Distribución biogeográfica potencial del género Hippocampus Rafinesque 1810 (Actinopterygii: Syngnathiformes) en costas mexicanas
DOI:
https://doi.org/10.15359/revmar.11-1.4Palabras clave:
nicho, distribución potencial, modelos predictivos, Hippocampus, MéxicoResumen
Los caballitos de mar (género Hippocampus) son peces cuyas poblaciones están amenazadas. Los mapas de distribución presentan información que puede utilizarse para la conservación de la biodiversidad, el correcto manejo y protección de los recursos naturales, y el desarrollo de planes de manejo, son la base para estudios posteriores de taxonomía, biogeografía, ecología y evolución. Con el fin de evaluar la eficiencia y el desempeño de diferentes métodos para el modelado de distribución potencial de las cuatro especies del género Hippocampus presentes en México, se recopilaron puntos georreferenciados de presencia de las mismas, desde 1970 hasta 2017, y se utilizaron cuatro modelos predictivos para determinar su distribución potencial. La evaluación de cada modelo se llevó a cabo con un análisis de curva ROC y un estadístico Kappa de Cohen. En MaxEnt se realizó un análisis Jacknife, para conocer las variables ambientales que tuvieron mayor importancia en la predicción del modelo. Los resultados muestran que H. erectus y H. zosterae tienen una amplia ordenación en las costas del Golfo de México; H. ingens muestra una marcada disposición a lo largo de los estados costeros del Océano Pacífico y H. reidi presenta una predicción de distribución más restringida en la zona del caribe mexicano. La batimetría, distancia a la costa y la concentración de clorofila son los factores con mayor influencia en el modelo predictivo de presencia de las cuatro especies.
Referencias
Anderson, R., Gómez-Laverde, M. & Peterson, A. (2002). Geographical distributions of spiny pocket mice in South America: insights from predictive models. Glob. Ecol. Biog., 11(2), 131-141. https://doi.org/10.1046/j.1466-822X.2002.00275.x
Araújo, M. B. & Guisan, A. (2006). Five (or so) challenges for species distribution modeling. J. Biogeogr., 33(10), 1677-1688. https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2006.01584.x
Basher, Z., Bowden, D. A. & Costello, M. J. (2014). Global Marine Environment Datasets (GMED). World Wide Web electronic publication. Version 1.0 (Rev.01.2014). Recuperado en agosto 14, 2017, disponible en http://gmed.auckland.ac.nz
Beitinger, T. L. & Fitzpatrick, L. C. (1979). Physiological and ecological correlates of preferred temperature in fish. Integr. Comp. Biol., 19(1), 319-329. https://doi.org/10.1093/icb/19.1.319
Bell, E. M., Lockyear, J. F., McPherson, J. M., Marsden, A. D. & Vincent, A. C. J. (2003). First field studies of an Endangered South African seahorse, Hippocampus capensis. Environ Biol. Fish., 67(1), 35-46. https://doi.org/10.1023/A:1024440717162
Brigitta, I., Van Tussenbroek, M., Barba Santos, G., Gonzalo, J., Wong R., Kornelis van Dijk, J. & Waycott, M. (2010). Guía de los pastos marinos tropicales del Atlántico oeste / A guide to the tropical seagrasses of the Western Atlantic. México: Univ. Nac. Aut. de Méx.
Bruckner, A. W., Field, J. D. & Daves, N. (Eds.). (2005). The Proceedings of the International Workshop on CITES Implementation for Seahorse Conservation and Trade. Silver Spring, Maryland, EE. UU.: National Oceanic and Atmospheric Administration.
Chefaoui, R. M., Hortal, J. & Lobo, M. (2005). Potential distribution modeling, niche characterization and conservation status assessment using GIS tools: a case study of Iberian Copris species. Biol. Conserv., 122(2), 327-338. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2004.08.005
CONABIO. Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad. (2008). Capital natural de México, vol. I: Conocimiento actual de la biodiversidad. México: Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad.
CONABIO. Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad. (2009). Capital natural de México, vol. II: Estado de conservación y tendencias de cambio. México: Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad.
Dias, T. L. P. & Rosa, I. L. (2003). Habitat preferences of a seahorse species, Hippocampus reidi (Teleostei: Syngnathidae) in Brazil. Aq. J. Ichth. Aq. Biol., 6(4), 165-176.
