Climatic constraints and the distribution of Patagonian mice

Abstract

We generated potential distribution models for 14 sigmodontine rodent species that inhabit the Andean–Patagonian forest region and adjacent areas, and retrieved the main climatic variables responsible for these models. Our main objective was to compare these climatic variables and the distribution patterns generated for each species, and explore the effects of the physical environment in shaping the composition of rodent communities in the area. We retrieved a total of 1,215 records of species presence from 580 sites. Maxent was used to generate potential distribution models for the 14 rodent species studied. We used a total of 20 variables obtained from the WorldClim database, including elevation and 19 bioclimatic variables, in addition to normalized difference vegetation index (NDVI) and enhanced vegetation index (EVI). Our results showed a clear discrimination between two groups of rodents, one concentrated in the western part of our study area, with more humid climate and a rugged mountainous and discontinuous habitat, and another inhabiting the eastern, drier part of our study area, which appears to be more uniform in habitat characteristics. These groups showed a mosaic of phylogenetically non-related species from different tribes, that probably arrived or expanded into Patagonia during the last millennia. The overlap of all models showed the forest-steppe ecotone east of Nahuel Huapi Lake and south to −43° latitude as the area with the highest species richness (8–11 species). All species showed a high correspondence with temperature and precipitation that define patterns at a landscape scale, with little to very little information contained in the typical vegetation variables that would define local conditions. En este trabajo generamos modelos de distribución potencial para cada especie de roedor sigmodontino que habita la región de los bosques andino-patagónicos y áreas adyacentes, identificando las principales variables climáticas que influyen en dichas distribuciones. Nuestro principal objetivo fue comparar las variables climáticas y los patrones de distribución generados para cada especie, y explorar los efectos del entorno físico en la composición de los ensambles de especies. Recopilamos un total de 1215 registros de presencia de especies de 580 sitios. Se utilizó MaxEnt para generar los modelos de distribución potencial de las 14 especies de roedores estudiadas, con 20 variables obtenidas de la base de datos WorldClim, incluida la elevación, 19 variables bioclimáticas, además del NDVI y EVI. Nuestros resultados muestran una clara discriminación entre dos grupos de roedores, uno concentrado en el área occidental, con un clima más húmedo y montañoso, y otro que habita en el área más seca del este. Curiosamente, estos grupos muestran un mosaico de especies, filogenéticamente no relacionadas y de diferentes tribus, que probablemente llegaron o se expandieron en la Patagonia durante los últimos milenios. La superposición de todos los modelos muestra el ecotono bosque-estepa, al este del lago Nahuel Huapi y hacia el sur hasta los -43°, como la zona más rica en especies (8 a 11 especies). Todas las especies muestran una alta correspondencia con las variables ambientales (temperatura y precipitación) que definen patrones a escala del paisaje, con muy poca información contenida en las variables típicas de la vegetación que definirían las condiciones locales.

Ticks on the move—climate change-induced range shifts of three tick species in Europe: current and future habitat suitability for Ixodes ricinus in comparison with Dermacentor reticulatus and Dermacentor marginatus

“…We then excluded bio08, bio09, bio18 and bio19, which combine temperature and precipitation information in one layer. These variables show spatial discontinuities that are presumably not existent in the environmental conditions and should therefore be interpreted as artefacts (Escobar et al 2014 ; Ruiz Barlett et al 2019 ). With a threshold of 0.3 for the dissimilarity, which is the most commonly applied threshold to reduce collinearity in the environmental data sets (Dormann et al 2013 ), we built groups of interrelated variables.…”

From the Balkan towards Western Europe: Range expansion of the golden jackal (Canis aureus)—A climatic niche modeling approach

“…We then excluded bio08, bio09, bio18, and bio19, which combine temperature and precipitation information in one layer. They show weird spatial discontinuities that are presumably not existent in the environmental conditions and should therefore be interpreted as anomalies (Ruiz Barlett et al, 2019 ).…”

Modelos de distribución potencial de mamíferos nativos en la Patagonia

“…Además, se desempeña bien con tamaños de muestra pequeños (Wisz et al 2008), incorpora efectos de interacción de variables ambientales y es un algoritmo determinista, lo que significa que los resultados siempre convergen en una distribución de probabilidad óptima única (Phillips et al 2006). Los modelos MaxEnt se generaron para cada especie utilizando un 25% de datos de prueba, corridas aleatorias sin correlación alguna, 1000 iteraciones, 10 repeticiones, 10000 puntos de fondo y la opción acumulativa como formato de salida (Phillips and Dudik 2008;Merow et al 2013;Ruiz Barlett et al 2019).…”

“…Dentro de los modelos candidatos se seleccionaron según el valor mínimo para el AICc y promediados de acuerdo con sus correspondientes ponderaciones de Akaike (Bouchet and Meeuwig 2015). Los mapas de la especie se generaron utilizando los valores medios proporcionados por MaxEnt (Martin 2010;Schiaffini et al 2013;Ruiz Barlett et al 2019). Elegimos los valores de la mediana porque representan una caracterización estadística más robusta que la media, en particular para la función de densidad de probabilidad de una población biológica, que tiene naturalmente un límite inferior igual a cero (Feller 1967).…”