Secuencia en la distribución de muérdago enano ante el cambio climático: subcuenca Río Laxaxalpan, Puebla
DOI:
https://doi.org/10.29298/rmcf.v17i96.1655Palabras clave:
arceuthobium globosum Hawksw. & Wiens, áreas idóneas, bosque templado, cambio climático, pinos, plantas parásitasResumen
Las plantas parásitas constituyen un factor de deterioro para la salud de los bosques, y en los últimos años su distribución se ha extendido debido a las alteraciones climáticas. El objetivo del presente estudio fue determinar la distribución de la idoneidad actual y futura, bajo escenarios de cambio climático, de Arceuthobium globosum en bosques de templados de la subcuenca río Laxaxalpan, Puebla, México. Se utilizó el algoritmo MaxEnt y se evaluó el desempeño del modelo mediante los índices AUC y ROC parcial para el periodo actual. Asimismo, se consideraron los Modelos de Circulación General (MCG): CanESM5-CanOE y GFDL-ESM4 bajo los escenarios SSP126 y SSP370 para el periodo 2041-2060. Se aplicaron pruebas de X2 con simulación de Monte Carlo para evaluar los cambios en las categorías de idoneidad. La distribución actual mostró una predominancia de áreas con idoneidad baja y nula para el muérdago. En general, los escenarios de cambio climático indicaron un aumento de las áreas con idoneidad nula y la desaparición de las altas, mientras que la superficie con idoneidad media y baja se redujeron significativamente. El análisis X2 mostró una reducción significativa de las áreas media y alta, con transición hacia las categorías baja y nula. Los resultados sugieren que las condiciones climáticas futuras en el área de estudio dejarán de ser idóneas para la distribución del muérdago enano, lo que evidencia la alta sensibilidad de esta especie parásita ante el cambio climático.
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Citas
Álvarez, O. (1992). Sectores climáticos de Cuba. Aplicación del Método de Lang. Revista Cubana de Meteorología, 5(2), 10-19.
Cambrón-Sandoval, V. H., Méndez-González, J., Ledesma-Colunga, M. C., Luna-Soria, H., García-Aranda, M. A., Cerano-Paredes, J., Obregón-Zuñiga, J. A., & Vergara-Pineda, S. (2018). Variabilidad climática e interacción con otros factores que afectan la dinámica poblacional de descortezadores en bosques amenazados de México (Fondo Sectorial CONAFOR-CONACyT-2014, C01-234547 Sectorial CONAFOR-CONACyT-2014, C01-234547). Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, Comisión Nacional Forestal. https://sivicoff.cnf.gob.mx/ContenidoPublico/09%20Manuales%20t%C3%A9cnicos/Libro_Variabilidad_Clim%C3%A1tica_Din%C3%A1mica_Poblacional_Descortezadores.pdf
Chakraborty, A., Joshi, P. K., & Sachdeva, K. (2016). Predicting distribution of major forest tree species to potential impacts of climate change in the central Himalayan región. Ecological Engineering, 97, 593-609. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoleng.2016.10.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2016.10.006
Cibrián-Tovar, D. (2011). Insectos y patógenos que afectan a las áreas arboladas de Puebla. En Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (Coord.), La Biodiversidad en Puebla. Estudio de Estado (pp. 287-291). Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad, Gobierno del Estado de Puebla, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. https://smadsot.puebla.gob.mx/images/Biodiversidad_en_Puebla2.pdf
Cibrián-Tovar, D., Vázquez-Collazo, I., & Cibrián-Tovar, J. (2007). Muérdagos enanos del género Arceuthobium. En D. Cibrián-Tovar, D. Alvarado-Rosales & S. E. García-Díaz (Edits.), Enfermedades forestales en México (pp. 357-395). Universidad Autónoma Chapingo.