Echarri, F., Tambussi, C. & Hospitaleche, C. A. (2009). Predicting the distribution of the crested tinamous. Eudromia spp. (Aves, Tinamiformes). J. Ornithol., 150, 75-84. https://doi.org/10.1007/s10336-008-0319-5
Elith, J. & Leathwick, J. R. (2009). Species distribution models: ecological explanation and prediction across space and time. Annu. Rev. Ecol. Evol. S., 40, 677-697. https://doi.org/10.1146/annurev.ecolsys.110308.120159
Elith, J., Graham, C. H., Anderson, P. R., Dudík, M., Ferrier, S., Guisan, A., Zimmermann, N. E. (2006). Novel methods improve prediction of species distributions from occurrence data. Ecography, 29(2), 129-151. https://doi.org/10.1111/j.2006.0906-7590.04596.x
Fedrizzi, N., Stiassny, M. L. J., Boehm, J. T., Dougherty, E. R., Amato, G. & Mendez, M. (2015). Population Genetic Structure of the Dwarf Seahorse (Hippocampus zosterae) in Florida. PLOS ONE, 10(7), e0132308. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0132308
Foster, S. J. & Vincent, A. C. J. (2004). The life history and ecology of seahorses: implications for conservation and management. J. Fish Biol., 65(1), 1-61.
https://doi.org/10.1111/j.0022-1112.2004.00429.x
Franklin, J. (2010). Mapping Species Distributions: Spatial Inference and Prediction. Cambridge, UK.: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511810602
García, J. R. (2006). Multi-scale assessment of the potential distribution of two herptofaunal species. Tesis de maestría no publicada. Wageningen University, Países Bajos.
Global Biodiversity Information Facility. (2017). GBIF Home Page. Recuperado en abril 11, 2017, disponible en https://www.gbif.org
Groves, J. S. & Lavenberg, R. J. (1997). The Fishes of the Galapagos Islands. Stanford, EE. UU.: Stanford University Press.
Guisan, A. & Thuiller, W. (2005). Predicting species distribution: offering more than simple habitat models. Ecol. Letters, 8(9), 993-1009. https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00792.x
Hijmans, R. J., Cameron, S. E., Parra, J. L., Jones, P. G. & Jarvis, A. (2005). Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. Int. J. Clim., 25(15), 1965-1978. https://doi.org/10.1002/joc.1276
Humann, P. (1993). Reef fish identification: Galapagos. Florida, EE. UU.: New World Publications.
INEGI. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2009). Aspectos generales del territorio mexicano. Recuperado en enero 2 2016, disponible enhttp://www.inegi.org.mx/inegi/default.aspx?s=geo&c= 909.
Kaschner, K., Watson, R., Trites, A. W. & Pauly, D. (2006). Mapping world-wide distributions of marine mammal species using a relative environmental suitability (RES) model. Mar. Ecol. Prog. Ser., 316, 285-310. https://doi.org/10.3354/meps316285
Lobo, J. M., Jiménez-Valverde, A. & Real, R. (2008). AUC: a misleading measure of the performance of predictive distribution models. Global Ecol. Biogeogr., 17(2), 145-151. https://doi.org/10.1111/j.1466-8238.2007.00358.x
Lourie, S. A. (2016). Seahorses-A life size Guide to every species. Vernmont, EE. UU.: Ivy Press. https://doi.org/10.7208/chicago/9780226338552.001.0001
Lourie, S. A., Foster, S. J., Cooper, E. W. T. & Vincent, A. C. J. (2004). A guide to the identification of seahorses. Project Seahorse and Traffic North America. Washington D. C. EE. UU.: University of British Columbia & World Wildlife Fund.
Lourie, S. A., Pollom, R. A. & Foster, S. J. (2016). A global revision of the Seahorses Hippocampus Rafinesque 1810 (Actinopterygii: Syngnathiformes): taxonomy and biogeography with recommendations for further research. Zootaxa, 414, 1-66. https://doi.org/10.11646/zootaxa.4146.1.1
Luzzatto, D. & Pujol, M. G. (2014). Los caballitos de mar. En E. A. Vallarino (Ed.). Cuadernos de educación ambiental. (pp. 29-57). Mar del Plata, Argentina: Universidad Nacional de Mar del Plata.
