Objetivo
Los cambios antropogénicos, como el cambio en el uso del suelo y el cambio climático, afectan el área de distribución geográfica de las especies, provocando desplazamientos, contracciones o expansiones. Sin embargo, los datos sobre la dinámica en los rangos de distribución son insuficientes, heterogéneos y sesgados espacial y temporalmente en la mayoría de las regiones. Los modelos integrados de distribución de especies se presentan como una solución, ya que pueden integrar datos de presencia‐ausencia de buena calidad con datos de presencia recogidos de forma oportunista, teniendo en cuenta al mismo tiempo la heterogeneidad en el esfuerzo de muestreo. Sin embargo, estos métodos han tenido un uso limitado en la estimación del cambio temporal de las áreas de distribución geográfica y aún no están muy extendidos, ya que tienen una curva de aprendizaje pronunciada. Aquí presentamos un modelo generalizable y un caso de ejemplo.
Taxon
Herpailurus yagouaroundi.
Métodos
Usando datos de presencia‐ausencia y de sólo presencia para el yaguarundí (Herpailurus yagouaroundi), modelamos la distribución de la especie en dos periodos de tiempo (2000–2013 y 2014–2021) utilizando un modelo Bayesiano basado en procesos de Poisson en JAGS. Nuestro modelo integra los diferentes tipos de datos al tiempo que tiene en cuenta la variación en el esfuerzo de muestreo y el efecto espacial. Predecimos el área de distribución de las especies en los dos periodos de tiempo y cuantificamos sus cambios.
Resultados
Entre los dos periodos de tiempo, el yaguarundí ha contraído sus límites de distribución sur y norte hacia el ecuador, pero ha ampliado su rango en toda el área de distribución de la especie. Asimismo, nuestros resultados muestran que el área de distribución geográfica modelada, para cualquiera de los dos periodos temporales, no es totalmente equivalente con el mapa de área de distribución actual elaborado por expertos de la UICN.
Conclusiones Principales
Nuestro enfoque de modelado proporciona un ejemplo con el potencial de abordar vacíos de datos y sesgos en otros taxones y regiones. Dado el creciente número de datos incidentales generados por iniciativas comunitarias en América Latina, los modelos integrados de distribución pueden convertirse en una valiosa fuente para la modelización de la distribución de especies en la región. Esta es la primera aplicación del enfoque con dimensión temporal y sobre todo el rango geográfico de la especie.