DISTRIBUCIÓN ACTUAL Y POTENCIAL DE TAXUS GLOBOSA (TAXACEAE) EN MÉXICO

2012·5.2 MB·

by  Mario A García-Aranda

actual potencial
y
distribucion
EN MEXICO
GLOBOSA (TAXACEAE)
DE TAXUS
Eduardo
Garda-Aranda, Cesar Cantu-Ayala, Estrada-Castillon,
Mario A.
Pando-Moreno Antonio Moreno-Talamantes
Marisela
y
Facultadde Ciencias Forestales
Autdnoma de Nuevo Ledn
Universidad
Km 145 Nacional, Apartado Postal 41
Carr.
MEXICO
67700, Unares, N. L,
C.P.
RESUMEN
Clave Taxus globosa, Modelacion, Habitat, MaxEnt
ABSTRACT
NOM-059-SEM maximum MaxEnt, based on 40 occurrences of field records
ARNAT-20 entropy or
0 a modeling distribution procedure of
1
,
and topographic—were
REM1B-CONABIO Two and environmental coverages—climatic
records. different scenarios of geographical
Proved statistically. The BIOCL1M variables scenario with topography data show a more accurate model in the range of 0.9 to 1.0 probability
more
with
roth a 53% coincidence; was (AUC=0.985). Slope variable indicates an environmental variable influ-
it statistically significant at
““ 19B10CLIM and
MaxEnt with
in potential modeling, followed by Biol4 (Precipitation of Driest Month). In agreement with the analysis
Mexico) are pine-oak for-
3 topographic variables, the main plant communities in the modeling area (where Taxus globosa is distributed in
^osk-pine in Hidalgo, Nuevo Leon, Puebla, Tamaulipas,
forest, pine forest, and cloud mesic forest. Taxus globosa is potentially distributed
aodVm
k
de extintion es relevante para llevar a
prediction de o en riesgo
la distribution potencial de especies raras
de
un seguimiento un punto de partida en practicas de recuperacion
conservation, ya que proporciona
y
Taxus globosa
suscondiciones (Leal 2009).
ambientales o de areas de repoblacion artificial
del establecimiento
«
una protection especial
de sujeta a
conifera NOM-059-SEMARNAT-20I0 en categorla
incluida en la
la
o
(SEMARNAT en bases de datos
como
Taxus globosa,
2010). La information de registros de especies raras
(Zamudio Garcia
1992; y
Publicaciones, o regional
es escasa, aun lo es mas sobre las areas de distribucion local
^Uo
Existen diver-
Canchola 2008).
2000; Bonilla
Contreras Luna Zavala 2001; y
y 2001; Zavala 2002; et al.
** Ward
metodos 2006; 2007; Phillips y
para modelado potencial (Phillips et al.
el de las areas de distribucion
Dud*
han en estudios en plantas
aplicado
2008; Hernandez et 2008; Garcia 2008), algunos de los cuales se
al.
en un
ademas de estudio
categoria
de (Engler et 2004),
riesgo de extintion o de distribucion restringida al.
en uso de
sobre el modelado del nicho de Taxus globosa con analisis de los efectos del cambio la tierra y
conservation
en
Mtirico
(Contreras etal. 2010).
H
m-
conocer
proposito potencial de Taxus globosa y la
del estudio fue modelar area de distribucion
el
una comparacion.
de de
enables modelado a traves
en precision del
bioclimaticas topograficas la
y
objetiv aportar information para
el planes
c
i
MATERIALES Y MfiTODOS
campo
Se visitaron 40 donde crece Taxus globosa en recorridos de
sitios ei
Nuevo Leon y Tamaulipas, en el noreste de Mexico, en estos sitios se tom:
cuales fueron incorporadas a una base de datos.
En con numeros de
estos sitios se colectaron ejemplares botanicos Estrada et al, colecta 11804, 15993,
16129, 16299, 16373, 16383, 16507, 16545, 16820, 16828, 19155, 19436, 2000 los cuales fueron depositadosen
el herbario CFNL. Una serie de 39 registros (coordenadas geograficas) de Taxus globosa se obtuvieron de
la
consulta a base de datos de Red Mundial de Information sobre Biodiversidad REMIB, CONABIO, http#
la la
www.conabio.gob.mx/remib/doctos/remib_esp.html. Los 40 registros de campo se sumaron a los 39
registros
REMIB
de integrando una base de 79 registros totales utilizados en la modelacion de la distribution potenciaL
Posteriormente del uso de esta base de datos, se utilizaron 42 registros de colecta adicionales obtenidos de
visi-
tas de campo posteriores con el propbsito de realizar pruebas de validation de los modelos por porcentaje de
Del sitio web de WorldClim (Hijmans et 2005; http://www.worldclim.org/bioclim) se obtuvieron cu-
al.
