海马体属Rafinesque 1810(放线型:Syngnathiformes)在墨西哥海岸的潜在生物地理分布

IF 0.5 Q4 MARINE & FRESHWATER BIOLOGY
Jesús A. Nájera-Medellín, A. D. L. Mora-Covarrubias
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摘要

海马(海马体属)是一种种群受到威胁的鱼类。分布图提供了可用于生物多样性保护、自然资源的正确管理和保护以及管理计划的制定的信息,是进一步研究分类学、生物地理学、生态学和进化的基础。以效率和绩效分配不同的建模方法的潜力四个属的物种砗磲在墨西哥,在场的情况下收集点的地理,从1970年到2017年,四个预测模型可以用来确定其分配的潜力。采用ROC曲线分析和Cohen Kappa统计量对每个模型进行评价。在MaxEnt中进行了Jacknife分析,以了解在模型预测中最重要的环境变量。结果表明,直立人和zosterae在墨西哥湾沿岸有广泛的管理;H. ingens在太平洋沿岸各州表现出明显的分布,H. reidi在墨西哥加勒比地区的分布预测更为有限。在本研究中,我们分析了4个物种的存在模式,并确定了4个物种的存在模式。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Distribución biogeográfica potencial del género Hippocampus Rafinesque 1810 (Actinopterygii: Syngnathiformes) en costas mexicanas
Los caballitos de mar (género Hippocampus) son peces cuyas poblaciones están amenazadas. Los mapas de distribución presentan información que puede utilizarse para la conservación de la biodiversidad, el correcto manejo y protección de los recursos naturales, y el desarrollo de planes de manejo, son la base para estudios posteriores de taxonomía, biogeografía, ecología y evolución. Con el fin de evaluar la eficiencia y el desempeño de diferentes métodos para el modelado de distribución potencial de las cuatro especies del género Hippocampus presentes en México, se recopilaron puntos georreferenciados de presencia de las mismas, desde 1970 hasta 2017, y se utilizaron cuatro modelos predictivos para determinar su distribución potencial. La evaluación de cada modelo se llevó a cabo con un análisis de curva ROC y un estadístico Kappa de Cohen. En MaxEnt se realizó un análisis Jacknife, para conocer las variables ambientales que tuvieron mayor importancia en la predicción del modelo. Los resultados muestran que H. erectus y H. zosterae tienen una amplia ordenación en las costas del Golfo de México; H. ingens muestra una marcada disposición a lo largo de los estados costeros del Océano Pacífico y H. reidi presenta una predicción de distribución más restringida en la zona del caribe mexicano. La batimetría, distancia a la costa y la concentración de clorofila son los factores con mayor influencia en el modelo predictivo de presencia de las cuatro especies.
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