Análisis de un hábitat potencialmente adecuado para en el suroeste de China bajo escenarios de cambio climático
Autores: Sun, Shengyue; Deng, Zhongjian
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Botánica
Palabras clave
Herbácea
Planta perenne
Registros de distribución
Variables ambientales
Factores bioclimáticos
Trayectoria de migración
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
es una planta perenne herbácea a semi-leñosa nativa del ecosistema brasileño. Se ha naturalizado extensamente en el suroeste de China, planteando amenazas significativas a la biodiversidad local. Este estudio examinó e integró sistemáticamente 100 registros de distribución de bases de datos autorizadas, incluyendo la Base de Datos de Especímenes de Plantas Virtuales de China, la Instalación Global de Información sobre Biodiversidad y Museos Naturales de China. Además, se incorporaron 23 variables ambientales, que comprenden 19 factores bioclimáticos del Conjunto de Datos Climáticos Mundiales, 3 indicadores topográficos y el Índice de Huella Humana. Los objetivos de esta investigación son los siguientes: (1) simular la distribución actual y futura de la planta (2050s/2070s) bajo escenarios CMIP6 (SSP1-2.6, SSP2-4.5 y SSP5-8.5); (2) cuantificar los cambios en el rango de distribución; y (3) determinar la trayectoria de migración utilizando el software MaxEnt 3.4.4. Los hallazgos revelan que la presión humana (contribuyendo con un 79.7%) y la isotermalidad (factor bioclimático 3: 10.1%) son las principales fuerzas impulsoras que moldean su distribución. Los hábitats adecuados centrales están predominantemente concentrados en las provincias de Yunnan, Guizhou y Sichuan. Para 2070, el centro de distribución se desplaza hacia el noreste hacia la ciudad de Qujing. Bajo el escenario SSP5-8.5, el frente de invasión se extiende hacia el sur del Tíbet, mientras que se produce un retroceso en las tierras bajas de la Prefectura de Honghe. Este estudio subraya los efectos sinérgicos de las trayectorias de desarrollo socioeconómico y los umbrales bioclimáticos en los patrones biogeográficos de las especies invasoras, proporcionando un marco predictivo robusto para estrategias de gestión adaptativa.
Descripción
es una planta perenne herbácea a semi-leñosa nativa del ecosistema brasileño. Se ha naturalizado extensamente en el suroeste de China, planteando amenazas significativas a la biodiversidad local. Este estudio examinó e integró sistemáticamente 100 registros de distribución de bases de datos autorizadas, incluyendo la Base de Datos de Especímenes de Plantas Virtuales de China, la Instalación Global de Información sobre Biodiversidad y Museos Naturales de China. Además, se incorporaron 23 variables ambientales, que comprenden 19 factores bioclimáticos del Conjunto de Datos Climáticos Mundiales, 3 indicadores topográficos y el Índice de Huella Humana. Los objetivos de esta investigación son los siguientes: (1) simular la distribución actual y futura de la planta (2050s/2070s) bajo escenarios CMIP6 (SSP1-2.6, SSP2-4.5 y SSP5-8.5); (2) cuantificar los cambios en el rango de distribución; y (3) determinar la trayectoria de migración utilizando el software MaxEnt 3.4.4. Los hallazgos revelan que la presión humana (contribuyendo con un 79.7%) y la isotermalidad (factor bioclimático 3: 10.1%) son las principales fuerzas impulsoras que moldean su distribución. Los hábitats adecuados centrales están predominantemente concentrados en las provincias de Yunnan, Guizhou y Sichuan. Para 2070, el centro de distribución se desplaza hacia el noreste hacia la ciudad de Qujing. Bajo el escenario SSP5-8.5, el frente de invasión se extiende hacia el sur del Tíbet, mientras que se produce un retroceso en las tierras bajas de la Prefectura de Honghe. Este estudio subraya los efectos sinérgicos de las trayectorias de desarrollo socioeconómico y los umbrales bioclimáticos en los patrones biogeográficos de las especies invasoras, proporcionando un marco predictivo robusto para estrategias de gestión adaptativa.