Introducción
La supervivencia y distribución de las especies en un ecosistema depende de otros organismos, del tipo de vegetación, de la altitud, factores topográficos y climatológicos; estos elementos definen su nicho ecológico. Tan es así, que en la actualidad se han propuesto herramientas que permiten predecir el modelo de distribución potencial de una especie. Por ello, los nuevos registros que se obtienen podrían hacer suponer que la distribución de la especie se ha ampliado (Cabana, 2000, Mateo et al., 2011, Plasencia-Vásquez et al., 2014; Gaitán & Losada, 2020).
Los modelos de predicción de distribución (Predictive distribution modeling - PDM) pueden ser utilizado en estudios de ecología, biogeografía, evolución y conservación para investigar los procesos vinculados con los patrones de distribución de las especies y para predecir en qué áreas, aún no estudiadas, podrían constituirse en espacios que puedan ser ocupados por la especie, en un posible desplazamiento (Hernández, 2007).
En nuestro país, de las 1847 especies de aves, 106 son especies endémicas; de éstas 08 se encuentran En Peligro Crítico, 12 En Peligro, 10 Casi Amenazado, 19 en condición Vulnerable y las restantes en una condición de Preocupación Menor (Angulo, 2018, eBird, 2018, IUCN, 2012, Plenge, 2020, Saldaña et al., 2016, Salinas et al., 2018, Schmitt et al., 2013, Schulenberg et al., 2010). En la región de La Libertad se han registrado 484 especies de aves, 45 se encuentran en condición de amenaza y 42 son endémicas (Núñez et al., 2016).
Los endemismos se presentan en áreas donde existe dominancia de un tipo de vegetación y características climatológicas que aseguran la supervivencia de la especie (Flanagan et al., 2005, Romo et al., 2015). Una especie endémica o de rango restringida se define como aquella que tiene un área de distribución menor que 50 000 km2 (Stattersfield et al., 1998). En nuestro país existen nuevos registros en relación a la amplitud de distribución de algunas especies de aves, que están reportados por Saldaña et al. (2016), Plenge (2020), en la plataforma eBird (2020) y en la región La Libertad encontramos las observaciones de Vallejos et al. (2013), Pollack et al. (2016), Fernández (2020).
La condición de amenaza de una especie demanda del análisis de una serie de componentes y no se deben considerar como rígidas, ya que pueden variar con el tiempo; la determinación de subespecies dependerá de la información que se vaya incrementando respecto a su distribución geográfica y tamaño de la población que estaría indicando un incremento o disminución de la tasa de declinación de la especie en función al grado de fragmentación y destrucción del hábitat (Angulo, 2018).
La información se encuentra dispersa, en proceso y aún no publicada, lo cual afecta la calidad de los datos; aun cuando en la actualidad existen esfuerzos para actualizar y centralizar la documentación que están disponibles en los repositorios y bibliotecas privadas. Esta situación es más notoria en la región La Libertad por lo que urge organizar y ordenar los datos para realizar este proceso de actualización (Lambert & Angulo, 2007, Leiva et al., 2018, Núñez et al., 2016, Pollack et al., 2009, 20116, 2017, Vallejos et al, 2013).
En este contexto, los modelos de distribución potencial son una herramienta de predicción, que permiten visualizar, con cierto grado de exactitud, los hábitats adecuados donde podrían ser ocupados por las especies que se enfrenan a algún grado de amenaza, de esta manera se contribuiría en cubrir los vacíos de información respecto a este tema y la conservación de las especies (Soberón & Peterson, 2005, Hernández, 2007, Mateo et al., 2011).
En tal sentido, el presente trabajo tiene como objetivo realizar una revisión de la distribución de cuatro especies de aves endémicas que se encuentran en situación de amenaza, por la destrucción de su nicho ecológico y diseñar un modelo de distribución potencial de las especies.
Justificación
Disponer de información actualizada de la distribución de cuatro especies de aves endémicas y amenazadas de la región La Libertad, contribuirá a tener un mejor conocimiento de su estado actual, identificar las posibles áreas que presenten características favorables que permitan albergar a las especies; así como de los factores que están impactando de forma negativa como es el caso de la deforestación, fragmentación y pérdida de hábitat por efecto del cambio de uso de suelo, con fines agrícolas, minería metálica y no metálica, crecimiento desordenado del urbanismo y el calentamiento global. Asimismo, contribuirá a proporcionar información sobre la identificación de sitios prioritarios, para la conservación frente a la destrucción de hábitat e impacto del cambio climático.
Material y métodos
El presente estudio se realizó en base a la información existente en la región La Libertad, considerando que posee 42 especies de aves endémicas, que representa el 39.62% del total (106) de especies de aves endémicas registradas para el Perú (Angulo, 2018).
La relación y distribución de las especies endémicas se obtuvieron de una revisión de la bibliografía especializada existente a nivel nacional, regional y local, así como también de base de datos GBIF (http://www.gbif.org), eBird (http://ebird.org), IUCN (2020), Plenge, (2020). Asimismo, se realizó un filtrado de los registros disponibles, eliminando a los que estaban muy alejados o de no tenían una procedencia verificable. Se utilizó la distancia mínima de un kilómetro (Serrano, 2017).
Las variables bioclimáticas que se emplearon para los modelos se obtuvieron de la base de datos WorldClim V.2.1 (Fick et al., 2017). Se realizó la selección de variables climáticas para cada modelo con la finalidad de emplear las que estén menos correlacionadas entre sí, mediante el método de Forward Stepwise Regression.
Con la información de ocurrencia (solo presencia) obtenida en las bases de datos de eBird (2018), GBIF (2019) y ciencia ciudadana, se procedió a realizar un proceso de selección o filtrado de la información eliminando los sitos que no tenían sustento. Luego se elaboraron los modelos de distribución potencial empleando los algoritmos de máxima entropía (MaxEnt) que para estimar la probabilidad de ocurrencia de la especie buscando la distribución geográfica lo más uniforme posible para una especie; Random Forest (RF), Generalised Linear Model (GLM); Generalised Additive Model (GAM). En la plataforma Wallace V1.0.6.3 (Kass et al., 2018) se realizó el modelamiento potencial de nichos de especies y distribuciones geográficas. El código es de uso y modificación gratuitos (GPL 3.0) (Kass et al., 2018) que se desarrolla integrado en RStudio (2020). Los datos raster obtenidos en MaxEnt fueron transferidos y graficados en el programa libre QGIS (2019).
Los algoritmos de máxima entropía (programa MaxEnt), para aplicar este modelo, que se requiere para el presente estudio, son la presencia y variables ambientales (Astudillo et al., 2016). Clave utilizada por MaxEnt: LQHP (Linear, Quadratic, Hinge, Product). Las características de clase, en función de la flexibilidad de la respuesta modelada, de los predictores climáticos se obtuvieron de WorldClim (2020), que pone a la disposición de los investigadores, 19 variables climáticas para el período 1950-2000; estas variables provienen de los valores mensuales de temperatura y precipitación, que pueden ser utilizadas en el modelamiento de la distribución de especies. De las 19 variables codificadas del programa WorldClim V.2.1 (Fick et al., 2017), se eligieron 10 (Tabla 1).
Con la finalidad de evaluar la capacidad de predicción del modelo, el método de umbral de independencia del área bajo la curva operada por el receptor AUC (Area Under the Curve - Área Bajo la Curva-), para evaluar el desempeño predictivo. El valor de AUC indica la capacidad que tiene el modelo para distinguir sitios con presencia, de sitios sin presencia. El estadístico AUC puede tomar valores de adecuabilidad entre 0,5 y 1. Un valor de 0,5 indicaría que el modelo obtenido no es mejor que uno realizado al azar, un AUC de 0,5 a 0,7 corresponde a un modelo de baja precisión o escasa discriminación, mientras que un valor mayor de 0,7 corresponde con un modelo de elevada precisión o alta discriminación, mientras que 1 corresponde a un valor alto de adecuación (Serrano et al., 2017). Si los valores de AUC son ≥ 0,75, indican un buen desempeño del modelo para discriminar las áreas con y sin presencia de la especie (Romo et al., 2013, Sabattini et al. 2017).
Resultados y discusión
Se analizó un total de 564 puntos georreferenciados de la base de datos GBIF (2021), de los cuales 110 pertenecen a Aglaeactis aliciae, 32 a Aulacorhynchus huallagae, 341 a Scytalopus unicolor y 81 a Asthenes dorbignyi huancavelicae (Tabla 2).
Aglaeactis aliciae Salvin, 1896, es una especie endémica que ha sido registrada en el distrito de Cochorco, provincia de Sánchez Carrión La Libertad, en el ámbito del valle del río Marañón en los 3 000 y 3 400 m (Schulenberg et al., 2006, Lambert & Angulo, 2007, Núñez et al. 2016, Begazo, 2021) y que presenta una pequeña área de distribución. Según la IUCN (2021) y el MINAGRI (2014) se encuentra en la categoría de Vulnerable (GBIF, 2021); además está registrada en la categoría II de la CITES.
Aulacorhynchus huallagae Carriker 1933; es una especie rara en una pequeña región del centro norte de Perú, donde se sabe que se extiende entre 2 000 y 2 600 m. (Schulenberg et al., 2006, Begazo, 2021). Se encuentra En Peligro (IUCN, 2021).
