Análisis Multitemporal de Distribución Geográfica Potencial del Lama Guanicoe
DOI:
https://doi.org/10.17268/rev.cyt.2024.01.07Palabras clave:
bioclimáticas, Maxent, cambio climático, multitemporalResumen
El motivo de esta investigación se enfoca en realizar un modelamiento de distribución geográfica del Lama guanicoe en Sudamérica en dos periodos de tiempo determinados el 2021 y 2070 mediante el software MaxEnt para correlacionar las variables bioclimáticas y calcular el cambio del área de distribución. Luego con esta información se realizó un mapa comparativo de las áreas actuales y futuras en QGIS. Como conclusiones se puede ver que en la región de Perú el cambio de área de distribución se reduce, lo cual es observable en la mayoría de las naciones donde alberga al guanaco (Lama guanicoe) el cual actualmente es considerado en Peligro, por eso según nuestro modelo predice que va a reducir el área de distribución en un 20%, y las variables de temperatura tienen una correlación negativa con el área, lo que nos indica que el cambio climático tendrá relación sobre el Lama guanicoe. Esta información es necesaria para que todos los países tomen acciones en la conservación del Lama guanicoe adoptando estrategias para reducir y prevenir el cambio climático, generando y actualizando sus planes de conservación.
Citas
Atwoli, L. 2021. Llamamiento a la acción urgente para limitar el aumento de la temperatura global, restau-rar la biodiversidad y proteger la salud. Gaceta Sanitaria. 35(6), 512-514. https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2021.08.001.
Bañuelos, J. 2019. Distribución potencial y abundancia de candelilla (Euphorbia antisyphilitica) en el norte de Zacatecas, México. Madera y Bosques. 25(1), DOI: 10.21829/myb.2019.2511657.
Castillo (2016). Reporte de la presencia de guanacos (Lama guanicoe cacsilensis) en las lomas de Marcona y alrededores (Ica-Perú) durante la estación seca. 16(1), 72. DOI: 10.21704/za.v16i1.631
Fergnani, A. 2022. R como un SIG: Extracción de datos climáticos de WorldClim. Ecología Austral. 32(1), 001-19. https://doi.org/10.25260/EA.22.32.1.0.1119.
Fernández, M. 2020. Ventajas de R como herramienta para el Análisis y Visualización de datos en Ciencias Sociales. Revista Científica de la UCSA. 7(2), 97-111 http://doi.org/10.18172/cig.5143.
Garcia, E. 2023. GBIF falls short of providing a representative picture of the global distribution of insects. Systematic Entomology. 1-9 https://doi.org/10.1111/syen.12589.
González B. (2013). Definición de unidades de manejo de poblaciones silvestres de guanaco (Lama guani-coe) en Chile. Tesis de doctorado en ciencias silvoagropecuarias y veterinarias. Universidad de Chile.
Gonzalez, C. 2019. Endoparásitos en guanaco (Lama guanicoe). Revisión de situación en Argentina y regis-tros de la provincia de San Juan. Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú. 30(1), 339-349. http://dx.doi.org/10.15381/rivep.v30i1.14609.
Lozano, L. 2021. El cambio climático en los andes y su impacto en la agricultura: una revisión sistemática. Scientia Agropecuaria. 12(1), 101-108 http://dx.doi.org/10.17268/sci.agropecu.2021.012.
Moscardi, B. 2020. La evolución de la dieta humana en Patagonia fue impulsada por la expansión de Lama guanicoe tras la extinción de la megafauna. Revista de Ciencia Arqueológica. 115. https://doi.org/10.1016/j.jas.2020.105098.
Mugiyo, H. 2022. Mapping the spatial distribution of underutilised crop species under climate change using the MaxEnt model: A case of KwaZulu-Natal, South Africa. Climate Services. 28. https://doi.org/10.1016/j.cliser.2022.100330.
Naciones Unidas (2018), La Agenda 2030 y los Objetivos de Desarrollo Sostenible: una oportunidad para América Latina y el Caribe (LC/G.2681-P/Rev.3), Santiago.
Navarro, A. (2020). Modelamiento de nichos ecológicos de flora amenazada para escenarios de cambio climático en el departamento de Tacna - Perú. Colombia Forestal. 23(1), 51-67. https://doi.org/10.14483/2256201x.14866.
Ortiz, D. (2020). Modelado de distribución geográfica del oso andino bajo escenarios de cambio climático en Colombia. Tesis Facultad de Ingeniería Ambiental e Ingeniería Civil Especialización en Sistemas de In-formación Geográfica de la Universidad Antonio Nariño.
Paterson, P. (2017). Calentamiento global y cambio climático en Sudamérica. Revista “Política y Estrategia” 129, 153-188. https://doi.org/10.26797/rpye.v0i130.133
Penedo, B. 2020. Impacto del cambio climático sobre el bienestar animal en los sistemas ganaderos. ITEA-Información Técnica Económica Agraria. 116(5), 424-443. https://doi.org/10.12706/itea.2020.028.
Quispe, W. (2020, 20 de diciembre). Modelamiento de distribución potencial de avifauna utilizando las he-rramientas QGIS, DIVAGIS, MaxEnt y R. (Diapositivas de PowerPoint). Help GIS. www.edmodo.com/?language=es
Rosas, M. 2021. QGIS, un software geoespacial gratuito y de código abierto en constante crecimiento que contribuye al desarrollo científico. Cuadernos de Investigación Geográfica. 48(1), http://doi.org/10.18172/cig.5143.
Roux, J. 2019. The vulnerable colombian weasel Mustela felipei (Carnivora): new record from Colombia and a review of its distribution in protected areas. THERYA. 10(2), 207-210. DOI: 10.12933/therya-19-776 ISSN 2007-3364
Sabattini, J. (2017) Distribución geográfica potencial de Atta vollenweideri Forel en la provincia de Entre Ríos (Argentina). Ambiência Guarapuava (PR).3(1), 31-46. DOI:10.5935/ambiencia.2017.01.02
Santiago, B. (2019) Modelos de Distribución Potencial y Escenarios de Cambio Climático para cinco Es-pecies de Aves Amenazadas en Ecuador. Memoria del trabajo de fin de máster Máster en Biodiversidad Terrestre y Conservación en Islas Universidad de La Laguna.
Setiawan, A. 2020. Area calculation based on GADM geographic information system database. TELKOM-NIKA Telecommunication, Computing, Electronics and Control. 18(3), 1416-1421 DOI: 10.12928/TELKOMNIKA.v18i3.14901.
Shoobridge, D. 2019. El mercado de la cacería – la cacería del mercado: carne de origen silvestre en bosques tropicales. Scientia Agropecuaria. 10(3), 433-448. http://dx.doi.org/10.17268/sci.agropecu.2019.03.15.
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