El análisis de viabilidad de la población ( PVA ) es un método específico de evaluación de riesgos de especies que se utiliza con frecuencia en biología de la conservación . Se define tradicionalmente como el proceso que determina la probabilidad de que una población se extinga dentro de un número determinado de años. Más recientemente, el PVA se ha descrito como una unión de ecología y estadística que reúne las características de las especies y la variabilidad ambiental para pronosticar la salud de la población y el riesgo de extinción. Cada PVA se desarrolla individualmente para una población o especie objetivo y, en consecuencia, cada PVA es único. El objetivo más amplio en mente cuando se realiza un PVA es garantizar que la población de una especie sea autosuficiente a largo plazo. [1]
El análisis de viabilidad de la población (PVA) se utiliza para estimar la probabilidad de extinción de una población e indicar la urgencia de los esfuerzos de recuperación, e identificar las etapas o procesos clave de la vida que deberían ser el foco de los esfuerzos de recuperación. El PVA también se utiliza para identificar los factores que impulsan la dinámica de la población, comparar las opciones de gestión propuestas y evaluar los esfuerzos de recuperación existentes. [2] El PVA se utiliza con frecuencia en la gestión de especies en peligro de extinción para desarrollar un plan de acción, clasificar los pros y los contras de los diferentes escenarios de gestión y evaluar los posibles impactos de la pérdida de hábitat. [3]
En la década de 1970, el Parque Nacional de Yellowstone fue el centro de un acalorado debate sobre las diferentes propuestas para gestionar el problema de los osos pardos ( Ursus arctos ). En 1978, Mark Shaffer propuso un modelo para los osos pardos que incorporaba la variabilidad aleatoria y calculaba las probabilidades de extinción y el tamaño mínimo viable de la población . [4] El primer PVA se atribuye a Shaffer. [4]
El PVA ganó popularidad en los Estados Unidos a medida que las agencias federales y los ecologistas necesitaban métodos para evaluar el riesgo de extinción y los posibles resultados de las decisiones de gestión, en particular de acuerdo con la Ley de Especies en Peligro de Extinción de 1973 y la Ley de Gestión Forestal Nacional de 1976.
En 1986, Gilpin y Soulé ampliaron la definición de PVA para incluir las fuerzas interactivas que afectan la viabilidad de una población, incluida la genética. El uso de PVA aumentó drásticamente a fines de la década de 1980 y principios de la de 1990 tras los avances en las computadoras personales y los paquetes de software.
La mariposa azul de Fender ( Icaricia icarioides ), en peligro de extinción, fue evaluada recientemente con el objetivo de proporcionar información adicional al Servicio de Pesca y Vida Silvestre de los Estados Unidos , que estaba desarrollando un plan de recuperación para la especie. El PVA concluyó que la especie estaba en mayor riesgo de extinción de lo que se pensaba anteriormente e identificó sitios clave donde se deberían concentrar los esfuerzos de recuperación. El PVA también indicó que debido a que las poblaciones de mariposas fluctúan ampliamente de un año a otro, para evitar que las poblaciones se extingan, la tasa mínima de crecimiento anual de la población debe mantenerse mucho más alta que los niveles que normalmente se consideran aceptables para otras especies. [5]
Tras un reciente brote del virus del moquillo canino, se realizó un PVA para el zorro isleño en peligro crítico de extinción ( Urocyon littoralis ) de la isla Santa Catalina, California . La población de zorros isleños de Santa Catalina está compuesta únicamente por dos subpoblaciones que están separadas por un istmo , con la subpoblación oriental en mayor riesgo de extinción que la subpoblación occidental. El PVA se realizó con los objetivos de 1) evaluar el riesgo de extinción del zorro isleño, 2) estimar la sensibilidad del zorro isleño a eventos catastróficos y 3) evaluar los esfuerzos de recuperación recientes que incluyen la liberación de zorros criados en cautiverio y el transporte de zorros juveniles salvajes del oeste al este. Los resultados del PVA concluyeron que el zorro isleño todavía corre un riesgo significativo de extinción y es muy susceptible a catástrofes que ocurren más de una vez cada 20 años. Además, los riesgos de extinción y los tamaños futuros de la población en ambos lados de la isla dependían significativamente de la cantidad de zorros liberados y transportados cada año. [6]
