Distribución potencial de la especie Lithobates catesbeianus en la región continental de Colombia bajo iteraciones de cambio climático
La presencia de especies exóticas invasoras corresponde a uno de los principales motores de pérdida de biodiversidad a nivel mundial, debido a los efectos adversos que pueden llegar a tener en los ecosistemas naturales. Colombia es un país megadiverso, considerado uno de los países con más riqueza d...
- Autores:
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- Fecha de publicación:
- 2019
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- Universidad Militar Nueva Granada
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- Repositorio UMNG
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La presencia de especies exóticas invasoras corresponde a uno de los principales motores de pérdida de biodiversidad a nivel mundial, debido a los efectos adversos que pueden llegar a tener en los ecosistemas naturales. Colombia es un país megadiverso, considerado uno de los países con más riqueza de especies a nivel mundial (segundo en especies de anfibios), por lo que es altamente vulnerable al tipo de dinámicas y efectos nocivos que conlleva la invasión de una especie foránea. La rana toro (Lithobates catesbeianus), es una especie invasora reportada para el país desde 1980, introducida inicialmente en Caldas, desde donde comenzó su dispersión. Para el presente estudio con un fin geoestadístico, se definió un set de datos de registro de presencia de la especie en el país, variables climáticas y DEM, con lo que utilizando el software MaxEnt pudo realizarse un modelo de distribución potencial actual, y la distribución futura en modelos globales de circulación. Entre los resultados principales se pudo observar que, para el escenario actual, las áreas de piedemonte de los valles interandinos son especialmente óptimas para el establecimiento de las especie, tanto en probabilidad de presencia como en idoneidad de hábitat. En los escenarios a futuro se pudo observar que si bien la especie parece restringir su distribución a las áreas actualmente ocupadas y alrededores, existe una alta vulnerabilidad de invasión en zonas de alta importancia biológica como las zonas bajas de la Sierra Nevada de Santa Marta, el sur de la Orinoquia y el piedemonte andino-amazónico. |
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Biodiversidad y Cambio Climático. Bogota, Colombia: Pontificia Universidad Javeriana, 65-72 Mateo, R. G., Felicisimo, A. M., & Munoz, J. (2011). Species distributions models: A synthetic revision. Revista Chilena de Historia Natural, 84, 217-240 Nix, H. A. (1986). A biogeographic analysis of the Australian elapid snakes. In: R. Longmore (ed.) Atlas of elapid snakes. Australian Flora and Fauna Series No. 7, pp. 4-15 Franklin, J. (1995). Predictive vegetation mapping: geographic modelling of biospatial patterns in relation to environmental gradients. Progress in physical geography, 19(4), 474-499 Kolar, C. S., & Lodge, D. M. (2002). Ecological predictions and risk assessment for alien fishes in North America. Science, 298(5596), 1233-1236 Peterson, A. T., Ortega-Huerta, M. A., Bartley, J., Sánchez-Cordero, V., Soberón, J., Buddemeier, R. H., & Stockwell, D. R. (2002). Future projections for Mexican faunas under global climate change scenarios. Nature, 416(6881), 626 Broennimann, O., Treier, U. A., Müller‐Schärer, H., Thuiller, W., Peterson, A. T., & Guisan, A. (2007). Evidence of climatic niche shift during biological invasion. Ecology letters, 10(8), 701-709 Fitzpatrick, M. C., Weltzin, J. F., Sanders, N. J., & Dunn, R. R. (2007). The biogeography of prediction error: why does the introduced range of the fire ant over‐predict its native range?. Global Ecology and Biogeography, 16(1), 24-33 Richardson, D. M., & Thuiller, W. (2007). Home away from home—objective mapping of high‐risk source areas for plant introductions. Diversity and Distributions, 13(3), 299-312 Fick, S. E., & Hijmans, R. J. (2017). WorldClim 2: new 1‐km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International journal of climatology, 37(12), 4302-4315. IPCC. (2007). Resumen para responsables de políticas. En: Cambio climático 2007: Base de ciencia física. Contribución del Grupo de Trabajo I al Cuarto Informe de Evaluación de IPCC. [Ed.] Solomon, D., Quin, D., Manning, Z., Marquis, M., Avery, K., Tignor, M. y Miller H. Cambridge, U. K. & N. Y. USA. : Cambridge, University. 114 p Armenta, G., Dorado, J., Rodriguez, O. & Ruiz, J. 2014. Escenarios de cambio climático para precipitación y temperaturas en Colombia. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia IDEAM. 274 pp Schivo, F., Bauni, V., Krug, P., & Quintana, R. D. (2019). Distribution and richness of amphibians under different climate change scenarios in a subtropical region of South America. Applied Geography, 103, 70-89 Phillips, S., Dudík, M., Schapire, R. [Internet] Maxent software for modeling species niches and distributions (Version 3.4.1). Available from url: http://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/. Accessed on 2019-5-28 Phillips, S., Anderson, R., Dudík, M., Schapire,R., Blair, M. 2017. Opening the black box: an open-source release of Maxent. In Ecography Phillips, S., Anderson, R. & Schapire, R. 2006. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190:231-259 Phillips, S., Dudík, M. & Schapire, R. 2004. A maximum entropy approach to species distribution modeling. In Proceedings of the Twenty-First International Conference on Machine Learning, pages 655-662 Steven J. Phillips. 2017. A Brief Tutorial on Maxent. Available from url: http://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/. Accessed on 2019-5-29 Becerra-López, J. L., Romero-Méndez, U., Anadón-Herrera, J. D., & García-De La Peña, C. (2014). Modelo de nicho potencial de las madrigueras de Gopherus flavomarginatus en la Reserva de la Biosfera de Mapimí. Revista mexicana de biodiversidad, 85, 523-531 Urbina-Cardona, J. N., & Loyola, R. D. (2008). Applying niche-based models to predict endangered-hylid potential distributions: are neotropical protected areas effective enough?. Tropical Conservation Science, 1(4), 417-445 Global Invasive Species Database (GISD) 2015. Species profile Lithobates catesbeianus. Available from: http://www.iucngisd.org/gisd/species.php?sc=80 [Accessed 17 March 2019]. |
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Para el presente estudio con un fin geoestadístico, se definió un set de datos de registro de presencia de la especie en el país, variables climáticas y DEM, con lo que utilizando el software MaxEnt pudo realizarse un modelo de distribución potencial actual, y la distribución futura en modelos globales de circulación. Entre los resultados principales se pudo observar que, para el escenario actual, las áreas de piedemonte de los valles interandinos son especialmente óptimas para el establecimiento de las especie, tanto en probabilidad de presencia como en idoneidad de hábitat. En los escenarios a futuro se pudo observar que si bien la especie parece restringir su distribución a las áreas actualmente ocupadas y alrededores, existe una alta vulnerabilidad de invasión en zonas de alta importancia biológica como las zonas bajas de la Sierra Nevada de Santa Marta, el sur de la Orinoquia y el piedemonte andino-amazónico.The presence of invasive alien species corresponds to one of the main drivers of biodiversity loss worldwide, due to the adverse effects they can have on natural ecosystems. Colombia is a megadiverse country, considered one of the countries with the richest species worldwide (second in amphibian species), therefore it is highly vulnerable to the type of dynamics and harmful effects that the invasion of a foreign species entails. The bullfrog (Lithobates catesbeianus), is an invasive species reported for the country since 1980, initially introduced in the department of Caldas, from where it began to spread. For the present study with a geostatistical purpose, a set of data was defined to record the presence of the species in the country, climatic variables and DEM (Digital Elevation Model), using the MaxEnt software, a current potential distribution model could be realized, and future distribution in global circulation models. Among the main results it was observed that, for the current scenario, the foothill areas of the inter-Andean valleys are especially optimal for the establishment of the species, both in probability of presence and in habitat suitability. In future scenarios it could be observed that although the species seems to restrict its distribution to the currently occupied and surrounding areas, there is a high vulnerability of invasion in areas of high biological importance such as the low areas of the Sierra Nevada de Santa Marta, the south of the Orinoquia and the Andean Amazon basin.pdfapplication/pdfspaspaUniversidad Militar Nueva GranadaFacultad de IngenieríaEspecialización en GeomáticaDerechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2019https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadashttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Lithobates