Aplicación de algoritmos de optimización espacial para la selección de áreas de conservación de ecosistemas

Resumen

En el establecimiento de áreas de conservación con frecuencia se desconocen los criterios técnicos y científicos utilizados. A pesar de la existencia de métodos de selección que ayudan a realizar una selección eficiente del territorio, aún se decretan áreas de conservación que no son útiles para este fin o generan conflictos socioambientales. En este estudio se emplearon herramientas especializadas en la selección óptima de áreas potenciales para la conservación de ecosistemas forestales. En una primera etapa, se identificaron cuatro ecosistemas que no están incluidos en Áreas Naturales Protegidas (ANP) y nueve están subrepresentados. Posteriormente, se usó el algoritmo de optimización espacial que identifica de forma eficiente la superficie requerida para cubrir el déficit de conservación. Se encontró que el 64% del territorio es relevante para la conservación. Sin embargo, con la ejecución del algoritmo de optimización se seleccionó el 18% de la superficie. Este resultado es útil para cubrir el déficit de conservación actual. Se concluyó que la utilización de algoritmos de optimización espaciales, permiten ubicar de manera eficiente, explícita y transparente las áreas que son importantes para la conservación.

Palabras clave:

Algoritmo heurístico, áreas naturales protegidas, biodiversidad, conflictos socioambientales, planificación territorial, servicios ecosistémicos.

ABSTRACT

In the establishment of conservation areas, the technical and scientific criteria used are often unknown. Despite the existence of selection methods that help to make an efficient selection of the territory, conservation areas are still decreed that are not useful for this purpose or generate conflicts with the population. In this study, specialized tools were used in the optimal selection of potential areas for the conservation of forest ecosystems. In a first stage, four ecosystems were identified that are not included in Protected Natural Areas (ANP) and nine are underrepresented. Subsequently, the spatial optimization algorithm was used to efficiently identify the area required to cover the conservation deficit. It was found that 64% of the territory is relevant for conservation. However, with the execution of the optimization algorithm, 18% of the surface was selected. This result is useful to cover the current conservation deficit. It was concluded that the use of spatial optimization algorithms allows the efficient, explicit and transparent location of areas that are important for conservation.

Keywords:

Heuristic algorithm, protected natural areas, biodiversity, socio-environmental conflicts, territorial planning, ecosystem services.