De México a la Argentina: Prediciendo la distribución de la maleza invasora Tithonia tubaeformis más allá de su rango nativo utilizando modelado de nicho
DOI:
https://doi.org/10.25260/EA.26.36.3.0.2712Palabras clave:
invasión biológica, modelos de distribución de especies, nicho ecológico, riesgo de invasión, transferibilidad de modelosResumen
1. Las invasiones biológicas afectan la biodiversidad, el funcionamiento de los ecosistemas y la productividad agrícola. Tithonia tubaeformis, maleza nativa de México, es invasora en varias regiones y amenaza los sistemas productivos en Argentina.
2. Comparamos modelos de distribución de especies calibrados con ocurrencias de los rangos nativo e invadido para estimar su distribución potencial en el país. También desarrollamos un mapa de riesgo de invasión para estrategias de prevención y manejo. Las variables ambientales incluyeron 19 bioclimáticas, la elevación y un índice de influencia humana (HII). Los modelos se calibraron con ocurrencias de los rangos nativo e invadido mediante MaxEnt, probando combinaciones de los diferentes parámetros, con y sin HII. Los modelos con mejor desempeño fueron proyectados sobre Argentina para estimar la distribución potencial, evaluar su transferibilidad y analizar el solapamiento del nicho entre rangos.
3. Los modelos tuvieron buen desempeño. Incluir el HII mejoró su precisión y explicó una porción significativa de la distribución predicha. El modelo entrenado con ocurrencias del rango nativo predijo una distribución más amplia que el entrenado con ocurrencias del rango invadido, sugiriendo que T. tubaeformis aún no ocupó todo el hábitat disponible. La mayoría de los puntos de presencia invasora se ubicaron dentro del espacio ambiental predicho por el modelo entrenado con ocurrencias del rango nativo, aunque algunos registros indicaron una leve expansión del nicho bajo nuevas condiciones ambientales. El mapa de riesgo identificó el norte de Argentina como altamente susceptible a la invasión, resaltando áreas prioritarias para el monitoreo y la prevención.
4. Implicancias. Los modelos entrenados con el rango nativo pueden anticipar la propagación de malezas, e incorporar factores antropogénicos mejora su desempeño predictivo. Estos resultados contribuyen a comprender las invasiones biológicas y proporcionan una herramienta práctica para evaluar riesgos y planificar la gestión de paisajes modificados por la actividad humana.
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