Impactos de los Datos de Distribución en la Modelación Precisa de Especies: Un Estudio de Caso de (Lauraceae)
Autores: Tan, Chao; Ferguson, David Kay; Yang, Yong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Impactos de los Datos de Distribución en la Modelación Precisa de Especies: Un Estudio de Caso de (Lauraceae)
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Botánica
Palabras clave
Calentamiento global
Modelos de distribución de especies
Planta endémica
MaxEnt
Rango de temperatura anual
Estrategias de conservación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
El calentamiento global ha causado que muchas especies se vuelvan amenazadas o incluso se extingan. Describir y predecir cómo responderán las especies al calentamiento global es uno de los puntos críticos de la investigación sobre biodiversidad. Los modelos de distribución de especies predicen la distribución potencial de las especies basándose en datos de ocurrencia de especies. Sin embargo, el impacto de la precisión de los datos de distribución en los resultados de la predicción está poco estudiado. En este estudio, utilizamos la planta endémica (Lauraceae) como caso de estudio. Al recopilar y ensamblar seis conjuntos de datos diferentes de esta especie, utilizamos MaxEnt para realizar modelado de distribución de especies y luego llevamos a cabo análisis comparativos. Los resultados muestran que, basándonos en nuestro conjunto de datos completo y correcto actualizado (conjunto de datos 1), la distribución adecuada de esta especie se encuentra principalmente en la montaña Ta-pieh, en el suroeste de Hubei y el norte de Zhejiang, y que el rango de temperatura diurna media (MDTR) y el rango de temperatura anual (TAR) juegan roles importantes en la configuración de la distribución. En comparación con los datos correctos, los datos incorrectos conducen a un rango más grande y expandido en el área de distribución predicha, mientras que el modelado de especies basado en datos correctos pero incompletos predice un rango pequeño y contraído. Encontramos que solo alrededor del 23.38% se encuentra dentro de reservas naturales, por lo que hay una gran brecha de conservación. Nuestro estudio enfatizó la importancia de contar con datos de distribución correctos y completos para una predicción precisa de las regiones de distribución de especies; tanto los datos incompletos como los incorrectos pueden dar resultados de predicción engañosos. Además, nuestro estudio también reveló las características de distribución y la brecha de conservación, sentando las bases para el desarrollo de estrategias de conservación razonables para esta especie.
Descripción
El calentamiento global ha causado que muchas especies se vuelvan amenazadas o incluso se extingan. Describir y predecir cómo responderán las especies al calentamiento global es uno de los puntos críticos de la investigación sobre biodiversidad. Los modelos de distribución de especies predicen la distribución potencial de las especies basándose en datos de ocurrencia de especies. Sin embargo, el impacto de la precisión de los datos de distribución en los resultados de la predicción está poco estudiado. En este estudio, utilizamos la planta endémica (Lauraceae) como caso de estudio. Al recopilar y ensamblar seis conjuntos de datos diferentes de esta especie, utilizamos MaxEnt para realizar modelado de distribución de especies y luego llevamos a cabo análisis comparativos. Los resultados muestran que, basándonos en nuestro conjunto de datos completo y correcto actualizado (conjunto de datos 1), la distribución adecuada de esta especie se encuentra principalmente en la montaña Ta-pieh, en el suroeste de Hubei y el norte de Zhejiang, y que el rango de temperatura diurna media (MDTR) y el rango de temperatura anual (TAR) juegan roles importantes en la configuración de la distribución. En comparación con los datos correctos, los datos incorrectos conducen a un rango más grande y expandido en el área de distribución predicha, mientras que el modelado de especies basado en datos correctos pero incompletos predice un rango pequeño y contraído. Encontramos que solo alrededor del 23.38% se encuentra dentro de reservas naturales, por lo que hay una gran brecha de conservación. Nuestro estudio enfatizó la importancia de contar con datos de distribución correctos y completos para una predicción precisa de las regiones de distribución de especies; tanto los datos incompletos como los incorrectos pueden dar resultados de predicción engañosos. Además, nuestro estudio también reveló las características de distribución y la brecha de conservación, sentando las bases para el desarrollo de estrategias de conservación razonables para esta especie.