km
un 2
biertas geograficas de variables ambientales de 1960-1990 en formato raster de de resolution. La base
BIOCL1M
de datos utilizada en el modelado de distribution consta de 19 cubiertas (Cuadro la cual fue
1),
combinada en una segunda modelacion con un grupo de tres variables topograficas altitud, exposition pen-
y
diente (Cuadro 1) que fueron calculadas a partir de la cubierta ‘altitude’ de WorldClim (Hijmans et al. 2005;
http://www.worldclim.org/bioclim), todas estas fueron recortadas en ArcGIS version 9.2 a los limites de
n
118°20'3.42 a 86°25'3.42" Oeste y 34° 01'0.08" a 12° 5530.76" Norte, correspondiente al territorio de Mexico;
las capas se transformaron en ArcGIS version 9.2 a formato ASCII Grid.
Maximum
Se utilizb el modelado Entropy Distribution o MaxEnt, cual es mejor metodo (Kumar y
el el
Stohlgren 2009), es de los que procesan bases de datos con pocos (Hernandez 2006; Pearson et
registros et
al.
un
Es mtiodo un
2007). basado en
al. protocolo que estima probabilidad de ocurrencia de las especies basa-
la
am
do
en requerimientos ambientales que genera una estimation de probabilidad de presencia de la especie
valores de 0 donde 0 se considera como minima maxima 2006),
y 1, la y para la probabilidad (Phillips et al.
1
para
realizar el analisis solo se requiere de datos de presencia de especie (no ausencia) cubiertas geograficas
la y
de
variables ambientales de las areas de analisis (continuas o categoricas). El software MaxEnt versibn 3.3.2 es
de uso
libre esti disponible
y
enhttp://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent/.
La base de
datos compilada de 79 registros de Taxus globosa los cuatro grupos de variables ambientales
y
fueron utilizadas para la modelacion de un escenario climatico actual (periodo de 1950 a 2000). El programs
generb
intigenes
logisticas acumulativas un maximo
y analizo a de 500 aproximaciones sucesivas (iteraciones).
Los dos modelos
generados
se sometieron a las pruebas curva de respuesta (analisis de omision/comision
ROC
AUC=Area
sensitividad Under u0-
y Curve) y una prueba Jackknife para medir efecto de cada variable
el
lizada en generacibn de en un
la los modelos. Para realizar esto se dividio base de datos de 79 registros
la
subgrupo de 40
registros para modelado de vaK-
el de habitat potential otro de 39 para pruebas estadisticas
y
Con
una pan
base de 42 10
registros adicionales de Taxus modulo Analyst
globosa, a traves del Point
Arcview,
se registrb el valor de los dos modelos de los cualti
distribution potential generados en formato raster
presentan valores de
probabilidad de habitat de 0.1 a de manera que contabilizaron los registroscon
1.0, solo se
valores entre
0.8 y 1 para expresarlos en % un habitat
.0 porcentaje de ocurrencias >80 de probabilidad de tener
potential para Taxus
globosa.
un
Se realizb analisis de pR>*
distributibn de la superficie actual y potential (entre los pixeles de 0.8 a 1.0
A*
babilidad) generado en
mejor modelo
el de acuerdo uso (INEGI 2005).
al actual de vegetation
la tierra
y
mismo,
se determino su area de
distributibn
actual en
y potential Mexico.
589
en Mexico
globosa
de Taxus
Distribution
Garcia et al..
2
BIOCLIM topografi
0*«»1.Ustadodelasvariablesambientales y
RESULTADOS Y DISCUSlON
cual considera
de distribution en Mexico se muestra en la Figura 1 el
potencial para Taxus globosa
^
19 mapa un nivel de prediccion. El
cubiertas BIOCLIM tiene alto
geograficas sin de topografia. Este
la
del mapa modelo de habitat poten-
area bajo la curva ROC (AUC = (Cuadro En contraste el del
0.987) 2).
Pwa
de topo-
geograficas
T. globosa BIOCLIM cubiertas
considerando las 19 cubiertas geograficas y las tres
ROC -
(AUC
curva
2X genero una tasa de exito mayor en su prediccion con un valor de area bajo la
por Contreras
) (Cuadr° modelo (AUC = 0.997) generado
2), estos valores son menores obtenido por el
al
M
,
tt
*l
(2010).
modelos generados tuv
dos
MaxEnt (Cuadro los
de
ilidacion 2),
modelo
para
Vaiiables de modelos, fueron: el
9ue tuvieron mayor ponderacion en generacion los
la
Rirv-T
tem (Bio03)
[*100]
[P2A>7]
isotermalidad
Peratura maxima mes mas (Bio05) 39.4%,
del calido
mes mas (Bio06) 10.3%;
Pecipitacion minima frio
’ del mes mas temperatura del
seco (Biol4) 15.3%
y
Journal of the Botanical Research Institute ofTexas
590 6(2)
de mayor
las probabilldad.
