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Title: Distribución y modelamiento por Maxent de los mamíferos endémicos de Perú
Advisor(s): Pacheco Torres, Víctor Raúl
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.11
Issue Date: 2011
Institution: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Abstract: Produce mapas de distribución potencial a partir de los registros identificados para 55 especies de mamíferos endémicos de Perú, compilando datos de las especies tanto de colecciones nacionales como internacionales. Para generar estas distribuciones se utilizó el modelo inductivo en 44 de las especies (utilizando Maxent) y el modelo deductivo en 11 de las especies (utilizando datos de elevación). El método inductivo, se utilizó para aquellas especies que presentaron como mínimo dos registros; mientras que, el modelo deductivo, se utilizó para aquellas especies que son conocidas para una localidad o para aquellas especies en las que no se obtuvo un modelo coherente usando el método inductivo. Para determinar los modelos finales, según la especie, se utilizaron grandes barreras geográficas como los ríos Huancabamba, Marañón, Huallaga y Apurímac; además de la revisión del especialista en mamíferos para verificar la distribución. Según la riqueza de especies, los resultados muestran una mayor concentración de especies endémicas en las zonas altas de la vertiente oriental, diferenciándose tres zonas: al norte (entre Amazonas y San Martín), al centro (entre Huánuco y Pasco) y al sur (Cusco). Así también se observa que sólo 15 de las especies se ubican dentro de un Área Natural Protegida. Finalmente, esta información servirá de base para futuras investigaciones y a la vez ser una herramienta para seleccionar áreas idóneas para la conservación de especies endémicas tanto a escala local como a escala regional.
Discipline: Ciencias Biológicas
Grade or title grantor: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Biológicas. Escuela Académico Profesional de Ciencias Biológicas
Grade or title: Biólogo con mención en Zoología
Register date: 12-Oct-2020; 12-Oct-2020



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