catesbeianuscambio climáticoRana ToroMaxEntmodelo de distribución de especiesCAMBIOS CLIMATICOSRANASLithobates catesbeianusclimate changebullfrogMaxEntspecies distribution modelsDistribución potencial de la especie Lithobates catesbeianus en la región continental de Colombia bajo iteraciones de cambio climáticoPotential distribution of Lithobates catesbeianus in colombian continental region under climate change iterationsinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradoTexthttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fUrbina-Cardona, J.N., Nori, J. & Castro, F. 2011. Áreas vulnerables a la invasión actual y futura de la rana toro (Lithobates catesbeianus: Ranidae) en Colombia: Estrategias propuestas para su manejo y control. Revista Biota Colombiana 12(2):23-34. Volumen Especial de Especies Invasoras en Colombia. ISSN: 0124-5376Loyola, R. D., Nabout, J. C., Trindade Filho, J., Lemes, P., Cardona, J. N. U., Dobrovolski, R. & Diniz Filho, J. A. F. (2012). Climate change might drive species into reserves: a case study of the American bullfrog in the Atlantic Forest Biodiversity HotspotGiovanelli, J. G., Haddad, C. F., & Alexandrino, J. (2008). Predicting the potential distribution of the alien invasive American bullfrog (Lithobates catesbeianus) in Brazil. Biological Invasions, 10(5), 585-590Urbina-Cardona, J. N., & Castro, F. (2010). Distribución actual y futura de anfibios y reptiles con potencial invasor en Colombia: una aproximación usando modelos de Nicho Ecológico. Biodiversidad y Cambio Climático. Bogota, Colombia: Pontificia Universidad Javeriana, 65-72Mateo, R. G., Felicisimo, A. M., & Munoz, J. (2011). Species distributions models: A synthetic revision. Revista Chilena de Historia Natural, 84, 217-240Nix, H. A. (1986). A biogeographic analysis of the Australian elapid snakes. In: R. Longmore (ed.) Atlas of elapid snakes. Australian Flora and Fauna Series No. 7, pp. 4-15Franklin, J. (1995). Predictive vegetation mapping: geographic modelling of biospatial patterns in relation to environmental gradients. Progress in physical geography, 19(4), 474-499Kolar, C. S., & Lodge, D. M. (2002). Ecological predictions and risk assessment for alien fishes in North America. Science, 298(5596), 1233-1236Peterson, A. T., Ortega-Huerta, M. A., Bartley, J., Sánchez-Cordero, V., Soberón, J., Buddemeier, R. H., & Stockwell, D. R. (2002). Future projections for Mexican faunas under global climate change scenarios. Nature, 416(6881), 626Broennimann, O., Treier, U. 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[Ed.] Solomon, D., Quin, D., Manning, Z., Marquis, M., Avery, K., Tignor, M. y Miller H. Cambridge, U. K. & N. Y. USA. : Cambridge, University. 114 pArmenta, G., Dorado, J., Rodriguez, O. & Ruiz, J. 2014. Escenarios de cambio climático para precipitación y temperaturas en Colombia. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia IDEAM. 274 ppSchivo, F., Bauni, V., Krug, P., & Quintana, R. D. (2019). Distribution and richness of amphibians under different climate change scenarios in a subtropical region of South America. Applied Geography, 103, 70-89Phillips, S., Dudík, M., Schapire, R. [Internet] Maxent software for modeling species niches and distributions (Version 3.4.1). Available from url: http://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/. Accessed on 2019-5-28Phillips, S., Anderson, R., Dudík, M., Schapire,R., Blair, M. 2017. Opening the black box: an open-source release of Maxent. In EcographyPhillips, S., Anderson, R. & Schapire, R. 2006. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190:231-259Phillips, S., Dudík, M. & Schapire, R. 2004. A maximum entropy approach to species distribution modeling. In Proceedings of the Twenty-First International Conference on Machine Learning, pages 655-662Steven J. Phillips. 2017. A Brief Tutorial on Maxent. Available from url: http://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/. Accessed on 2019-5-29Becerra-López, J. L., Romero-Méndez, U., Anadón-Herrera, J. D., & García-De La Peña, C. (2014). Modelo de nicho potencial de las madrigueras de Gopherus flavomarginatus en la Reserva de la Biosfera de Mapimí. Revista mexicana de biodiversidad, 85, 523-531Urbina-Cardona, J. N., & Loyola, R. D. (2008). Applying niche-based models to predict endangered-hylid potential distributions: are neotropical protected areas effective enough?. Tropical Conservation Science, 1(4), 417-445Global Invasive Species Database (GISD) 2015. Species profile Lithobates catesbeianus. 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