BiOCLIM mes mis seco (Biol4)
para el modelo con topografla: Pendiente (Topo03) 39.8%, precipitacion del
25.5%, elevacibn (TopoOl) 14.0% temperatura minima del mes mas (Bio06) 7,5%, muestra que la pen*
y frio
mes mas seco
diente del terreno tiene relevancia en uno de dos modelados, seguida de precipitacion en el
los la
p®
zonas
y elevacibn. Esto significa que el segundo modelo produjo areas mas especificas que discriminan
Cuadro
topografla
(Fig.
3,
1),
del cfr
Los patrones de distribucion biogeografica estan cambiando en respuesta a recientes alteraciones
ma, como un (km velocidad
lo establece indice que mide la velocidad de cambio de temperatura afio) y la
la
tadis
cambio dicho
varia en los ecosistemas (Loarie et aL 2009). En relacibn a la influencia de la topografla,
temper®"1*’
establece que el efecto topografko, influye de manera importante en velocidad de cambio de la
la
km dondest
menor
siendo
(0.11 ano) en el ecosistema con bosques de coniferas tropicales y subtropicales,
Ok®"
distribuyen las comunidades vegetales con presencia de Taxus Ademas, tiempo de residencia
globosa. el
po que permanece un ecosistemas
ecosistema en una regibn) de este es mayor (63.6 anos) respecto a otros
analizados (Loraie
et 2009).
al.
La Figura 4 muestra potencial con la
la distribucion de los registros usados en modelado de habitat '^
el
grades
Topo03
liable (pendiente), donde se observa que los datos se concentran entre los 89.99 y los 90.00
distribuc*®
pendiente, lo cual indica que la especie prefiere crecer en los canones. En Figura 5 se muestra la
la
32®*®
de en
los registros la variable Biol4 (precipitacion mes mas concentran entre 8.0 y
del seco), los datos se
muesttf
de precipitacibn (mes mSs
seco del ano), lo que indica zonas con periodos de sequla. La Figura 6,
por
distribucibn de
los registros para Topo02 una preferencia
la variable (elevacibn), en que se observa
la
aones
etitre 1,200 y 3,000 m, ubicando condition del habitat en zonas elevadas. En la Figura se muestra la
la
7,
nbucidn
de minima mes mds
los registros en la variable Bio06 (temperatura del frlo), los datos se ubican
entre 24 33
y °C, lo que denota una preferencia por templados,
sitios
En
el analisis de distribucion por deciles de probabilidad (entre 0.1 y 1.0) de presencia de distribution
P^ial
de
Toxus
globosa en Mexico para lo dos modelos, se observo que los uitimos dos deciles (0.8-0.9 y
1 °) re
Presentan las areas donde sc advierte mayor probabilidad de encontrar a la especie y coincide con la
20113
nticleo
del area
potential de distribucion de la especie (Figs. y 2).
1
Earaelpcnultimodecilde
probabilidad (0.8-0.9) superficie calculada para la distribution potencial fue
la
en
el modelo BlOCLIM con 9,299.38 km2 que representa un 0.47% del territorio de Mexico, mientras
qUCenel mod
km
elo Biocilm+Topografia genero una superficie de 8,581 2 que representan el 0.43% del territo-
Porelc.
****
nna
suj
^CLIM+Topografia
km
genero una 2 mexicano). Es probable que
superficie de 1,804 (0.09% del territorio la
CnCia
Cn
tendencia Sca resultado del efecto de la pendiente y elevaciOn ya que los registros tornados en
cam
Po m
estan
ubicados en zonas de elevation mayores a 1,200-3,800 con pendiente pronunciada (Fig. 4).
y
grupo de 42 de Taxus globosa se realizO una prueba de validation de
1 registros adicionales
s generados, contabilizando que coinridieran geograficamente con las zonas de los
los registros
marcaron
e expresaron en
valores de probabilidad entre los deciles 0.8-0.9 y 0.9-1.0, estos se valo-
Journal of the Botanical Research Institute of Texas
6(2)
ft. s. Mapa de promedio del mes mis seco).
la distnbucidn de 79 registros de Taxus globosa en reladdn con la variable ambiental Bio14 (precipitation
res porcentuales de coincidencia con modelos. Para modelo BIOCLIM se obtuvo una precision general de
los el
52%
en el deed 0.8-0.9 2% en deed 0.9-1 mientras que para el modelo BIOCLIM+Topografia se
el
y .0)
obtuvo una Considerando de valo-
precision de 55% (36% en 0.8-0.9 19% en deed 0.9-1.0), el total
decil el
el y
que
probabilidad de modelo BIOCLIM mayor precision con 83%, mientras si consi-
los pixeles, tiene
el
mo-
ran,os Flores del decil de mayor probabilidad de ocurrencia de habitat potencial para Taxus globosa, el
^
*° BI0CLIM+
55% (Cuadro
Topografia mayor con
tiene precision 4).
