Desarrollo de un sistema predictivo para la modelación de la presencia de aves en áreas afectadas por minería e hidrocarburos en Colombia bajo escenarios de cambio climático

Abstract

El presente documento responde a un desarrollo de proyecto aplicado, donde se presenta un sistema predictivo basado en modelos de distribución de especies para anticipar la presencia de especies de aves en zonas donde ha desarrollado actividades por minería e hidrocarburos o donde existe la probabilidad de realización, considerando escenarios de cambio climático. Se llevará a cabo a través de un enfoque cuantitativo, se integrarán datos de presencia de aves, variables ambientales y climáticas, utilizando técnicas de aprendizaje de forma complementario para obtener el modelo más robusto posible, entre las cuales se encuentran técnicas como MaxEnt, Random Forest y Redes Neuronales. La metodología incluye la recolección de fuentes oficiales y páginas web de confianza en su determinación taxonómica, el procesamiento y la generación de modelos predictivos validados por medio de métricas robustas. Este proyecto busca generar una herramienta que facilite la decisión de proyectos objeto de licenciamiento ambiental, por medio de bioindicadores como lo son aves, para prever daños en los ecosistemas irreversibles para la distribución de especies de este grupo taxonómico.