Distribución actual y potencial de Pinus engelmannii Carriére bajo escenarios de cambio climático
DOI:
https://doi.org/10.21829/myb.2021.2732117Palabras clave:
idoneidad, Maxent, modelos climáticos, MOP, nicho ecológicoResumen
Los modelos de nicho ecológico (MNE) son una herramienta para conocer el impacto del cambio climático sobre la distribución de las especies. El objetivo de este estudio fue generar MNE para predecir la distribución actual y potencial de Pinus engelmannii Carriére. Los modelos se crearon en ‘kuenm’, un paquete de R que usa como algoritmo a Maxent. Se utilizaron 346 registros de presencia de la especie cuidadosamente depurados, 15 variables bioclimáticas y proyecciones climáticas de cuatro modelos de circulación general (MCGs) al 2050, bajo dos trayectorias de concentración representativas (RCPs) 4.5 y 8.5. Los MNE fueron evaluados acorde con su significancia estadística, ROC parcial, tasa de omisión (<5%), AIC y respuesta de la variable. Se generaron 1827 modelos candidatos, el que mejor desempeño mostró fue de tipo cuadrático. Bio 1 [temperatura media anual (°C)] y Bio 17 [precipitación de ¼ anual más seco (mm)], son las variables que mejor predicen la distribución de P. engelmannii, contribuyendo al modelo con 75.6% y 6.3%. Las áreas de idoneidad alta para esta especie ocurren de forma discontinua en Chihuahua (29 090 km2) y Durango (9310 km2), sus preferencias son entre 9 °C y 12 °C (Bio 1). Al parecer esta especie no es susceptible al cambio en el clima, pues al transferir el modelo y a pesar de un incremento de casi 2 °C (Bio 1) al 2050 en su distribución actual, no se predicen nuevas áreas idóneas, pero tampoco se pierden las existentes.
Descargas
Citas
Aceves-Rangel, L. D., Méndez-González, J., García-Aranda, M. A., & Nájera-Luna, J. A. (2018). Distribución potencial de 20 especies de pinos en México. Agrociencia, 52(7), 1043–1057.
Aguirre, G. J., & Duivenvoorden, J. F. (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, 875–882.
Aiello-Lammens, M. E., Boria, R. A., Radosavljevic, A., Vilela, B., & Anderson, R. P. (2015). spThin: An R package for spatial thinning of species occurrence records for use in ecological niche models. Ecography, 38, 541–545. doi: 10.1111/ecog.01132 DOI: https://doi.org/10.1111/ecog.01132
Aitken, S. N., Yeaman, S., Holliday, J. A., Wang, T., & Curtis-McLane, S. (2008). Adaptation, migration or extirpation: climate change outcomes for tree populations. Evolutionary Applications, 1(1), 95–111. doi: 10.1111/j.1752-4571.2007.00013.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1752-4571.2007.00013.x
Alba-López, M. P., González-Espinosa, M., Ramírez-Marcial, N., & Castillo-Santiago M. A. (2003). Determinantes de la distribución de pinus spp. en la altiplanicie central de Chiapas, México. Boletín de la Sociedad Botánica de México, 73, 7–15. DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.1675
Alberto, P. J. (2010). Los ecosistemas forestales y el secuestro de carbono ante el calentamiento global. Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria, Madrid. 253 P. doi: 10.1111/j.1365-2486.2005.001000.x
Allen, M. R., Dube, O. P., Solecki, W., Aragón-Durand, F., Cramer, W., Humphreys, S., Kainuma, M., Kala, J., Mahowald, N., Mulugetta, Y., Perez, R., Wairiu, M., & Zickfeld, K., (2018). Framing and Context. In: Global Warming of 1.5°C. An IPCC Special Report on the impacts of global warming of 1.5°C above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty [Masson-Delmotte, V., P. Zhai, H.-O. Pörtner, D. Roberts, J. Skea, P.R. Shukla, A. Pirani, W. Moufouma-Okia, C. Péan, R. Pidcock, S. Connors, J.B.R. Matthews, Y. Chen, X. Zhou, M.I. Gomis, E. Lonnoy, T. Maycock, M. Tignor, and T. Waterfeld (eds.)]. Recuperado de https://www.ipcc.ch/sr15
Ávila, C. R., Villavicencio, G. R., & Ruiz, C. J. A. (2014). Distribución potencial de Pinus herrerae Martínez en el occidente del estado de Jalisco. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 5(24), 92–109. doi: 10.29298/rmcf.v5i24.322 DOI: https://doi.org/10.29298/rmcf.v5i24.322
Beaumont, L. J., Hughes, L., & Poulsen, M. (2005). Predicting species distributions: Use of climatic parameters in BIOCLIM and its impact on predictions of species’ current and future distributions. Ecological Modelling, 186, 250–269. doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.01.030 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.01.030
Busby, J. R. (1991). BIOCLIM - a bioclimate analysis and prediction system. Plant Protection Quarterly, 6(1), 8–9.
