Resumen: Este estudio evaluó la contribución relativa de predictores ambientales y de dispersión en modelos de distribución de 29 especies de peces con diferentes rangos de distribución, analizando si el desempeño de los modelos varía según el rango y la distribución por subcuencas, y si la relación con los predictores cambia según el tipo de variable empleada.

Métodos: El área de estudio fue la cuenca del río Tocantins-Araguaia. Se aplicaron seis métodos de modelado de nicho para proyectar la distribución geográfica de las 29 especies, utilizando predictores ambientales y de dispersión asimétrica.

Resultados: Los modelos basados en predictores de dispersión generaron predicciones más precisas que aquellos basados en variables ambientales. Aunque no hubo diferencias significativas en precisión entre los modelos construidos con distintos tipos de variables, las métricas de exactitud se correlacionaron con el rango de las especies y su distribución en las subcuencas. Las especies más restringidas mostraron mayores diferencias entre modelos, siendo más precisos aquellos construidos únicamente con predictores de dispersión.

Conclusions: El uso de predictores de dispersión asimétrica en los SDM genera modelos precisos y reduce las sobrepredicciones hacia zonas geográficamente cercanas y climáticamente adecuadas, especialmente en especies de distribución restringida, al basar las proyecciones en rutas de dispersión reales dentro del gradiente direccional de la red hidrográfica.