Obtención de información

Se realizó una búsqueda en motores de información científica: Scopus, Web of Science, Science Direct, Scholar Google y Conricyt (Consorcio Nacional de Información Científica y Tecnológica de México), entre los años 2010 y 2019 (no se restringió el periodo de búsqueda, el resultado más antiguó más antiguo data del 2010), usando los términos “Red List of Ecosystem”, “IUCN ecosystem assessment”, “endangered ecosystem”, “ecosystem collapse” y “ecosystem assessment”. Se restringieron los resultados a aquellos estudios que realizaron evaluaciones de riesgo de colapso bajo los protocolos de la LRE en ecosistemas terrestres y humedales, se excluyeron ecosistemas marinos y dulceacuícolas.

Análisis

Se clasificaron y analizaron las publicaciones por: 1) tipo de documento (artículos científicos, libros e informes técnicos/reportes), editorial y año; 2) clase de evaluaciones realizadas: “regionales” donde se evalúan partes de ecosistemas a nivel continental, nacional o subnacional; “globales” que analizan sus extensiones totales (^{IUCN-Commission on Ecosystem Management [CEM], 2016}; ^{Bland et al., 2017}a); “estratégicas” que son detalladas, dirigidas a uno o pocos tipos de ecosistemas, y “sistemáticas” donde se analizan un gran número dentro de un área determinada (Bland et al., 2019).

Los ecosistemas registrados se agruparon de acuerdo con sus formaciones vegetales dominantes (fisonomía): bosques, matorrales, pastizales y herbazales, humedales, costeros (partes terrestres) y ecosistemas con vegetación escasa o poco comunes (^{Oliveira-Miranda et al., 2010}; ^{Janssen et al., 2016}; ^{Velazquez, Medina-García, Durán-Medina, Amador y Gopar-Merino, 2016}; ^{Tan et al., 2017}). Se determinó la frecuencia anual con que fueron evaluados y se analizaron los datos de sus áreas mediante estadísticos descriptivos (X¯, S, Me). Asimismo, se establecieron las variables utilizadas para la delimitación de unidades de evaluación y su frecuencia de aplicación, de acuerdo con sus características bióticas, factores ambientales, distribución, procesos y límites administrativos (^{Bland et al., 2018}; ^{Rowland et al., 2018}).

Con base en el método de ^{Bland et al. (2018)} y ^{Rowland et al. (2018)}, se determinaron las variables empleadas en cada estudio para definir el colapso, se agruparon de acuerdo con indicadores bióticos, abióticos y espaciales. Se comparó la frecuencia de cada variable y los criterios y subcriterios de la LRE donde se emplearon. Asimismo, se determinaron los periodos temporales utilizados: 50 años al pasado (subcriterios A1, C1 y D1), 50 entre pasado-presente-futuro (A2b, C2b y D2b) y 50 a futuro (A2a, C2a y D2a), o bien un periodo histórico desde 1750 (A3, C3, B3) (Bland, Keith, et al., 2017; Keith et al., 2013a).

Los ecosistemas se agruparon de acuerdo con sus categorías de riesgo: CO, CR, EN, VU, NT y LC, y se determinó la proporción global de cada una. Se consideró el estado de riesgo más alto de cada ecosistema, no se tomaron en cuenta las categorías Datos Deficientes (DD) y No Evaluado (NE) por no dar información del estado de riesgo. Posteriormente se compararon estadísticamente mediante una prueba no-paramétrica Wilcoxon (U Mann-Whitney) los “ecosistemas amenazados” (CR, EN y VU) y “no amenazados” (NT y LC), tomando como una observa-ción el número de ecosistemas registrados en cada categoría por publicación. Finalmente, se determinó la frecuencia en el número de publicaciones generadas en cada país y el número de ecosistemas evaluados; mediante un sistema de información geográfica se proyectaron espacialmente.

