![]() |
Guia docente | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DATOS IDENTIFICATIVOS | 2024_25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Asignatura | MODELIZACIÓN ESPACIAL DE DISTRIBUCIÓN DE ESPECIES | Código | 00915004 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Enseñanza |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Descriptores | Cr.totales | Tipo | Curso | Semestre | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
4 | Obligatoria | Primer | Primero |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Idioma |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Prerrequisitos | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Departamento | BIODIVERSIDAD Y GEST.AMBIENTAL |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Responsable |
|
Correo-e | ejtizm@unileon.es mclenp@unileon.es enunp@unileon.es |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Profesores/as |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Web | http://zooweb.unileon.es | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Descripción general | El objetivo principal de la asignatura es conocer las causas de la distribución espacial sobre la Tierra y cómo modelizar la distribución de las especies a partir de herramientas estadísticas e informáticas | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tribunales de Revisión |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competencias |
Tipo A | Código | Competencias Específicas |
A17849 | 915CE12 Capacidad para realizar simulaciones y aplicar modelos orientados a la conservación y gestión del medio ambiente. | |
Tipo B | Código | Competencias Generales y Transversales |
B5543 | 915CG3 Aptitud para seleccionar, aplicar y evaluar las metodologías y técnicas geoinformáticas avanzadas más adecuadas en su aplicación a problemas de gestión de recursos naturales. | |
B5546 | 915CT3 Capacidad de resolución de problemas: localizar problemas, identificar causas e identificar, analizar, evaluar y seleccionar alternativas de solución. | |
Tipo C | Código | Competencias Básicas |
C4 | Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo. |
Resultados de aprendizaje |
Resultados | Competencias | ||
Conocer las causas que han dado lugar a la distribución global de la biodiversidad sobre la Tierra. | A17849 |
B5543 |
C4 |
Entender los factores responsables de la distribución de las especies animales y vegetales en un territorio. | B5543 B5546 |
C4 |
|
Analizar datos espacio-temporales de la superficie terrestre para inferir zonas potencialmente idóneas en función de sus características ambientales. | A17849 |
B5543 B5546 |
C4 |
Contenidos |
Bloque | Tema |
Introducción a la distribución de especies | T1. Introducción a los Modelos T2. Principios de Biogeografía |
Distribución espacial de especies | T3. Variables climáticas T4. Variables terrestres T5. Variables acuáticas P1. Manejo de variables climáticas y terrestres P2. Manejo de variables acuáticas P3. Estudio en campo de distribución de especies |
Modelos espaciales de distribución | T6. Métodos de modelización de distribuciones P4. Casos de modelos sencillos de distribución P5. Casos de modelos complejos de distribución |
Planificación |
Metodologías :: Pruebas | |||||||||
Horas en clase | Horas fuera de clase | Horas totales | |||||||
Prácticas de campo / salidas | 4 | 20 | 24 | ||||||
Practicas a través de TIC en aulas informáticas | 2 | 16 | 18 | ||||||
Aprendizaje basado en problemas (ABP)/ Problem Based Learning (PBL) | 3 | 24 | 27 | ||||||
Sesión Magistral | 9 | 18 | 27 | ||||||
Pruebas objetivas de preguntas cortas | 0 | 1 | 1 | ||||||
Pruebas prácticas | 3 | 0 | 3 | ||||||
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
descripción | |
Prácticas de campo / salidas | Actividad externa (dirigida): Salidas al campo que se realizan con los alumnos para explicar cómo las variables ambientales actúan sobre la distribución de las especies o, cuando hayan elegido la modalidad a distancia, que realizarán los alumnos de forma individual siguiendo las directrices marcadas por el profesor. |
Practicas a través de TIC en aulas informáticas | Actividad práctica (supervisada): Sesiones en el aula de informática donde el alumno trabajará sobre bases de datos de variables ambientales para la elaboración de modelos de distribución, simulación y presentación de resultados |
