión pesquera.
Las variables que describen los mejores hábitats para estas especies son la
profundidad, el tipo de suelo y el tipo de substrato, seguidas de la
temperatura y la clorola. Pero también una componente espacial.
Mediana de la probabilidad a posteriori de la presencia de especies elasmobranquios
Las especies muestran diferentes profundidades óptimas: podría indicar una
segregación batimétrica, aunque coexistan en las profundidades.
Estos mapas se pueden utilizar para identicar hábitats sensibles, con el
objetivo último de mejorar la gestión y conservación de estas especies tan
vulnerables.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 6 / 12

19. Distribución de tres especies de elasmobranquios (Pennino et al., 2013).
Existe un interés creciente en las especies de elasmobranquios porque son muy
vulnerables a la presión pesquera.
Las variables que describen los mejores hábitats para estas especies son la
profundidad, el tipo de suelo y el tipo de substrato, seguidas de la
temperatura y la clorola. Pero también una componente espacial.
Mediana de la probabilidad a posteriori de la presencia de especies elasmobranquios
Las especies muestran diferentes profundidades óptimas: podría indicar una
segregación batimétrica, aunque coexistan en las profundidades.
Estos mapas se pueden utilizar para identicar hábitats sensibles, con el
objetivo último de mejorar la gestión y conservación de estas especies tan
vulnerables.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 6 / 12

20. Distribución de los descartes pesqueros (Paradinas et al. 2016, 2018)
Además de estudiar la presencia podemos introducir en el modelo variables
que midan la proporción: regresión Beta.
Estos modelos se pueden aplicar para estudiar la proporción de descartes, y así
identicar zonas más adecuadas para la pesca basándonos en la regulación de
descartes pesqueros.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 7 / 12

21. Distribución de los descartes pesqueros (Paradinas et al. 2016, 2018)
Además de estudiar la presencia podemos introducir en el modelo variables
que midan la proporción: regresión Beta.
Estos modelos se pueden aplicar para estudiar la proporción de descartes, y así
identicar zonas más adecuadas para la pesca basándonos en la regulación de
descartes pesqueros.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 7 / 12

22. Distribución de los descartes pesqueros (Paradinas et al. 2016, 2018)
Además de estudiar la presencia podemos introducir en el modelo variables
que midan la proporción: regresión Beta.
Estos modelos se pueden aplicar para estudiar la proporción de descartes, y así
identicar zonas más adecuadas para la pesca basándonos en la regulación de
descartes pesqueros.
Media a posteriori (izda) y desviación estándar (dcha) de la componente espacial de
la proporción de descartes de especies reguladas
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 7 / 12

23. Incorporando el tiempo en los modelos: Paradinas et al. (2015, 2018).
Los modelos anteriores también permiten incorporar componentes
temporales para analizar el funcionamiento de la especie a lo largo
del tiempo.
Es posible estudiar la persistencia de hot-spots de abundancia de
una especie para así identicar zonas pesqueras guardería.
En un estudio sobre el reclutamiento de merluzas, se ha observado
que la batimetría es una variable importante, siendo la preferencia
entre 80 y 250 metros.
½Pezqueñines no, gracias!
¾Pero dónde están?
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 8 / 12

24. Incorporando el tiempo en los modelos: Paradinas et al. (2015, 2018).
Los modelos anteriores también permiten incorporar componentes
temporales para analizar el funcionamiento de la especie a lo largo
del tiempo.
Es posible estudiar la persistencia de hot-spots de abundancia de
una especie para así identicar zonas pesqueras guardería.
En un estudio sobre el reclutamiento de merluzas, se ha observado
que la batimetría es una variable importante, siendo la preferencia
entre 80 y 250 metros.
½Pezqueñines no, gracias!
¾Pero dónde están?
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 8 / 12

25. Incorporando el tiempo en los modelos: Paradinas et al. (2015, 2018).
Los modelos anteriores también permiten incorporar componentes
temporales para analizar el funcionamiento de la especie a lo largo
del tiempo.
Es posible estudiar la persistencia de hot-spots de abundancia de
una especie para así identicar zonas pesqueras guardería.
En un estudio sobre el reclutamiento de merluzas, se ha observado
que la batimetría es una variable importante, siendo la preferencia
entre 80 y 250 metros.
½Pezqueñines no, gracias!
¾Pero dónde están?
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 8 / 12

