Ecología en Bolivia

Views on making scientific knowledge available beyond science: the experience of the PALMS project

Modeling the geographical patterns of distribution of grasses (Poaceae) in Bolivia: implications for their conservation

Mediante la revisión de catálogos, especímenes herborizados e información disponible en línea se compiló una base de datos compuesta por 5.748 registros para 599 especies de gramíneas nativas de Bolivia (media de registros por especie ± desviación estándar, 9 ± 11.3), que representan el 71% del total de 840 especies reportadas. Usando el algoritmo Maxent se modeló la distribución potencial de cada especie. Para el caso de aquellas especies donde el Maxent no produjo resultados consistentes se aplicó una metodología alterna basada en el conocimiento de especialistas del grupo. En ambos casos, se generaron mapas de consenso sobre la distribución geográfica de cada especie. Los mapas individuales fueron agrupados para identificar patrones de distribución geográfica para cada subfamilia (Aristidoideae, Bambusoideae, Chloridoideae, Danthonioideae, Ehrhartoideae, Panicoideae y Pooideae) y centros de riqueza de especies para la familia en conjunto. Los resultados mostraron la existencia de cuatro centros de riqueza asociados con los valles secos interandinos (1) y la puna mesofítica (2), ambos ubicados en la región andina tropical y la Chiquitanía (3) y la llanura beniano-amazónica (4), ubicados en la región brasileño-paranense. El análisis de intensidad de protección (representatividad de al menos el 17% de cada centro de riqueza detectado en el Sistema Nacional de Áreas Protegidas (SNAP), de acuerdo con las metas de Aichi propuestas por la Secretaria del Convenio sobre la Diversidad Biológica (CDB), mostró que tres de los cuatro de los centros de riqueza detectados (valles secos interandinos, la llanura beniana-amazónica y la Chiquitanía) se encuentran sub representados.

Through the review of catalogs, herbarium specimens and information available online, we compiled a database consisting of 5,748 records from 594 species of native grasses of Bolivia (mean ± standard deviation, 9 ± 11.3), which represent the 71% of total recorded species to Bolivia). Using the algorithm Maxent, the potential distribution of each species was modeled. For those species where the Maxent produced unreliable results, an alternative methodology based on specialist knowledge was applied. In both cases, maps of consensus about the geographical distribution of each species were generated. The individual maps were jointed in order to identify geographical patterns of distribution for each subfamily (Aristidoideae, Bambusoideae, Chloridoideae, Danthonioideae, Ehrhartoideae, Panicoideae and Pooideae), as well as also centers of richness for the family. The results showed the existence of four richness centers associated with the dry valleys and the mesophytic puna (tropical Andean region) and the Chiquitania and the Beni savannas (Brazilian-Paranense region). The analysis of protection intensity (representativeness of at least 17% of the centers of richness identified in the National Protected Areas System, SNAP, according to the Aichi targets suggested by the Secretariat of the Convention on Biological Diversity), showed that three of the four centers of richness found (inter dry Valleys, the Beni savannas and Chiquitania) are underrepresented.

Proximate causes of recent deforestation (2000-2010) in the Bolivian lowlands and modeling of future scenarios

Se presentan los resultados de un estudio detallado sobre la dinámica de deforestación en las tierras bajas de Bolivia ocurrida entre 2000 y 2010. Específicamente se analizaron los tres usos del suelo que constituyen las principales causas de deforestación (ganadería en pastos sembrados, agricultura mecanizada y agricultura a pequeña escala). Si bien la agricultura mecanizada (producción de soya) fue la principal causa de deforestación en los 90’s, los resultados presentados aquí sugieren que en la última década la ganadería fue la principal causa de deforestación, causando más del 50% de la deforestación con un impacto muy fuerte en la Chiquitanía. La agricultura mecanizada contribuyó con un 30% a la pérdida de bosques, mientras que aquella de pequeña escala fue responsable del ca. 18% de la deforestación. Las tendencias futuras de expansión agropecuaria fueron evaluadas utilizando un modelo espacial de regresión logística, basado en variables independientes ambientales (como climáticas), socioeconómicas (accesibilidad de mercados) y políticas (presencia de áreas protegidas). Fueron elaborados dos escenarios de deforestación hasta 2040, uno negativo sin cambios en las dinámicas de deforestación y uno positivo o conservacionista. Se identificaron áreas con alto valor de conservación amenazadas por la posible expansión de la deforestación al norte del departamento de Santa Cruz y al pie de la Cordillera Oriental norte. Los resultados apuntan a la gran importancia de controlar la expansión de la ganadería, por ejemplo, mediante la aplicación más consecuente de las leyes existentes y la aplicación de técnicas pecuarias para un aprovechamiento más eficiente del suelo.

We present a detailed study of the dynamics of deforestation in the Bolivian lowlands between 2000 and 2010. In the first analysis, we evaluate the contributions of the three main proximate causes of deforestation: Mechanized agriculture, small-scale agriculture and cattle ranching in replacement of forests. The impact of cattle ranching was strong and incrementing, causing over 50% of deforestation between 2000 and 2010, with a very strong impact in the Chiquitania region. Mechanized agriculture, mainly for soy production, expanded with a lower intensity than in the 1990s, causing some 30% of forest conversion between 2000-2010. The contribution of small-scale agriculture was about 18%. We also evaluated possible future trends of agricultural expansion, applying a multinomial spatial model of logistic regression, based on a series of independent variables representing environmental factors (such as rainfall), socioeconomic factors (such as access to markets) and political factors (such as the presence of protected areas). The results were compared with different classifications that represent the conservation value of the threatened forests, allowing for the identification of possible priority areas for the mitigation of deforestation. Such areas are mainly found in the north of the department of Santa Cruz and at the northern Andean foothills. The results suggest that for the reduction of deforestation, it will be crucial to control the expansion of cattle ranching, for example by an enforcement of existing legislation, but also by applying practices that allow for a more efficient use of pastures.

**Density and population structure of capybaras (Hydrochoerus hydrochoerus) in the Central area of the Mamore River (Beni, Bolivia)**