Modelo de distribución espacial de la almendra chiquitana (Dipteryx alata Vogel, Fabaceae) en Bolivia

Abstract

La almendra chiquitana (Dipteryx alata Vogel), es un recurso forestal no maderable que actualmente es aprovechado por las comunidades indígenas y originarias en algunas zonas de la Chiquitania, cuya demanda en el mercado nacional e internacional se ha incrementado anualmente. En el presente estudio generamos un modelo de distribución espacial de D. alata para la región de las tierras bajas de Bolivia, el cual fue obtenido mediante el consenso de los modelos generados a partir de tres métodos (Maxent, Random Forest y Support Vector Machine), 96 registros de la especie y cuatro factores ambientales. La eficiencia de predicción de los modelos generados fue evaluada mediante el método de cross-validation y los valores de AUC. Como resultado, todos los modelos generados presentaron valores de AUC entorno de 0.92, no existiendo diferencias significativas entre los métodos utilizados, por lo cual, todos alcanzaron un alto desempeño de predicción. De acuerdo con el modelo de consenso binario (presencia/ausencia), la distribución potencial de D. alata en Bolivia se extiende sobre sobre 71.200 km² de superficie, las cuales como producto de la deforestación ocurrida hasta el 2018 habría disminuido en 23.1%, siendo el departamento de Santa Cruz el más afectado. Por tanto, este modelo de distribución potencial se constituye en uno insumo importante para la gestión de su conservación, así como para la identificación de nuevas áreas de manejo y aprovechamiento.

The 'almendra chiquitana' (Dipteryx alata Vogel), it's a non-timber forest resource that is currently used by indigenous and native communities in some areas of the Chiquitania region, whose demand in the national and international market has increased annually. In the present study we generated a spatial distribution model of D. alata for the Bolivian lowlands region generated by the consensus of the models obtained by applying three methods (Maxent, Random Forest and Support Vector Machine), 96 records of the species and four environmental factors. The prediction efficiency of the generated models was evaluated using the cross-validation method and the AUC values. As a result, all the models generated presented AUC values around 0.92, and there were no significant differences between the methods used, therefore, all of them achieved a high prediction performance. According to the binary consensus model (presence / absence), the potential distribution of D. alata in Bolivia extends over 71.200 km² of surface, having been reduced by 23.1% due to deforestation until 2018, the department of Santa Cruz the most affected. Therefore, this potential distribution model constitutes an important input for the management and conservation of the species, as well as for the identification of new areas of management and sustainable use.