Montserrat Guillén, Académica de Numero de la Real Academia de Ciencias Económicas y Financieras (RACEF), y José María Sarabia, Académico Correspondiente para Cantabria, presentaron durante el XVIII Acto Internacional que la Real Corporación y la red de conocimiento Barcelona Economics Network celebraron en Barcelona los pasados 15 y16 de noviembre, el trabajo "Límites de la vida: qué nos informan los modelos económicos y ecológicos de extinción", en el que presentan seis tipos de modelos interdisciplinares en economía y ecología para analizar y predecir la extinción de poblaciones.
En su estudio, los dos expertos revisan modelos clásicos de dinámica poblacional junto a modelos estocásticos de nacimiento y muerte afectados por ruido ambiental. Asimismo, exploran también modelos de extinción basados en enfoques estadísticos bayesianos, modelos bioeconómicos de optimización dinámica, modelos basados en umbrales de extinción y modelos de distribución de especies y sus variantes. Su conclusión es que la mayoría de estos enfoques permiten comprender las condiciones que precipitan la extinción. Su análisis interdisciplinar aporta una visión holística que puede ser crucial para prevenir y evitar la extinción de poblaciones.
"La extinción de especies es un hecho cada vez más habitual, y nos hace pensar sobre cuáles van a ser los límites de la vida en nuestro planeta. Según la IUCN, unión internacional para la conservación de la naturaleza, más de 42.100 especies se encuentran amenazadas y en peligro de extinción. Esto supone que, del total de especies estudiadas por esta organización, el 28 por ciento se encuentran amenazadas y en peligro de extinción", señalan Guillén y Sarabia, para quienes el conocimiento de la demografía desde hace más de tres siglos y sus avances no cesan de proporcionar elementos de cuantificación que alertan de la proximidad de una extinción y permitan anticiparla. "La perspectiva multidisciplinar ha permitido dar un salto cualitativo muy significativo en la comprensión de este fenómeno", concluyen
