Factores biogeográficos y cambios de uso del suelo (2009-2013) en el nicho de "Trogon elegans ambiguus" y "Euptilotis neoxenus" en Chihuahua, México

M.E. Torres-Olave; L.C. Bravo-Peña; L.C. Alatorre-Cejudo; M.I. Uc-Campos; M.O. González-León

doi:10.18172/cig.3295

Autores/as

M.E. Torres-Olave Universidad Autónoma de Ciudad Juarez. IADA, Geoinformática http://orcid.org/0000-0003-3492-3914
L.C. Bravo-Peña Universidad Autónoma de Ciudad Juarez. IADA, Geoinformática
L.C. Alatorre-Cejudo Universidad Autónoma de Ciudad Juarez. IADA, Geoinformática
M.I. Uc-Campos
M.O. González-León Universidad Autónoma de Ciudad Juarez. IADA, Geoinformática

DOI:

https://doi.org/10.18172/cig.3295

Palabras clave:

Modelo de nicho ecológico, cambio en la cobertura del suelo, algoritmos de máxima entropía, determinantes ambientales de las especies

Resumen

Las especies del género Trogon elegans ambiguus y Euptilotis neoxenus cuentan con escasos estudios sobre el estado actual de su nicho ecológico y los cambios de uso del suelo donde viven estas aves. En este trabajo se estimó la distribución potencial de Torgon elegans ambiguus y Euptilotis neoxenus en Chihuahua y se realizó el análisis de los cambios de uso de suelo en dos periodos del tiempo (años 2009 y 2013), cuantificándose la pérdida de coberturas. El modelaje del nicho ecológico para Chihuahua se realizó en el software MaxEnt. Ya que la información de las capas rasters y shapefiles vienen con diferente datum y tamaño de celda, las cartografías de cambios de uso de suelo y cubiertas vegetales fueron reclasificadas y homologadas para procesarse de manera correcta. Se generó una validación cruzada para comparar las matrices de correspondencia. Los resultados indican que Trogon elegans ambiguus y Euptilotis neoxenus tienen una pérdida de hábitat en los bosques de coníferas y latifoliadas que se transformaron a zonas agrícolas o pastizales-matorrales. Los modelos de nichos potenciales son herramientas útiles que permiten identificar áreas adecuadas para la existencia de las especies, con estatus en la NOM-059-SEMARNAT-2010. En el caso del Trogon elegans ambiguus existen cambios en el uso de suelo en el área de estudio focalizándose en los municipios de Temosachi y Madera.

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Biografía del autor/a

M.E. Torres-Olave, Universidad Autónoma de Ciudad Juarez. IADA, Geoinformática

Dra. en Ciencia y Tecnologia Ambiental Maria Elena Torres Olave
Profesor Investigador de Tiempo Completo, Titular C, Geo-Informática.
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Citas

heterogeneous environment. Ecology 68, 1785-1796. http://doi.org/10.2307/1939870.

Anderson, R., Dudík, M., Ferrier S., Guisan A., Hijmans R., Huettmann, F. 2006. Novel methods improve prediction of species’ distributions from occurrence data. Ecography 29 (2), 129-151. http://doi.org/ 10.1111/j.2006.0906-7590.04596.x.

Araújo, M.B., Thuiller, W., Pearson, R.G. 2006. Climate warming and the decline of amphibians and reptiles in Europe. Journal of Biogeography 33 (10), 1712-1728.

Bartel, R.A. 2008. Effects of disturbance on habitat dynamics of a rare species. PhD Dissertation, North Carolina State University, pp 1-24. https://search.proquest.com/openview/b68b205c7fc285398ddd9212ffcc6c3f/1?pq-origsite=gscholar&cbl=18750&diss=y.

Bujalska, G., Grüm, L. 1989. Social organization of the bank vole (Clethrionomys glareolus, Schreber 1780) and its demographic consequences: a model. Oecologia 80 (1), 70-81. https://link.springer.com/article/10.1007%2FBF00789934?LI=true.

Cigala, A. 1995. Estudio de la dinamica del paisaje vegetal mediante la clasificación cruzada raster. Botánica Macaronésica 22, 21-22. http://mdc.ulpgc.es/cdm/ref/collection/botmaca/id/236.

