Bosques Latitud Cero
Volumen 14(1)
Resumen
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enero - junio 2024
Vol.14 (1)
BOSQUES LATITUD CERO
R E V I S T A I N D E X A D A
Publicado por Editorial Universidad Nacional de Loja bajo licencia
Creative Commons 4.0
1. Maestría en Biodiversidad y Cambio Climático, Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador.
2. Carrera de Ingeniería Forestal, Centro de Investigaciones Tropicales del Ambiente y Biodiversidad,
Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador
3. Herbario “Reinaldo Espinosa”, Universidad Nacional Loja, Loja, Ecuador
* Autor para correspondencia: gina.calvas@unl.edu.ec
Gina Calvas-Serrano
1
*
Juan Maita
2
Erick Angamarca
2
Paúl Eguiguren
2
Darío Veintimilla
2,3
Impactos del cambio climático en la distribución potencial de especies
forestales priorizadas de la Amazonía ecuatoriana
Impacts of climate change on the potential distribution of prioritized forest
species in the Ecuadorian Amazon.
Recibido: 21/11/2023 Aceptado: 05/01/2024
Páginas: 31- 46
Los Bosques Húmedos Tropicales (BHT) son ecosistemas de gran complejidad estructural y ambiental,
que albergan gran diversidad especies y hábitats, cumpliendo un papel importante en la regulación del
clima y ecientes para la conservación del agua. Sin embargo, los incendios forestales, la deforestación y
el cambio climático, han fragmentado estos ecosistemas, provocando la pérdida o reducción de hábitats y
servicios ecosistémicos que benecian a las distintas comunidades. En el Ecuador estos bosques cubren
gran parte del territorio, especícamente en las regiones del Chocó y la Amazónica. El objetivo del
presente estudio fue evaluar los impactos del cambio climático en la distribución de especies forestales
del BHT, se seleccionaron Calycophyllum spruceanum, Capirona decorticans, Ceibapentandra, Dussia
tessmannii y Erisma uncinatum, con ayuda de variables bioclimáticas WorldClim; programas como
Maxent, Rstudio y ArcGIS, HadGEM3 – CG3.1 – LL y los escenarios SSP2-4.5 y SSP5-8.5, con lo
cual se calibró y generó el modelo nal. Proyectando modelos de distribución potencial actual y futura
de las cinco especies, en las que se observa aumento y reducción de sus áreas por efecto del cambio
climático, provocando cambios en sus patrones de distribución. En conclusión, el cambio climático,
traerá alteraciones en la dinámica de los bosques amazónicos, ocasionando modicaciones en su
estructura y composición, provocando reducción de captura y almacenamiento de carbono, alteración
del ciclo hidrológico, pérdida de hábitats, entre otras. Por tanto, esta investigación, será una herramienta
esencial, para generar políticas y estrategias en el aprovechamiento forestal sostenible, restauración
y conservación de la biodiversidad de estos bosques.
Palabras clave: Modelo de nicho ecológico, modelo de distribución de especies, cambio climático,
Maxent, bosque tropical amazónico
DOI: https://doi.org/10.54753/blc.v14i1.2115
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Tropical Rainforests (TF) are ecosystems of great structural and environmental complexity, home to
a great diversity of species and habitats, playing an important role in climate regulation and efcient
for water conservation. However, forest res, deforestation and climate change have fragmented these
ecosystems, causing the loss or reduction of habitats and ecosystem services that benet different
communities. In Ecuador, these forests cover a large part of the territory, specically in the Chocó
and Amazon regions. The objective of this study was to evaluate the impacts of climate change on
the distribution of forest species of the BHT, Calycophyllum spruceanum, Capirona decorticans,
Ceibapentandra, Dussia tessmannii and Erisma uncinatum were selected, with the help of bioclimatic
variables WorldClim; programs such as Maxent, Rstudio and ArcGIS, and HadGEM3 - CG3. 1 - LL
and the SSP2-4.5 and SSP5-8.5 scenarios, with which the nal model was calibrated and generated.
Projecting models of current and future potential distribution of the ve species, in which an increase
and reduction of their areas due to climate change is observed, causing changes in their distribution
patterns. In conclusion, climate change will bring alterations in the dynamics of the Amazon forests,
causing modications in their structure and composition, causing a reduction in carbon capture and
storage, alteration of the hydrological cycle, loss of habitats, among others. Therefore, this research
will be an essential tool to generate policies and strategies for sustainable forest use, restoration and
conservation of the biodiversity of these forests.
