Resumen
Introducción: El búho manchado mexicano (Strix occidentalis lucida Nelson 1903) es una subespecie amenazada por la destrucción del hábitat y sensible al cambio climático. Esta se distribuye en los bosques maduros de Estados Unidos y México.
Objetivo: Determinar la distribución potencial histórica (1970-2000) y futura (2021-2040, 2041- 2060 y 2061-2080) del búho manchado mexicano bajo dos escenarios de cambio climático (SSP 245 y SSP 585).
Materiales y métodos: La distribución potencial se modeló con el software R, utilizando el algoritmo MaxEnt, 155 registros de presencia geográficamente no correlacionados y cinco capas bioclimáticas. Las áreas de idoneidad ambiental se predijeron para ocho unidades de manejo ambiental de Estados Unidos y México.
Resultados y discusión: Tres variables de temperatura contribuyeron en 93.1 % a la predicción del modelo: rango diurno medio (44.8 %), temperatura máxima del mes más cálido (28.8 %) y promedio del trimestre más frío (19.5 %). Los escenarios futuros mostraron pérdidas paulatinas y continuas de espacio bioclimático idóneo para el ave en siete unidades de manejo, especialmente en el escenario de altas emisiones (SSP 585) en la Sierra Madre Oriental de México (-56.1 a -96.4 %). La unidad de manejo ambiental Montañas Rocosas del Sur, en Estados Unidos, fue la única que ganó espacio bioclimático idóneo (51.3 a 167.2 %) en todos los periodos.
Conclusión: Aunque los cambios no son significativos, la pérdida de áreas de idoneidad bioclimática inicia en el 2030 e incrementa en el 2041 y, por tanto, el cambio climático representa una amenaza actual para esta ave rapaz.
Citas
Aiello−Lammens, M. E., Boria, R. A., Radosavljevic, A., Vilela, B., & Anderson, R. P. (2015). spThin: An R package for spatial thinning of species occurrence records for use in ecological niche models. Ecography, 38(5), 541–545. doi: https://doi.org/10.1111/ecog.01132
Bivand, R. S., Pebesma, E., & Gomez-Rubio, V. (2013). Applied spatial data analysis with R. Springer.
BirdLife International. (2020). Strix occidentalis. The IUCN Red list of threatened species 2020. doi: https://doi.org/10.2305/IUCN.UK.2020-3.RLTS.T22689089A180937862.en
Chen, I. C., Hill, J. K., Ohlemuller, R., Roy, D. B., & Thomas, C. D. (2011). Rapid range shifts of species associated with high levels of climate warming. Science, 333(6045), 1024–1026. doi: https://doi.org/10.1126/science.1206432
Cobos, M. E., Peterson, A. T., Barve, N., & Osorio, O. L. (2019). kuenm: An R package for detailed development of ecological niche models using Maxent. PeerJ, 7:e6281. doi: https://doi.org/10.7717/peerj.6281
Dallas, T., Decker, R. R., & Hastings, A. (2017). Species are not most abundant in the centre of their geographic range or climatic niche. Ecology Letters, 20(12), 1526–1533. doi: https://doi.org/10.1111/ele.12860
De Alba, E., & Reyes, M. E. (1998). Contexto físico: La diversidad biológica de México estudio de país. México: CONABIO. https://www.biodiversidad.gob.mx/publicaciones/librosDig/pdf/divBiolMexEPais1.pdf
Elith, J., Graham, C. H., Anderson, R. P., Dudik, M., Ferrier, S., Guisan, A., … Zimmerman, N. E. (2006). Novel methods improve prediction of species’ distributions from occurrence data. Ecography, 29(2), 129–151. doi: https://doi.org/10.1111/j.2006.0906-7590.04596.x
Engler, J. O., Stiels, D., Schidelko, K., Strubbe, D., Quillfeldt, P., & Brambilla, M. (2017). Avian SDMs: current state, challenges, and opportunities. Journal of Avian Biology, 48(12), 1483–1504. doi: https://doi.org/10.1111/jav.01248
Escobar, L. E., Lira, N., Medina, V., & Peterson, A. T. (2014). Potential for spread of the white-nose fungus (Pseudogymnoascus destructans) in the Americas: use of Maxent and NicheA to assure strict model transference. Geospatial Health, 9(1), 221–229. doi: https://doi.org/10.4081/gh.2014.19
Eyring, V., Bony, S., Meehl, G. A., Senior, C. A., Stevens, B., Stouffer, R. J., & Taylor, K. E. (2016). Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geoscientific Model Development, 9(5), 1937–1958. doi: https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016
Fick, S. E., & Hijmans, R. J. (2017). WorldClim 2: new 1km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 37(12), 4302–4315. doi: https://doi.org/10.1002/joc.5086
Franklin, A. B., Anderson, D. R., Gutierrez, R. J., & Burnham, K. P. (2000). Climate, habitat quality, and fitness in northern spotted owl populations in northwestern California. Ecological Monographs, 70(4), 539–590. doi: https://doi.org/10.1890/0012-9615(2000)070[0539:CHQAFI]2.0.CO;2
Franklin, J. (2009). Mapping species distributions. USA: Cambridge University Press.