Denisse, S. 2010. Norma Oficial Mexicana NOM-059-SEMARNAT-2010: Protección ambiental-especies nativas de México de flora y fauna silvestres-categorías de riesgo y especificaciones para su inclusión, exclusión o cambio-lista de especies en riesgo. SEMARNAT. Diario Oficial de la Federación 30, 1-78.

Durán Puga, N., Loya Olguin, J.L., Ruiz Corral, J.A., González Eguiarte, D.R., Garcia Paredes, J.D., Martínez González, S. 2016. Impactos del cambio climático en la distribución potencial de Morus alba L. en México. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas 13, 2511-2521. http://cienciasagricolas.inifap.gob.mx/editorial/index.php/agricolas/article/view/180.

Felicísimo, A.M., Gómez, A., Muñoz, J. 2004. Potential distribution of forest species in dehesas of Extremadura (Spain). Sustainability of agrosilvopastoral systems-dehesa. Advances in GeoEcology 37, 231-246.

Fielding, A., Bell, J. 1997. A review of methods for the assessment of prediction errors in conservation presence/absence models. Environmental conservation 24 (1), 38-49. https://www.cambridge.org/core/journals/environmental-conservation/article/review-of-methods-for-the-assessment-of-prediction-errors-in-conservation-presenceabsence-models/FFA0880CE3C3591A5906B83C04727F46.

Font, I. 2000. Climatología de España y Portugal (2ª ed.). Ediciones Universidad de Salamanca, Salamanca, pp 420-422.

Geist, H., Lambin, E. 2002. Proximate Causes and Underlying Driving Forces of Tropical Deforestation Tropical forests are disappearing as the result of many pressures, both local and regional, acting in various combinations in different geographical locations. BioScience 52 (2), 143-150. https://doi.org/10.1641/0006-3568(2002)052[0143:PCAUDF]2.0.CO;2.

Grinnell, J. 1917. The niche-relationships of the California Thrasher. The Auk 34 (4), 427-433.

Guisan, A., Thuiller, W. 2005. Predicting species distribution: offering more than simple habitat models. Ecology Letters 8 (9), 993-1009. http://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00792.x.

Guisan, A., Zimmermann, N.E. 2000. Predictive habitat distribution models in ecology. Ecological Modelling 135 (2), 147-186. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(00)00354-9.

Herrera, C. 1983. Coevolución de plantas y frugivoros: la invernada mediterránea de algunos paseriformes. Alytes 1, 177-189.

Hijmans, R., Cameron, S., Parra, J., Jones, P., Jarvis, A. 2005. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology 25 (15), 1965-1978. http://doi.org/10.1002/joc.1276.

Hijmans, R.J., Elith, J. 2013. Species distribution modeling with R. R package version 0.8-11. http://143.107.212.50/web/packages/dismo/vignettes/sdm.pdf.

Holland, J., Bert, D., Fahrig, L. 2004. Determining the spatial scale of species' response to habitat. BioScience 54 (3), 227-233. https://doi.org/10.1641/0006-3568(2004)054[0227:DTSSOS]2.0.CO;2.

Hutchinson, G.E., Edmondson, Y.H. 1993. A treatise on limnology. Volume IV: The zoobenthos. John Wiley & Sons, pp 500-505.

INEGI 2005. Generación de información de uso del suelo y vegetacion, Proyectos y Convenios escala 1:50.000. Instituto Naional de Estadística y Geografía, México, 14 pp.

INEGI 2007. División Territorial del Estado de Chihuahua de 1910 a 1995. Instituto Nacional de Estadística y Geografía, Aguascalientes, México, pp 145-147.

INEGI 2009. Uso del suelo y vegetación, escala 1:250.000, serie IV (continuo nacional). Serie IV, Catálogo de metadatos geográficos. Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad. http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/ (last access: 20/ 11/ 2016).

INEGI 2015. Conjunto de datos vectoriales de uso de suelo y vegetación serie V. Serie V, Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Conjunto de datos vectoriales de uso de suelo y vegetación escala 1:250.000, serie V (capa Unión), escala: 1:250.000, 2ª edición, Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática. Aguascalientes. http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/ (last access: 20/ 11/ 2016).

Kearney, M. 2006. Habitat, environment and niche: what are we modelling? Oikos 115 (1), 186-191.doi: 10.1111/j.2006.0030-1299.14908.x.