Keywords: Ecological niche model, species distribution model, climate change, Maxent, amazon
tropical forest
Los bosques húmedos tropicales (BHT), cubren el 14 % de la supercie terrestre del planeta, se
destacan por presentar ecosistemas de una gran complejidad estructural y ambiental, alojan gran parte
de la diversidad de especies y hábitats presentes en el mundo (Gentry, 1982; Hill y Hill, 2001). Son
fundamentales para la regulación del clima (Bennett et al., 2018), captura y almacenamiento de carbono
(Jiménez-Torres, 2021) y ecientes para la conservación del agua (Molion, 1975). En Ecuador son
los bosques más diversos, siendo inuenciados en gran parte por la topografía de la Cordillera de los
Andes (Muriel, 2008), se localizan por debajo de 3 500 m s.n.m., con precipitaciones anuales mayores
a 2 000 mm (Young, 2006), con una extensión de 31 732 km
2
en la Biorregión del Chocó, como de
73 909 km
2
en el Amazonas , donde se han encontrado más de 200 especies arbóreas por hectárea, se
estima que el número de vertebrados, como son anbios, reptiles, aves y mamíferos, sobrepasen las
3 500 especies (Bravo, 2014). Además, presentan una ora exuberante de 9 000 especies de plantas
vasculares, llegando a acoger la zona del Chocó el 25 % de la ora nacional (Palacio y Jaramillo, 2001).
Es por todos estos atributos, que el Ecuador es incluido como uno de los países megadiversos del mundo.
Sin embargo, los BHT del Ecuador, se han visto afectados desde hace décadas por actividades que
vienen ligadas con el desarrollo humano, como es la explotación maderera, petrolera, cultivos de
palmas entre otras, por lo cual se prevé que el efecto del cambio climático, sea evidente durante
las fases de crecimiento, reproducción y migración (Chen et al., 2011; Peñuelas et al., 2004), en la
abundancia y dispersión de las especies (Root et al., 2005), así como en la ausencia o modicación de
su distribución, hacia altitudes o latitudes distintas a las que se encuentran hoy (Larsen et al., 2012).
Para ello es fundamental desarrollar métodos analíticos que permitan evaluar la distribución potencial
actual, y escenarios de cambio climático para la biodiversidad de estas áreas (Uribe, 2015).
Abstract
Introducción
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Calvas-Serrano, G., Maita, J., Angamarca, E., Eguiguren, P., Veintimilla, D. (2024). Impactos del cambio climático en
la distribución potencial de especies forestales priorizadas de la Amazonía ecuatoriana. Bosques Latitud Cero,
14(1), 31 - 46. https://doi.org/10.54753/blc.v14i1.2115
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En los últimos tiempos, el modelado de distribución de especies (MDE) ha venido consolidándose en
conjunto con la era digital, generando el desarrollo de softwares, algoritmos y paquetes de acceso, lo cual
ha brindado ventajosas metodologías para el campo de la biología, forestal, clima, biogeografía entre
otros (Pardo, 2022). Los MDE se aplican para deducir la distribución actual de las especies y proyectar
las consecuencias del cambio climático en las mismas, bajo distintos escenarios climáticos, a través
de herramientas de Sistemas de Información Geográcas (Pliscoff y Fuentes-Castillo, 2011) donde se
utilizan registros históricos y condiciones ambientales como es el clima, topografía, hidrología entre
otros, que son conocidas para la especie y que puedan inuenciar la ubicación geográca de la misma
en el futuro, generando de esta manera un mapa con probabilidades (Bakkenes et al., 2002). En Ecuador
se ha reportado que el cambio climático, afectaría la dinámica poblacional y distribución altitudinal de
anbios (Ron, 2000), de aves (Varela, 2019) como también la vegetación en zonas silvestres protegidas de
la zona andina (Yánez et al., 2011). A pesar de ello, existen vacíos de información, se desconoce estudios
sobre los impactos del cambio climático en la distribución espacial de especies forestales del BHT.
La presente investigación se enfoca en evaluar la distribución actual de cinco especies forestales del
BTH que se encuentran sobreexplotadas y vulnerables por su valor comercial y ecológico, así como
la distribución futura bajo escenarios de cambio climático. Estos resultados tienen un alto potencial
para la toma e implementación de políticas en planes de manejo y conservación de estas especies. En
este contexto, se planteó como objetivo modelar áreas de distribución actual, de especies forestales del
bosque húmedo ecuatoriano y estimar los impactos de escenarios de cambio climático, de las especies
forestales del bosque húmedo ecuatoriano.
Materiales y Métodos
Área de estudio
Los Bosques Húmedos Tropicales (BHT) del Ecuador se encuentran localizados al oeste y este de la
Cordillera de los Andes, conformado por las regiones Amazónica y la Biorregión El Chocó (Figura 1).
El presente estudio se enfocó en la región Amazónica, donde existe el mayor número de registros de
las cinco especies forestales evaluadas. Esta región presenta precipitaciones entre 1 800 a 4 000 mm
al año, en un rango altitudinal bajo los 1 200 m s.n.m. (Holdridge, 1978).
Figura 1. Mapa de ubicación del bosque húmedo tropical del Ecuador.