Bustamante-García, V., Prieto-Ruíz, J. Á., Merlín-Bermudes, E., Álvarez-Zagoya, R., Carrillo-Parra, A., & Hernández-Díaz, J. C. (2012). Potencial y eficiencia de producción de semilla de Pinus engelmannii Carr., en tres rodales semilleros del estado de Durango, México. Madera y Bosques, 18(3), 7–21. doi: 10.21829/myb.2012.183355 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2012.183355
Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad [Conabio]. (2008). Capital natural de México, vol. I: Conocimiento actual de la biodiversidad. Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad, México.
Cobos, M. E., Townsend, P. A., Barve, N., & Osorio O. L. (2019). Kuenm: An R package for detailed development of ecological niche models using Maxent. PeerJ, 1, 1–15. doi: 10.7717/peerj.6281 DOI: https://doi.org/10.7717/peerj.6281
Collier, M. A., Jeffrey, S. J., Rotstayn, L. D., Wong, K. K. H., Dravitzki, S. M., Moeseneder, C., Hamalainen, C., Syktus, J. I., Suppiah, R., Antony, J., El Zein, A., & Atif, M. (2011). The CSIRO-Mk3.6.0 Atmosphere-Ocean GCM: Participation in CMIP5 and data publication. 19th International Congress on Modelling and Simulation, Perth, Australia, 2691–2697. doi: 10.22499/2.6301.001 DOI: https://doi.org/10.22499/2.6301.001
Cruz-Cárdenas, G., López-Mata, L., Silva, J. T., Bernal-Santana, N., Estrada-Godoy, F., & López-Sandoval, J. A. (2016). Modelado de la distribución potencial de especies de Pinaceae bajo escenarios de cambio climático en Michoacán. Revista Chapingo, Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 22(2), 135–148. doi: 10.5154/r.rchscfa.2015.06.027 DOI: https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2015.06.027
Cruz-Cárdenas, G., Villaseñor, J. L., López-Mata, L., Martínez-Meyer, E., & Ortiz, E. (2014). Selección de predictores ambientales para el modelado de la distribución de especies en Maxent. Revista Chapingo, Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 20(2), 187–201. doi: 10.5154/r.rchscfa.2013.09.034 DOI: https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2013.09.034
Descroix, L., González, J. L., & Estrada, J. (2004). La Sierra Madre Occidental, una fuente de agua amenazada. Ediciones INIFAP - IRD. Gómez Palacio, Durango, México. 300 p.
Eguiluz, P. T. (1982). Clima y distribución del género Pinus en México. Ciencia Forestal, 7(38), 30–44.
Elith, J., Graham, C. H., Anderson, R. P., Dudík, M., Ferrier, S., Guisan, A., Hijmans, R. J., Huettmann, F., Leathwick, J. R., Lehmann, A., Li, J., Lohmann, L. G., Loiselle, B. A., Manion, G., Moritz, C., Nakamura, M., Nacazawa, Y., Overton, J. M., Townsend, P. A., Phillips, J., Richardson, K., Scachetti-Pereira, R., Schapire, R. E., Soberón, J., Williams, S., Wisz, M. S., & Zimmermann, N. E. (2006). Novel methods improve prediction of species distributions from occurrence data. Ecography, 29, 129–151. doi.org/10.1111/j.2006.0906-7590.04596.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.2006.0906-7590.04596.x
Escobar, L. E., Lira-Noriega, A., Medina-Vogel, G., & Townsend, P. A. (2014). Potential for spread of the white-nose fungus (Pseudogymnoascus destructans) in the Americas: use of Maxent and NicheA to assure strict model transference. Geospatial Health, 9(1), 221–229. doi: 10.4081/gh.2014.19 DOI: https://doi.org/10.4081/gh.2014.19
Farjón, A., Perez, J., & Styles, B. (1997). A field guide to the pines of Mexico and central America. Kew Published, Royal botanic gardens, Oxford Forestry Institute, University of Oxford, Oxford. 147 p.
García, E. (1998). Climas (Clasificación de Köppen, modificada por García) Escala 1:1 000 000. D.F., México: Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad. México.