Comisión Nacional Forestal. (2025). Reporte nacional de plagas forestales. 01 de enero al 31 de diciembre de 2024. Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales. https://sivicoff.cnf.gob.mx/ContenidoPublico/Estadisticas%20nacionales%20de%20afectacion/2024/Reporte%20Nacional%20de%20Plagas%20Forestales%2001%20de%20Enero%20al%2031%20Diciembre%20del%202024.pdf
Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad. (2011). División política estatal 1:250 000. 2010 (Catálogo de metadatos geográficos). Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad. http://geoportal.conabio.gob.mx/metadatos/doc/html/dest_2010gw.html
Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad. (2023). La Dualidad de Hutchinson. Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad. https://sites.google.com/site/nichesandareasofdistribution/conceptos-y-teoria/concepts-and-theory
Endara-Agramont, Á. R., Varo-Rodríguez, R. D., Aguirre-Zúñiga, J. J., & García-Jacinto, F. (2023). Guía ilustrativa para la identificación de muérdagos en bosques templados de México (1ra ed.). Aldus. https://www.researchgate.net/publication/378103167_Guia_ilustrativa_para_la_identificacion_de_muerdagos_en_bosques_templados_de_Mexico
Eyring, V., Righi, M., Lauer, A., Evaldsson, M., Wenzel, S., Jones, C., Anav, A., Andrews, O., Cionni, I., Davin, E. L., Deser, C., Ehbrecht, C., Friedlingstein, P., Gleckler, P., Gottschaldt, K.-D., Hagemann, S., Juckes, M., Kindermann, S., Krasting, J., … Williams, K. D. (2016). ESMValTool (v1. 0)–a community diagnostic and performance metrics tool for routine evaluation of Earth system models in CMIP. Geoscientific Model Development, 9, 1747-1802. https://doi.org/10.5194/gmd-9-1747-2016 DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-9-1747-2016
Fick, S. E., & Hijmans, R. J. (2017). WorldClim 2: new 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 37(12), 4302-4315. https://doi.org/10.1002/joc.5086 DOI: https://doi.org/10.1002/joc.5086
García, E., & Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad. (1998). Climas. Catálogo de metadatos geográficos [Conjunto de metadatos]. Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad. http://geoportal.conabio.gob.mx/metadatos/doc/html/clima1mgw.html
Global Biodiversity Information Facility. (2025). GBIF Global Biodiversity Information Facility [Database]. Global Core Biodata Resource. https://www.gbif.org
iNaturalist. (2024). iNaturalist biodiversity observations database [Database]. iNaturalist. https://www.inaturalist.org/
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2018). División política municipal, 1:250 000, 2018 [Catálogo de metadatos geográficos]. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. http://geoportal.conabio.gob.mx/metadatos/doc/html/muni_2018gw.html
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2021). Uso de Suelo y Vegetación, escala 1:250 000, serie VII (continuo nacional) [Catálogo de metadatos geográficos]. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. http://geoportal.conabio.gob.mx/metadatos/doc/html/usv250s7gw.html
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2023). Continuo de elevaciones mexicano y modelos digitales de elevación [Mapa interactivo]. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. https://www.inegi.org.mx/app/geo2/elevacionesmex/
Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática. (2001). Conjunto de datos vectoriales Fisiográficos. Continuo Nacional serie I. Provincias fisiográficas, escala: 1:1 000 000 [Carta fisiográfica]. Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática. https://www.inegi.org.mx/app/biblioteca/ficha.html?upc=702825267575
Intergovernmental Panel on Climate Change. (2021). Summary for policymakers. In V. Masson-Delmotte, P. Zhai, A. Pirani, S. L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M. I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J. B. R. Matthews, T. K. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu & B. Zhou (Eds.), Climate change 2021: The physical science basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (pp. 3-31). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009157896.001 DOI: https://doi.org/10.1017/9781009157896.001
