Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2023_24
Asignatura MODELIZACIÓN ESPACIAL DE DISTRIBUCIÓN DE ESPECIES Código 00915004
Enseñanza
0915 - MASTER UNIVERSITARIO EN GEOINFORMATICA PARA LA GESTION DE RECURSOS NATURALES
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
4 Obligatoria Primer Primero
Idioma
Castellano
Prerrequisitos
Departamento BIODIVERSIDAD Y GEST.AMBIENTAL
Responsable
TIZADO MORALES , EMILIO JORGE
Correo-e ejtizm@unileon.es
mclenp@unileon.es
enunp@unileon.es
Profesores/as
LENCE PAZ , MARÍA DEL CARMEN
NÚÑEZ PÉREZ , ETELVINA
TIZADO MORALES , EMILIO JORGE
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
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Presidente BIODIVERSIDAD Y GEST.AMBIENTAL MAZE GONZALEZ , RAQUEL ANA
Secretario BAGLIONE , VITTORIO
Vocal BIODIVERSIDAD Y GEST.AMBIENTAL ACEDO CASADO , MARIA DEL CARMEN
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor
Presidente BIODIVERSIDAD Y GEST.AMBIENTAL LABORDA NAVIA , ANTONIO
Secretario BIODIVERSIDAD Y GEST.AMBIENTAL VEGA MARAY , ANA MARÍA
Vocal BIODIVERSIDAD Y GEST.AMBIENTAL REGIL CUETO , JUAN ANTONIO

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
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
 
Sesión Magistral
Prácticas de campo / salidas
Practicas a través de TIC en aulas informáticas
Aprendizaje basado en problemas (ABP)/ Problem Based Learning (PBL)
descripción
El alumno puede contar con la ayuda del profesor en tutorias individuales, de caracter voluntario. Estas tutorias se realizarán a peticion del alumno, previa cita concertada, de forma personal, por chat, videoconferencia o correo electrónico.

Evaluación
  descripción calificación
Prácticas de campo / salidas Evaluación de la asistencia, la participación en 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 trabajos académicamente dirigidos Prueba no presencial (30%)
Pruebas prácticas Valoración de la capacidad de análisis y síntesis de todos los conocimientos prácticos 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 y la prueba de desarrollo 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 las pruebas prácticas y/o las pruebas de desarrollo.

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
ESTADÍSTICA Y MUESTREO / 00915001
PROGRAMACIÓN INFORMÁTICA EN PROCESOS GEOESPACIALES / 00915005
TÉCNICAS AVANZADAS DE ANÁLISIS DE DATOS / 00915008