Tendencias en las publicaciones

Del total de estudios, 72.09% están en 3/13 editoriales, la principal fue Plos One (34.88%) donde se publicó el artículo de ^{Keith et al. (2013b)} que además de sustentar teóricamente la LRE, compiló 20 evaluaciones, de ellas diez fueron en ecosistemas terrestres y cinco en humedales. No obstante, Austral Ecology (20.93%) -segunda en importancia-tuvo más artículos en ediciones independientes (Fig. 1). Probablemente, la tendencia de concentrar información en pocas editoriales se deba a que los autores se interrelacionan entre sí en pocos grupos de trabajo, formando una red con alta modularidad. Esta hipótesis requiere un análisis de redes que identifique individuos y equipos que jueguen roles centrales en la generación de conocimiento, así como elementos aislados que necesitan más apoyo en las evaluaciones de riesgo. Con ello se pueden generar estrategias para acelerar flujos de conocimiento, canales de comunicación y optimización de recursos (^{Serrat, 2017}).

La mayoría de las editoriales (53.8%) no están dentro del JCR, aunque solo reúnen 33.23% de las publicaciones y corresponden a evaluaciones nacionales y una continental (Tabla 1). Se publicaron en libros o reportes editados por instituciones de gobierno, universidades y, sobre todo, la IUCN quien fue la tercera fuente en importancia (16.28%) (Fig. 1). En ellos no se siguió un procedimiento formal de arbitraje, fueron documentos de aplicación técnica que respondieron a necesidades prácticas de conservación. Quizá los próximos trabajos se deban orientar a nuevos experimentos, modelos y métodos que refuercen el sustento teórico de la LRE, y se refleje en un incremento en las evaluaciones ya que en los últimos cuatro años solo se han realizado 10/43 publicaciones y solamente cuatro corresponden a artículos del JCR (Fig. 2).

Del total de ecosistemas, 73.43% se agruparon en 6/43 publicaciones realizadas del 2015 al 2019, en contraste 24/43 estudios indicaron la evaluación de uno solo (Fig. 2). Se identificaron dos periodos de acuerdo con número y tipo de evaluaciones, el primero de 2010 a 2014 donde cada una analizó en promedio 6.05 ecosistemas; fueron principalmente “evaluaciones estratégicas” de diagnóstico detallado, dirigidas a uno o pocos tipos de ecosistemas y orientadas a desarrollar estrategias de gestión (^{Bland et al., 2019}). Además, se desarrollaron 6/7 evaluaciones “globales” aplicadas a la extensión total de ecosistemas de distribución única, es decir, endémicos cuya pérdida significaría su desaparición total (Tabla 1). El segundo de 2015 a 2019, el promedio aumentó a 42.17 ecosistemas por estudio, se analizó 90.63% de ecosistemas con una tendencia anual de crecimiento (Fig. 2). Principalmente se desarrollaron evaluaciones “sistemáticas” dirigidas a todos los ecosistemas dentro de un área para informar sus riesgos relativos (Bland et al., 2019). A escala continental se realizaron para identificar áreas prioritarias para la asignación de recursos internacionales (^{Ferrer‐Paris et al., 2019}), reconocer presiones, amenazas, estados de conservación, restauración de partes del ecosistema, y monitorear del cumplimiento de objetivos internacionales sobre compromisos de biodiversidad (^{Janssen et al., 2016}). A nivel nacional y subnacional contribuyeron con los gobiernos para implementar políticas de acción y conservación, abordarlos vacíos de representatividad de ecosistemas que no se encuentran dentro áreas protegidas y establecer áreas prioritarias de conservación o restauración (Tabla 1) (^{Rodríguez et al., 2010}; ^{Herrera-F et al., 2015}).

Tipos de ecosistemas, extensión y criterios de delimitación

Los ecosistemas abarcaron 43.50% de los referidos por ^{Bland et al. (2019)} a nivel mundial, quienes además incluyeron dulceacuícolas, marinos y registrados en documentos no publicados (evaluaciones en progreso o suspendidas). Los bosques fueron los ecosistemas más evaluados, representan 50.01% de los terrestres y 43.28% del total (incluyendo humedales), se analizaron en 11 de las 20 evaluaciones sistemáticas y en nueve de las 23 estratégicas (Tabla 1). En contraste los humedales abarcan 13.53%, sin embargo, estuvieron en 12 evaluaciones sistemáticas y cinco estratégicas.

