Modelos de predicción

     Los modelos de predicción de las comunidades biológicas se basan en el uso de índices de similaridad que proporcionan una indicación de cuanto una comunidad biológica de un lugar determinado es similar a la comunidad de otro lugar o, en su caso, a la comunidad de referencia (De Pauw et al. 2006). De esta manera se pueden establecer clasificaciones u ordenaciones biológicas de conjuntos de lugares mediante análisis estadísticos multivariantes, pudiendo establecer la relación entre las comunidades y las posibles perturbaciones presentes (Norris y Georges 1993).

Siguiendo la “Reference Condition Approach” (Reynoldson et al. 1997; Bailey et al. 2004), estos modelos son capaces de obtener la probabilidad de captura de cada uno de los taxones que conforman una comunidad, utilizando para ello la clasificación biológica de un conjunto de lugares de referencia y su relación con un conjunto de variables ambientales seleccionadas (Wright 2000). Esto permite obtener la comunidad de referencia que se esperaría en condiciones de no perturbación, y compararse con la comunidad actual de cualquier lugar problema.

     Estas metodologías han evolucionando a partir de la aproximación pionera desarrollada para los macroinvertebrados acuáticos en el Reino Unido, RIVPACS (Wright et al. 1984; Moss et al. 1987). Su gran repercusión a nivel internacional ha provocado que se desarrolle un elevado número de modelos de predicción: AUSRIVAS en Australia (Marchant et al. 1997; Smith et al. 1999; Simpson y Norris 2000), BEAST en Canadá (Reynoldson et al. 1995, 2000, 2001), SWEPACSRI en Suecia (Johnson y Sandin 2001), PERLA en la República Checa (Kokeš et al. 2006), así como diferentes modelos de predicción desarrollados en países como EEUU, Luxemburgo o Portugal (Hawkins et al. 2000b; Ferréol et al. 2005; Feio et al. 2007; Hargett et al. 2007).

     Al comienzo de los años noventa, Alba-Tercedor (1994) hizo una llamada sobre la importancia de estas metodologías. Posteriormente, Alba- Tercedor y Pujante (2000) destacaron que la idea de desarrollar un sistema de predicción propio para España era completamente realista desde un punto de vista científico-técnico, remarcando la falta de recursos financieros para poder llevarlo a cabo. En 1998, durante el proceso de elaboración de la DMA, se empezó a gestar el proyecto GUADALMED, cuya primera fase concluyó en el 2002. En una segunda fase del citado proyecto se contempló el desarrollo de modelos de predicción de macroinvertebrados acuáticos para los ríos mediterráneos ibéricos. Modelos que conforman el sistema de predicción conocido comunmente como MEDPACS (Poquet 2007; Poquet et al. 2009) y cuya implementación se materializa en el presente servicio web.
     En la actualidad existen dos tipos de modelos de predicción implementados en el servicio web, por un lado modelos estacionales para primavera y otoño, y por otro un modelo combinado que permite la evaluación del estado ecológico para la combinación de varias estaciones (primavera, verano y otoño).  En próximas actualizaciones del servicio web se incluirán nuevos modelos de predicción con una mayor area de aplicación con el objetivo de proporcionar la versatilidad necesaria para la evaluación del estado ecológico, atendiendo en cada caso a las características específicas de cada programa de seguimiento y control.

Aplicación MEDPACS - Modelos de predicción

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