Afuera no para de llover. Es esa lluvia de Valdivia que parece que no va a terminar nunca, que golpea el vidrio rítmicamente mientras yo estoy acá, con los pies un poco helados bajo el escritorio y el ventilador de mi laptop sonando como si fuera a despegar. Es que, claro, le pedí a RStudio que procesara unas capas climáticas pesadísimas y ahí está la pobre máquina, dándolo todo. Les escribo esto porque hace un rato por fin me salió un mapa que tiene sentido, y después de tantos meses de pelearme con el código, sentí que tenía que compartirlo como quien manda un audio largo un domingo en la noche para desahogarse.
Antes de que nos metamos en el enredo de los mapas, un aviso cortito: algunos de los enlaces que voy a poner son de afiliado. Eso significa que si deciden comprar un curso, a mí me llega una comisión (por ejemplo, un 54% en el curso de teledetección o un 62% en el de Maxent, que no es poco y me sirve para seguir pagando la luz en este invierno eterno) y a ustedes no les cuesta ni un peso extra. Solo les paso el dato de cosas que yo misma he usado para no volverme loca frente a la pantalla, porque lo que no he probado, simplemente no lo recomiendo.
El día que mis árboles terminaron en medio del mar
Todo esto del nicho ecológico empezó porque quería entender por qué algunas especies de mi bosque querido están desapareciendo de unos lados y apareciendo en otros. Y entonces escuché de Maxent. Me dijeron que era 'magia': le das unos puntos donde viste la planta y unas capas del clima, y el programa te dice dónde más podría vivir. Suena fácil, ¿cierto? Bueno, pasé todo un domingo de mayo intentando cargar mis puntos de presencia y, cuando por fin logré que R no me tirara un error en rojo, terminé con un mapa donde las especies vivían en medio del Océano Pacífico. Un desastre.
Resulta que no tenía idea de lo que era una proyección. Mis puntos estaban en un formato y mis mapas en otro, y claro, R hacía lo que podía. Fue ahí cuando me di cuenta de que no podía seguir saltando de tutorial en tutorial de YouTube en inglés. Me sentía súper pequeña, pensando que quizás por no ser geógrafa me estaba metiendo en algo que me quedaba demasiado grande. Pero bueno, la curiosidad es más fuerte que la frustración, y me puse a leer cómo leer archivos raster en RStudio para principiantes para entender al menos qué estaba viendo en la pantalla.
Las famosas 19 variables y el orden que me faltaba
A mediados de junio, después de tres semanas de errores de proyección que casi me hacen tirar la toalla, entendí que Maxent (que usa un algoritmo de entropía máxima, una cosa muy loca pero potente) necesita que todo esté perfecto. Las capas ambientales tienen que ser como piezas de un rompecabezas: mismo tamaño, misma forma y misma resolución. Yo estaba usando las 19 variables bioclimáticas estándar de WorldClim, que son como el ABC de esto (temperatura, lluvia, esas cosas), pero las tiraba a la juguera de R sin mirar.
Fue en ese momento cuando decidí que necesitaba ayuda de verdad. Me inscribí en el curso de Teledetección Satelital con R y R-Studio. Al principio el precio me asustó un poco (lo pensé varias semanas, la verdad), pero es que pasar de corregir proyecciones cartográficas en R a ciegas a entender por qué fallan, vale cada centavo. Aprendí que si no dominas lo básico de los rasters, Maxent solo te va a escupir basura, por muy lindo que sea el algoritmo.
Lo que nadie te dice sobre el bosque degradado
Aquí es donde la cosa se pone interesante y donde me di cuenta de algo que los libros no siempre resaltan. Estaba usando esas 19 variables climáticas, pero el mapa seguía viéndose 'raro'. El modelo decía que en una zona específica debería haber bosque, pero yo sabía, porque he caminado por ahí, que ahí no queda nada más que matorral seco y fragmentado. Y ahí caí en cuenta: el clima dice que la especie *podría* estar ahí, pero la realidad de la degradación del suelo dice otra cosa.
Para nosotros, los que miramos lugares donde el hombre ya metió la mano, las variables de temperatura no bastan. Tuve que aprender a meter métricas de teledetección de alta resolución, de esas que ves con satélites, para capturar la fragmentación del hábitat. No es solo que haga frío o calor, es si el bosque todavía está en pie o si lo cortaron para poner otra cosa. Integrar eso en RStudio fue el momento en que todo cuadró. Dejé de ser una usuaria de 'apretar botones' y empecé a entender el paisaje.
Un fin de semana largo de mapas y café
Hace un par de semanas, aproveché un feriado largo para encerrarme a estudiar. Tenía mi cuaderno lleno de notas, mi mate al lado y el ventilador de la compu otra vez a mil. Me puse a probar el paquete 'dismo' y el complemento de Modelado de Nicho Ecológico con Maxent en R, que es más cortito y directo al grano si ya tienes una base mínima de R espacial.
Lo que aprendí es que modelar no es solo correr un código. Es limpiar los puntos de presencia (para que no haya tres puntos en el mismo metro cuadrado, que eso miente mucho), elegir variables que tengan sentido (¿para qué quiero saber la temperatura máxima si a mi planta lo que le importa es cuánta nieve cae?) y, sobre todo, validar el modelo. Pasé por esa etapa de mi experiencia aprendiendo teledetección con R sin ser programadora donde todo parecía chino, pero de pronto, el mapa de probabilidad de ocurrencia apareció. Y ahí estaba: una mancha verde oscuro justo en la quebrada donde yo sé que crecen los helechos más lindos. Casi lloro de la emoción.
Si estás empezando, mi consejo de aprendiz de fin de semana es que no te desesperes con los errores en rojo. R es como el clima de Valdivia: a veces te tira un chaparrón que te deja empapada y frustrada, pero después sale un solcito que hace que todo el verde brille con más fuerza. Si de verdad quieres ver el bosque desde arriba y entenderlo, dale una oportunidad a la formación estructurada. Yo empecé con el de Teledetección Satelital con R porque necesitaba esa base sólida para no perder mis puntos en el Pacífico de nuevo, y ha sido el mejor salvavidas en este mar de datos.
Ahora voy a ir a prepararme otro café, que la lluvia sigue y todavía me quedan un par de capas por procesar. ¡Suerte con sus mapas!