Truchas Mexicanas

estudiando y trabajando para la descripción y conservación de las diversas truchas nativas de México

Modelación y Caracterización Ambiental del Área de Distribución Potencial de Oncorhynchus chrysogaster (Needham y Gard, 1964) en las Cuencas de los Ríos Sinaloa y Culiacán

Publication Type:Thesis
Year of Publication:2015
Autores:A. Luis Ramírez-Huerta
Number of Pages:1-74
Date Published:2015/01//
University:Centro de Investigación en Alimentación y Desarrollo, A.C.
City:Mazatlán, Sinaloa, México
Palabras clave:Mexican trout, Oncorhynchus chrysogaster, Sierra Madre Occidental, species distribution modelling
Resumen:

Regarding the Mexican golden trout Oncorhynchus chrysogaster, salmonid nativeto Mexico which distribution has been restricted to river basins Fuerte, Sinaloa,
Culiacan in the Sierra Madre Occidental (SMO). However, this study focused on
modeling the potential distribution of this species in the basins of Sinaloa and
Culiacán rivers, bounded at altitudes ≥ 1500 m, being little studied in relation to the
distribution of this species. There are few historical records of the species,
extending to the present study with 11 new records obtained in four samples taken
during the investigation. The environmental information required for the modeling
process comes from the bioclimatic variables WorldClim and Compound
Topographic Index HYDRO1k project. Based on this information and the records of
the species, the potential distribution of the species with BIOCLIM, GARP and
MAXENT methods that relate common occurrence data (geographical location) of
one species with the set of environmental variables was modeled. The three
models agree in locating distribution sites above 1500 m, which is considered as
altitudinal limit, however there are differences in the extent and final distribution
area, having higher affinity to the results obtained with GARP and MAXENT,
compared with results generated with BIOCLIM. To assess the predictive ability of
different modeling methods mentioned before a statistical method known as
Jackknife resampling, which is appropriate when you have fewer than 25 records
of occurrence was applied. The model validation GARP places as the method has
a higher predictive success, followed by MAXENT.
Con relación a la trucha dorada mexicana Oncorhynchus chrysogaster, salmónido
nativo de México cuya distribución se ha restringido a las cuencas de los ríos
Fuerte, Sinaloa y Culiacán, en la Sierra Madre Occidental (SMO). A pesar de ello,
el presente estudio se centró en el modelado de la distribución potencial de esta
especie en las cuencas de los ríos Sinaloa y Culiacán, acotadas a altitudes ≥ 1500
msnm, por estar escasamente estudiadas con relación a la distribución de esta
especie. Dentro de esta área se cuenta con pocos registros históricos de
presencia de la especie, ampliándose con el presente estudio con 11 registros
nuevos obtenidos en cuatro muestreos realizadas durante la investigación. La
información ambiental requerida para el proceso de modelado procede de las
variables bioclimáticas de WorldClim y el Índice Compuesto Topográfico del
proyecto HYDRO1k. Con base en dicha información y con los registros de la
especie, se modeló la distribución potencial de la especie con los métodos
BIOCLIM, GARP y MAXENT, que en común relacionan datos de presencia
(posición geográfica) de una especie con el conjunto de variables ambientales.
Los tres modelos coinciden en ubicar los sitios de distribución por arriba de los
1500 msnm, que se ha considerado como límite altitudinal, sin embargo existen
diferencias en cuanto a la extensión y área de distribución final, existiendo mayor
afinidad en los resultados obtenidos con GARP y MAXENT, comparativamente
con los resultados generados con BIOCLIM. Para evaluar la capacidad predictiva
de los diferentes métodos de modelación mencionados anteriormente se aplicó un
método estadístico de remuestreo conocido como Jackknife, el cual es apropiado
cuando se tiene menos de 25 registros de ocurrencia. La validación de los
modelos coloca a GARP como el método que presenta un mayor éxito predictivo,
seguido por MAXENT.

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