Kearney, M., & Porter, W. (2009). Mechanistic niche modelling: combining physiological and spatial data to predict species’ ranges. Ecology Letters, 12, 334-350. https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2008.01277.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2008.01277.x
Körner, C. (2007). The use of ‘altitude’ in ecological research. Trends in Ecology & Evolution, 22(11), 569-574. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169534707002819 DOI: https://doi.org/10.1016/j.tree.2007.09.006
Manzanilla-Quiñones, U., Delgado-Valerio, P., Hernández-Ramos, J., Molina-Sánchez, A., García-Magaña, J. J., & Rocha-Granados, M. del C. (2019). Similaridad del nicho ecológico de Pinus montezumae y P. pseudostrobus (Pinaceae) en México: implicaciones para la selección de áreas productoras de semillas y de conservación. Acta Botánica Mexicana, (126), Artículo e1398. https://doi.org/10.21829/abm126.2019.1398 DOI: https://doi.org/10.21829/abm126.2019.1398
Nair, K. S. S. (2007). Tropical forest insect pests. Ecology, impact, and management. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511542695 DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511542695
Nickrent, D. L. (2002). Parasitic plants of the world. In J. A. López-Sáez, P. Catalán & L. Sáez (Eds.), Parasitic Plants of the Iberian Peninsula and Balearic Islands (pp. 7-27). Mundi-Prensa Libros, S. A., Madrid. https://www.researchgate.net/publication/265579731_Plantas_parasitas_en_el_mundo
Osorio-Olvera, L., Lira-Noriega, A., Soberón, J., Peterson, A. T., Falconi, M., Contreras-Díaz, R. G., Martínez-Meyer, E., Barve, V., & Barve, N. (2020). NTBOX: An R package with graphical user interface for modelling and evaluating multidimensional ecological niches. Methods in Ecology and Evolution, 11(10), 1199-1206. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13452 DOI: https://doi.org/10.1111/2041-210X.13452
Peterson, A. T., Papeş, M., & Soberón, J. (2008). Rethinking receiver operating characteristic analysis applications in ecological niche modeling. Ecological Modelling, 213(1), 63-72. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2007.11.008 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2007.11.008
Peterson, A. T., Soberón, J., Pearson, R. G., Anderson, R. P., Martínez-Meyer, E., Nakamura, M., & Bastos-Araújo, M. (2011). Ecological niches and geographic distributions. Princeton University Press. https://www.researchgate.net/publication/230709994_Ecological_Niches_and_Geographic_Distributions DOI: https://doi.org/10.23943/princeton/9780691136868.003.0003
Phillips, S. (2010). A Brief Tutorial on Maxent. Lessons in Conservation, 3, 108-135. https://doi.org/10.5531/cbc.linc.3.1.6 DOI: https://doi.org/10.5531/cbc.linc.3.1.6
R Core Team. (2025). The R Project for Statistical Computing (Version 4.4.1) [Computer software]. The R Foundation. https://www.r-project.org/
Ramírez-Dávila, J. F., & Porcayo-Camargo, E. (2009). Estudio de la distribución espacial del muérdago enano (Arceuthobium sp.) en el Nevado de Toluca, México, utilizando el Método del SADIE. Madera y Bosques, 15(2), 93-111. https://doi.org/10.21829/myb.2009.1521193 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2009.1521193
Secretaría de la Convención Internacional de Protección Fitosanitaria. (2018). Normas internacionales para medidas fitosanitarias. NIMF 5. Glosario de términos fitosanitarios. Food and Agriculture Organization of United Nations. https://www.ippc.int/static/media/files/publication/es/2018/07/ISPM_05_2018_Es_2018-07-10_PostCPM13.pdf
Sosa-Díaz, L., Méndez-González, J., García-Aranda, M. A., Cambrón-Sandoval, V. H., Villarreal-Quintanilla, J. Á., Ruiz-González, C. G., & Montoya-Jiménez, J. C. (2018). Distribución potencial de barrenadores, defoliadores, descortezadores y muérdagos en bosques de coníferas de México. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 9(47), 187-208. https://doi.org/10.29298/rmcf.v9i47.159 DOI: https://doi.org/10.29298/rmcf.v9i47.159
Van Geert, P. L. C., Steenbeek, H. W., & Kunnen, E. S. (2012). Monte Carlo techniques: Statistical simulation for developmental data. In S. Kunnen (Ed.), A dynamic systems approach to adolescent development (pp. 43-52). Routledge. https://research.rug.nl/en/publications/monte-carlo-techniques-statistical-simulation-for-developmental-d/
WorldClim. (2023). Future climate data [Database]. WorldClim. https://worldclim.org/data/cmip6/cmip6climate.html
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