El umbral de extinción es un término utilizado en biología de la conservación para explicar el punto en el que una especie , población o metapoblación experimenta un cambio abrupto en densidad o número debido a un parámetro importante, como la pérdida de hábitat. Es en este valor crítico por debajo del cual una especie, población o metapoblación se extinguirá , [ 1] aunque esto puede llevar mucho tiempo para las especies justo por debajo del valor crítico, un fenómeno conocido como deuda de extinción . [2]
Los umbrales de extinción son importantes para los biólogos conservacionistas cuando estudian una especie en un contexto de población o metapoblación porque la tasa de colonización debe ser mayor que la tasa de extinción; de lo contrario, toda la entidad se extinguirá una vez que alcance el umbral. [3]
Los umbrales de extinción se cumplen en diversas circunstancias y el objetivo de modelarlos es definir las condiciones que llevan a una población a la extinción. [4] Modelar los umbrales de extinción puede explicar la relación entre el umbral de extinción y la pérdida y fragmentación del hábitat . [5]
Los modelos de tipo metapoblacional se utilizan para predecir los umbrales de extinción. El modelo metapoblacional clásico es el Modelo de Levins, que es el modelo de dinámica metapoblacional establecido por Richard Levins en la década de 1960. Se utilizó para evaluar la ocupación de parches en una gran red de parches. Este modelo fue ampliado en la década de 1980 por Russell Lande para incluir la ocupación del hábitat. [1] Este modelo matemático se utiliza para inferir los valores de extinción y las densidades poblacionales importantes. Estos modelos matemáticos se utilizan principalmente para estudiar los umbrales de extinción debido a la dificultad de comprender los procesos de extinción a través de métodos empíricos y la falta actual de investigación sobre este tema. [6] Al determinar un umbral de extinción hay dos tipos de modelos que se pueden utilizar: modelos metapoblacionales deterministas y estocásticos.
Los modelos de metapoblación deterministas suponen que hay un número infinito de parches de hábitat disponibles y predicen que la metapoblación se extinguirá solo si no se alcanza el umbral. [1]
dp/dt = chp(1-p)-ep
Donde p = parches ocupados, e = tasa de extinción, c = tasa de colonización y h = cantidad de hábitat.
Una especie persistirá sólo si h > δ
donde δ=e/c
δ= parámetro de especie, o qué tan exitosa es una especie en colonizar una zona. [1]
Los modelos metapoblacionales estocásticos tienen en cuenta la estocasticidad, que son los procesos no deterministas o aleatorios de la naturaleza. Con este enfoque, una metapoblación puede estar por encima del umbral si se determina que es poco probable que se extinga dentro de un período de tiempo determinado. [1]
La naturaleza compleja de estos modelos puede dar lugar a una pequeña metapoblación que se considera por encima del umbral de extinción determinista, pero que en realidad tiene un alto riesgo de extinción. [1]
Cuando se utilizan modelos de tipo metapoblacional para predecir los umbrales de extinción, hay una serie de factores que pueden afectar los resultados de un modelo. En primer lugar, la inclusión de modelos más complicados, en lugar de depender únicamente del modelo de Levins, produce una dinámica diferente. Por ejemplo, en un artículo publicado en 2004, Otso Ovaskainen e Ilkka Hanski explicaron con un ejemplo empírico que cuando se incluyeron factores como el efecto Allee o el efecto Rescue en el modelado del umbral de extinción, se produjeron extinciones inesperadas en un gran número de especies. Un modelo más complejo arrojó resultados diferentes y, en la práctica de la biología de la conservación, esto puede añadir más confusión a los esfuerzos por salvar a una especie del umbral de extinción. La dinámica transitoria, que son los efectos sobre el umbral de extinción debido a la inestabilidad de la metapoblación o de las condiciones ambientales, también es un factor importante en los resultados del modelado. Los paisajes que han sufrido recientemente la pérdida y fragmentación del hábitat pueden ser menos capaces de sostener una metapoblación de lo que se creía anteriormente sin tener en cuenta la dinámica transitoria. Por último, la estocasticidad ambiental, que puede estar correlacionada espacialmente, puede conducir a fluctuaciones estocásticas regionales amplificadas y, por lo tanto, afectar en gran medida el riesgo de extinción. [1]