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Agrociencia

versión On-line ISSN 2521-9766versión impresa ISSN 1405-3195

Resumen

ACEVES-RANGEL, Luis D.; MENDEZ-GONZALEZ, Jorge; GARCIA-ARANDA, Mario A.  y  NAJERA-LUNA, Juan A.. Distribución potencial de 20 especies de pinos en México. Agrociencia [online]. 2018, vol.52, n.7, pp.1043-1057. ISSN 2521-9766.

Las especies de coníferas dependen en gran medida de las variables climáticas, pero su distribución se modifica por el cambio climático. Los objetivos de este estudio fueron modelar la distribución potencial de 20 especies del género Pinus en México, determinar qué variables climáticas que influyen en su distribución y establecer su perfil bioclimático. La hipótesis fue que las variables bioclimáticas predicen la distribución potencial de especies de coníferas. Un total de 10 222 registros, 19 variables bioclimáticas y tres topográficas se analizaron con el algoritmo de MaxEnt para generar el modelo de distribución potencial de cada especie. La validación del modelo se determinó acorde a curvas de respuesta (análisis de omisión/comisión) y sensibilidad Curva Operada por el Receptor (ROC) - área bajo la curva (AUC) y pruebas Jackknife para medir el efecto de cada variable. La prueba ROC mostró que las especies con pocos registros sobrestiman y subestiman la predicción. Las variables bioclimáticas y topográficas con mayor contribución en los modelos fueron altitud, Bio10 y Bio1 (Temperatura promedio del trimestre más cálido y Temperatura media anual, ambas en °C); pero las variables relacionadas con bajas temperatura, poca precipitación y exposición no explicaron la distribución de las especies. Las especies con superficie potencial mayor con probabilidad de 0.70 fueron P. montezumae, P. devoniana y P. pseudostrobus con 14 744.8, 14 436.1 y 11 594.8 km2. Los modelos de predicción generados son confiables pues los valores de AUC fueron superiores a 0.90. El ajuste de un modelo es dependiente del número de registros de las variables bioclimáticas que lo constituyen.

Palabras llave : bioclimáticas; distribución potencial; MaxEnt; modelos; Pinus; México.

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