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La tortuga terrestre argentina Chelonoidis Chilensis es una especie vulnerable que se encuentra gravemente amenazada por el mascotismo y la expansión de la frontera agrícola-ganadera en Argentina. Son fundamentales los estudios acerca de su comportamiento en su hábitatnatural para el desarrollo de planes de conservación; sin embargo, éstos son escasos. En este trabajo, se estudiaron correlaciones del movimiento con la temperatura y otras variables del tiempo atmosférico, motivados por la naturaleza ectotérmica de los reptiles. Para eso, se analizaron datos obtenidos de campañas en las que se monitorearon ejemplares de una población silvestre con unidades de navegación, equipadas con GPS y sensores de temperatura. Primero, se obtuvieron distribuciones de las distancias recorridas por hora para distintos rangos de temperatura del sensor. Las mismas, independientemente de la temperatura, presentan un máximo entre 0 m/h y 20 m/h seguido de un decaimiento exponencial. A medida que aumenta la temperatura, se observa que el parámetro de escala, vinculado con la cola de la distribución, crece. Esto ocurre hasta una temperatura de 40°C, para la cual se obtiene una distribución con una cola menos pesada. Lo anterior indicaría que las tortugas recorrenmayores distancias conforme aumenta la temperatura hasta cierto umbral.A continuación, se obtuvo la distribución de eventos en los que las distancias por hora superan un límite determinado. La misma se aproxima, independientemente al valor del límite, a una distribución de Gumbel asimétrica negativa que presenta un máximo entre 35°C y 40°C. Estosugiere un intervalo de temperaturas en el que las tortugas recorren mayores distancias con mayor frecuencia. Se obtienen similares resultados considerando el análisis sobre la velocidad media y el desplazamiento cuadrático medio en lugar de distancias recorridas.Para hallar otros factores condicionantes del movimiento, se exploraron modelos lineales generalizados que incluían, además de la temperatura, otras variables atmosféricas como predictores lineales. El mejor modelo según el criterio de Bayes resultó de considerar la velocidad del viento y la temperatura como variables explicativas. Finalmente, se estudió el movimiento en función del momento del día, discriminando entresexos y épocas del año.

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