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a estabilidad ecosistémica—la capacidad de las comunidades ecológicas para mantener sus funciones y resistir perturbaciones—es esencial para sostener los servicios ecosistémicos de los que los seres humanos dependemos. La pérdida de biodiversidad, impulsada por el cambio global, es una de las amenazas más urgentes para la estabilidad de los ecosistemas. A pesar de los avances logrados, los mecanismos subyacentes que regulan la estabilidad temporal de los ecosistemas continúan siendo insuficientemente comprendidos, debido a su complejidad inherente y a las limitaciones metodológicas actuales. Esta problemática se ve agravada por la creciente intensidad de las perturbaciones antropogénicas, lo que subraya la necesidad de desarrollar herramientas predictivas más precisas que informen estrategias de conservación efectivas.

En este contexto, el presente proyecto tiene como objetivo abordar estas lagunas de conocimiento mediante la integración de marcos teóricos avanzados, extensas bases de datos ecológicas y herramientas computacionales de vanguardia, como el aprendizaje profundo (deep learning) y el aprendizaje automático (machine learning). De manera específica, se plantea: (1) analizar los efectos de las especies dominantes en la estabilidad ecosistémica y evaluar las consecuencias de la pérdida de especies subordinadas; (2) analizar los rasgos funcionales de las especies que subyacen a su respuesta ecológica ante las fluctuaciones ambientales; (3) explorar un marco conceptual que integre la información a nivel de especie dentro de una perspectiva comunitaria, con el fin de establecer métricas robustas para evaluar la estabilidad temporal; y (4) construir un modelo predictivo que incorpore variables ambientales y escenarios de cambio climático, permitiendo proyectar la estabilidad temporal de los ecosistemas en el tiempo.

La metodología propuesta combinará enfoques multiescalares—nivel de especie, comunidad y paisaje—y se basará en datos provenientes de redes de monitoreo ambiental ya establecidas a nivel global y a nivel regional en España. Este enfoque permitirá aplicar los modelos predictivos en un contexto real, buscando generar resultado que no solo contribuyan al conocimiento teórico, sino que también permitan ofrecer herramientas mejores aplicables a la toma de decisiones y promoviendo estrategias de conservación informadas y basadas en evidencia científica.