Ganey, J. L., Ward Jr, J. P., Rawlinson, T. A., Kyle, S. C., & Jonnes, R. S. (2020). Annual climate in mexican spotted owl habitat in the Sacramento Mountains, New Mexico: implications for responding to climate change. Journal of Field Ornithology, 91(3), 225–240. doi: https://doi.org/10.1111/jofo.12337
Ganey, J. L. (2004). Thermal regimes of Mexican spotted owl nest stands. Southwestern Naturalist, 49(4), 478–486. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/3672405
Garza, H. A. (2018). Situación actual de búho manchado mexicano (Strix occidentalis lucida) y de los Strigiformes de la reserva de la Biosfera La Michilía. Retrieved from https://www.snib.mx/iptconabio/resource?r=SNIBH305&v=1.3
Global Biodiversity Information Facility (GBIF). (2019). Strix occidentalis subsp. lucida (Nelson, 1903). GBIF backbone taxonomy. Checklist dataset. doi: https://doi.org/10.15468/39omei
Guisan, A., Tingley, R., Baumgartner, J. B., Naujokaitis−Lewis, I., Sutcliffe, R. P., Tulloch, A. T., … Buckley, M. Y. (2013). Predicting species distributions for conservation decisions. Ecology Letters, 16(12), 1424–1435. doi: https://doi.org/10.1111/ele.12189
Gutiérrez, E., & Trejo, I. (2014). Efecto del cambio climático en la distribución potencial de cinco especies arbóreas de bosque templado en México. Revista Mexicana de Biodiversidad, 85(1), 179–188. doi: https://doi.org/10.7550/rmb.37737
Huntley, B., Collingham, Y. C., Green, R. E., Hilton, G. M., Rahbek, C., & Willis, S. G. (2006). Potential impacts of climatic change upon geographical distributions of birds. Ibis, 148(s1), 8–28. doi: https://doi.org/10.1111/j.1474-919X.2006.00523.x
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2020). Referencias geográficas y extensión territorial de México. México: Author.
Keywan R., van Vuuren, D. P., Kriegler, E., Edmonds, J., O’Neill, B. C., Fujimori, S., …Tavoni, M. (2017). The shared socioeconomic pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview. Global Environmental Change, 42, 153–168. doi: https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009
Krishnan, A. (2021). Lessons across scales: molecular ecology and wildlife conservation. Journal of the Indian Institute of Science, 101, 117–123. doi: https://doi.org/10.1007/s41745-021-00232-6
Lawler, J. J., Wiersma, Y. F., & Huettman, F. (2011). Predictive species and habitat modeling in landscape ecology. Drew, C. A., Wiersma, Y. F., & F. Huettmann (Eds.), Using species distribution models for conservation planning and ecological forecasting (pp. 271–290). Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7390-0
Meineri, E., & Hylander, K. (2017). Fine-grain, largedomain climate models based on climate station and comprehensive topographic information improve microrefugia detection. Ecography, 40(8), 1003–1013. doi: https://doi.org/10.1111/ecog.02494
Méndez, E. F. M., Méndez, G. J., & Cerano, P. J. (2020). Distribución actual y potencial de Dendroctonus mexicanus Hopkins bajo dos escenarios de cambio climático. Madera y Bosques, 26(2), e2622002. doi: https://doi.org/10.21829/myb.2020.2622002
Møller, A. P., Fielder, W., & Berthold, P. (2006). Birds and climate change. UK: Elsevier.
