Plataformas de modelado de servicios ecosistémicos : el norte de la Patagonia como un ejemplo de caso aplicando k.LAB

Los avances tecnológicos y metodológicos de las últimas décadas (e.g., información satelital, potencia de los ordenadores, análisis geoespacial, desarrollo de algoritmos) facilitaron buscar soluciones a problemas complejos como el cambio global. Estos avances permitieron que surjan plataformas infor...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Oddi, Facundo José, Márquez Torres, Alba, Pompeu, João Arthur, Magrach, Ainhoa, Villa, Ferdinando, Garibaldi, Lucas Alejandro
Formato:	Artículo publishedVersion
Lenguaje:	Español
Publicado:	Asociación Argentina de Ecología 2023
Materias:	CAMBIO GLOBAL K.LAB ARIES INVEST PATAGONIA NORTE SECUESTRO DE CARBONO POLINIZACION TURISMO GLOBAL CHANGE GOOGLE EARTH ENGINE NORTHERN PATAGONIA CARBON SEQUESTRATION POLLINATION TOURISM
Acceso en línea:	https://hdl.handle.net/20.500.12110/ecologiaaustral_v033_n03_p894
Aporte de:	Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires

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Estos avances permitieron que surjan plataformas informáticas para modelar servicios ecosistémicos, que cuantifican los beneficios de la naturaleza y evalúan cómo son o serán afectados por acciones humanas. Actualmente, existen variadas plataformas con diferentes grados de aptitud según el contexto, destacándose k.LAB por ser gratuita, de código abierto y presentar un enfoque de ciencia colaborativa, además de integrar diferentes técnicas de modelado con inteligencia artificial. k.LAB es muy versátil para responder a las demandas de diferentes usos, desde programar y modelar SE hasta tomar decisiones. Sin embargo, quienes cuantifican y mapean SE, especialmente en Latinoamérica, tienen escaso conocimiento de k.LAB; esto dificulta aprovechar su potencial, tal como sucedió con herramientas de acceso libre y código abierto (e.g., la adopción de R requirió tiempo, revisiones, discusiones y materiales didácticos en revistas especializadas). Este trabajo presenta las capacidades de k.LAB en el contexto de las plataformas de modelado de SE. Primero, introducimos estas plataformas en términos generales, con énfasis en las más usadas. Luego, caracterizamos k.LAB técnica y filosóficamente. Después, presentamos un caso de estudio en el norte de la Patagonia argentina, ilustrando la obtención de mapas de tres SE (captura de carbono, polinización y recreación al aire libre) utilizando aplicaciones de modelado dirigidas a personas sin experiencia en programación. Finalmente, establecemos características deseables en las plataformas de modelado de SE para discutir ventajas y limitaciones de k.LAB en relación con otras alternativas. Esperamos brindar un marco general útil para el modelado de SE y ampliar el conjunto de herramientas para abordar problemáticas vinculadas al cambio global en la Argentina y otros países de la región In recent decades, technological and methodological advances, such as satellite information, computer power, geospatial analysis and algorithm development have facilitated the search for solutions to complex problems like global change. These advances resulted in the development of platforms for ecosystem services (ES) modeling, which quantifies nature’s benefits and evaluates the effects of human activity. Currently, various platforms are available, each with different characteristics that make them more suitable depending on the context. Among these platforms, k.LAB stands out for being free, open source and based on collaborative science. It also utilizes artificial intelligence to integrate different modeling approaches. One of its main advantages is its versatility in meeting the needs of different users, from programmers and modelers to decision makers. However, k.LAB is relatively unknown among those who quantify and map ES, especially in Latin America. This limits its potential utilization, similar to what has been observed with other freely accessible and open-source tools like R. The adoption of such tools typically requires time to develop tutorials, reviews and discussions in specialized journals. The objective of this paper is to introduce the capabilities of k.LAB within the context of SE modeling platforms. We first provide an overview of ES modeling platforms, highlighting some of the most widely used ones. Then, we delve into the technical and philosophical aspects that characterize k.LAB. Subsequently, we present a case study focused on the northern region of Argentinean Patagonia, where we utilize modeling applications to map three ES (carbon sequestration, pollination, and outdoor recreation) for users with no programming experience. Finally, we outline desirable features of SE modeling platforms and discuss some of the advantages and limitations of k.LAB compared to other alternatives. We hope that this material offers a useful general framework for SE modeling and expands the range of tools available to address global change issues in Argentina and the rest of the countries in the region Fil: Oddi, Facundo José. Universidad Nacional de Río Negro - CONICET. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural (IRNAD). Río Negro. Argentina Fil: Márquez Torres, Alba. Basque Centre for Climate Change-BC3. Leioa. España Fil: Pompeu, João Arthur. Basque Centre for Climate Change-BC3. Leioa. España Fil: Magrach, Ainhoa. Basque Centre for Climate Change-BC3. Leioa. España Fil: Villa, Ferdinando . Basque Centre for Climate Change-BC3. Leioa. España Fil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Universidad Nacional de Río Negro - CONICET. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural (IRNAD). Río Negro. Argentina Asociación Argentina de Ecología 2023-12 info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/ecologiaaustral_v033_n03_p894

Plataformas de modelado de servicios ecosistémicos : el norte de la Patagonia como un ejemplo de caso aplicando k.LAB

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