Aprendizaje basado en problemas (ABP)/ Problem Based Learning (PBL) | Aprendizaje basado en casos prácticos |
Sesión Magistral | Clase teórica (dirigida): Lecciones magistrales en las que el profesor explica los contenidos fundamentales de la materia |
Tutorías |
|
|
Evaluación |
descripción | calificación | ||
Prácticas de campo / salidas | Evaluación de la realización de las salidas al campo y el nivel de conocimientos adquiridos mediante un informe escrito | Prueba no presencial (10%) |
|
Aprendizaje basado en problemas (ABP)/ Problem Based Learning (PBL) | Valoración de la capacidad de resolución de problemas, organización y presentación de tareas realizadas a lo largo de la asignatura | Prueba no presencial (30%) | |
Pruebas prácticas | Valoración de la capacidad de análisis y síntesis de todos los conocimientos prácticos de la asignatura mediante una prueba escrita al final de la asignatura | Prueba semipresencial (40%) |
|
Pruebas objetivas de preguntas cortas | Evaluación del nivel de conocimientos básicos y avanzados de la asignatura mediante pruebas online | Prueba no presencial (20%) |
|
Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
Todas las pruebas de evaluación podrán realizarse tanto de forma presencial en aula ordinaria o aula de informática como a distancia usando metodologías de evaluación on-line. El sistema de evaluación se podrá elegir de forma individual e independiente de las elecciones del resto de los alumnos. Con objeto de que exista un conocimiento equilibrado de la materia, es necesario obtener una nota mínima de 3,0 en la prueba práctica para hacer media. Si se obtiene menos de un 3,0 en alguna de estas partes, la calificación final se limitará a un valor máximo de 4,0. El alumno que no haya obtenido una calificación igual o superior a 5,0 en la evaluación final, podrá acceder a la segunda convocatoria para recuperar las evaluaciones no superadas en el periodo ordinario correspondientes a la prueba práctica final. El profesor informará al inicio del periodo docente o con anterioridad a la celebración de las pruebas evaluadoras, a través del canal de comunicación profesor-alumno que considere oportuno (Moodle, tablón de anuncios, el aula, correo electrónico…) de los materiales, medios y recursos adicionales, necesarios para el desarrollo de los exámenes o pruebas de evaluación. Queda expresamente prohibido el uso y/o tenencia de dispositivos electrónicos que posibiliten la comunicación y/o la grabación de imagen o sonido tanto en las pruebas como en las sesiones teóricas y prácticas (teléfonos móviles, cámara de fotos, ordenadores, radiotransmisores, etc.). En caso de producirse alguna irregularidad durante la celebración de las pruebas de evaluación, en base a la Normativa vigente correspondiente, se procederá a la retirada del examen, expulsión del mismo y calificación como suspenso. |
Fuentes de información |
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura |
Básica | |
AGUILO, M. & al. (1996). Guía para la elaboración de estudios del medio físico. Contenido y metodología. Ministerio de Medio Ambiente. Madrid. 809 pp. ALBA-SÁNCHEZ F, JA LÓPEZ-SÁEZ, BB PANDO, JC LINARES, J NIETO-LUGILDE et al. (2010) Past and present potential distribution of the Iberian Abies species: A phytogeographic approach using fossil pollen data and species distribution models. Diversity and Distributions 16: 214-228. BENITO DE PANDO B & J PEÑAS DE GILES (2007) Aplicación de modelos de distribución de especies a la conservación de la biodiversidad en el sureste de la Península Ibérica. GeoFocus 7: 100-119. FELICÍSIMO AM, J MUÑOZ, C VILLALBA & RG MATEO (2011) Análisis de impactos y vulnerabilidad de la flora y vegetación españolas ante el cambio climático. Oficina Española de Cambio Climático, Ministerio de Medio Ambiente, Medio Rural y Marino, Madrid, España. MATEO, R.G., FELICÍSIMO, A.M. & MUÑOZ, J. (2011). Modelos de distribución de especies: Una revisión sintética. Rev. Chil. de Hist. Nat. 84: 217-240. WILLIAMS, J.N., SEO, C., THORNE, J., NELSON, J.K., ERWIN, S., O’BRIEN, J.M. & SCHWARTZ, M.W. (2009). Using species distribution models to predict new occurrences for rare plants. Diversity and Distributions 15: 565-576. |
|
Complementaria | |
Recomendaciones |
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||||
|