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Selección de especies
Para la selección de las especies se consideraron algunos criterios, los mismos que se detallan a
continuación:
Ceiba pentandra, se seleccionó desde en el punto de vista ecológico y cultural; ambientalmente, es
una especie importante por los distintos servicios ecosistémicos, que brindan a las comunidades de
la Amazonía, que se benecian desde la parte medicinal, alimenticia, como también de hábitat de
cierto tipo de quirópteros, como es el caso de Vampyrum spectum (Narváez et. al., 2012). En la parte
cultural el ceibo es un árbol de gran importancia ancestral, para los pueblos indígenas de la Amazonía,
lo consideran el equilibrio que existe entre la naturaleza y los seres humanos, por eso es utilizado en
sus ritos espirituales, sobre todo en la nacionalidad Siekopai (Kroijer, 2018).
Capirona decorticans, se eligió por dos criterios, la primera por el alto valor cultural, ya que ocupa
un lugar transcendental en la vida de los waoranis, por los rituales ancestrales y por las aplicaciones
medicinales que brinda la especie (Tirira y Rios, 2018). La segunda, por su uso maderable en la
ebanistería (Palacios et al., 2021).
Calycophyllum spruceanum, se seleccionó desde el punto de vista de aprovechamiento forestal maderable,
ya que es una especie que brinda madera para la construcción de algunas comunidades amazónicas.
Otra de la razón, fue por su aporte ecológico, ya que se caracteriza por presentar una gran capacidad
de captura y almacenamiento de carbono (Freitas – Alvarado, 2021), se estima que un rodal natural
puede almacenar 125,9 t/ha (Gorbitz, 2015).
Erisma uncinatum, esta especie se la seleccionó por su importancia de uso forestal maderable, es
muy utilizada para la construcción de canoas y en la carpintería por la calidad de madera que presenta
(Fundación Ishpingo, 2008).
Dussia tessmannii, se seleccionó desde un punto de vista ecológico, sus semillas sirven de alimento
para la especie pecarí de collar Tayassu tajacu (Zurita - Benavides et al., 2016).
Datos de presencia de especies
Se utilizó registros de presencia de los puntos georreferenciados de colectas disponibles de dos bases
de datos: Global Biodiversity Information Facility (https://www.gbif.org/es/) y Base Nacional de
Datos de Biodiversidad (https://bndb.sisbioecuador.bio/bndb/index.php).
Variables bioclimáticas
Se utilizaron las variables bioclimáticas de WordClim versión 2.0 (Fick et al., 2017), las mismas que
tienen una resolución espacial de ~1 km
2
. Se excluyeron las variables ambientales que combinan
temperatura y precipitación Bio 8, Bio 9, Bio 18 y Bio19, debido a que presentan anomalías espaciales
y discontinuidades entre píxeles vecinos (Astorga et al., 2018; Escobar et al., 2014).
Depuración de registros de campo
Utilizando los programas ArcGIS 10.8 y RStudio, se aplicaron tres ltros de calidad de datos, los
mismos que se detallan a continuación:
Filtro uno: eliminación de registros de coordenadas en 0, duplicados y sin coordenadas, que son errores
muy habituales en este tipo de información (Rahm y Do, 2000).
Filtro dos: eliminación de registros que estaban fuera del rango altitudinal óptimo de crecimiento de
la especie, rango que fue establecido por expertos botánicos.
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la distribución potencial de especies forestales priorizadas de la Amazonía ecuatoriana. Bosques Latitud Cero,
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Filtro tres: análisis de heterogeneidad climática a través de la herramienta SDMtoolbox y un análisis de
componentes principales, se eliminaron los registros con autocorrelación espacial y climática (Brown,
2014). La conguración del análisis constó de: quince variables bioclimáticas, los registros de observación
de cada especie, tres zonas de heterogeneidad climática, radios de búsqueda de 2 km como mínimo y 10
km como máximo.
Determinación de las áreas de calibración
Con RStudio y el paquete de “Grinnell” se calcularon las áreas de calibración, que incluye áreas donde la
especie ha conseguido el acceso a través de la dispersión, además abarcan sitios adecuados ambientalmente
abióticos y bióticos. Se determinó el tamaño del área de calibración y espacio ambiental que inuye en
los modelados del nicho ecológico y distribución de especies (Machado et al., 2021). Posteriormente se
recortaron los bioclimas en función de las áreas de calibración calculadas.
Selección de las variables bioclimáticas
Se seleccionaron las variables bioclimaticas en función de dos análisis estadísticos: 1) con una correlación
r < 0.8), 2) variables con mayor contribución e importancia a través de la prueba de Jackknife de Maxent
de la libreria “kuenm”.