Lidicker, W. 1975. The role of dispersal in the demography of small mammals. Small mammals: their productivity and population dynamics, Animal Dispersal: Small mammals as a model. Springer Science+Business Media Dordrecht. Hong Kong, pp. 160-175. http://doi.org/10.1007/978-94-011-2338-9_7.

López Sandoval, J.A., López Mata, L., Cruz Cárdenas, G., Vibrans, H., Vargas, O., Martínez, M. 2015. Modelado de los factores ambientales que determinan la distribución de especies sinantrópicas de Physalis. Botanical Sciences 93, 755-764. http://doi.org/10.17129/botsci.192.

Macarthur, R.H. 1968. The theory of the niche. In: R.C. Lewontin (Ed.), Population biology and evolution. Syracuse University Press, Syracuse, New York, pp. 159–176.

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. http://doi.org/10.17129/botsci.508.

Martínez, S. 1982. Series de vegetación de la región Eurosiberiana de la Península Ibérica. Lazaroa 4, 155-166. http://revistas.ucm.es/index.php/LAZA/article/view/LAZA8282110155A/11160.

Mas, J.F., Fernández, T. 2003. Una evaluación cuantitativa de los errores en el monitoreo de los cambios de cobertura por comparación de mapas. Investigaciones Geográficas 51, 73-87. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?pid=S0188-46112003000200006&script=sci_arttext&tlng=en.

Mateo, R.G., Felicísimo, A., Muñoz, J. 2012. Modelos de distribución de especies y su potencialidad como recurso educativo interdisciplinar. REDUCA (Biología) 5 (1) 137-153. http://www.revistareduca.es/index.php/biologia/article/view/881/1030.

Mateo, R.G., Felicísimo, A., Muñoz, J. 2011. Modelos de distribución de especies: Una revisión sintética. Revista Chilena de Historia Natural 84 (2), 217-240. http://doi.org/10.4067/S0716-078X2011000200008

Milesi, F.A., Lopez De Casenave, J. 2005. El concepto de nicho en ecología aplicada. del nicho al hecho hay mucho trecho. The niche concept in applied ecology. thereïs many a slip twixt the reality and the niche. Ecología Austral 15 (2), 131-148. http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=s1667-782x2005000200004.

Montgomery, W. 1989. Peromyscus and Apodemus: patterns of similarity in ecological equivalents. Advances in the study of Peromyscus, Texas. Tech. University Press Lubbock, Texas. pp. 293-366.

Morales, S. 2012. Modelos de distribución de especies: Software Maxent y sus aplicaciones en Conservación. Conservación Ambiental 2 (1), 1-5.

Munroeaic, D., Southworth, J., Tucker, C. 2002. The dynamics of land-cover change in western Honduras: exploring spatial and temporal complexity. Agricultural Economics 27 (3), 355-369. http://doi.org/10.1111/j.1574-0862.2002.tb00125.x.

Naranjo M, Moreno Á.C, Martín S. 2014. ¿ Dónde buscar troglobiontes? Ensayo de una cartografía predictiva con MaxEnt en Gran Canaria (islas Canarias). Arxius de Miscel•lània Zoològica 12, 83-92. http://www.raco.cat/index.php/AMZ/article/view/271328.

Nix, H., Busby, J. 1986. Bioclim – A bioclimatic analysis and prediction system. Annual report CSIRO, CSIRO Division of Water and Land Resources, Canberra.

Ortíz-Yusty, C., Restrepo, A., Páez, V.P. 2014. Distribución potencial de Podocnemis lewyana (Reptilia: Podocnemididae) y su posible fluctuación bajo escenarios de cambio climático global. Acta Biológica Colombiana 19 (3), 471-481. http://www.redalyc.org/html/3190/319031647013/.

Pearson, R. 2010. Species' distribution modeling for conservation educators and practitioners. Lessons in Conservation 3, 54-89. https://pdfs.semanticscholar.org/66db/947ee1a6ab91c408f489d17cfb6e068931a6.pdf.

Peterson, A., Ball, L., Cohoon, K. 2002. Predicting distributions of Mexican birds using ecological niche modelling methods. Ibis 144 (1), E27-E32. http://doi.org/10.1046/j.0019-1019.2001.00031.x.

Peterson, A., Sanchez Cordero, V., Martínez Meyer, E., Navarro Sigüenza, A. 2006. Tracking population extirpations via melding ecological niche modeling with land-cover information. Ecological Modelling 195 (3), 229-236. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.11.020.

Phillips, S., Anderson, R., Schapire, R. 2006. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling 190 (3), 231-259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026.

Phillips, S., Dudík, M. 2008. Modeling of species distributions with Maxent: new extensions and a comprehensive evaluation. Ecography 31 (2), 161-175. http://doi.org/10.1111/j.0906-7590.2008.5203.x.

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. ACM, pp. 83-86. http://doi.org/10.1145/1015330.1015412.

Piedrahita Cortés, J., Soler Tovar, D. 2016. Descripción geográfica del mono aullador rojo (Alouatta seniculus) y de la fiebre amarilla en Colombia. Biomédica 36, 116-124. http://doi.org/10.7705/biomedica.v36i0.2929.

Prieto Tinoco, A. 2005. Caracterizacion de las áreas de nidación de Trogon y Euptilotis en el cañon de cinco millas, municipio de Madera, Chihuahua, México. Universidad Autónoma de Chihuahua, Tesis doctoral, pp 1-70.

Rahim, M. 2016. Influence of Environmental Variables on Distribution of Wild Goat (Capra Aegagrus), in Iraq by Maxent. American Scientific Research Journal for Engineering, Technology, and Sciences 18 (1), 97-107. http://www.asrjetsjournal.org/index.php/American_Scientific_Journal/article/view/1542.

REDD+ 2012. Estimación de los costos de oportunidad de REDD+ Manual de capacitación. Capítulo 6. Rentabilidad y beneficios netos de los usos del suelo, p. 2. https://www.forestcarbonpartnership.org/estimaci%C3%B3n-de-los-costos-de-oportunidad-de-redd-0.

Reyes Hernández, H., Aguilar Robledo, M., Aguirre Rivera, J., Trejo Vázquez, I. 2006. Cambios en la cubierta vegetal y uso del suelo en el área del proyecto Pujal-Coy, San Luis Potosí, México, 1973-2000. Investigaciones Geográficas (59), 26-42. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112006000100003.

Ríos Muñoz, C., Navarro Sigüenza, A. 2009. Efectos del cambio de uso de suelo en la disponibilidad hipotética de hábitat para los psitácidos de México. Ornitología Neotropical 20, 491-509.

Rotenberry, J., Wiens, J. 1980. Temporal variation in habitat structure and shrubsteppe bird dynamics. Oecologia 47 (1), 1-9. https://link.springer.com/article/10.1007/BF00541768.

Sánchez Cordero, V., Illoldi Rangel, P., Linaje, M., Sarkar, S., Peterson, A. 2005 Deforestation and extant distributions of Mexican endemic mammals. Biological Conservation 126 (4), 465-473. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2005.06.022.

Shcheglovitova, M., Anderson, R. 2013. Estimating optimal complexity for ecological niche models: a jackknife approach for species with small sample sizes. Ecological Modelling 269, 9-17. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2013.08.011.

Soberón, J., Peterson, T. 2004. Biodiversity informatics: managing and applying primary biodiversity data. Philosophical Transactions of the Royal Society of London B: Biological Sciences 359 (1444), 689-698. http://doi.org/10.1098/rstb.2003.1439.

Stockwell, D. 1999. The GARP modelling system: problems and solutions to automated spatial prediction. International Journal of Geographical Information Science 13 (2), 143-158. http://doi.org/10.1080/136588199241391.

Tinoco, B., Astudillo, P., Latta, S., Graham, C. 2009. Distribution, ecology and conservation of an endangered Andean hummingbird: the Violet-throated Metaltail (Metallura baroni). Bird Conservation International 19 (1), 63-76. https://doi.org/10.1017/S0959270908007703.

Velázquez, A., Mas, J., Gallegos, J., Mayorga Saucedo, R., Alcántara, P., Castro, R. 2002. Patrones y tasas de cambio de uso del suelo en México. Gaceta Ecológica 62, 21-37. http://www.redalyc.org/html/539/53906202/.

Whittaker, R.H., Niering, W.A. 1965. Vegetation of the Santa Catalina Mountains, Arizona: a gradient analysis of the south slope. Ecology 46 (4), 429-452. http://doi.org/10.2307/1934875.

Yi, Y.J., Cheng, X., Yang, Z. F., Zhang, S.H. 2016. Maxent modeling for predicting the potential distribution of endangered medicinal plant (H. riparia Lour) in Yunnan, China. Ecological Engineering 92, 260-269. https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2012.12.004.