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Acta Biológica Colombiana

Print version ISSN 0120-548X

Abstract

BARRERA-GUZMAN, Luis Ángel et al. Distribución potencial de Sechium edule (Cucurbitaceae) domesticado en México. Acta biol.Colomb. [online]. 2022, vol.27, n.3, pp.326-335.  Epub June 11, 2024. ISSN 0120-548X.  https://doi.org/10.15446/abc.v27n3.93485.

México es el centro de origen del chayote (Sechium edule Jacq. Sw), una planta importante en la alimentación humana y en la farmacéutica. El objetivo de este estudio fue determinar la distribución potencial de S. edule domesticado en México utilizando siete algoritmos de distribución de especies, con el fin de gestionar eficientemente los recursos de S. edule y ayudar a su conservación mediante la identificación de patrones de distribución geográfica. Por otra parte, las zonas de alta idoneidad pueden ser utilizadas para la producción de semilla mejorada a un menor costo. Se utilizaron 162 puntos de ocurrencia de la GBIF y nueve capas en formato ráster para evaluar siete algoritmos de modelos de distribución de especies. Para evaluar la confiabilidad y el rendimiento de los modelos se utilizaron los estadísticos Área bajo la curva y el verdadero estadístico de habilidad. Los tipos de clima predominantes fueron Cwb (33,3 %) y Aw (17,9 %); los tipos de suelo predominantes fueron leptosol (33,3 %) y phaozem (16,7 %). Los siete modelos mostraron áreas de alta idoneidad (> 0,75) para los estados de Chiapas, Guerrero, Oaxaca, Veracruz, Tabasco, Puebla e Hidalgo. Los valores de AUC para los siete modelos fueron > 0,8 y su rendimiento fue adecuado (0,4> TSS <0,7). Se encontró que el análisis de árboles de clasificación fue el mejor algoritmo medido por AUC (0,90), sin embargo, los siete modelos fueron adecuados para explicar la distribución de S. edule en México. La adaptabilidad climática de S. edule también le permite distribuirse hacia la Península de Yucatán y occidente de México. La distribución de S. edule en México, según los algoritmos estudiados, se limita a la precipitación total anual y la estacionalidad de la temperatura.

Keywords : algoritmos; clima; distribución geográfica; rendimiento; temperatura.

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