Mutis (Oct 2023)

Modelo de probabilidad de ocurrencia del caracol gigante africano (Achatina fulica) para Boyacá, Colombia

  • Edwin Fernando Sánchez Rojas,
  • Maijdinayiver Mairán Gómez Cedeño,
  • María Alejandra Cárdenas Cárdenas,
  • Luz Nidia Gil Padilla

DOI
https://doi.org/10.21789/22561498.1918
Journal volume & issue
Vol. 14, no. 1

Abstract

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La capacidad invasora y la historia natural de Achatina fulica (Linnaeus, 1758) posiciona esta especie como una de las 100 especies invasoras más peligrosas a nivel mundial. Su estudio ha trascendido los límites de la investigación biológica para complementarse con análisis de predicción de los comportamientos ecológicos y la influencia de los factores sociales y económicos. El objetivo de la investigacion fue generar un modelo de probabilidad de ocurrencia para el caracol gigante africano, a escala espacial y temporal. Se recopilaron registros de presencia de la especie mediante información secundaria para el departamento de Boyacá; la información bioclimática se obtuvo a partir de la plataforma Worldclim, los indicadores sociales y económicos de cada localidad se extrajeron de la base de datos Terridata-dnp. La información se analizó por medio de software estadístico R Studio, mediante los paquetes ENMTML y ISLR. Para el modelamiento se utilizó el algoritmo de máxima entropía (Maxent); la validación del modelo se realizó con las métricas AUC, TSS, Kappa, Sorensen y Jaccard. Las variables bioclimáticas que más influyeron en el modelo de probabilidad de ocurrencia fueron temperatura, precipitación y humedad; así mismo, se determinó que las variables cobertura de acueducto y área deforestada están relacionadas estadísticamente en los municipios en donde se ha reportado la especie invasora en el departamento. En las condiciones actuales el caracol gigante africano, podría establecerse en aproximadamente 11.209,74 km; es decir, en el 47,54% del territorio boyacense; bajo las condiciones socioeconómicas de la predicción futura, en el escenario ssp1 126 la especie podría ampliar su presencia hasta el 63.25% y en el escenario ssp4 585 al 50,42%, siendo este último el más caótico se encontró que la ocupación puede ser menor al primer escenario, pero la probabilidad de ocurrencia es más alta.

Keywords