Resumen de Temperature and precipitation as predictors of species richness in northern andean amphibians from Colombia

Carlos Eduardo Ortiz-yusty, Vivian P. Páez, Fernando A. Zapata

• español

  Nuestro objetivo fue el de explorar el patrón de distribución espacial de la riqueza de especies de anfibios en el departamento de Antioquia, Colombia y determinar cómo la temperatura anual, la precipitación anual y la heterogeneidad altitudinal afecta este patrón, como modelo para los Andes tropicales. Para ello, delineamos mapas de distribución de 223 especies de anfibios que habitan en Antioquia y junto a mapas de las variables ambientales se generalizaron en cuadrículas de 752 celdas que cubrían todo del departamento. La relación entre riqueza de especies y ambiente fue determinada utilizando dos modelos globales de regresión (modelo OLS y GLS) y un modelo local (modelo GWR). Se encontró una relación significativa entre la riqueza de especies y el clima (GLS r²: 0.869; GRW r²: 0.929), donde la temperatura fue la variable más importante, mientras que la heterogeneidad altitudinal no fue significativa. El modelo GLS mostró mayor eficiencia en incorporar el efecto de la autocorrelación espacial en los términos del error, mientras que el modelo GWR mostró un ajuste mayor (r²) y mejor balance entre número de parámetros y ajuste (AICc). Los coeficientes de regresión en el modelo WGR mostraron una gran variación a lo largo del área de estudio, indicando que la relación entre la riqueza de especies y las variables climáticas es espacialmente compleja. La fuerte relación entre ambiente y riqueza de especies de anfibios puede atribuirse a las características de historia de vida como la condición de ectotermos y la dependencia de humedad para la reproducción.

• English

  Our objective was to explore the spatial distribution patterns of amphibian species richness in Antioquia, as model for the tropical Andes, and determine how annual mean temperature, annual precipitation, and elevation range influence it; and to briefly compare local and global regression models for estimating the relation between environmental variables and species richness. Distribution maps for 223 amphibian species and environmental variables were generalized onto grid maps of 752 blocks each covering the entire of Antioquia. We explored the relationship between species richness and environment using two global regression models (the Ordinary Least Squares "OLS" and Generalized Linear Squares "GLS" models) and one local model (the Geographically Weighted Regression "GWR" model). We found a significant relationship between species richness and environmental variables (GLS r²: 0.869; GRW r²: 0.929). The GLS model efficiently incorporated the spatial autocorrelation effect and handled spatial dependence in the regression error terms while the GWR model showed the best fit (r²) and balance between number of parameters and fit (AICc). GWR parameters show wide variation within the study area, indicating that relationship between species richness and climate is spatially complex. Temperature was the most important variable in the GLS and GWR models, and altitude range the least significant. The strong relationship between environment and amphibian richness is possibly due to life history traits of amphibians, such as ectothermy and water dependency to complete the life cycle.