Solamente 22.33% de los ecosistemas indicaron su extensión, el promedio (9015.85 km2) no representó una tendencia en su tamaño, ya que 50% de ellos son menores a 712.40 km2, además, existió una gran variabilidad en el área (S = 31 204.16), el intervalo fue de 0.28 km2 del “Bosque Nublado de la Isla Lord Howe” en Australia (^{Auld y Leishman, 2015}) a 311 496.00 km2 del “Bosque Siempreverde” de Venezuela (^{Oliveira-Miranda et al., 2010}). En trabajos donde se evaluaron a diferentes escalas el tamaño influyó en las categorías de riesgo, por ejemplo, en Finlandia, Marruecos y Venezuela existieron ecosistemas con una categoría a escala de país y con categorías contrastantes en partes de sus subdivisiones (^{Oliveira-Miranda et al., 2010}; ^{Valderrábano et al., 2015}; ^{Kontula y Raunio, 2018}). Las condiciones de escala influyen directamente en las categorías de riesgo, ya que los procesos que ocurren a una escala de paisaje no pueden verse localmente, y el deterioro local puede enmascararse en una escala mayor (^{O'Neill, 2001}).

^{Sato y Lindenmayer (2018)} identificaron dos temas prioritarios a resolver en el análisis de riesgo: la delimitación del ecosistema y la conceptualización de su colapso. La LRE sugiere su definición basándose en cuatro elementos propuestos por ^{Tansley (1935)}: un complejo biótico, un ambiente abiótico, las interacciones dentro y entre ellos, y un espacio físico (^{Pickett y Cadenasso, 2002}; ^{Bland et al., 2016}), dejando a criterio de los investigadores el uso de variables de delimitación, tamaños y escalas. Se encontró que el tipo vegetación fue el elemento en común para definirlos, en el caso de ecosistemas terrestres frecuentemente se combinó con intervalos de temperatura, precipitación y altitud, y en humedales con los regímenes de inundación. Además, la determinación con base en límites fronterizos o unidades administrativas al interior de los países fueron factores que no está en función de las dinámicas bióticas, abióticas o de los procesos del ecosistema, pero su uso fue frecuente para acotarlos (Tabla 2).

La vegetación como proxy del ecosistema se abordó desde diferentes enfoques. A nivel continental, Europa utilizó hábitats tipo de la EUNIS (European Nature Information System) basados en características fitosociológicas (^{Janssen et al., 2016}), mientras que en América se empleó un enfoque botánico-ecológico de los bosques templados y tropicales (^{Ferrer‐Paris et al., 2019}). A escala nacional se aplicaron clasificaciones oficiales, por ejemplo, el mapa de ecosistemas de China se basó en especies dominantes (^{Tan et al., 2017}), Chile los definió como comunidades vegetales con estructura uniforme y fisonomía en condiciones climáticas particulares (^{Pliscoff, 2015}; ^{Alaniz, Galleguillos y Perez-Quezada, 2016}), Costa Rica empleó unidades fitogeográficas (^{Herrera-F et al., 2015}), Venezuela uso aspectos botánicos y ecológicos interactuado con variables ambientales (^{Oliveira-Miranda et al., 2010}; ^{Rodríguez et al., 2010}) y en República Checa se empleó la fisonomía y formaciones dominantes (^{Chytrý et al., 2019}).

Variables de colapso, criterios de la LRE utilizados y marcos temporales

Las métricas del cambio en la cobertura vegetal, extensión y distribución del ecosistema -variables directamente relacionadas con su estructura y composición (^{Crespin y Simonetti, 2015}; ^{Alaniz et al., 2016})- se aplicaron en todos los casos para evaluar los criterios A (reducción en distribución) y B (distribución restringida) de la LRE (Tabla 3). Probablemente porque la desaparición espacial es una condición plausible que da certeza del punto final de los ecosistemas (^{Keith et al., 2013b}), y porque el cambio de uso de la tierra ha tenido el mayor impacto negativo sobre la naturaleza desde 1970 (^{Ipbes, 2019}). Los resultados concuerdan con lo obtenido por ^{Rowland et al. (2018)} donde los indicadores espaciales fueron los más utilizados en ecosistemas terrestres. No obstante, ellos encontraron que sobresale la aplicación el “Criterio A” a diferencia de este estudio donde se encontró mayor aplicación del “Criterio B” (Fig. 3).

Las variables relacionadas a escenarios de cambio climático fueron las más frecuentes encontradas para aplicar el “criterio C” de la LRE (degradación biótica). Otras variables bióticas destacadas fueron el cambio de uso de suelo, explotación forestal o sobrepastoreo aplicados en ecosistemas terrestres y en el cambio hidrológico en los humedales. Respecto a las variables bióticas empleadas en el “criterio D”, las más utilizadas fueron la invasión de especies exóticas de flora y fauna, y el cambio en la distribución, riqueza y abundancia de especies clave (Tabla 3). Al igual que en el estudio de ^{Rowland et al. (2018}), después de los indicadores espaciales (Criterio A y B) el Criterio C se aplicó con mayor frecuencia (Fig. 3).

En algunos estudios se emplearon variables específicas para determinar estados de colapso, por ejemplo: ^{Burns et al. (2015)} determinaron que el intervalo de incendios naturales influyeron en las dinámicas de un Bosque Cenizo en Australia, el grado de afectación de patógenos en especies forestales en un ecosistema de cumbre de Montaña en Australia (^{Barrett y Yates, 2015}), la caída del número de días nublados por año y la precipitación anual en el Bosque Nubado de GnarledMossy en Australia (^{Auld y Leishman, 2015}), la perturbación mecánica del suelo del Alvar en los Grandes Lagos de Norteamérica (^{Faber-Langendoen y Bakowsky, 2013}) y la presión del turismo en ecosistemas de la República Checa (^{Chytrý et al., 2019}). Algunas variables que fueron particulares en humedales contemplan la productividad primaria en manglares ( ^{Marshall, Schulte to Bühne, Bland y Pettorelli, 2018}) y cambios en los flujos hidrológicos e inundaciones (^{Bonifacio y Pisanu, 2013}; ^{Keith, 2013}c; ^{Kingsford, 2013}) (Tabla 3).

Solo en dos trabajos se emplearon los cinco Criterios de la LRE y en más de la mitad (53.49%) se utilizaron hasta tres (Tabla 1). Evaluar los ecosistemas con el mayor número criterios daría más certeza del riesgo de colapso (^{Sato y Lindenmayer, 2018}), no obstante, la LRE considera suficiente la evaluación de alguno para asignar una categoría de riesgo (^{Bland et al., 2017a}). Al igual que lo señalado por ^{Rowland et al. (2018)}, el “criterio E” fue el menos frecuente, se aplicó únicamente en tres estudios a pesar de ser el más determinante para estimar la probabilidad de colapso mediante modelos cuantitativos (^{Sato y Lindenmayer, 2018}) (Fig. 3). Su limitada aplicación probablemente se debe a la falta de datos para generar predicciones confiables y robustas, dejando un campo de estudio para generar modelos experimentales que den mayor certeza a los estados de riesgo (^{Boitani, Mace y Rondinini, 2015}; ^{Sato y Lindenmayer, 2018}). En contraste, Los subcriterios B1 y B2 fueron los más empleados debido a que no se emplean modelos o series temporales para su medición, evalúa la condición actual del ecosistema siempre y cuando haya un proceso de amenaza explícita.

Del total de estudios, 65.17% abarcaron de 12 a 48 años de datos confiables, lapso suficiente para detectar alertas tempranas de colapso que se manifiestan en un intervalo de 1 a 40 años (^{Sato y Lindenmayer, 2018}). Sin embargo, para cumplir con el marco temporal establecido en la LRE se usaron tasas de disminución absoluta (ARD) y tasas de disminución proporcional (PRD) (^{Tan et al., 2017}; ^{Marshall et al., 2018}), estimadas a partir de series temporales cuyos datos se extrapolaron con modelos de funciones exponenciales (PRD) o lineales (ARD) (^{Bland et al., 2017a}). También usaron modelos de reconstrucción del ecosistema (^{Ferrer‐Paris et al., 2019}), así como un porcentaje de calidad en la evaluación temporal (p. ej. si se trabajaba con 40 años de datos, la calidad de la evaluación de declaró en el 80%) (^{Alaniz et al., 2016}). Las imágenes de satélite fueron de los principales insumos; sin embargo, su aparición data de 1972, por lo que a futuro se tendrán más series de datos confiables que cumplan con el periodo establecido en la LRE (^{Alaniz et al., 2016}).

Estados de Riesgo

Tres cuartas partes de la superficie terrestre tiene algún grado de alteración, los ecosistemas se han reducido en promedio 47% de su estado natural y muchos de ellos siguen disminuyendo más de 4% por década, destacan los humedales que perdieron más de 85% de extensión (^{Ipbes, 2019}). A pesar de ello, no se encontró diferencias significativas entre ecosistemas amenazados y no-amenazados, además, la categoría LC tuvo mayor frecuencia y solo se encontraron dos colapsados. No obstante, la cantidad de publicaciones y ecosistemas analizados son muy pocos para tener una tendencia global, los estudios representan apenas 0.29% comparados con los 15 000 trabajos analizados por la ^{Ipbes (2019)} para establecer tendencias globales sobre la biodiversidad y servicios ecosistémicos. Conforme se incrementen las evaluaciones de riesgo en los próximos años, se tendrá mayor certeza del estado global de los ecosistemas terrestres y humedales.

Otro motivo probable de encontrar categorías de riesgo bajo es porque los modelos construidos con periodos de datos confiables menores a 50 años pudieron subestimar la situación real de los ecosistemas, ya que a partir de 1990 algunos como los bosques tropicales y subtropicales han aumentado su extensión en ciertos países, y los bosques templados y boreales se han incrementado a nivel mundial (^{Ipbes, 2019}), este incremento reciente pudo modificar la tendencia total.

Asimismo, el colapso ecosistémico se puede dar a través de múltiples formas y exhibir diferentes síntomas de degradación (^{Bland et al., 2018}); una categoría derivada de los Criterios A y B (variables espaciales) con los que se evaluaron todos los ecosistemas-y 33.41% se analizó exclusivamente con ellos- probablemente subestimó el riesgo dado por otros conductores de tipo biótico o abiótico. A pesar del incremento en extensión de algunos ecosistemas, desde 1990 la abundancia de especies de biomas terrestres disminuyó al menos 20% (^{Ipbes, 2019}). Aproximadamente 25% de especies de plantas y animales están amenazados, un millón de especies enfrentan la extinción, muchas de ellas impactadas por especies exóticas invasoras; especialmente los vertebrados han disminuido considerablemente en los últimos 50 años, condiciones que afectan los procesos ecosistémicos (^{Ipbes, 2019}). Por ejemplo, ^{Redford (1992)} determinó que ecosistemas con excelente conservación de vegetación no garantizó la presencia de fauna residente que se ve afectada por procesos de extracción selectiva. Es necesario que se incrementen el número de evaluaciones analizadas con los Criterios C, D y, especialmente, el “criterio E”, para dar una condición más plausible del estado de riesgo ecosistémico.

Distribución geográfica de publicaciones y ecosistemas evaluados

Los países involucrados representan 35.57% de los países del planeta y 69% de los 100 referidos por ^{Bland et al. (2019)}, quienes además de ecosistemas terrestres y humedales, incluyeron ecosistemas marinos y ecosistemas evaluados en documentos aún no publicados. Destacaron las evaluaciones continentales de la Lista Roja de Hábitats de Europa (^{Janssen et al., 2016}) y la de Bosques Templados y Tropicales de América (^{Ferrer‐Paris et al., 2019}) que en conjunto abarcaron 57 países. Los continentes menos representados fueron África y Asia, es necesario trazar las líneas de trabajo para aplicar evaluaciones en esta zona para contribuir a la meta que se propuso la IUCN en la que estableció que todos los ecosistemas del mundo estarían evaluados para el 2025 (^{Keith et al., 2013b}; ^{Bland et al., 2017a}). El análisis espacial aquí realizado da una idea de los vacíos de representatividad de las evaluaciones globalmente (Fig. 4).

A pesar de que Australia no alberga el mayor número de ecosistemas evaluados, en su territorio se han llevado a cabo 14 evaluaciones estratégicas no solo para desarrollar la planificación de manejo de los ecosistemas, sino también para generar conocimiento acerca de los criterios y procesos de evaluación de colapso. Esto se ha reflejado en los documentos clave como “Los Fundamentos Científicos de la LRE” (^{Keith et al., 2013b}) y “Las Directrices para la Aplicación de la LRE” (^{Bland et al., 2017a}). En contraste, La República Checa ostenta el mayor número de ecosistemas evaluados en tres estudios: uno continental, uno nacional y uno sistemático (Fig. 4).