Modelos distribucionales de sigmodontinos andinopatagónicos utilizando indicadores climáticos

RUIZ BARLETT, TRINIDAD; MARTIN, G. M.; LAGUNA, MARÍA FABIANA; ABRAMSON, GUILLERMO; MONJEAU, A.

Jornada; Jornadas Argentinas de Mastozoología; 2019

En este trabajo generamos modelos de distribución potencial para cada especie deroedor sigmodontino que habita la región de los bosques andino-patagónicos y áreasadyacentes, identificando las principales variables climáticas que influyen en dichasdistribuciones. Nuestro principal objetivo fue comparar las variables climáticas y lospatrones de distribución generados para cada especie, y explorar los efectos del entornofísico en la composición de los ensambles de especies. Recopilamos un total de 1215registros de presencia de especies de 580 sitios. Se utilizó el modelo MaxEnt paragenerar las distribuciones potenciales de las 14 especies de roedores estudiadas, con 20variables obtenidas de la base de datos WorldClim, incluida la elevación, 19 variablesbioclimáticas, comparándolas con la potencia predictiva de indicadores de vegetacióncomo el NDVI y el EVI. Nuestros modelos corroboran una clara correspondencia entrelos grandes paisajes patagónicos y los ensambles de especies, que discriminan la zonaandina, el ecotono y la estepa, respondiendo a un gradiente de temperatura y humedad.Los ensambles están compuestos por especies filogenéticamente no relacionadas,pertenecientes a las distintas tribus que arribaron a la Patagonia durante los últimosmilenios. La superposición de todos los modelos muestra al este del lago Nahuel Huapiy hacia el sur hasta los -43°, como la zona de mayor riqueza de especies de toda laPatagonia (hasta 11 especies). Todas las especies muestran una alta correspondenciacon las variables ambientales (temperatura y precipitación) que definen patrones aescala del paisaje. Nuestros modelos predictivos demuestran que a escala regional, losensambles de especies responden al clima, siendo los indicadores de vegetación muypoco explicativos del rango geográfico; éstos, en cambio, adquieren relevancia a escalalocal, influyendo en la disposición espacial de los individuos en diferentes parches.