Modelamiento de áreas de distribución potencial actual (idoneidad)
Se inició con la calibración de los modelos candidatos, donde se incluyó los registros de ocurrencia, 10
000 puntos de fondo (background), los bioclimas seleccionados, siete multiplicadores de regularización
(0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1, 2, 3) y siete combinaciones de feature classes de tipo l = linear, q = quadratic y p =
product (“l”, “q”, “p”, “lq”, “lp”, “qp”, “lqp”). Los modelos candidatos fueron evaluados mediante tres
estadísticas: la tasa de omisión al 5 %, el criterio de Akaike (AICc) y ROC parcial (Low et al., 2021). Los
modelos que cumplieron las tres condiciones se utilizaron para proyectar el modelo nal, el mismo que
estaba compuesto por cuatro capas raster que representaban la mediana, la media, el rango y la desviación
estándar de la distribución potencial, considerando la primera capa como la idoneidad ambiental de la
especie. La capa de idoneidad fue reclasicada utilizando un valor límite o “threshold” del 5%, la nueva
capa con valores de 0 representó zonas no adecuadas ambientalmente para la especie y los valores de 1
zonas adecuadas ambientalmente para la especie (Mota et al., 2019).
Modelamiento de áreas de distribución potencial futura
Se consideró variables bioclimáticas futuras de Worldclim versión 2.3 con resolución espacial de ~ 1 km
2
y un periodo de tiempo de 2041-2060 (Fick y Hijmans, 2017; Hijmans et al., 2005). Se utilizó el modelo
de circulación general HadGEM3-GC31-LL, por sus buenos rendimientos en los trópicos (Hur et al.,
2022), simulación eciente de la variabilidad climática en América del Sur (Dantas et al., 2022). Como
escenarios de cambio climático se utilizaron los SSP (Shared Socioeconomic Pathways) predichos en el
Sexto Informe de Evaluación (AR6) del 2021(Lee et al., 2023), optando por los SSP2 – 4.5, con emisiones
intermedias de Gases de Efecto Invernadero (GEI), con 650 ppm de CO
2
que implicaría un aumento de
temperatura de 2,4 °C, y el escenario más catastróco como es el SPP5 – 8.5, que presenta emisiones de
GEI muy altas, cuyos niveles de CO
2
son de 1 370 ppm y un aumen to de la tempe ratura 5 °C
(IPCC, 2019).
Para proyectar la distribución potencial futura de las especies, primero se seleccionaron las variables
bioclimaticas futuras de los escenarios SSP2 – 4.5 y SPP5 – 8.5, esto en función del listado de sets
de combinaciones de bioclimas de los modelos candidatos que se utilizaron en el modelamiento de
la distribución potencial actual. Posteriormente, se proyectó la distribución potencial futura de cada
una de las especies para los escenarios, utilizando las funciones de proyección del paquete “kuenm”.
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Resultados
Áreas de distribución potencial actual de las especies forestales
Estadísticos de la calibración de modelos
En la Tabla 1 y 2 se detalla los estadísticos de los mejores modelos, que son el resultado del proceso de
calibración y que cumplieron con los criterios estadísticos como la tasa de omisión E al 5 %, el criterio
de Akaike (AICc) y el ROC parcial y del cual se proyectó el modelo nal para cada especie.
Tabla 1. Modelos que cumplieron con los criterios de selección.
Especie
Criterios
Calycophyllum
spruceanum
Capirona
decorticans
Ceiba
pentadra
Dussia
tesmannii
Erisma
uncinatum
Todos los modelos candidatos 10 731 4 851 4 851 10 731 10 731
Modelos estadísticamente signicativos 10 147 4 136 4 741 10 573 10 711
Modelos que cumplen con los criterios de tasa de omisión 4 557 1 421 379 1 656 6 922
Modelos que cumplen los criterios AICc 7 84 4 10 111
Modelos estadísticamente signicativos que cumplen con los criterios
de tasa de omisión
3 973 706 269 1 498 6 902
Modelos estadísticamente signicativos que cumplen con los criterios
AICc
7 84 4 10 111
Modelos estadísticamente signicativos que cumplen con la tasa
de omisión y los criterios AICc
3 8 4 54 110
Tabla 2. Estadísticos de los de los modelos más signicativos resultantes de la calibración.
