¿Modelos de distribución de especies o polígono mínimo convexo? : evaluación del estado de conversación de libélulas del genero argia (odonata : coenagrionidae) comparando modelos de distribución potencial
La estimación del rango de distribución es un paso fundamental por una serie de razones teóricas y prácticas. Una de las razones es que los resultados pueden utilizarse con fines de conservación. Dos métodos para estimar el rango de distribución potencial son el Modelo de Distribución de Especies (M...
- Autores:
-
Rangel Sánchez, Laura Kassandra
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/5358
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12495/5358
- Palabra clave:
- Rango de distribución
Modelado de nicho ecológico
Polígono convexo mínimo
Argia
Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza
570
Distribution range
Ecological niche modeling
Minimum convex polygon
Argia
International Union for the Conservation of Nature
Nicho (Ecología)
Distribución de recursos (Ecología)
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La estimación del rango de distribución es un paso fundamental por una serie de razones teóricas y prácticas. Una de las razones es que los resultados pueden utilizarse con fines de conservación. Dos métodos para estimar el rango de distribución potencial son el Modelo de Distribución de Especies (MDE) y el Polígono Mínimo Convexo (PMC). Fueron comparados ambos métodos para cuatro especies de caballitos del diablo del genero Argia distribuidas en México y Norteamérica: A. cuprea, A. harknessi, A. munda y A. rhoadsi, y otras dos localizadas en México solamente: A. funcki y A. garrisoni. Nuestros resultados indicaron grandes áreas de distribución potencial para todas las especies, con excepción de A. garrisoni, que tiene menos de 20.000 km². El método PMC estimó un área para todas las especies mucho más grande (es decir, más de dos veces) que la calculada por el método MDE. Por otra parte, las áreas previstas para ambas metodologías no mostraron una correlación significativa. Sin embargo, el enfoque de PMC tuvo poco sentido al mirar los requerimientos de biología y hábitat para cada especie. Nuestros resultados son congruentes con comparaciones anteriores de ambas metodologías en otros organismos incluyendo odonatos. Estos estudios anteriores han alentado a no utilizar PMC como un estimador de la distribución. Finalmente, nuestros resultados implican que A. garrisoni merece una inspección adicional para ver si esta especie está en riesgo, lo que no ocurre con las cinco especies restantes. |
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Nuestros resultados indicaron grandes áreas de distribución potencial para todas las especies, con excepción de A. garrisoni, que tiene menos de 20.000 km². El método PMC estimó un área para todas las especies mucho más grande (es decir, más de dos veces) que la calculada por el método MDE. Por otra parte, las áreas previstas para ambas metodologías no mostraron una correlación significativa. Sin embargo, el enfoque de PMC tuvo poco sentido al mirar los requerimientos de biología y hábitat para cada especie. Nuestros resultados son congruentes con comparaciones anteriores de ambas metodologías en otros organismos incluyendo odonatos. Estos estudios anteriores han alentado a no utilizar PMC como un estimador de la distribución. Finalmente, nuestros resultados implican que A. garrisoni merece una inspección adicional para ver si esta especie está en riesgo, lo que no ocurre con las cinco especies restantes.BiólogoPregradoEstimating distribution range is a fundamental step for a number of theoretical and practical reasons. One reason is that results can be used for conservation purposes. Two methodologies to estimate distribution range are species distribution modeling (SDM) and minimum convex polygon (MCP). Both methods were compared for four species of Argia damselflies distributed in Mexico and North America: A. cuprea, A. harknessi, A. munda and A. rhoadsi, and two more located in Mexico only: A. funcki and A. garrisoni. Both methods estimated large potential distributions areas for all species, except for A. garrisoni, which had less than 20,000 km2. MCP estimated an area for all species much larger (i.e. more than twice) than that calculated by SDM. Moreover, predicted areas for both methodologies did not show a significant correlation. However, MCP approach made little sense when looking at the biology and habitat requirements for each species. Our results are congruent with previous comparisons of both methodologies in other organisms including odonates. These previous studies have encouraged not using MCP as an estimator of distribution. Finally, our results imply that A. garrisoni should deserve further inspection to see whether this species is in risk, which is not the case for the remaining five species.application/pdfspaAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Acceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf22017-05Rango de distribuciónModelado de nicho ecológicoPolígono convexo mínimoArgiaUnión Internacional para la Conservación de la Naturaleza570Distribution rangeEcological niche modelingMinimum convex polygonArgiaInternational Union for the Conservation of NatureNicho (Ecología)Distribución de recursos (Ecología)Insectos¿Modelos de distribución de especies o polígono mínimo convexo? : evaluación del estado de conversación de libélulas del genero argia (odonata : coenagrionidae) comparando modelos de distribución potencialModels of distribution of species or minimum convex polygon? : Evaluation of the state of conversation of dragonflies of the genus argia (odonata: coenagrionidae) comparing models of potential distributionBiologíaUniversidad El BosqueFacultad de CienciasTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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