McNyset, K. M. (2005). Use of ecological niche modeling to predict distributions of freswater fish species in Kansas. Ecol. Freshwater Fish, 14(3), 243-255. https://doi.org/10.1111/j.1600-0633.2005.00101.x
McPherson, J. M. & Vincent, A. C. J. (2004) Assessing East African trade in seahorse species as a basis for conservation under international controls. Aquat. Conserv., 14(5), 521-538. https://doi.org/10.1002/aqc.629
Pastor-Gutiérrez, L., Piloto-Cubero, Y., Corrada-Wong, R. I. & Chevalier-Monteagudo, P. P. (2011). Estudio de las poblaciones de caballitos de mar en dos zonas de la costa norte de la Habana y Pinar del Río, Cuba. Rev. Cien. Mar. Cost., 3, 171-181. https://doi.org/10.15359/revmar.3.13
Pearson, R. G., Thuiller, W., Araújo, M. B., Martínez-Meyer, E., Brotons, L., McClean, C., & Lees, D. C. (2006). Model-based uncertainty in species range prediction. J. Biogeogr., 33(10), 1704-1711. https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2006.01460.x
Peterson, A. T. (2001). Predicting species’ geographic distributions based on ecological niche modeling. The Condor, 103(3), 599-605. https://doi.org/10.1650/0010-5422(2001)103[0599:PSGDBO]2.0.CO;2
Phillips, S. J., Anderson, R. P. & Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecol. Model., 190(3-4), 231-259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
Pimm, S. L., Jenkins, C. N., Abell, R., Brooks, T. M., Gittleman, J. L., Joppa, L. N., & Sexton, J. O. (2014). The biodiversity of species and their rates of extinction, distribution, and protection. Science, 344(6187), 1246752. https://doi.org/10.1126/science.1246752
Rosa, I. L., Oliveira, T. P. R., Castro, A. L. C., Souza Moraes, L. E., Xavier, J. H. A., Nottingham, M. C., & Monteiro-Neto, C. (2007). Population characteristics, space use and habitat associations of the seahorse Hippocampus reidi (Teleostei: Syngnathidae). Neotro. Ichthyology, 5(3), 405-414. https://doi.org/10.1590/S1679-62252007000300020
SEMARNAT. Secretaria de Medio Ambiente y Recursos Naturales. (2010). NOM-059-SEMARNAT-2010. Norma Oficial Mexicana (NOM-059-SEMARNAT2001), Protección ambiental-Especies nativas de México de flora y fauna silvestres-Categorías de riesgo y especificaciones para su inclusión, exclusión o cambio-Lista de especies en riesgo. Recuperado en abril 17, 2017, disponible en http://dof.gob.mx/nota_detalle_popup.php?codigo=5173091
Shelton, A. O., Thorson, J. T., Ward, E. J. & Feist, B. E. (2014). Spatial semiparametric models improve estimates of species abundance and distribution. Can. J. Fish. Aquat. Sci., 71(11), 1655-1666. https://doi.org/10.1139/cjfas-2013-0508
Soberon, J. & Peterson, A. T. (2005). Interpretation of Models of Fundamental Ecological Niches and Species’ Distributional Areas. Biodivers. Inform., 2, 1-10. https://doi.org/10.17161/bi.v2i0.4
Teixeira, R. L. & Musick, J. A. (2001). Reproduction and food habits of the lined seahorse, Hippocampus erectus (Teleostei: Syngnathidae) of Chesapeake Bay, Virginia. J. Bras. Biol., 61(1), 79-90. https://doi.org/10.1590/S0034-71082001000100011
Toledo, V. M. & Ordóñez M. J. (2009). Zonas ecológicas de México. Recuperado en abril 11, 2017, disponible en http://www.conabio.gob.mx/informacion/metadata/gis/zecol1mgw.xml?_httpcache=yes&_xsl=/db/metadata/xsl/fgdc_html.xsl&_indent=no
Thuiller, W., Lafourcade, B., Engler, R. & Araújo, M. (2009). Biomod - a plataform for ensamble forecasting of species distributions. Ecography, 32(3), 369-373. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2008.05742.x
Valavanis, V. D., Pierce, G. J., Zuur, A. F., Palialexis, A., Saveliev, A., Katara, I. & Wang, J. J. (2008). Modelling of essential fish habitat based on remote sensing, spatial analysis and GIS. Hydrobiologia, 612(1), 5-20. https://doi.org/10.1007/s10750-008-9493-y
Vari, R. P. (1982). Order Gasterosteiformes, Suborder Syngnathoidei (Doryrahmphinae, Syngnathinae, Hippocampinae). In Tee-Van, J. (Ed.), Fishes of the Western North Atlantic (pp. 178-193) New Haven, EE. UU.: Sears Foundation for Marine Research, Yale University.
Villaseñor, J. L. & Tellez-Valdés, O. (2004). Distribución potencial del género Jefea (Asteracea) en México. Serie Botánica, 75(2), 205-220.
Vincent, A. C. J., Foster, S. J. & Koldewey, H. J. (2011). Conservation and management of seahorses and other Syngnathidae. J. Fish Biol., 78(6), 1681-1724. https://doi.org/10.1111/j.1095-8649.2011.03003.x
Vincent, A. C. J. (1996). The international trade in seahorses. Cambridge, UK.: Traffic International Report.
Wiley, E. O., McNyset, K. M., Peterson, A. T., Robins, C. R. & Stewart, A. M. (2003). Niche modeling and geographic range predictions in the marine environment using a machine-learning algorithm. Oceanography, 16(3), 120-127. https://doi.org/10.5670/oceanog.2003.42
Zhang, X. & Vincent, A. C. J. (2017). Integrating multiple datasets with species distribution models to inform conservation of the poorly-recorded Chinese seahorses. Biol. Cons., 211(A), 161-171. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2017.05.020
Zhang, X. & Vincent, A. C. J. (2018). Predicting distributions, habitat preferences and associated conservation implications for a genus of rare fishes, seahorses (Hippocampus spp.). Divers. Distrib., 24(7), 1005-1017. https://doi.org/10.1111/ddi.12741
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