Autor: Ricardo Torres

Murciélagos de la provincia de Córdoba, Argentina: riqueza y distribución

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Los objetivos del trabajo fueron identificar vacíos en la información distribucional existente referida a los quirópteros de la provincia de Córdoba, para determinar el patrón de riqueza de especies e individualizar las variables que afectan la distribución de cada especie en particular. Se realizaron búsquedas bibliográficas de registros publicados, revisiones de ejemplares depositados en colecciones sistemáticas y relevamientos de localidades puntuales. Con base en los datos distribucionales obtenidos se realizaron modelos predictivos utilizando el programa Maxent. El mapa de riqueza se obtuvo mediante la superposición de 10 mapas individuales de presencia-ausencia, más las celdas de presencia de las cinco especies que no pudieron ser modeladas por presentar menos de cinco registros. Se obtuvieron 204 registros de 15 especies en 191 localidades. La mayor parte de las localidades se concentra en la zona serrana. Las 15 especies registradas fueron citadas para el bosque serrano. Desmodus rotundus, Tadarida brasiliensis y Myotis dinellii presentaron el mayor número de registros. En tres de los 26 departamentos de la provincia de Córdoba (General Roca, Roque Sáenz Peña y Totoral) no se hallaron registros. El rango anual de la temperatura fue la variable más importante para el conjunto de especies, seguida por dos variables topográficas, la pendiente y la elevación. El área serrana de la provincia constituyó la zona de mayor riqueza, con celdas con hasta diez especies.

Bats of Cordoba Province, Argentina: richness and distribution. The objectives of this study were to identify gaps in existing distributional information referred to the bats of Cordoba Province, to determine the pattern of species richness, and to identify the variables that affect the distribution of each species in particular. We searched the published records in the literature, reviewed specimens in systematic collections, and surveyed specific localities. Based on the obtained distributional data we performed predictive models using the Maxent software. Richness map was obtained by overlaying 10 individual presence-absence maps, plus the presence cells of the five species that could not be modelled for having less than five records. We obtained 204 records of 15 species in 191 localities. Most localities are concentrated in the mountain area. The 15 species were cited for the mountain forest. Desmodus rotundus, Tadarida brasiliensis and Myotis dinellii presented the highest number of records. No records were found in three of the 26 departments in Cordoba Province (General Roca, Roque Sáenz Peña and Totoral). The annual temperature range was the most important variable for all species, followed by two topographic variables, slope and elevation. The mountain area of the province was the richest area, with cells with up to 10 species.

Modelos predictivos de distribución para cuatro especies de mamíferos (Cingulata, Artiodactyla y Rodentia) típicas del Chaco en Argentina

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Los acelerados cambios ambientales producidos por el hombre hacen necesario el estudio detallado del rango geográfico de las especies. En la actualidad, el Chaco argentino constituye una de las ecorregiones con las tasas de transformación más altas, lo que ha colocado a sus mamíferos en una posición delicada desde el punto de vista de la conservación. Mediante técnicas de modelado de la distribución potencial y utilizando el software Maxent, en este trabajo estudiamos el conjunto de variables climático-ambientales más importantes en la predicción de la distribución actual de Catagonus wagneri, Pediolagus salinicola, Priodontes maximus y Tolypeutes matacus. Reportamos además las hipótesis de distribución potencial obtenidas sobre la base de dos umbrales de corte. Estas hipótesis se discuten con el objeto de obtener una aproximación a la distribución real y evaluar sus implicancias en un contexto de conservación. El número de variables explicativas que intervinieron en el ajuste de los modelos no fue superior a siete, siendo la pendiente y la precipitación del mes más seco las más frecuentemente seleccionadas. Los modelos tuvieron un buen desempeño, con valores de AUC superiores a 0.79. Para ninguna de las especies modeladas se obtuvo un porcentaje de área de distribución superior al 30% respecto del total del área de estudio y en todos los casos menos del 3% está incluida dentro de áreas protegidas. C. wagneri es la especie con la menor área geográfica predicha, presentando un distribución disyunta con cuatro parches principales ubicados en la región del chaco semiárido.

Predictive distribution models to four species of mammals (Cingulata, Artiodactyla and Rodentia) typical of the Argentinean Chaco. The rapid environmental changes caused by man make necessary the detailed study of the geographic range of species. At present, the Argentine Chaco is one of the ecoregions with the highest conversion rates, which has placed its mammals in a difficult position from a conservation point of view. By modeling the potential distribution using the Maxent software, in this paper we study the set of environmental variables most relevant in predicting the current distribution of Catagonus wagneri, Pediolagus salinicola, Priodontes maximus and Tolypeutes matacus. We also report potential distribution obtained on the basis of two cutoff thresholds. These assumptions are discussed in order to approximate the actual distribution and evaluate its implications in a conservation context. The number of explanatory variables involved in the adjustment of the models did not exceed seven, slope and precipitation of driest month being the most frequently selected. Models performed well, with AUC values greater than 0.79. None of the modeled species showed a percentage of range greater than 30% of the total study area and in all cases less than 3% is included within protected areas. C. wagneri is the species with the smallest predicted range, showing a disjunct distribution with four main patches located in the arid Chaco region.