FORTALECIENDO LOS ANÁLISIS DE CAMBIO CLIMÁTICO EN LA APLICACIÓN DE LOS MODELOS DE DISTRIBUCIÓN POTENCIAL

Lo modelos de nicho ecológico (MNE) tienen como objetivo caracterizar la relación de las especies con su medio ambiente, para así delinear en la geografía los lugares donde pueden estar los organismos. En el campo de la biología del cambio climático es una de las herramientas más utilizadas, ya que debido a su relativa fácil implementación es posible estimar los potenciales cambios que presentaran los nichos y distribuciones de las especies. Sin embargo la estimación futura de la distribución está sujeta a factores metodológicos que generan alta incertidumbre, entre estas está el hecho de que las predicciones hacia el futuro no pueden ser probadas, asimismo que los resultados entre los algoritmos es diverso. Esto dificulta la elección de un método, por lo que es necesario identificar cual de los algoritmos utilizados tiene un mejor desempeño. México cuenta con la información climática primara para robustecer las superficies climáticas actuales, así como para generar periodos climáticos que representen condiciones pasadas recientes que pueden ser utilizadas junto con datos de colecciones biológicas para probar el desempeño de diferentes algoritmos de modelado ecológico. En este trabajo se desarrollaron superficies climáticas robustas y confiables, con el software ANUSPLIN, para tres periodos: t1-1940 (1910-1940), t2- 1970(1950-1979) y t3-2000(1980-2000), y un periodo adicional que representa la actualización de las superficies climáticas, la cual incluye un mayor número de estaciones y años climáticos. Para probar la capacidad de transferencia de 8 algoritmos de MNE se utilizaron 14 especies de aves, para las cuales existían datos de presencias que correspondían a cada uno de los periodos. Con estos datos fue posible probar las transferencias de los modelos. Como análisis adicional, se estimaron las tendencias y tasas entre periodos en las provincias Biogeográficas de México. Como resultados fue posible generar periodos climáticos para el país e identificar que las tasas y tendencias de cambio climático no han sido uniformes en la geografía país. Por ejemplo, regiones del norte han sido más vulnerables al cambio climático debido a las tasas más rápidas y tendencias más consistentes. En relación al desempeño de los algoritmos se identifico una variación considerable entre MNE. GARP y GLM tienden sobreestimar los nichos de las especies. Maxent y GAM proporciona consistentemente un buen desempeño en comparación con las otras técnicas y Random forest sobreajusta, por lo que debe ser utilizado con precaución para predecir los efectos del cambio climático. Se espera que los resultados y productos de este trabajo ayuden a fortalecer y ayudar a crecer el campo del modelado del nicho ecológico en el país