Especie Regularizador
Función de
característica
ROC
parcial
Tasa de
Omisión
Valor del
AICc
Bioclimas seleccionados
Calycophyllum
spruceanum
0.1 lq, qp 0 0 436.101
Bio 2, bio 3, bio 4, bio 6, bio
7, bio 14, bio 15, bio 16
Capirona
decorticans
0,1; 0,25; 0,5;
0,75;1
p 0 0 300.618
Bio 2, bio 3, bio 4, bio 6, bio
7, bio 12, bio 15
Ceiba pentrandra
0,5; 0,75;1,2 p 0 0 621.379
Bio 2, bio 3, bio 4, bio 6, bio
7, bio 12, bio 15
Dussia tessmannii
0,1; 0,25; 0,5;
0,75; 1
p 0 0 399.694
Bio 1, bio 2, bio 3, bio 4, bio
5, bio 7, bio 12, bio 15
Erisma uncinatum
0,1; 0,25;0,5;
0,75; 1
lq, p,qp, q,
lqp, l
0 0 374.588
Bio 2, bio 3, bio 4, bio 6, bio
7, bio 14, bio 15, bio 16
* Bio2 = (rango diurno medio); Bio3 = (Isotermalidad); Bio4 = (Estacionalidad de temperatura); Bio5 = (Máxima temperatura
del mes más cálido); Bio6 = (Temperatura del mes más frío); Bio7 = (Rango de temperatura anual); Bio12 = (Precipitación
anual); Bio14 = (Precipitación del mes más seco); Bio15 = (Estacionalidad de precipitación); Bio16 = (Precipitación del
trimestre más húmedo).
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Calycophyllum spruceanum
Se generaron 10 731 modelos preliminares, de los cuales sólo tres cumplieron criterios estadísticos,
el 95 % son estadísticamente signicativos, de los cuales el 37 % cumplen con la tasa de omisión, el
0,07 % cumplen con el criterio AICc y un 0,03 % entre los dos anteriormente mencionados, como se
detalla en la Tabla 1. En el proceso de calibración se seleccionaron tres modelos, con un multiplicador
de regularización 0,1, con clases de características lq y qp. Las variables bioclimáticas determinantes
fueron bio 2 (Rango diurno medio), bio 3 (Isotermalidad), bio 4 (Estacionalidad de temperatura), bio
6 (Temperatura mínima del mes más frío), bio 7 (Rango de temperatura anual), bio 14 (Precipitación
del mes más seco), bio 15 (Estacionalidad de precipitación), bio 16 (Precipitación del trimestre más
húmedo) cómo se indica en la Tabla 2. En la Figura 2 A, se observa el rango de idoneidad ambiental
para C. spruceanum, cuyos valores cercanos a 0, se encuentran representados por zonas de color azul
y corresponden a una baja idoneidad ambiental para la especie, mientras que las zonas de color rojo
(valores cercanos o iguales a 1) corresponden a una idoneidad alta para la distribución de la especie.
El área de adecuación de la especie se encuentra representada por el polígono negro, correspondiente
a zonas con una idoneidad mayor a 0,55 dando como resultado una supercie de las localidades con
valores cercanos a 1 y que están de color rojo son las áreas idóneas las cuales abarcan 1 462 314,8 ha.
Estas áreas de adecuación se sitúan en el bosque húmedo tropical de la Amazonía exactamente las
provincias de Sucumbíos, Orellana, Morona Santiago, Pastaza y Napo.
A.
B.
Figura 2. Modelo de distribución potencial y futura de la especie A) Calycophyllum spruceanum, B) Capirona
decorticans, continúa...
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C.
D.
E.
Figura 2. Modelo de distribución potencial y futura de la especie C) Ceiba pentandra, D) Erisma uncinatum,
E) Dussia tessmannii
Capirona decorticans
Se generaron 4 851 modelos preliminares, solo ocho cumplieron los criterios estadísticos, el 85 % son
estadísticamente signicativos, de los cuales el 29 % presentan tasa de omisión, el 1,7 % cumplen con el
criterio de AICc y un 0,16 % entre los dos anteriormente mencionados, como se detalla en la Tabla 1. En el
proceso de calibración se seleccionó ocho modelos, con multiplicadores de regularización seleccionados
0,1, 0,25, 0,5, 0,75, 1 con clase de característica p. Las variables bioclimáticas determinantes utilizadas
para este la especie fueron bio 2 (Rango diurno medio), bio 3 (Isotermalidad), bio 4 (Estacionalidad de
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temperatura), bio 6 (Temperatura mínima del mes, más frío), bio 7(Rango de temperatura del anual),
bio 12 (Precipitación anual), bio 15 (Estacionalidad de precipitación), como lo muestra la Tabla 2.
En la Figura 2 B, se observa el rango de idoneidad ambiental de C. decorticans, cuyos valores cercanos
a 0, se encuentran representados por zonas de color azul y corresponden a una baja idoneidad ambiental
para la especie, mientras que las zonas de color rojo (valores cercanos o iguales a 1) corresponden a
una idoneidad alta para la distribución de la especie. El área de adecuación de la especie se encuentra
representada por el polígono negro, correspondiente a zonas con una idoneidad mayor a 0,55 dando
como resultado una supercie de las localidades con valores cercanos a 1 y que están de color rojo
son las áreas idóneas las cuales abarcan 4 764 672,8 ha. Estas áreas de adecuación de hectáreas con
valores superiores a 0,55. Se localizan en el bosque húmedo tropical de la Amazonía en las provincias
de Sucumbíos, Orellana, Morona Santiago, Pastaza y Napo.
Ceiba pentandra
Se generaron 10 731 modelos preliminares (candidatos), cuatro cumplieron los criterios estadísticos,
el 99 % son estadísticamente signicativos, de los cuales el 15 % cumplen con la tasa de omisión, el
0,09 % cumplen con el criterio de AICc y un 0,50 % entre los dos anteriormente mencionados (Tabla
1). En el proceso de calibración se seleccionó cuatro modelos, con multiplicadores de regularización
seleccionados 0,1, 0,25, 0,5, 0,75, 1 y con clase de característica p. Las variables bioclimáticas determinantes
utilizadas para este la especie fueron bio 1 (Temperatura promedio anual), bio 2 (Rango diurno medio),
bio 3 (Isotermalidad), bio 4 (Estacionalidad de temperatura), bio 5 (Máxima temperatura del mes más
cálido), bio 7 (Rango de temperatura anual), bio 12 (Precipitación anual), bio 15 (Estacionalidad de
precipitación), como lo muestra la Tabla 2.
En la Figura 2 C, se observa el rango de idoneidad ambiental para C. pentandra cuyos valores cercanos
a 0, se encuentran representados por zonas de color azul y corresponden a una baja idoneidad ambiental
para la especie, mientras que las zonas de color rojo (valores cercanos o iguales a 1) corresponden a
una idoneidad alta para la distribución de la especie.
El área de adecuación de la especie se encuentra representada por el polígono negro, correspondiente
a zonas con una idoneidad mayor a 0,55 dando como resultado una supercie de las localidades con
valores cercanos a 1 y que están de color rojo son las áreas idóneas las cuales abarcan 6 226 987,6 ha.
Se sitúan en el bosque húmedo tropical de la Amazonía exactamente en las provincias de Sucumbíos,
Orellana, Morona Santiago, Pastaza y Napo.
Dussia tessmannii
Se generaron 10 731 modelos preliminares (candidatos), 54 cumplieron los criterios estadísticos,
el 95 % son estadísticamente signicativos, de los cuales el 42 % cumplen con la tasa de omisión, el
0,07 % cumplen con el criterio de AICc y un 0,03 % entre los dos anteriormente mencionados, como
se detalla en la Tabla 1. En el proceso de calibración se seleccionó 54 modelos, con multiplicadores
de regularización seleccionados 0,1, 0,25, 0,5, 0,75, 1 y con clase de característica p. Las variables
bioclimáticas determinantes utilizadas para este la especie fueron bio 1 (Temperatura promedio anual),
bio 2 (Rango diurno medio), bio 3 (Isotermalidad), bio 4 (Estacionalidad de temperatura), bio 5 (Máxima
temperatura del mes más cálido), bio 7 (Rango de temperatura anual), bio 12 (Precipitación anual),
bio 15 (Estacionalidad de precipitación), como lo muestra la Tabla 2.
En la Figura 2 D, se observa el rango de idoneidad ambiental para D. tessmannii cuyos valores cercanos
a 0, se encuentran representados por zonas de color azul y corresponden a una baja idoneidad ambiental
para la especie, mientras que las zonas de color rojo (valores cercanos o iguales a 1) corresponden a
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una idoneidad alta para la distribución de la especie. El área de adecuación de la especie se encuentra
representada por el polígono negro, correspondiente a zonas con una idoneidad mayor a 0,55 abarca
4 298 370,0 ha. Se sitúan en el BHT de la Amazonía exactamente en las provincias de Sucumbíos,
Orellana, Morona Santiago, Pastaza y Napo.
Erisma uncinatum
Para la especie Erisma uncinatum, se generaron 10 731 modelos preliminares (candidatos), de los
cuales sólo 110 cumplieron los criterios estadísticos, el 100 % son estadísticamente signicativos, de
los cuales el 65 % cumplen con la tasa de omisión, el 0,07 % cumplen con el criterio de AICc y un 1 %
entre los dos anteriormente mencionados, como se detalla en la Tabla 1. En el proceso de calibración
se seleccionó 54 modelos, con multiplicadores de regularización seleccionados 0,1, 0,25, 0,5, 0,75, 1
y con clases de características lq, p, qp, q, lqp, l. Las variables bioclimáticas determinantes utilizadas
para este la especie fueron bio 2 (Rango diurno medio), bio 3 (Isotermalidad), bio 4 (Estacionalidad
de temperatura), bio 6 (Temperatura del mes más frío), bio 7 (Rango de temperatura anual, bio 14
(Precipitación del mes más seco), bio 15 (Estacionalidad de precipitación), bio 16 (Precipitación del
trimestre más húmedo) como lo muestra la Tabla 2.