National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). (2021). National Center for Environmental Information. US Federal Government. Retrieved from https://www.ncei.noaa.gov/access/monitoring/climate-at-a-glance/
Palma-Cancino, D. Y., Tarango-Arambula, L. A., UgaldeLedezma, S., Alcántara-Carbajal, J. L., Ángeles-Pérez, G., Ramírez-Valverde, G., & Martínez-Montoya, J. L. (2014). Hábitat del tecolote moteado mexicano (Strix occidentalis lucida) en Tlachichila, Zacatecas, México. Agro Productividad, 7(4), 3–9. Retrieved from https://revista-agroproductividad.org/index.php/agroproductividad/article/view/528
Palma-Cancino, D. Y., Tarango-Arámbula, L. A., UgaldeLedezma, S., Alcántara-Carbajal, J. L., OlmosOropeza, G., Ángeles-Pérez, G., & Rincón-Ramírez, J. A. (2020). Distribución potencial del tecolote moteado mexicano (Strix occidentalis lucida Nelson 1903) en Aguascalientes, Durango, Jalisco y Zacatecas México. Agro Productividad, 12(1), 23–28. doi: https://doi.org/10.32854/agrop.vi0.1563
Parmesan, C., & Yohe, G. (2003). A globally coherent fingerprint of climate change impacts across natural systems. Nature, 421, 37–42. doi: https://doi.org/10.1038/nature01286
Pearce, J. L., & Boyce, M. S. (2006). Modelling distribution and abundance with presence-only data. Journal of Applied Ecology, 43(3), 405–412. doi: https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2005.01112.x
Pearson, R. G., & Dawson, T. P. (2003). Predicting the impacts of climate change on the distribution of species: are bioclimatic envelope models useful? Global Ecology and Biogeography, 12(5), 361–371. doi: https://doi.org/10.1046/j.1466-822X.2003.00042.x
Pebesma, E. J., & Bivand, R. S. (2005). Classes and methods for spatial data in R. R News. Retrieved from https://cran.r-project.org/web/packages/sp/vignettes/intro_sp.pdf
Peterson, A. T., & Robins, C. R. (2003). Using ecologicalniche modeling to predict barred owl invasions with implications for spotted owl conservation. Conservation Biology,17(4), 1161–1165. doi: https://doi.org/10.1046/j.1523-1739.2003.02206.x
Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3-4), 231–259. doi: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
R Core Team (2021). R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. Retrieved from https://www.R-project.org/
Raxworthy, C. J., Martinez-Meyer, E., Horning, N., Nussbaum, R. A., Schneider, G. E., Ortega-Huerta, M. A., & Peterson, A. T. (2003). Predicting distributions of known and unknown reptile species in Madagascar. Nature, 426, 837–841. doi: https://doi.org/10.1038/nature02205
Sagarin, R. D., & Gaines, S. D. (2002). The ‘abundant centre’ distribution: to what extent is it a biogeographical rule? Ecology Letters, 5(1), 137–147. doi: https://doi.org/10.1046/j.1461-0248.2002.00297.x
Salazar-Borunda, M. A., Martínez-Guerrero, J. H., TarangoArámbula, L. A., Pereda-Solís, M. E., & López-Serrano, P. M. (2020). Avances científicos del búho manchado mexicano (Strix occidentalis lucida Nelson 1903). Agro Productividad, 13(6), 43–48. doi: https://doi.org/10.32854/agrop.vi.1681
Salazar-Borunda, M. A., Martínez-Guerrero, J. H., TarangoArámbula, L. A., López-Serrano, P. M., & PeredaSolís, M. E. (2022). Distribution modeling of mexican spotted owl (Strix occidentalis lucida) in Mexico. Journal of Raptor Research, 56(1), 65–74. doi: https://doi.org/10.3356/JRR-20-114