Scytalopus unicolor Salvin, 1895; es bastante común en bosques montanos húmedos y en hábitats relativamente secos en el lado este del Valle de Marañón, en partes de La Libertad, Cajamarca y Ancash, en elevaciones que oscilan entre 2 400 y 3 400 m. (Schulenberg et al., 2006, Begazo, 2021). Se encuentra en la categoría de Preocupación Menor (IUCN, 2021).
Asthenes dorbignyi huancavelicae Morrison, 1938; especie endémica propia de los andes de La Libertad y Ancash, ocupan altitudes que oscilan entre 2 450 y 4 200 m (Schulenberg et al., 2006, Begazo, 2021). Se encuentra en la categoría de Preocupación Menor (IUCN, 2021).
El modelamiento de la distribución potencial de las cuatro especies endémicas estudiadas en región La Libertad, y las localidades donde estuvo presente, está expresado en valores de AUC (Tabla 3).
Para las cuatro especies se comprobó que los valores del AUC para los modelos tienen una distribución normal. Para obtener los mapas de presencia/ausencia se aplicaron diferentes líneas de corte que se ajusten para definir el mejor modelo. Se asumieron los algoritmos más utilizados y recomendados: presencia mínima de los puntos de entrenamiento (minimum training presence, MTP), el 10 percentil (10 percentile training presence, p10), la sensibilidad y especificidad equivalentes (equal training sensitivity and specificity, OC) y la de sensibilidad máxima de entrenamiento más especificidad (Maximum training sensitivity plus specificity, Max), (Plasencia et al., 2014).
El modelo de distribución potencial de Aglaeactis aliciae, presentó un buen desempeño (AUC = 0.915); p10 = 0,769 (bio4. LQHP_1) (Fig. 1).
Aglaeactis aliciae, colibrí endémico de la cuenca alta del río Marañón (Lambert & Angulo 2007), ubicada dentro del Área de Endemismo para las Aves “Valle del Marañón”, EBA 048, (Stattersfield et al. 1998). La distribución conocida de esta especie abarca 17 localidades que están ubicadas y restringidas a las provincias de Sánchez Carrión y Pataz en el departamento de La Libertad (Lambert & Angulo 2007).
Sin embargo, en una visita de campo al Centro poblado de Mayas, en la cuenca del río Mayas (el cual desemboca al río Marañón), en el distrito de Conchucos, provincia Pallasca, departamento de Ancash entre las coordenadas 8°16’28.624” S y 77°40’16.235” O, a 3 100 m registra un ejemplar de A. aliciae, con este hallazgo se amplía su rango de distribución y estaría en uno de los rangos de adecuabilidad de hábitat (0,4000), posiblemente en el sur de Cajamarca, La Libertad y el norte de Ancash (Núñez, 2015).
El modelo de distribución potencial de Aulacorhynchus huallagae, (AUC = 0.804), percentil.10 = 0,59 (bio14. LQHP_1); se ajusta al valor teórico y muestra una distribución hacia hábitats adecuados para su supervivencia (Fig. 2).
Aulacorhynchus huallagae, es una especie que se encuentra en la vertiente occidental de los andes peruanos y ocupa el bosque montano húmedo. También ha sido observada en los bosques montanos altos de la localidad de Nuevo Bolívar, San Martín y en el centro poblado Montealegre, provincia de Rodríguez de Mendoza, Amazonas (Angulo et al., 2008; Acosta, 2015).
El valor de AUC = 0,824; percentil.10 = 0,257 (bio05. LQHP_1) obtenido por Scytalopus unicolor (Fig. 3), muestra una distribución que se adecua las condiciones de la cuenca oeste del río Marañón (La Libertad).
A Scytalopus unicolor, se la considera una especie común en la vertiente del Pacífico del valle del Marañón y que puede estar en Cajamarca y Ancash (Schulenberg et al., 2006; Krabe & Schulenberg, 2020). También se ha confirmado su presencia en Cajabamba, al sur de Cajamarca, mediante el registro de su canto (Coopmans et al., 2001).
El valor de AUC = 0,904 obtenido por Asthenes dorbignyi huancavelicae (Fig. 4), percentil.10 = 0,376 (b17. LQHP_1), nos muestra que presenta una adecuabilidad de hábitat aceptable. Es una especie poco común en los valles interandinos de los andes occidentales de La Libertad, así como también en Ancash (Schulenberg et al., 2006).
Conclusiones
Los modelos de nicho ecológico basados en datos de presencia son una herramienta muy útil para evitar inconvenientes que generan las ausencias de información sobre la distribución geográfica de una especie.
Los modelos predictivos de distribución obtenidos para las especies Aglaeactis aliciae, Aulacorhynchus huallagae, Scytalopus unicolor y Asthenes dorbignyi huancavelicae, se ajustan a los valores de alta adecuabilidad de hábitat.
Existen áreas en La Libertad que se podrían considerar para proteger a estas especies, dado que hasta la fecha no figuran entre las prioridades.