Predicción de la distribución potencial del gallito de las rocas (rupicola peruvianus) en el parque nacional Tingo María mediante maxent y variables climáticas: Prediction of the potential distribution of the Cock-of-the-Rock (Rupicola peruvianus) in the tingo maria national park using Maxent and climate variables

• Autores: Valencia Reyes, Zanhy Leonor, Lara Rodriguez, Sebastian Salvador Guillermo, Daga López, Rubén Armando, Malca Casavilca, Nora Rosa Concepción
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur
• Repositorio: UNTL-Biotech
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs2.localhost:article/223
• Enlace del recurso: https://revistas.untels.edu.pe/index.php/files/article/view/223
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Rupicola peruvianus; modelado de nicho ecológico; MaxEnt; Parque Nacional Tingo María (PNTM); cambio climático

La presente investigación tuvo como objetivo predecir la distribución potencial del gallito de las rocas (Rupicola peruvianus) en el Parque Nacional Tingo María (PNTM), mediante el modelado de nicho ecológico utilizando el algoritmo MaxEnt. Fueron empleados siete registros de presencia georreferenciados y validados, extraídos de la base de datos Global Biodiversity Information Facility (GBIF), los cuales fueron depurados para garantizar precisión espacial y actualidad, considerando únicamente datos de los últimos diez años. Las variables bioclimáticas utilizadas fueron extraídas de WorldClim v2.1 y agrupadas en tres bloques: temperatura, humedad y precipitación. Se construyeron modelos independientes por grupo de variables y un modelo combinado, evaluados con el Área Bajo la Curva (AUC) y la ganancia regularizada. El modelo general alcanzó un AUC de 0,938, evidenciando una alta capacidad predictiva. Las variables que más contribuyeron a la predicción fueron la isotermalidad (BIO3) y la precipitación del trimestre más frío (BIO19). El análisis espacial fue complementado con ArcGIS, garantizando la precisión geográfica del área de estudio. Los resultados demostraron que el modelado de nicho ecológico, incluso con muestras pequeñas pero representativas, es una herramienta eficaz para la gestión de áreas protegidas como el PNTM, aportando evidencia útil para estrategias de conservación y adaptación al cambio climático.