Salazar-Borunda, M. A., Tarango-Arámbula, L. A., LópezSerrano, P. M., Chávez-Simental, J. A., OlmosOropeza, G., Martínez-Guerrero, J. H., & Pereda-Solís, M. E. (2021). Realized ecological niche of the mexican spotted owl (Strix occidentalis lucida) in Mexico. Agro Productividad, 14(6), 3–9 doi: https://doi.org/10.32854/agrop.v14i6.2020
Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (SEMARNAT). (2010). Norma Oficial Mexicana NOM059-SEMARNAT-2010, Protección ambiental-Especies nativas de México de flora y fauna silvestresCategorías de riesgo y especificaciones para su inclusión, exclusión o cambio-Lista de especies en riesgo. México: Diario Oficial de la Federación. Retrieved from http://dof.gob.mx/nota_detalle_popup.php?codigo=5173091
Silva-Piña, M. J., Tarango-Arámbula, L. A., ClementeSánchez, F., Cortez-Romero, C., Velázquez-Martínez, A., Rafael-Valdez, J., & Ugalde-Lezama, S. (2018). Características del hábitat de sitios de descanso del búho manchado (Strix occidentalis lucida) en la Sierra Madre Occidental, México. Huitzil, 19(2), 141–156. doi: https://doi.org/10.28947/hrmo.2018.19.2.319
Soberón, J., Osorio-Olvera, l., & Peterson, T. (2017). Diferencias conceptuales entre modelación de nichos y modelación de áreas de distribución. Revista Mexicana de Biodiversidad, 88(2), 437–441. doi: https://doi.org/10.1016/j.rmb.2017.03.011
U.S. Geological Survey (USGS). (2021). Geologic maps of US states US Federal Government. Retrieved from https://mrdata.usgs.gov/geology/state/map-us.html
U.S. Fish and Wildlife Service (USFWS). (2012). Final recovery plan of the Mexican spotted owl (Strix occidentalis lucida), First Revision. U. S. Fish and Wildlife Service. Retrieved from ttps://www.fs.usda.gov/treesearch/pubs/45043#:~:text=The%20Mexican%20spotted%20owl%20meets,construction%20or%20other%20economic%20activities
VanDerWal, J., Murphy, H. T., Kutt, A. S., Perkins, G. C., Bateman, B. L., Perry, J. J., & Reside, A. E. (2013). Focus on poleward shifts in species’ distribution underestimates the fingerprint of climate change. Nature Climate Change, 3, 239–243. doi: https://doi.org/10.1038/nclimate1688
Wan, H. Y., Ganey, J. I., Vojta, C. D., & Cushman, S. A. (2018). Managing emerging threats to spotted owls. The Journal of Wildlife Management, 82(4), 682–697. doi: https://doi.org/10.1002/jwmg.21423
Warren, D. L., Glor, R. E., & Turelli, M. (2010). ENMTools: a toolbox for comparative studies of environmental niche models. Ecography, 33(3), 607–611. doi: https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2009.06142.x
Willey, D. W., & Van Riper, C. (2014). Home range characteristics of Mexican spotted owls in the Rincon Mountains, Arizona. The Wilson Journal of Ornithology, 126(1), 53–59. doi: https://doi.org/10.1676/13-029.1
Wisz, M. S., Pottier, J., Kissling, W. D., Pellissier, l., Lenoir, J., Damgaard, C. F., …. Heikkinen, R. K. (2013). The role of biotic interactions in shaping distributions and realised assemblages of species: implications for species distribution modelling. Biological Reviews, 88(1), 15–30. doi: https://doi.org/10.1111/j.1469-185X.2012.00235.x
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Derechos de autor 2022 Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente