Marxan


MARXAN es una familia de software diseñado para ayudar al diseño sistemático de reservas en la planificación de la conservación. Con el uso de rutinas de optimización estocástica ( recocido simulado ), Marxan genera sistemas de reservas espaciales que logran objetivos particulares de representación de la biodiversidad con una optimización razonable. A lo largo de los años, Marxan ha pasado de su aplicación estándar de dos zonas a considerar desafíos más complejos como la incorporación de conectividad, probabilidades y zonas múltiples. A lo largo del camino, la comunidad de usuarios de Marxan también ha creado complementos e interfaces para ayudar con la planificación de proyectos.

Computacionalmente, Marxan proporciona soluciones a una versión de conservación del problema de la mochila 0-1 , donde los objetos de interés son sitios de reserva potenciales con atributos biológicos dados. El algoritmo de recocido simulado intenta minimizar el costo total del sistema de reserva, mientras logra un conjunto de objetivos de conservación (típicamente que un cierto porcentaje de cada característica geográfica / biológica está representado por el sistema de reserva).

Marxan es un acrónimo que fusiona MAR ine y SPE XAN , un acrónimo en sí mismo de nealing SP atially EX plicit AN . Fue un producto de la tesis de doctorado de Ian R. Ball, mientras estudiaba en la Universidad de Adelaide en 2000, y fue supervisado y financiado por el profesor Hugh Possingham , el actual científico jefe del estado de Queensland (Australia) que posee una beca de la Federación. en la Universidad de Queensland . Fue una extensión del programa SPEXAN existente.

En 2018, comenzó la visión de “Democratizar Marxan”. A través del programa de Gestión de la Biodiversidad y Áreas Protegidas (BIOPAMA) , financiado por la Unión Europea, el Centro Conjunto de Investigación trabajó en estrecha colaboración con The Nature Conservancy para crear un prototipo de una plataforma Marxan basada en la web que mejora la accesibilidad a los no expertos y respalda nuestra visión común de proporcionar herramientas accesibles para la planificación de la conservación basada en la evidencia. Esto llevó a una asociación con Microsoft en 2020, cuyo objetivo es escalar la infraestructura de Marxan para la accesibilidad global y empoderar a los usuarios con las herramientas y los datos que necesitan para tomar decisiones más inteligentes para el planeta. A finales de 2020 y principios de 2021, el equipo Azure Quantum de Microsoft hizo varias contribuciones de código abierto a Marxanlo que resulta en un mayor rendimiento cuando se ejecuta en máquinas de varios núcleos y entornos de nube. La versión 4 resultante de Marxan ya está disponible en marxansolutions.org .

MARXAN es el software de planificación sistemática de reservas más utilizado en el mundo, [2] y se ha utilizado para crear la red de reservas marinas en la Gran Barrera de Coral , en Queensland , Australia , el área marina protegida más grande del mundo. [3] Se ha utilizado para muchas otras aplicaciones de planificación de reservas marinas y terrestres. [4]

Más allá del diseño de la red de áreas protegidas, MARXAN se ha aplicado a cientos de desafíos de planificación de la conservación, desde el diseño de patrullas óptimas de caza furtiva para las reservas de caza y la identificación de dónde conservar los servicios ecosistémicos esenciales, hasta ayudar con la planificación oceánica transfronteriza y la comprensión de dónde es mejor priorizar las colaboraciones transnacionales. lograr los objetivos de conservación. Si bien sería casi imposible enumerar todas las aplicaciones de MARXAN, aquí hay algunos ejemplos más allá del diseño de redes de áreas protegidas. Para obtener ejemplos específicos de software, consulte la sección Software.


Logotipo de marxan
Ejemplo de salidas de Marxan: frecuencia de selección (la solución sumada de cada unidad de planificación en todas las corridas en un análisis de Marxan). Figura 7 de McGowan et al. 2013, [1] una comparación de los resultados de Marxan que priorizan la conservación del hábitat de las aves marinas solo (escenario 1) y con la inclusión de actividades humanas (escenario 2), mostrado por la frecuencia de selección de celdas para los objetivos de conservación del 10, 30 y 50%.