García-Aranda, M. A., Méndez-González, J., & Hernández-Arizmendi, J. Y. (2018). Distribución potencial de Pinus cembroides, Pinus nelsonii y Pinus culminicola en el Noreste de México. Ecosistemas y Recursos Agropecuarios, 5(13), 3–13. doi: 10.19136/era.a5n13.1396 DOI: https://doi.org/10.19136/era.a5n13.1396
Gent, P. R., Danabasoglu, G., Donner, L. J., Holland, M. M., Hunke, E. C., Jayne, S. R., Lawrence, M. D., Neale, B. R., Rasch J. P., Vertenstein M., Worley H. P., Yang Zong-Liang, Zhang M. (2011). The community climate system model version 4. Journal of Climate, 24, 4973–4991. doi.org/10.1175/2011jcli4083.1 DOI: https://doi.org/10.1175/2011JCLI4083.1
González-Elizondo, M. S., González-Elizondo, M., Tena-Flores, J. A., Ruacho-González, L., & López-Enríquez, L. (2012). Vegetación de la Sierra Madre Occidental, México: una síntesis. Acta Botánica Mexicana, 100, 351–403. doi: 10.21829/abm100.2012.40 DOI: https://doi.org/10.21829/abm100.2012.40
Instituto Nacional de Estadística Geografía en Informática (Inegi). (2010). Estratificación univariada. Censo de Población y Vivienda. 2010. México: SINCE. Sistema para la Consulta de Información Censal.
Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático [IPCC]. (2014). En la base de escritura Equipo, R. K. Pachauri, y L. A. Meyer (Eds.), El cambio climático 2014: Informe de síntesis. Contribución de los grupos de trabajo I, II y III de la evaluación quinto informe de la Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático. Ginebra, Suiza: IPCC.
Karger, D. N., Conrad, O., Böhner, J., Kawohl, T., Kreft, H., Soria-Auza, R. W., Zimmermann, N. E., Linder, P., & Kessler, M. (2017). Climatologies at high resolution for the earth’s land surface areas. Scientific Data, 4, 170122. doi.org/10.1038/sdata.2017.122 DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2017.122
Lenoir, J., Gégout, J. C., Marquet, P. A., De Ruffray, P., & Brisse, H. (2008). A significant upward shift in plant species optimum elevation during the 20th century. Science, 320, 1768–1771. doi: 10.1126/science.1156831 DOI: https://doi.org/10.1126/science.1156831
Manzanilla, Q. U., Delgado, V. P., Hernández, R. J., Molina, S. A., García, M. J. J., & Rocha, G. M. D. C. (2019). Similaridad del nicho ecológico de Pinus montezumae y P. pseudostrobus (Pinaceae) en México: implicaciones para la selección de áreas productoras de semillas y de conservación. Acta Botanica Mexicana, 126, 1398. doi: 10.21829/abm126.2019.1398 DOI: https://doi.org/10.21829/abm126.2019.1398
Martin, G. M., Bellouin, N., Collins, W. J., Culverwell, I. D., Halloran, P. R., Hardiman, S. C., et al. (2011). The HadGEM2 family of Met Office Unified Model climate configurations. Geoscientific Model Development, 4(3), 723–757. doi: 10.5194/gmd-4-723-2011 DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-4-723-2011
Martínez, M. (1948). Los Pinos mexicanos (2a. ed.), Ed. Botas, México, D. F.
Martínez-Méndez, N., Aguirre-Planter, E., Eguiarte, L. E., & Jaramillo-Correa, J. P. (2016). Modelado de nicho ecológico de las especies del género Abies (Pinaceae) en México: Algunas implicaciones taxonómicas y para la conservación. Botanical Sciences, 94(1), 5–24. doi: 10.17129/botsci.508 DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.508
Méndez-Encina, F. M., Méndez-González, J., Mendieta-Oviedo, R., López-Díaz, J. Ó. M., & Nájera-Luna, J. A. (2021). Ecological Niches and Suitability Areas of Three Host Pine Species of Bark Beetle Dendroctonus mexicanus Hopkins. Forests, 12(4), 385. MDPI https://doi.org/10.3390/f12040385 DOI: https://doi.org/10.3390/f12040385
Owens, H. L., Campbell, L. P., Dornak, L. L., Saupe, E. E., Barve, N., Soberón, J., Ingenloff, K., Lira-Noriega, A., Hensz, C. M., Myers, C. E., & Peterson, A. T. (2013). Constraints on interpretation of ecological niche models by limited environmental ranges on calibration areas. Ecological Modelling, 263, 10–18. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2013.04.011 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2013.04.011
Perry, J. (1991). The Pines of Mexico and Central America, Timber Press, Inc. Printed in Hong Kong, Portland, Oregon. 225 p.
