Identification of areas of endemism from species distribution models: threshold selection and Nearctic mammals

• Escalante, Tania ^[1] ; Rodríguez-Tapia, Gerardo ^[1] ; Linaje, Miguel ^[1] ; Illoldi-Rangel, Patricia ^[2] ; González-López, Rafael ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional Autónoma de México

     Universidad Nacional Autónoma de México

     México

     
  2. [2] University of Texas at Austin

     University of Texas at Austin

     Estados Unidos

     
• Localización: TIP Revista Especializada en Ciencias Químico-Biológicas, ISSN 2395-8723, Vol. 16, Nº. 1, 2013, págs. 5-17
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Identificación de áreas de endemismo a partir de modelos de distribución de especies: selección de umbrales y mamíferos neárticos
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• Resumen
  • español

    We evaluated the relevance of threshold selection in species distribution models on the delimitation of areas of endemism, using as case study the North American mammals. We modeled 40 species of endemic mammals of the Nearctic region with Maxent, and transformed these models to binary maps using four different thresholds: minimum training presence, tenth percentile training presence, equal training sensitivity and specificity, and 0.5 logistic probability. We analyzed the binary maps with the optimality method in order to identify areas of endemism and compare our results regarding previous analyses. The majority of the species tend to have very low values for the minimum training presence, whereas most of the species have a value of the tenth percentile training presence around 0.5, and the equal training sensitivity and specificity was around 0.3. Only with the tenth percentile threshold we recovered three out of the four patterns of endemism identified in North America, and detected more endemic species.The best identification of areas of endemism was obtained using the tenth percentile training presence threshold, which seems to recover better the distributional area of the mammals analyzed.

  • English

    Evaluamos la relevancia de la selección del umbral en los modelos de distribución de especies en la delimitación de las áreas de endemismo, usando como un caso de estudio a los mamíferos de América del Norte. Modelamos 40 especies de mamíferos endémicos de la región Neártica con Maxent, y transformamos esos modelos a mapas binarios usando cuatro umbrales diferentes: presencia mínima de entrenamiento, percentil diez de la presencia de entrenamiento, igual sensibilidad y especificidad de entrenamiento, y probabilidad logística de 0.5. Los mapas binarios los analizamos con el método de optimación con el objeto de identificar áreas de endemismo y comparar nuestros resultados con estudios previos. La mayoría de las especies mostró tendencias hacia valores muy bajos de la presencia mínima de entrenamiento, mientras que la mayoría tuvo un valor del percentil diez de la presencia de entrenamiento alrededor de 0.5, y de igual sensibilidad y especificidad de entrenamiento alrededor de 0.3. Únicamente con el percentil diez de la presencia de entrenamiento se recuperaron tres de los cuatro patrones de endemismo identificados para América del Norte y se detectaron más especies endémicas. La identificación de áreas de endemismo más eficiente se obtuvo usando el umbral del percentil diez de la presencia de entrenamiento, el cual parece recuperar mejor las áreas de distribución de los mamíferos analizados.