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Boletín Científico. Centro de Museos. Museo de Historia Natural

Print version ISSN 0123-3068

Abstract

MARTINEZ-QUINTERO, Bedir Germán; ECHEVERRI-RUBIO, Alejandro  and  GAVIRIA-ORTIZ, Fabián Guillermo. DISTRIBUCIÓN POTENCIAL DE Oxysternon conspicillatum (WEBER, 1801) EN DIFERENTES ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO EN COLOMBIA. Bol. Cient. Mus. Hist. Nat. Univ. Caldas [online]. 2017, vol.21, n.2, pp.190-206. ISSN 0123-3068.  https://doi.org/10.17151/bccm.2017.21.2.13.

Los escenarios de cambio climático son herramientas útiles para la evaluación de impactos, iniciativas de adaptación y mitigación, y creación de modelos climáticos; estos se proyectan en el tiempo para predecir la unidad de hábitat en que se encuentran las especies. Adicionalmente, los modelos de distribución de especies estiman el área de ocupación de un organismo con potencial bioindicador como los escarabajos coprófagos, entre ellos la especie Oxysternon conspicillatum con amplia distribución geográfica en Colombia. El propósito de este trabajo fue determinar la distribución potencial de O. conspicillatum en un escenario pesimista (A2) y uno optimista (B1) de cambio climático en Colombia para los años 2050 y 2080. Para el desarrollo del modelo se recolectó información publicada y/o depositada en diferentes colecciones del país, de manera tal que se obtuvieron 427 registros, distribuidos en 11 fuentes de información. La especie se registró en 18 departamentos, donde el Eje Cafetero fue el que presentó mayor disponibilidad de datos geográficos. Se encontró que la probabilidad de ocupación de O. conspicillatum en la Cordillera Oriental disminuye drásticamente para estos dos años. Este resultado concuerda con lo observado en otros grupos bioindicadores como las plantas y las mariposas. O. conspicillatum es una especie ampliamente distribuida en Colombia, sin embargo, para los años 2050 y 2080 bajo dos escenarios de cambio climático (A2 y B1) presentará una disminución considerable de su presencia a nivel nacional.

Keywords : área de ocupación; cambio climático; modelación; MaxEnt; bioindicador.

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