Probablemente bajaste una capa climática gratuita dando por hecho que, solo por venir de una fuente conocida, ya te iba a servir para tu modelo de nicho en R. A mí me pasó seguido cuando arranqué con esto de la estadística en R sin haber tocado antes ni una sola función de modelado espacial. Uno cree que el obstáculo es encontrar datos abiertos de clima (como si el dato en sí fuera lo difícil), y no. El verdadero problema está en de dónde sacás esa capa, si calza con tu zona de estudio y si sirve para lo que estás preguntando en biogeografía. Ese es el mito que quiero desarmar, porque a mí me costó caro entenderlo y todavía veo a compañeros de mi grupo de conteo de aves tropezar con lo mismo.
La respuesta corta: no importa si la capa es de altísima resolución o viene de un satélite carísimo, si el extent no cubre bien tu área o el sistema de coordenadas no calza con tus puntos de presencia, el modelo te va a inventar cosas absurdas. Antes de fijarte en qué tan "buena" es la fuente, hay que revisar que la resolución y la proyección tengan sentido para lo que estás preguntando. Esa parte casi nadie la explica cuando te recomiendan "bajate WorldClim y ya".
El mito de que cualquier capa climática gratuita sirve
En Latinoamérica el problema casi nunca es la falta de plataformas: es que el servicio meteorológico de tu país capaz solo tiene datos de tres o cuatro estaciones activas, o los tiene en un formato que ni un Excel bien portado abre sin desordenarse. Por eso la tentación es agarrar lo primero gratis que aparece en una búsqueda y meterlo directo a R sin preguntar más. Ahí se cuela el mito: pensar que porque el archivo es gratis y trae buena resolución, ya sirve para modelar dónde puede aparecer una especie. La calidad y el origen de la fuente pesan más que el tamaño del archivo, y esa distinción casi nunca la explican los tutoriales que uno encuentra en inglés.
WorldClim o CHELSA, según el terreno que estés modelando
WorldClim sigue siendo el punto de partida más citado: junta estaciones climáticas de medio mundo y arma capas continuas de temperatura y precipitación con sentido biológico para cualquiera que ande tras el rastro de bichos o plantas. No entro aquí en el detalle de qué mide cada una de esas variables bioclimáticas (eso ya lo cubrí en otro texto), pero sí conviene saber que, elijas la capa que elijas, hay que revisar que el datum (casi siempre WGS84, el mismo que usan los GPS) calce con tus puntos de presencia, y que el extent cubra tu zona de estudio y no medio planeta de una sola pasada.
Cuando quise modelar una especie que solo aparece en el Parque Nacional Braulio Carrillo, WorldClim se quedó corto: ese parque tiene tanto relieve que el clima cambia por completo entre una fila de montaña y la siguiente, y la interpolación estándar no siempre capta cómo el macizo detiene las nubes. Isaías, un compañero de mi grupo de conteo de aves que anda siempre con su cámara de rollo en vez de celular, fue el que me insistió en que probara CHELSA (Climatologies at High resolution for the Earth's Land Surface Areas) cuando vio que mi mapa de esa zona salía todo parejo, sin ninguna relación con el relieve real. CHELSA usa un downscaling que sí toma en cuenta el efecto orográfico (si el viento pega contra una ladera, va a llover más de un lado que del otro) y eso se nota en el resultado final. Si te interesa qué paquete de R aguanta procesar capas tan pesadas, ahí tengo un repaso de los mejores paquetes de R para modelado de nicho y distribución de especies.
Automatizá la descarga con geodata (y dejá de acumular zips a medio recortar)
El paquete geodata en R resuelve buena parte de este lío sin que tengas que salir de la consola: con pocas líneas le pedís las variables bioclimáticas para un país o un área puntual, y R se encarga de bajar solo lo que necesitás, ya recortado. Si querés entender qué mide cada una de esas variables antes de usarlas, ahí dejo los libros recomendados para aprender estadística y MaxEnt en R desde cero que me sirvieron para entender qué hacía el código por dentro.
Antes de dar con esa rutina, me tragué un montón de tutoriales de YouTube en inglés y copiaba el código a lo bruto sin entender bien qué hacía cada línea (funcionaba a ratos, pero en cuanto cambiaba de carpeta o de nombre de archivo, todo se rompía y yo no tenía ni idea de por qué). También dejé de recomendar bajar los archivos manualmente desde el sitio web y recortarlos después con otro programa: entre el navegador colgado y la capa completa sin recortar, uno termina perdiendo más tiempo del que se ahorra.
Cuando el mapa manda tu especie al medio del océano
Recuerdo clarito la vez que abrí el mapa de salida y el modelo me ponía al ave flotando en pleno Pacífico, a varios kilómetros de la costa más cercana, todo porque el extent de una de mis capas climáticas no calzaba con el de las demás. No fue un problema de resolución ni de qué tan "buena" era la fuente: fue puro descuido de coordenadas.
Le conté esa misma anécdota a Yadira, una lectora que me escribió preguntando cómo elegir la resolución de sus capas bioclimáticas, el día que me mandó un mapa con ese mismo problema. Me contestó las preguntas de seguimiento en cosa de minutos, como de costumbre, aunque estuviera en pleno campo. El problema casi nunca es cuánto detalle trae el dato, sino si todas las capas que estás usando miran exactamente la misma área y están en el mismo sistema de coordenadas. Ahí no entro en qué tan bueno sale el AUC de tu modelo, ni en cómo ajustar la regularización (beta) de MaxEnt, ni en el spatial thinning de tus puntos de presencia: son temas aparte que merecen su propio espacio.
Antes de bajar cualquier capa, hacé esta revisión
Otro mito parecido anda suelto: pensar que una imagen satelital de altísima resolución siempre le gana a un dato interpolado como el de WorldClim o CHELSA. A veces el satélite mide la temperatura de la copa de un árbol o del suelo desnudo, no la del aire donde realmente vive tu especie, y esa diferencia importa más de lo que parece. Si querés meterte a fondo en esa comparación, ahí dejo el repaso completo entre MaxEnt o Teledetección con R.
Con todo esto en la cabeza, la revisión que hago antes de bajar cualquier capa climática es corta: que la fuente tenga sentido para el terreno que estoy modelando (llano o montañoso), que el extent cubra exactamente mi área de estudio y no medio planeta, y que el sistema de coordenadas calce con mis puntos de presencia. Ninguna de esas tres cosas cuesta un centavo ni pide ser programador de oficio: solo pide no asumir que "gratis y con buena resolución" es sinónimo de "listo para usar".