En la Figura 2 E, se observa el rango de idoneidad ambiental para E. uncinatum cuyos valores cercanos
a 0, se encuentran representados por zonas de color azul y corresponden a una baja idoneidad ambiental
para la especie, mientras que las zonas de color rojo (valores cercanos o iguales a 1) corresponden a
una idoneidad alta para la distribución de la especie. El área de adecuación de la especie se encuentra
representada por el polígono negro, correspondiente a zonas con una idoneidad mayor a 0,55 abarca 3
248 548,8 ha., se localizan en el bosque húmedo tropical de la Amazonía exactamente en las provincias
de Sucumbíos, Orellana, Pastaza y Napo.
Estimación del impacto del cambio climático en la distribución espacial de especies.
Los resultados de los modelos proyectados utilizando los escenarios SSP2 - 4.5 y SSP5 - 8.5 del GCM
HadGEM3-GC3.1 – LL para el periodo 2041 – 2060, mostraron distribuciones espaciales diferentes
a los modelos proyectados con el escenario actual (Tabla 3).
Tabla 3. Áreas potenciales de distribución actuales y futuras de las especies forestales modeladas.
Especies
Escenario
actual
Escenario SSP2 - 4.5 Escenario SSP5 - 8.5
2041 - 2060 ha %
2041 -
2060
ha %
Calycophyllum
spruceanum
1 462 315 6 632 547 5 170 232 353,6 5 632 092
4 169 777
285,2
Capirona decorticans
4 764 673 6 661 749 1 897 077 39,8 7 098 098
2 333 425
48,9
Ceiba pentandra
6 226 988 7 557 051 1 330 063 21,3 7 733 957 1 506 969 24,2
Dussia tessmannii
4 298 370 1 152 559 -3 145 811 -73,2 912 278 -3 386 092 -78,8
Erisma uncinatum
3 248 549 2 260 999 -987 549 -30,4 2 178 609 -1 069 939
-32,9
ha: +/- diferencia del escenario actual con el escenario futuro.
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14(1), 31 - 46. https://doi.org/10.54753/blc.v14i1.2115
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Calycophyllum spruceanum
Considerando los modelos proyectados para el año 2041 y 2060, bajo el escenario SSP2-4.5, se observa
que el área de adecuación de la especie C. spruceanum podría aumentar signicativamente en un 353,6
% (6 632 546,6 ha), frente a su escenario actual. Para el SSP5-8.5, los resultados muestran de la misma
manera, que el área de adecuación de la especie, podría aumentar en un 285,2 % (4169 776,9 ha), cómo
se detalla en la Tabla 3. En la Figura 2 A, se observa que bajo dos escenarios aumenta las áreas de
adecuación, especialmente en el las provincias de Sucumbíos, Orellana, Pastaza, Morona Santiago.
Capirona decorticans
En los modelos proyectados para el año 2041 y 2060, bajo el escenario SSP2-4.5, se observa que el
área de adecuación de la especie C. decorticans podría aumentar en un 39,8 % (6 661 749,4 ha), frente
a su escenario actual. Para el escenario SSP5-8.5, se muestra que el área de adecuación de la especie,
podría aumentar en un 48,9 % (2 333 425,0 ha), como se detalla en la Tabla 3. En la Figura 2 B, se
observa que bajo los dos escenarios, aumentan áreas de adecuación especialmente en el las provincias
de Sucumbíos, Orellana, Pastaza, Morona Santiago y Napo.
Ceiba pentandra
En los modelos proyectados para el año 2041 y 2060, bajo el escenario SSP2-4.5, se observa que el
área de adecuación de la especie C. pentandra podría aumentar en un 21,3 % (7 557 050,8 ha), frente
a su escenario actual. Para el SSP5-8.5, los resultados señalan que el área de adecuación de la especie,
podría aumentar en un 24,2 % (7 733 956,8 ha), como se detalla en la Tabla 3. En la Figura 2 C, se
observa el aumento de las áreas de adecuación, especialmente en el las provincias de Sucumbíos,
Orellana, Pastaza, Morona Santiago y Napo.
Dussia tessmannii
Los modelos proyectados para el año 2041 y 2060, bajo el escenario SSP2-4.5, se observa que el área
de adecuación de la especie D. tessmannii podría contraerse en un -73,2 % (1 152 558,6 ha), frente
a su escenario actual. Para el SSP5-8.5, los resultados muestran, que el área de adecuación de la
especie, podría disminuir en un -78,8 % (2 178 609,2 ha) cómo se detalla en la Tabla 3. En la Figura 2
D, se observa para los dos escenarios la reducción de las áreas de adecuación especialmente en el las
provincias Sucumbíos, Napo, Orellana, Pastaza y Morona Santiago.
Erisma uncinatum
Los modelos proyectados para el año 2041 y 2060, bajo el escenario SSP2-4.5, se observa que el área
de adecuación de la especie E. uncinatum podría contraerse en un -30,4 % (2 260 999,0 ha), frente a
su escenario actual. Para el SSP5-8.5, los resultados señalan, que el área de adecuación de la especie,
podría disminuir en un -32,9 % (2 178 609,2 ha), como se detalla en la Tabla 3. En la Figura 2 E, la
reducción de las áreas de adecuación especialmente en las provincias Napo, Sucumbíos, Orellana,
Pastaza y Morona Santiago.
Discusión
Los resultados revelan los efectos del cambio climático, podrían tener consecuencia en la distribución
de las cinco especies forestales, actualmente estas especies, se encuentra en la región nororiental de la
Amazonia ecuatoriana (Cerón y Reyes, 2009; Sierra, 1999; Estuardo et al., 2014), especícamente en
los bosques siempreverdes de tierras bajas (Cerón y Montalvo, 2002; Palacios et al., 2022; Schulenberg
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y Awbrey, 1997; Winterton, et.al., 2014). El conocimiento de las condiciones actuales en las que se
distribuyen estas especies, es importante para detectar las áreas idóneas, que contiene las características
ambientales necesarias para su desarrollo, como también sus tolerancias, ya que varían entre ellas,
generando que unas sean más vulnerables al cambio climático (Stevenson y Rodríguez, 2008). Las
especies forestales se enfrentarán a diversas presiones del ambiente, como es el incremento de la
temperatura y variaciones en los ciclos hidrológicos (Ordoñez, 2019). Debido a ello, la continuación
de las especies, dependerá de su destreza de adaptación y migración a zonas con condiciones climáticas
óptimas (Chen et al., 2011; Peñuelas et al., 2004), como también del estado de conservación y factores
como la deforestación (Villers y Trejo, 2000).
Las especies C. spruceanum, C. decorticans y C. pentandra bajo la proyección climática, presentaría
un aumento en relación a su distribución actual, lo que generaría impactos ecológicos, por la invasión
de estas especies a otros nichos, fenómeno conocido como solapamiento, que provocaría, competencia
entre las especies por los mismos recursos, que presenta el nicho (Calderón -Arguedas y Troyo 2007),
como también la alteración de la dinámica de estos ecosistemas, generando proliferación de plagas
y enfermedades (Bale y Hayward, 2010). En el caso de C. spruceanum, se observa un proceso de
adaptación y migración a nuevas zonas, esto se daría porque requiere un alto grado de iluminación
para desarrollarse (Ushiñahua, 2016) y de que necesitan altas temperaturas para la germinación de
sus semillas (Guedes, 2022). Por lo tanto, la dispersión de estas especies es un mecanismo adaptativo
frente a las variaciones de temperaturas, generando que aumenten sus posibilidades de supervivencia
y reproducción (Dominguez, 2005).
Lo mismo sucede con C. decorticans que es reportada como pionera en bosques amazónicos, posee
amplios rangos de tolerancia siológica para sobrevivir a las altas intensidades lumínicas y temperaturas
elevadas (Stevenson y Rodríguez, 2008), provocando el cambio climático, la amplitud de su distribución
ecológica, como se puede evidenciar en los datos obtenidos. El mismo caso se presenta en C. pentandra,
donde se incrementa su distribución espacial, en la que Gómez-Maqueo y Gamboa-Debuen (2022)
sostienen que esta especie ha demostrado excelente resistencia a condiciones ambientales adversas,
ya que puede tolerar varios meses de sequías y regímenes de precipitación menores a 100 mm (Dirzo
et al., 2011).
Es importante señalar, que no existen estudios de distribución de estas cinco especies forestales frente
al cambio climático tanto a nivel local y global, se podría decir que es un tema pionero y poco explorado
en el modelamiento de distribución de especies forestales frente al cambio climático.
Conclusiones
Las especies C. spruceanum, C, decorticans, C.pentandra, D. tessmannii y E. uncinatum, se encuentran
distribuidas actualmente en las provincias nororientales de la región amazónica del Ecuador, en los
ecosistemas de bosques siempreverdes de tierras bajas. La presente investigación muestra cómo el cambio
climático bajo escenarios moderados y extremos pueden inuenciar en la distribución potencial de las
especies evaluadas. Provocando que bajo estos escenarios especies como D. tessmannii y E. uncinatum
posiblemente para el año 2040 y el 2060 tengan una reducción en su distribución, en contraste con C.
spruceanum, C. decorticans y C. pentandra que podrían tener un aumento dentro de su distribución
potencial, inuenciando posiblemente dentro de la dinámica de los bosques siempreverdes de tierras
bajas.
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Agradecimientos
A la Universidad Nacional de Loja, en especial al Centro de Investigaciones Tropicales del Ambiente
y la Biodiversidad (CITIAB) por el apoyo técnico para realizar la investigación.
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