Guía para el modelo de distribución de especies por Máxima Entropía, estudio de caso de la “lora nuca amarilla” Amazona auropalliata en El Salvador
Esta contribución pretende facilitar una guía para el análisis e interpretación de información modelada con MaxEnt, incluyendo los elementos centrales de calidad para generar resultados robustos de gran utilidad para la conservación y gestión de la diversidad biológica de El Salvador. Para facilitar...
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Secretaría de Investigaciones Cien´tíficas de la Universidad de El Salvador
2021
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Rivera, Carlos Giovanni Funes Hernández, Katherine Tatiana Merino Villalta, José Fernando Beltrán Sánchez, Alicia Verónica Guía para el modelo de distribución de especies por Máxima Entropía, estudio de caso de la “lora nuca amarilla” Amazona auropalliata en El Salvador |
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Esta contribución pretende facilitar una guía para el análisis e interpretación de información modelada con MaxEnt, incluyendo los elementos centrales de calidad para generar resultados robustos de gran utilidad para la conservación y gestión de la diversidad biológica de El Salvador. Para facilitar el proceso de entrenamiento, se efectuó un modelo distribucional de Amazona auropalliata, especie catalogada en peligro de extinción en el país. El modelo obtenido presentó un valor AUC de 0.856 por lo que puede considerarse confiable, con las variables temperatura media del mes más húmedo, la precipitación del cuatrimestre más cálido y la precipitación en el período más seco, aportando en mayor medida al modelo. La distribución potencial de la especie según el modelo, ocurre principalmente en los departamentos de San Salvador, Santa Ana, Ahuachapán, Sonsonate, Usulután y La Libertad. Finalmente, con base en análisis estadísticos, se construyó un perfil bioclimático de la especie determinado por esta contribución facilitará el desarrollo de estudios futuros, incluyendo los efectos del Cambio Climático. |
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Guide for the species distribution model by Maximum Entropy, case study of the “yellow-naped amazon” Amazona auropalliata from El Salvador |
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MINERVA1312024-04-09T17:39:06Z Guía para el modelo de distribución de especies por Máxima Entropía, estudio de caso de la “lora nuca amarilla” Amazona auropalliata en El Salvador Guide for the species distribution model by Maximum Entropy, case study of the “yellow-naped amazon” Amazona auropalliata from El Salvador Rivera, Carlos Giovanni Funes Hernández, Katherine Tatiana Merino Villalta, José Fernando Beltrán Sánchez, Alicia Verónica Ecosistemas nicho ecológico distribución especies Amazona auropalliata MaxEnt Ecosystems ecological niche distribution species Amazona auropalliata MaxEnt Esta contribución pretende facilitar una guía para el análisis e interpretación de información modelada con MaxEnt, incluyendo los elementos centrales de calidad para generar resultados robustos de gran utilidad para la conservación y gestión de la diversidad biológica de El Salvador. Para facilitar el proceso de entrenamiento, se efectuó un modelo distribucional de Amazona auropalliata, especie catalogada en peligro de extinción en el país. El modelo obtenido presentó un valor AUC de 0.856 por lo que puede considerarse confiable, con las variables temperatura media del mes más húmedo, la precipitación del cuatrimestre más cálido y la precipitación en el período más seco, aportando en mayor medida al modelo. La distribución potencial de la especie según el modelo, ocurre principalmente en los departamentos de San Salvador, Santa Ana, Ahuachapán, Sonsonate, Usulután y La Libertad. Finalmente, con base en análisis estadísticos, se construyó un perfil bioclimático de la especie determinado por esta contribución facilitará el desarrollo de estudios futuros, incluyendo los efectos del Cambio Climático. The aim of this work was to offer a guide for the analysis and interpretation of the model MaxEnt, including the quality requirements to generate solid results and provide researchers the key elements of this powerful ecological tool, in order to improve the conservation and management of the biological diversity of El Salvador. Hence, a potential distributional model of Amazona auropalliata, a species cataloged in danger of extinction in the country, was conducted. The model had an AUC (Area under the Curve) value of 0.856 considered reliable. The variables mean temperature of the wettest month, precipitation of the warmest four-month period and precipitation in the driest period, were mainly contributing to the model. The potential distribution of the species according to the model occurs mainly in the departments of San Salvador, Santa Ana, Ahuachapán, Sonsonate, Usulután and La Libertad. As a result, based on statistical analysis, a bioclimatic profile of the species determined by this contribution will facilitate the development of future studies, including the effects of Climate Change. Secretaría de Investigaciones Cien´tíficas de la Universidad de El Salvador 2021-07-30 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf application/epub+zip https://minerva.sic.ues.edu.sv/Minerva/article/view/131 10.5377/revminerva.v4i2.12402 Revista Minerva: Revista Científica Multidisciplinaria de la Universidad de El Salvador; Vol. 4 Núm. 2 (2021): Revista Minerva. Enero-Junio 2021; 125-142 Revista Minerva: Multidisciplinary Scientific Journal of the Universidad de El Salvador; Vol. 4 No. 2 (2021): Revista Minerva. Enero-Junio 2021; 125-142 2521-8794 2521-8794 spa https://minerva.sic.ues.edu.sv/Minerva/article/view/131/124 https://minerva.sic.ues.edu.sv/Minerva/article/view/131/136 Derechos de autor 2021 Los autores que publican en la Revista Minerva acuerdan los siguientes términos: Los autores continúan como propietarios de sus trabajos, cediendo únicamente los derechos de difusión a la Revista Minerva bajo los estándares de la Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Esta licencia permite que otros mezclen, adapten y construyan sobre el trabajo para cualquier propósito, incluso comercialmente, y aunque los nuevos trabajos también deben reconocer al autor inicial, no tienen que licenciar los trabajos derivados en los mismos términos. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |