Identificación de áreas potenciales de conservación de la especie Escallonia resinosa Ruiz & Pav. en el Perú

Descripción del Articulo

Escallonia resinosa Ruiz & Pav. es una especie nativa de los Andes peruanos con importante valor ecológico, especialmente en la estabilización de laderas, protección de suelos y provisión de servicios ecosistémicos. A pesar de su relevancia ambiental, la pérdida acelerada de cobertura vegetal al...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Landeo Atmi, Luis Fernando
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Nacional Autónoma de Huanta
Repositorio:UNAH - Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unah.edu.pe:20.500.14388/89
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14388/89
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Escallonia resinosa
Modelado de nicho ecológico
MaxEnt, ENMeval
Idoneidad ambiental,
Conservación,
Restauración ecológica
Huella humana
Andes peruanos.
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description Escallonia resinosa Ruiz & Pav. es una especie nativa de los Andes peruanos con importante valor ecológico, especialmente en la estabilización de laderas, protección de suelos y provisión de servicios ecosistémicos. A pesar de su relevancia ambiental, la pérdida acelerada de cobertura vegetal altoandina ha reducido considerablemente su área de distribución. En este contexto, el modelado de nicho ecológico se ha convertido en una herramienta efectiva para determinar zonas prioritarias de conservación, permitiendo una evaluación basada en datos ambientales y espaciales. Sin embargo, no se habían identificado hasta el momento las áreas potenciales de conservación de esta especie a escala nacional integrando factores ecológicos y presión antrópica. Por lo tanto, el objetivo del presente estudio fue determinar las zonas idóneas para la conservación de E. resinosa en el Perú mediante el modelado de nicho ecológico con MaxEnt optimizado por ENMeval, incorporando componentes climáticos, topográficos, edáficos, geológicos y de huella humana. Métodos: Se utilizó un total de 44 registros de presencia depurados que abarca los Andes peruanos. Los factores ambientales fueron transformados mediante análisis de componentes principales (PCA) y evaluadas por su independencia espacial. El modelo óptimo se obtuvo con la configuración fc.LQP_rm.3. Se generaron mapas continuos y binarios de idoneidad, y se clasificó la superficie según tres categorías de manejo: conservación, restauración y mitigación, con base en el índice de huella humana (HFI). Resultados: El modelo predijo una distribución potencial fragmentada a lo largo de los Andes centrales y meridionales del Perú, con mayor concentración de idoneidad entre 1600 y 3600 msnm. Los componentes ambientales PC1 (gradiente térmico-altitudinal) y PC3 (estacionalidad climática) fueron los más influyentes. El mapa binario permitió identificar zonas prioritarias en Ayacucho, Apurímac, Cusco, Huancavelica y Junín. Al incorporar la presión antrópica, se establecieron áreas diferenciadas para conservación in situ, restauración ecológica y mitigación de impactos. Conclusiones: El presente estudio permitió demostrar que Escallonia resinosa Ruiz & Pav. se distribuye preferentemente en ecosistemas altoandinos intermedios con clima templado-frío y estacionalidad moderada, y que aún existen zonas con alto potencial ecológico para su conservación. La metodología aplicada resultó válida y replicable para otras especies nativas. Los resultados obtenidos aportan una herramienta técnica para apoyar decisiones territoriales, políticas ambientales y estrategias de restauración ecológica en el contexto de los Andes peruanos.
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Por lo tanto, el objetivo del presente estudio fue determinar las zonas idóneas para la conservación de E. resinosa en el Perú mediante el modelado de nicho ecológico con MaxEnt optimizado por ENMeval, incorporando componentes climáticos, topográficos, edáficos, geológicos y de huella humana. Métodos: Se utilizó un total de 44 registros de presencia depurados que abarca los Andes peruanos. Los factores ambientales fueron transformados mediante análisis de componentes principales (PCA) y evaluadas por su independencia espacial. El modelo óptimo se obtuvo con la configuración fc.LQP_rm.3. Se generaron mapas continuos y binarios de idoneidad, y se clasificó la superficie según tres categorías de manejo: conservación, restauración y mitigación, con base en el índice de huella humana (HFI). Resultados: El modelo predijo una distribución potencial fragmentada a lo largo de los Andes centrales y meridionales del Perú, con mayor concentración de idoneidad entre 1600 y 3600 msnm. 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