la
U
meba una mayor en Ultimo percen-
P muestra que modelo de BIOCLIM+Topografia tiene eficiencia el
el
" de ma BIOCLIM mA
or que modelo es s preciso
r probabilidad de ubicar Taxus globosa de 0.9-1.0, mientras el
*
wpercentil en contraparte Contreras
de menor probabilidad de ubicacion de Taxus globosa 0.8-0.9 (Fig. 8),
^
C,a
01 ya que
' °) obtuvieron un 94 5% de en prediction para su modelo; esta diferencia se establece
eficacia la
^subdividio de
modelo, eficiencia
modelo de superficie del la
el en deciles fue considerada la totalidad la
y
mo-
90%
“todelos son para
considerando de prueba de eficiencia del el
las coincidencias de los registros la
un
%
°
y 81
para m0{je 0 2 a partir de una probabilidad del 0.6 al 1.0.
l
(
^
fealizo un de acuerdo al uso de la
para globosa,
analisis de potencial (0.8-1.0) T.
la superficie del habitat
km
t 2
Ve en
y getaci6n (INEGI distribution de los 10,385 rela-
2005), al cruzarla information se analizO la
°n
a 'os que comunidad con mas
tipos de De se obtuvo la
vegetation uso de este analisis
actual
la tierra.
y
km
P^dicie 2 bosque de
del
area de bosque de pino-encino con 2,230 (21.48%), el
distribution
potencial es el ,
"O-Pino eon km km 2 un Area abierta a la
2 (11.99%). Existe
1,638.5 bosque de pino con 1,244.75
(15.78%), el
594
km km d
agriculture de temporal de 2 2
1,031.53 (9,93%), el bosque mesofilo de montana con 1,027.12 (9.89%),
km
bosque de encino con 2
10,016 Cuadro
(9.78%), ver
5.
En un I
analisis de distribucion posterior de para
la superficie generada de habitat potencial (0.8-1.0)
globosa de acuerdo modelo
al BIOCLIM+Topografia, los estados con mayor superficie potencial son: Hidalgo,
Nuevo
Leon, Veracruz, Puebla Tamaulipas. En estados de
y el percentil de mayor probabilidad (0.9-1.0) los
km
2 km
Veracruz (474,5 ), Puebla (401.3 2 Hidalgo (329.9 km2 y Nuevo Leon (310.1 km2 son los que tienen
), )
)
mayor En
km
superficie. el percentil medio 2 Nuevo LeOn (1,775
(0.8-0.9) los estados de Hidalgo
(1,935.95
),
km
2 km
Veracruz 2 km
(1,342 Puebla 2 km mas superficie
), ), (1,258 y Tamaulipas (1,173 2 son los que tienen
)
)
(Cuadro
6).
Los modelos
desarrollados en MaxEnt advi-
Mexico,
para obtener en
distribucion potencial para Taxus globosa
un muy km
erten area
reducida, con una km 10,385
superficie entre 2 (BIOCLIM) los
los 9,650
y
(BIOCLIM+Topografia)
que
representan
entre 0.49% 0.52%
el al del nacional.
territorio
modelo BIOCLIM enel
El
(19 variables global
climaticas) resulta tener mejor porcentaje de precision
el
de
percentil probabilidad
(0.8-0.9) de
presencia de habitat potencial para Taxus globosa en Mexico.
"
Para el percentil de mayor probabilidad de BIOCLIM+Topogr3 2
presencia de modelo
la especie (0.9-1
el
.0),
mas
resulto ser preciso con 55% en influence
el la prueba de mayor
validacion. La variable de pendiente es de
en modelado
de
el habitat
potencial, seguida por Biol4 mes mas
(precipitation
del seco).
deTaxus globosa en Mexico 595
Distribution
Garcia et al..
II
1,828,028.46
1,843,243.20
62,255.25
56,857.47
27,856.23
23.614.17
16,507.72
13.427.17
/IIIIIIIII!
496.47
It,
10,439.67
9,701.42
8,558.69
8,093.88
I
La
ubicacion montana correspondientes bosque de
del habitat potencial de Taxus globosa en zonas de al
"
atferas como una
’ • 1 imbio de temperatura por efecto global, asf
[iempo
de
residencia de este habitat
L
°S
tipos de de ultimos dos percentiles de probabilidad
vegetation que potencial los
habitat
el
bosque de pino bosque mesofilo de montafla,
de encino-pino, y