26. Incorporando el tiempo en los modelos: Paradinas et al. (2015, 2018).
Los modelos anteriores también permiten incorporar componentes
temporales para analizar el funcionamiento de la especie a lo largo
del tiempo.
Es posible estudiar la persistencia de hot-spots de abundancia de
una especie para así identicar zonas pesqueras guardería.
En un estudio sobre el reclutamiento de merluzas, se ha observado
que la batimetría es una variable importante, siendo la preferencia
entre 80 y 250 metros.
½Pezqueñines no, gracias!
¾Pero dónde están?
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 8 / 12

27. Incorporando el tiempo en los modelos: Paradinas et al. (2015, 2018).
Los modelos anteriores también permiten incorporar componentes
temporales para analizar el funcionamiento de la especie a lo largo
del tiempo.
Es posible estudiar la persistencia de hot-spots de abundancia de
una especie para así identicar zonas pesqueras guardería.
En un estudio sobre el reclutamiento de merluzas, se ha observado
que la batimetría es una variable importante, siendo la preferencia
entre 80 y 250 metros.
½Pezqueñines no, gracias!
¾Pero dónde están?
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 8 / 12

28. Efectos espaciales a posteriori por año del estudio.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 9 / 12

29. Conclusiones
Los modelos de distribución de especies nos pueden
ayudar a gestionar la pesca de una manera más
sensata.
Además, nos pueden ayudar en otros contextos
como las enfermedades.
La forma de hacer estadística de esta charla ha sido
Bayesiana.
Y eso? Para otras charlas!
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 10 / 12

30. Conclusiones
Los modelos de distribución de especies nos pueden
ayudar a gestionar la pesca de una manera más
sensata.
Además, nos pueden ayudar en otros contextos
como las enfermedades.
La forma de hacer estadística de esta charla ha sido
Bayesiana.
Y eso? Para otras charlas!
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 10 / 12

31. Conclusiones
Los modelos de distribución de especies nos pueden
ayudar a gestionar la pesca de una manera más
sensata.
Además, nos pueden ayudar en otros contextos
como las enfermedades.
La forma de hacer estadística de esta charla ha sido
Bayesiana.
Y eso? Para otras charlas!
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 10 / 12

32. Conclusiones
Los modelos de distribución de especies nos pueden
ayudar a gestionar la pesca de una manera más
sensata.
Además, nos pueden ayudar en otros contextos
como las enfermedades.
La forma de hacer estadística de esta charla ha sido
Bayesiana.
Y eso? Para otras charlas!
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 10 / 12

33. Algunas Referencias
1 J. Martínez-Minaya, M. Cameletti, D. Conesa, M.G. Pennino (2017). Species
distribution models: a statistical review. Submitted.
2 I. Paradinas, M. G. Pennino, F. Muñoz, D. Conesa, A. M. Fernández, A.
López-Quílez, J. M. Bellido (2016). A Bayesian approach to identifying sh
nurseries. Marine Ecology Progress Series, 528: 245255.
3 I. Paradinas, M. Marín, M. G. Pennino, A. López-Quílez, D. Conesa, D.
Barreda, M. González, J. M. Bellido. Identifying the best shing-suitable areas
under the new European discard ban (2016). Selected as Editor's choice,
ICES Journal of Marine Science, 73(10): 24792487.
4 I. Paradinas, M. Marín, M. G. Pennino, A. López-Quílez, D. Conesa, D.
Barreda, M. González, J. M. Bellido (2018). Modelling spatialy sampled
proportion processes. REVSTAT, in press.
5 I. Paradinas, D. Conesa, A. López-Quílez, J. M. Bellido (2018).
Spatio-Temporal model structures with shared components for
semi-continuous species distribution modelling. Spatial Statistics, in press.
6 M.G. Pennino, F. Muñoz, D. Conesa, A. López-Quílez, J.M. Bellido (2013).
Modelling sensitive elasmobranch habitats. Journal of Sea Research, 83:
209218.
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 11 / 12

34. Muchas gracias
David Conesa (UV) Modelizando dónde están los peces Valencia 18 Octubre 2017 12 / 12