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      Prediciendo la distribución de Polylepis: bosques Andinos vulnerables y cada vez más importantes Translated title: Predicting Polylepis distribution: vulnerable and increasingly important Andean woodlands

      research-article

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          Abstract

          Los bosques de Polylepis son recursos vitales para la conservación de la biodiversidad y funciones hidrológicas, la cual se verá alterada por el cambio climático a nivel mundial desafiando la sostenibilidad de las comunidades locales. Sin embargo, estos ecosistemas andinos de gran altitud son cada vez más vulnerables debido a la presión antropogénica como la fragmentación, deforestación y el incremento en el ganado. La importancia para predecir la distribución de bosques nativos ha aumentado para contrarrestar los efectos negativos del cambio climático a través de la conservación y la reforestación. El objetivo de este estudio fue desarrollar y analizar los modelos de distribución de dos especies, Polylepis sericea y P. besseri, que forman bosques extensos a lo largo de los Andes. Este estudio utilizó el programa Maxent, el clima y capas ambientales de una resolución de 1 Km. El modelo de distribución previsto para P. sericea indica que la especie podría estar situada en una variedad de hábitats a lo largo de la Cordillera de los Andes, mientras que P. besseri se limitaba a las grandes alturas del sur de Perú y Bolivia. Para ambas especies, los metros de elevación y la temperatura son los factores más importantes para la distribución prevista. El perfeccionamiento del modelo de Polylepis y otras especies andinas utilizando datos de satélites cada vez más disponibles al público demuestran el potencial para ayudar a definir las áreas de diversidad y mejorar las estrategias de conservación en los Andes.

          Translated abstract

          Polylepis woodlands are a vital resource for preserving biodiversity and hydrological functions, which will be altered by climate change and challenge the sustainability of local human communities. However, these high-altitude Andean ecosystems are becoming increasingly vulnerable due to anthropogenic pressure including fragmentation, deforestation and the increase in livestock. Predicting the distribution of native woodlands has become increasingly important to counteract the negative effects of climate change through reforestation and conservation. The objective of this study was to develop and analyze the distribution models of two species that form extensive woodlands along the Andes, namely Polylepis sericea and P. weberbaueri. This study utilized the program Maxent, climate and remotely sensed environmental layers at 1 Km resolution. The predicted distribution model for P. sericea indicated that the species could be located in a variety of habitats along the Andean Cordillera, while P. weberbaueri was restricted to the high elevations of southern Peru and Bolivia. For both species, elevation and temperature metrics were the most significant factors for predicted distribution. Further model refinement of Polylepis and other Andean species using increasingly available satellite data demonstrate the potential to help define areas of diversity and improve conservation strategies for the Andes.

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          Author and article information

          Journal
          rpb
          Revista Peruana de Biología
          Rev. peru biol.
          Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Biológicas (Lima, , Peru )
          1727-9933
          August 2012
          : 19
          : 2
          : 205-212
          Affiliations
          [05] orgnameUniversidad Nacional Agraria La Molina orgdiv1Centro de Datos para la Conservación Perú
          [06] CA orgnameCalifornia State University orgdiv1Department of Biological Sciences EEUU
          [02] orgnameCalifornia Institute of Technology orgdiv1Jet Propulsion Laboratory
          [03] Huaraz orgnameInstituto Nacional de Recursos Naturales orgdiv1Parque Nacional Huascarán Perú
          [07] CA orgnameUniversity of California orgdiv1Institute of the Environment orgdiv2Center for Tropical Research EEUU
          [04] Canberra orgnameThe Australian National University orgdiv1Research School of Biology Australia
          [01] CA orgnameUniversity of California orgdiv1Center for Embedded Networked Sensing EEUU
          Article
          S1727-99332012000200013 S1727-9933(12)01900200013
          77dcb597-2ad7-478b-bb39-21a7362c1dd7

          This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

          History
          Page count
          Figures: 0, Tables: 0, Equations: 0, References: 0, Pages: 8
          Product

          SciELO Peru

          Self URI: Texto completo solamente en formato PDF (ES)
          Categories
          Trabajos originales

          WorldClim,distribución,Maxent,MODIS,Polylepis,sensores remotos,QSCAT,remote sensing,species distribution modeling

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