Aplicaciones de la modelización estadística espacio temporal en ecología : modelización de la distribución espacio y/o temporal de ranas aposemáticas en el Ecuador Continental
Las crecientes amenazas de la deforestación, el cambio climático y las actividades humanas ponen en riesgo la supervivencia de las ranas dendrobátidas en Ecuador. Para enfrentar este desafío, se implementó un marco robusto de modelización de distribución de especies (SDM) basado en aprendizaje profundo para predecir hábitats idóneos para estos anfibios aposemáticos. El enfoque integra datos de presencia únicamente con dos tipos distintos de pseudoausencias —puntos aleatorios de fondo y puntos de fondo de grupo objetivo— con el fin de mitigar el sesgo de muestreo y mejorar la capacidad de generalización del modelo. Implementamos un perceptrón multicapa para predicción multiespecie, entrenado con un conjunto integral de covariables ambientales y topográficas. De manera crucial, el modelo incorpora una función de pérdida ponderada completa, que permite asignar pesos diferenciales a las presencias, pseudoausencias y desbalances a nivel de especie. Los resultados demuestran que esta metodología, mejora significativamente la robustez del modelo, identificando con precisión hábitats ecológicamente plausibles incluso en regiones con escaso muestreo. Este trabajo no solo destaca el potencial del aprendizaje profundo para superar retos críticos en la modelización ecológica, sino que también ofrece información valiosa para la conservación dirigida y el monitoreo de la biodiversidad de anfibios.The escalating threats of deforestation, climate change, and human activities jeopardize the survival of Dendrobatid frogs in Ecuador. To address this, we implemented a robust species distribution modeling (SDM) framework leveraging deep learning to predict suitable habitats for these aposematic amphibians. The approach uniquely integrates presence-only data with two distinct types of pseudo-absences—random background and target-group background points—to mitigate sampling bias and enhance model generalization. We implemented a multi-layer perceptron for multi-species prediction, trained on a comprehensive dataset of environmental and topographic covariates. Crucially, the model incorporates a full weighted loss function, enabling differential weighting of presences, pseudo-absences, and species-level imbalances. Our results demonstrate that this methodology significantly improves model robustness, accurately identifying ecologically plausible habitats even in under-sampled regions. This work not only highlights the power of deep learning to overcome critical challenges in ecological modeling but also provides actionable intelligence for targeted conservation and biodiversity monitoring in a global hotspot of amphibian diversity.Uquillas Andrade, Adriana, director
