Interpretación de:
Forecasting the potential habitat for the spectacled bear and the Páramo ecoregion for current conditions and climate change scenarios in 2050: A contribution to SDG 15 in Perú, Ecuador and Colombia
https://doi.org/10.1016/j.indic.2025.100639Veneros, J., Hansen, A., Jantz, P., Noguera-Urbano, E., García, L., 2025: Forecasting the potential habitat for the spectacled bear and the Páramo ecoregion for current conditions and climate change scenarios in 2050: A contribution to SDG 15 in Perú, Ecuador and Colombia, Environmental and Sustainability Indicators, 26, 100639, https://doi.org/10.1016/j.indic.2025.100639
Intérprete
Flores Rojas José Luis
Fecha de interpretación
03/04/2026
Resultados y conclusiones
El estudio proyecta que, hacia 2050, el hábitat potencial del oso de anteojos en la categoría de alta probabilidad (>0.61) disminuye bajo RCP 2.6 y RCP 8.5, aunque aumenta bajo RCP 4.5; en paralelo, las áreas no potenciales crecen en los tres escenarios, lo que sugiere redistribución espacial del nicho y mayor exposición a pérdida de hábitat. Para la línea base, la huella humana muy alta (HFP 12–50) afecta 63,514.69 km², equivalentes al 18.57% del hábitat altamente adecuado del oso, evidenciando fragmentación antrópica significativa. El modelo Random Forest superó a GLM, MaxEnt, BRT y FDA según AUC, COR, TSS y Deviance; además, la elevación explicó mejor la distribución actual, mientras que la temperatura mínima del mes más frío (bio6) dominó los escenarios futuros. En términos de política pública, el trabajo concluye que el modelamiento de idoneidad puede complementar el reporte del ODS 15 y orientar acciones trinacionales de conservación con implicancias directas para los Andes peruanos.
Metodología y datos
La investigación aplicó el paquete SDM en R para modelar la idoneidad de hábitat del oso de anteojos en Perú, Ecuador y Colombia usando 1,192 registros de ocurrencia y 1,000 pseudo-ausencias generadas aleatoriamente con buffer geodésico de 150 km. Se integraron 21 variables ambientales a ~1 km de resolución: 19 variables bioclimáticas WorldClim, elevación y Human Footprint 2009; para los escenarios futuros se emplearon RCP 2.6, 4.5 y 8.5 al año 2050 con CMIP5-HadGEM2-ES. La selección de predictores consideró colinealidad mediante correlaciones pareadas y VIF, descartando variables con r > 0.7 y VIF > 10. Posteriormente se compararon GLM, MaxEnt, BRT, FDA y Random Forest con métricas AUC, COR, TSS y Deviance, y se calcularon cambios espaciales en km² mediante álgebra de mapas.
Limitaciones de la investigación
El análisis presenta restricciones relevantes: usa la huella humana de 2009 tanto para la línea base como para 2050, lo que puede subrepresentar cambios futuros de presión antrópica; emplea WorldClim estandarizado en lugar de series observadas nacionales; la generación de pseudo-ausencias depende de buffers que pueden no reflejar la variabilidad real del rango de hogar del oso; y la probabilidad modelada puede verse afectada por el tamaño de píxel, la distribución de pseudo-ausencias y la resolución cartográfica. Además, los autores reconocen que Random Forest podría no identificar hábitats adecuados fuera del rango de hogar y que la clasificación de páramos usada no recoge toda la diversidad de delimitaciones ecosistémicas existentes.
Recomendaciones
Actualizar la modelación con huellas humanas prospectivas y climatologías observadas nacionales del Perú para reducir incertidumbre en la toma de decisiones. Priorizar corredores altitudinales andinos con alta idoneidad actual y futura, especialmente donde la fragmentación por uso del suelo aísla registros del oso. Integrar estos mapas en instrumentos del ODS 15, ordenamiento territorial y conservación de ecosistemas altoandinos, incorporando al páramo como infraestructura natural clave para regulación hídrica. Evaluar sensibilidad del modelo a buffers, resolución espacial y selección de pseudo-ausencias antes de escalar resultados a decisiones subnacionales.
Adaptación: Bosques
Mitigación: Uso de suelo, cambio de uso de suelo y silvicultura
Escala: Regional
Ámbito geográfico: Perú, Ecuador, Colombia, Andes, Cordillera Central Páramo, Northern Andean Páramo, Santa Martha Páramo
Palabras clave: oso de anteojos, modelado de distribución de especies, Random Forest, huella humana, escenarios RCP 2050
Cita de la interpretación
Flores Rojas, José Luis, 2026: Interpretación de Veneros et al. (2025, doi:10.1016/j.indic.2025.100639), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/a174ac78-4004-4954-bbc1-966c50b86b04