Searching for a Predictive Model for Species Richness of Iberian Dung Beetle Based on Spatial and Environmental Variables

Abstract

In Mediterranean countries, inventories of many animal groups, particularly insects, are incomplete or nonexistent. Hence, a feasible spatial picture of unequally surveyed areas is required to ascertain which faunistic surveys are good enough to produce reliable estimates of species richness. We used generalized linear models to build a multiple-regression function through which we predicted the distribution of Iberian dung beetle species richness. Given the scarcity and unevenness of the species-richness spatial distribution, the number of records of a dung beetle database (BANDASCA), falling within each of the 50 ϫ 50 km grid squares, was chosen as a measure of the sampling effort for that square. Examining the asymptotic relationship between the number of dung-beetle species and database records for each physioclimatic Iberian subregion, we found that 82 grid squares (32% of the total) were adequately sampled. Dung-beetle species richness was related in each of these 82 cells to 24 explanatory variables. Curvilinear functions, interaction terms, and the significant third-degree polynomial terms of latitude and longitude were included to model species-richness distribution. The final model accounted for 62.4% of the total deviance after we eliminated seven outlier squares, with maximum elevation, grassland area, land-use diversity, forest area, geological diversity, interaction of terrestrial area and maximum elevation, and interaction between calcareous rock and geological diversity and latitude being the most significant independent variables. The residuals of the function were not spatially autocorrelated, and we validated the final model by a jackknife procedure. Large and environmentally complex hotspots in the Iberian Central, Baetic, and Subbaetic mountain ranges stand out from the emerging map of species richness. Further detailed research is required to determine the complementarity of the faunas of these two main hotspots, the key question in conservation planning for a dung-feeding beetle. En Busca de un Modelo Predictivo para la Riqueza de Especies de Escarabajos Coprófilos Ibéricos Basado en Variables Espaciales y AmbientalesResumen: Los inventarios de muchos grupos de animales, particularmente insectos, son incompletos o totalmente ausentes en los países Mediterráneos. Por ello, se requiere de un panorama espacial viable de áreas poco estudiadas para determinar que estudios faunísticos son suficientemente buenos para producir estimaciones confiables de la riqueza de especies. Utilizamos modelos lineales generalizados para construir una función de regresión múltiple con la cual predijimos la distribución de la riqueza de especies de escarabajos coprófilos ibéricos. Dada la escasez y desigualdad de la distribución espacial de la riqueza de especies, el número de registros de una base de datos de escarabajos coprófilos (BANDASCA) en cada uno de los cuadrantes de 50 ϫ 50 km fue seleccionado como una medida del esfuerzo de muestreo para ese cuadro. Al examinar la relación asintótica entre el número de ...

Una estrategia para obtener regionalizaciones bióticas fiables a partir de datos incompletos: el caso de los escarabeidos (Coleoptera, Scarabaeinae) ibérico-baleares

“…sidad, pero separados latitudinalmente a partir de las estribaciones más mediterráneas de los sistemas Ibérico y Central. En la mitad noroccidental peninsular, las zonas montañosas de los Sistemas Central e Ibérico constituyen uno de los dos territorios de máxima riqueza de especies en la Península Ibérica (Lobo & Martín-Piera, 2002) en donde, además, aparecen algunos endemismos y se refugian determinadas especies de carácter mediterráneo que tienen aquí su límite de distribución septentrional (Martín-Piera, 2001). Así, la región que hemos denominado Ibérico-Castellana, en la cual se encuentra este área de máxima diversidad, posee una riqueza de especies elevada y un número comparativamente superior de especies exclusivas, poseyendo el resto de las regiones faunísticas aso- Figure 4.…”

“…La información corológica proviene de BANDASCA (ver estructura en Lobo & Martín-Piera, 1991), una base de datos que compila la inmensa mayoría de la información sobre la distribución ibérica de estas especies (ver listado en la Tabla 3). Estudiando en cada cuadrícula la relación asintótica entre el incremento en el número de especies con la acumulación de los registros informáticos (Lobo & Martín-Piera, 2002), fueron identificadas 82 cuadrículas UTM de 50 x 50 km con inventarios relativamente bien establecidos (Figura 1).…”

“…Para una discusión pormenorizada del método seguido y ejemplos de su aplicación práctica, ver Hortal & Lobo (2002), Lobo & Martín-Piera (2002);Hortal et al (2001) o Lobo et al (2002.…”

“…Aunque en ocasiones las regionalizaciones se han basado en el criterio de expertos (ver por ejemplo Morrone, 2001), lo más pertinente es utilizar los datos faunísticos de distintas unidades territoriales, una vez estimada su fiabilidad, para realizar clasificaciones utilizando distintas técnicas estadís-ticas de análisis multivariante. Sin embargo, obtener información biológica fiable suele ser posible, tan sólo, cuando la escala y la extensión geográfica son grandes, pues a escalas pequeñas (ver por ejemplo Wohlgemuth, 1996 y las referencias en su interior), es muy difícil extraer regiones geográficas aceptables debido a que la información sobre la distribución de los organismos es escasa y espacialmente sesgada (Haila & Margules, 1996;Dennis & Hardy, 1999;Lobo & Martín-Piera, 2002).…”

“…En primer lugar, identificaremos los diferentes ejes que resumen la variación en la composición de estas especies utilizando para ello la información faunística de aquellas cuadrículas con inventarios bien establecidos. Posteriormente, modelizaremos la distribución de estos ejes mediante distintas variables ambientales y espaciales explicativas (ver, por ejemplo, Lobo & Martín-Piera, 2002;Lobo & Hortal, 2003), para después extrapolar los resultados de esta función predictiva al resto del territorio. Finalmente, realizaremos una regionalización faunística de la Península Ibérica utilizando los valores estimados de estos ejes, ponderando la distancia faunística entre cada par de unidades del territorio por la distancia geográfica existente entre ellas, al objeto de agrupar aquellas unidades similares faunísticamente pero, a la vez, espacialmente próxi-mas (Legendre & Legendre, 1998).…”