Peterson, A. T., Papeş, M., & Soberón, J. (2008). Rethinking receiver operating characteristic analysis applications in ecological niche modeling. Ecological Modelling, 213(1), 63–72. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2007.11.008 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2007.11.008
Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R. P. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3–4), 231–259. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
Phillips, S. J., Dudík, M., & Schapire, R. E. (2004). A maximum entropy approach to species distribution modeling. Proceedings of the Twenty-First International Conference on Machine Learning - ICML ’04, 83. doi: 10.1145/1015330.1015412 DOI: https://doi.org/10.1145/1015330.1015412
Ramos-Dorantes, D. B., Villaseñor, J. L., Ortiz, E., & Gernandt, D. S. (2017). Biodiversity, distribution, and conservation status of Pinaceae in Puebla, Mexico. Revista Mexicana de Biodiversidad, 88, 215–223. doi: 10.1016/j.rmb.2017.01.028 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmb.2017.01.028
Rzedowski, J., (2006). Vegetación de México (1a. ed digital), México: Comisión Nacional y Uso de la Biodiversidad.
Sáenz-Romero, C., Rehfeldt, G. E., Crookston, N. L., Duval, P., St-Amant, R., Beaulieu, J., & Richardson, B. A. (2010). Spline models of contemporary, 2030, 2060 and 2090 climates for Mexico and their use in understanding climate-change impacts on the vegetation. Climatic Change, 102, 595–623. doi: 10.1007/s10584-009-9753-5 DOI: https://doi.org/10.1007/s10584-009-9753-5
Sáenz-Romero, C., Rehfeldt, G. E., Ortega-Rodríguez, J. M., Marín-Togo, M. C., & Madrigal-Sánchez, X. (2015). Pinus leiophylla suitable habitat for 1961 - 1990 and future climate. Botanical Sciences, 93(4), 709–718. doi: 10.17129/botsci.86 DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.86
Saltré, F., Duputié, A. Gaucherel, C., & Chuine, I. (2014). How climate, migration ability and habitat fragmentation affect the projected future distribution of European beech. Global Change Biology, 21(2), 1–13. doi: 10.1111/gcb.12771 DOI: https://doi.org/10.1111/gcb.12771
Sánchez-González, A. (2008). Una visión actual de la diversidad y distribución de los pinos de México. Madera y Bosques, 14(1), 107–120. doi: 10.21829/myb.2008.1411222 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2008.1411222
Soberón, J., & Nakamura, M. (2009). Niches and distributional areas: concepts, methods, and assumptions. PNAS, 106(2), 19644–19650. doi: 10.1073/pnas.0901637106 DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.0901637106
Soberón, J., Osorio-Olvera, L., & Peterson, T. (2017). Diferencias conceptuales entre modelación de nichos y modelación de áreas de distribución. Revista Mexicana de Biodiversidad, 88, 437–441. doi: 10.1016/j.rmb.2017.03.011 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmb.2017.03.011
Stockwell, D., & Peters, D. (1999). The GARP modelling system: problems and solutions to automated spatial prediction. International Journal of Geographical Information Science, 13(2), 143–158. DOI: https://doi.org/10.1080/136588199241391
Vilges, de O. S., Romero-Alvarez, D., Fernandes, M. T., Pereira, dos S. J., Labruna, M. B., Salles, G. G., Escobar, L. E., & Gurgel-Gonçalves, R. (2017). Amblyomma ticks and future climate: range contraction due to climate warming. Acta Tropica, 176, 340–348. doi: 10.1016/j.actatropica.2017.07.033 DOI: https://doi.org/10.1016/j.actatropica.2017.07.033
Voldoire, A., Sanchez-Gomez, E., Salas y Mélia, D., Decharme, B., Cassou, C., Sénési, S., … , & Chauvin, F. (2013). The CNRM-CM5.1 global climate model: Description and basic evaluation. Climate Dynamics, 40, 2091–2121. doi.org/10.1007/s00382-011-1259-y DOI: https://doi.org/10.1007/s00382-011-1259-y
Descargas
Publicado
Cómo citar
-
Resumen818
-
PDF733
-
LENS38
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2021 Madera y Bosques
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Madera y Bosques por Instituto de Ecología, A.C. se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.
