Los modelos de cambio climático futuro como predictores de la reducción del área de distribución de dos especies de cíclidos endémicos de Honduras

Abstract

Las consecuencias del cambio climático sobre los ecosistemas dulceacuícolas y los peces son evidentes, ya que han alterado su fenología y distribución. El objetivo de este estudio fue evaluar los modelos de cambio climático futuro como predictores de la reducción del área de distribución de dos especies de cíclidos endémicos (<i>Chortiheros wesseli</i> y <i>Amphilophus hogaboomorum</i>) de Honduras. Se emplearon variables bioclimáticas e hidroclimáticas y cuatro técnicas de modelización: Máxima entropía (MaxEnt), Bosque aleatorios (Random Forest), MaxNet y Árboles de regresión potenciados (Boosted Regression Trees). El mejor modelo se validó utilizando el Area Under the Curve (AUC) y True Skill Statistics (TSS). Se utilizó el modelo general de circulación HADGEM2_ES bajo los escenarios vías de concentración representativa RCP4.5 y RCP8.5 al horizonte 2050 y 2080. Las proyecciones elaboradas muestran a Random Forest como el mejor modelo y bajo los escenarios de cambio climático la distribución de ambas especies disminuyó entre el 17,94% al 57,02% para RCP4.5 y 19,19% al 69,48 para RCP8.5. Las áreas protegidas no mantendrán las condiciones favorables para <i>C. wesseli</i> y las áreas potenciales de <i>A. hogaboomorum</i> no están incluidas en la red de áreas protegidas de Honduras. Estos resultados tienen implicaciones importantes para la conservación de dos especies de cíclidos endémicos dulceacuícolas en Honduras.

The consequences of climate change on freshwater ecosystems and fish are evident, as their phenology and distribution have been altered. The objective of this study was to assess future climate change models as predictors of range reduction of two endemic cichlid species (<i>Chortiheros wesseli</i> and <i>Amphilophus hogaboomorum</i>) in Honduras. Bioclimatic and hydroclimatic variables and four modeling techniques were used: Maximum Entropy, Random Forest, MaxNet and Boosted Regression Trees. The best model was validated using the Area Under the Curve (AUC) and True Skill Statistics (TSS). The general circulation model HADGEM2_ES was used under the scenarios of Representative Concentration Pathways RCP4.5 and RCP8.5 at the 2050 and 2080 horizons. The projections show Random Forest as the best model and under the climate change scenarios the distribution of both species decreased from 17.94% to 57.02% for RCP4.5 and 19.19% to 69.48 for RCP8.5. Suitable protected areas will not maintain favorable conditions for <i>C. wesseli</i> and potential areas for <i>A. hogaboomorum</i> are not included in the Honduran protected areas system. These results have important implications for the conservation of two endemic freshwater cichlid species in Honduras.