Modelamiento predictivo, distribución geográfica y estado de conservación de Tomopeas ravus Miller, 1900 (Chiroptera, Molossidae)

• Autores: Loaiza Salazar, Christian R., Pacheco Torres, Víctor
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revista UNMSM - Revista Peruana de Biología
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.csi.unmsm:article/13495
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/rpb/article/view/13495
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Peru; Molossidae; Endangered; Predictive model; Tumbesian ecoregion.; Perú; En Peligro; Modelo predictivo; Ecorregión tumbesina.

Tomopeas ravus, el murciélago de orejas romas, se conoce solo de 13 localidades confirmadas en Perú y actualmente se encuentra listada como En Peligro (B2 ab (iii)) por la UICN. La distribución, extensión de ocurrencia y el área de vida de esta especie no han sido esclarecidos completamente. Presentamos el primer modelo predictivo basado en los registros conocidos y el primer acercamiento geográfico para la especie. Basados en los 13 registros confirmados se construyó un modelo de hábitat de máxima entropía determinando previamente las variables ambientales de mayor importancia para el modelo. Se estimó un índice predictivo aceptable (0.970) para el modelo final. Se determinó las zonas de mayor probabilidad de ocurrencia para esta especie y se estimó el área de distribución mediante el método del polígono mínimo convexo (PMC). El área prioritaria más importante identificada para la conservación de esta especie se sitúa al norte de Perú, entre los Departamentos de Tumbes y Piura. Se recomienda utilizar el presente modelo como herramienta útil para futuras evaluaciones de la conservación de esta especie.
Tomopeas ravus, known as blunt - eared bat, is known only from thirteen confirmed localities in Peru and is currently listed as Endangered (B2 ab (iii)) by the IUCN. The distribution, occurrence extension and home range of this species is not have been completely clarified. We presents the first predictive model based on the known records and the first geographic approach to this species. On the basis of thirteen confirmed records we built a habitat model of maximum entropy determining previously the most important environmental variables for the model. An acceptable predictive index (0.970) was obtained for the final model. We determined the areas of major probability of occurrence for this species and felt the geographic distribution through the method of the polygon mínimum convex (PMC). The priority area identified for the conservation of this species is located in the northern of Peru, between the Departments of Tumbes and Piura. We recommended to use the present model as a useful tool for future evaluations of conservation of this species.