Variación entre Modelos de Circulación Global para reconstrucciones de distribuciones geográficas del Último Máximo Glacial: relevancia para la filogeografía

• Autores: Lázaro Guevara, Livia León Paniagua, Jenna Rios, Robert P. Anderson
• Localización: Ecosistemas: Revista científica y técnica de ecología y medio ambiente, ISSN-e 1697-2473, Vol. 27, Nº. 1, 2018 (Ejemplar dedicado a: Paleoecología, analizando la cuarta dimensión de la biodiversidad), págs. 62-76
• Idioma: español
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    La reconstrucción de distribuciones geográficas durante el Último Máximo Glacial (UMG) es una práctica cada vez más común en estudios filogeográficos. Permite inferir áreas de estabilidad a lo largo del tiempo (refugios potenciales) y otras de expansión postglacial, hipótesis que pueden ser puestas a prueba por patrones de variación genética. Usualmente, los investigadores estiman más de una paleodistribución al transferir el modelo de nicho ecológico usando la salida de diferentes Modelos de Circulación Global (MCG, que estiman el clima). Aquí nos enfocamos en la variación entre paleodistribuciones reconstruidas para el UMG, que podría deberse a dos razones estrechamente relacionadas: (1) el uso de diferentes MCG para transferir un modelo de nicho ecológico y (2) el grado de extrapolación que sería necesario (dependiendo del MCG) para predecir en condiciones climáticas más extremas que las existentes en el presente (condiciones no-análogas). Primero, cuantificamos las diferencias de dos MCG (CCSM4 y MIROC-ESM) comúnmente usados para transferir los modelos de nicho hacia el clima del UMG (en tres regiones ampliamente estudiadas en la filogeografía). Segundo, investigamos si estas diferencias en los MCG causaron variación en paleodistribuciones reportadas en los 31 estudios filogeográficos encontrados para estas regiones. Los dos MCG examinados mostraron diferencias significativas para casi todas las variables en las tres áreas de estudio. Importantemente, las diferencias entre los dos MCG se manifestaron de manera diferente en cada área de estudio. Estas diferencias condujeron a discrepancias notorias en las paleoreconstrucciones reportadas por los artículos que usaron ambos MCG. A pesar de la importancia de detectar condiciones no-análogas y decidir la manera de extrapolar en aquellas condiciones (y sus efectos sobre los resultados e inferencias), ninguno de los estudios examinados consideró estos factores. El presente trabajo ilustra el valor de conocer la variación de los MCG en cada área de estudio para crear paleoreconstrucciones (basados en modelos de nicho) que deban ser puestas a prueba con información adicional, como datos genéticos y paleoecológicos.

  • English

    Reconstructing geographic distributions during the Last Glacial Maximum (LGM) is an increasingly common practice in phylogeographic studies. It allows the inference of stable areas over time (potential refugia) or areas of postglacial expansion, which are hypotheses that can be tested by patterns of genetic variation. Usually, researchers estimate more than one paleodistribution by transferring the ecological niche model using the output of various Global Circulation Models (GCMs, which estimate the climate). Here, we focus on the variation between paleodistributions reconstructed for the LGM, which could be due to two related reasons: (1) the use of different GCMs to transfer an ecological niche model and (2) the degree of extrapolation that is necessary (according to the GCM used) to predict in conditions more extreme than those existing in the present (non-analog conditions). First, we quantified the differences of two GCMs (CCSM4 and MIROC-ESM) commonly used for transferring niche models into the climate of the LGM (in three regions widely studied in phylogeography). Second, we investigated whether these differences between GCMs did or did not lead to variation in paleoreconstructions reported in the 31 phylogeographic studies found for these regions. The two CGMs examined showed significant differences for almost all variables in the three study areas. Importantly, the differences between the two GCMs were manifested in different ways in each study area. These differences led to notable discrepancies in the paleoreconstructions reported by the articles. Despite the importance of detecting non-analog conditions and deciding how to extrapolate into them (and their effects on results and inferences), none of the examined studies considered these factors. The present study illustrates the value of assessing the variation among GCMs in each study area to create paleoreconstructions (made using ecological niche models) that should be tested with additional information, such as genetic and paleoecological data.