Los PVA en combinación con el análisis de sensibilidad también se pueden utilizar para identificar qué tasas vitales tienen el mayor efecto relativo en el crecimiento de la población y otras medidas de viabilidad de la población. Por ejemplo, un estudio de Manlik et al. (2016) pronosticó la viabilidad de dos poblaciones de delfines mulares en Australia Occidental e identificó la reproducción como la que tiene la mayor influencia en el pronóstico de estas poblaciones. Se pronosticó que una de las dos poblaciones sería estable, mientras que se pronosticó que la otra población disminuiría, si se aislaba de otras poblaciones y persistían las bajas tasas de reproducción. La diferencia en viabilidad entre los dos estudios se debió principalmente a diferencias en la reproducción y no en la supervivencia. El estudio también mostró que la variación temporal en la reproducción tuvo un mayor efecto en el crecimiento de la población que la variación temporal en la supervivencia. [7]
Existen debates que siguen sin resolverse sobre los usos apropiados del PVA en la biología de la conservación y la capacidad del PVA para evaluar con precisión los riesgos de extinción.
Una gran cantidad de datos de campo es deseable para la evaluación de la probabilidad de extinción; algunos estiman de manera conservadora que para una evaluación precisa de la probabilidad de extinción que se extienda T años en el futuro, se necesitan cinco a diez veces T años de datos. Los conjuntos de datos de tal magnitud no suelen estar disponibles para especies raras; se ha estimado que los datos adecuados para la evaluación de la probabilidad de extinción están disponibles solo para el 2% de las especies de aves amenazadas. La evaluación de la probabilidad de extinción para especies amenazadas y en peligro es particularmente un problema ya que el poder predictivo de la evaluación de la probabilidad de extinción se desploma drásticamente con conjuntos de datos mínimos. Ellner et al. (2002) argumentaron que la evaluación de la probabilidad de extinción tiene poco valor en tales circunstancias y que es mejor reemplazarla por otros métodos. Otros sostienen que la evaluación de la probabilidad de extinción sigue siendo la mejor herramienta disponible para las estimaciones del riesgo de extinción, especialmente con el uso de ejecuciones de modelos de sensibilidad.
Incluso con un conjunto de datos adecuado, es posible que un PVA tenga grandes errores en las predicciones de la tasa de extinción. Es imposible incorporar todas las posibilidades futuras en un PVA: los hábitats pueden cambiar, pueden ocurrir catástrofes, pueden introducirse nuevas enfermedades. La utilidad del PVA se puede mejorar mediante múltiples ejecuciones del modelo con diferentes conjuntos de supuestos, incluida la fecha futura prevista. Algunos prefieren utilizar el PVA siempre en un análisis relativo de los beneficios de los esquemas de gestión alternativos, como la comparación de los planes de gestión de recursos propuestos.
La precisión de los PVA se ha probado en algunos estudios retrospectivos. Por ejemplo, un estudio que comparaba las predicciones del modelo PVA con el destino real de 21 taxones bien estudiados mostró que las proyecciones de la tasa de crecimiento son precisas, si las variables de entrada se basan en datos sólidos, pero destacó la importancia de comprender la dependencia de la densidad (Brook et al. 2000). [8] Además, McCarthey et al. (2003) [9] demostraron que las predicciones de PVA son relativamente precisas, cuando se basan en datos de largo plazo. Aun así, la utilidad de PVA radica más en su capacidad para identificar y evaluar amenazas potenciales, que en hacer predicciones categóricas de largo plazo (Akçakaya & Sjögren-Gulve 2000). [10]
Las mejoras al PVA que probablemente ocurran en el futuro cercano incluyen: 1) crear una definición fija de PVA y estándares científicos de calidad por los cuales se juzguen todos los PVA y 2) incorporar avances genéticos recientes al PVA. [ cita requerida ]
{{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace ){{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace ){{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace ){{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace ){{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace ){{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace ){{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace ){{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )