Comparación de bases de datos climáticos en la modelación de distribución potencial de Pinus cembroides Zucc.

Author:

Marínez Sánchez Julio NemorioORCID,Cuéllar Rodríguez Luis GerardoORCID,Yerena Yamallel José IsraelORCID,Cavazos Pérez María TerezaORCID,Gárate Escamilla Homero AlejandroORCID

Abstract

La distribución potencial de las poblaciones de Pinus cembroides depende de la variabilidad espacial y temporal de la temperatura y la precipitación. Dado el incremento en la disponibilidad de diferentes bases de datos climáticos en las últimas décadas, el objetivo del presente estudio fue evaluar el efecto de su variabilidad espacial y temporal en la modelación de la distribución potencial de P. cembroides. Se utilizó el algoritmo de Máxima Entropía (MaxEnt) para obtener la distribución potencial de P. cembroides a partir de los registros del Inventario Nacional Forestal y de Suelos y del Sistema Nacional de Información sobre Biodiversidad, con datos de cuatro fuentes de información climática. A pesar de las diferencias en la resolución espacial, se obtuvieron cuatro modelos confiables con valores de AUC cercanos a 0.8. La distribución de P. cembroides está limitada por la temperatura media de los trimestres más húmedo (Bio 8) y más seco (Bio 9). Los modelos de WorldClim v2.1 y SCM presentaron una mayor correlación entre la distribución de P. cembroides y las variables bioclimáticas seleccionadas. En los cuatro modelos, la especie registró una mayor probabilidad de ocurrencia (>70 %) en las sierras Madre Oriental y Occidental. Se concluye que son necesarias bases de datos con una resolución espacial de al menos 15 km2 para los estudios de distribución de P. cembroides. Este tipo de investigaciones deben considerarse un primer paso en la planeación y desarrollo de estrategias de manejo y conservación de la especie.

Publisher

Revista Mexicana de Ciencias Forestales

Subject

Nature and Landscape Conservation,Ecology,Forestry

Reference46 articles.

1. Abdulwahab, U. A., E. Hammill and C. P. Hawkins. 2022. Choice of climate data affects the performance and interpretation of species distribution models. Ecological Modelling 471:110042. Doi: 10.1016/j.ecolmodel.2022.110042.

2. Aceves-Rangel, L. D., J. Méndez-Gonzáles, M. A. García-Aranda y J. A. Nájera-Luna. 2018. Distribución potencial de 20 especies de pinos en México. Agrociencia 52(7):1043-1057. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-31952018000701043. (24 de febrero de 2023).

3. Aguirre G., J. and J. F. Duivenvoorden. 2010. Can we expect to protect threatened species in protected areas? A case study of the genus Pinus in Mexico. Revista Mexicana de Biodiversidad 81(3):875-882. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?pid=S1870-34532010000300027&script=sci_abstract&tlng=en. (22 de febrero de 2023).

4. Antúnez, P., M. E. Suárez-Mota, C. Valenzuela-Encinas and F. Ruiz-Aquino. 2018. The potential distribution of tree species in three periods of time under a climate change scenario. Forests 9(10):628. Doi: 10.3390/f9100628.

5. Araújo, M. B., R. G. Pearson, W. Thuiller and M. Erhard. 2005. Validation of species-climate impact models under climate change. Global Change Biology 11(9):1504-1513. Doi: 10.1111/j.1365-2486.2005.01000.x.

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