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Resumen
La capacidad invasora y la historia natural de Achatina fulica (Linnaeus, 1758) posiciona esta especie como una de las 100 especies invasoras más peligrosas a nivel mundial. Su estudio ha trascendido los límites de la investigación biológica para complementarse con análisis de predicción de los comportamientos ecológicos y la influencia de los factores sociales y económicos. El objetivo de la investigacion fue generar un modelo de probabilidad de ocurrencia para el caracol gigante africano, a escala espacial y temporal. Se recopilaron registros de presencia de la especie mediante información secundaria para el departamento de Boyacá; la información bioclimática se obtuvo a partir de la plataforma Worldclim, los indicadores sociales y económicos de cada localidad se extrajeron de la base de datos Terridata-dnp. La información se analizó por medio de software estadístico R Studio, mediante los paquetes ENMTML y ISLR. Para el modelamiento se utilizó el algoritmo de máxima entropía (Maxent); la validación del modelo se realizó con las métricas AUC, TSS, Kappa, Sorensen y Jaccard. Las variables bioclimáticas que más influyeron en el modelo de probabilidad de ocurrencia fueron temperatura, precipitación y humedad; así mismo, se determinó que las variables cobertura de acueducto y área deforestada están relacionadas estadísticamente en los municipios en donde se ha reportado la especie invasora en el departamento. En las condiciones actuales el caracol gigante africano, podría establecerse en aproximadamente 11.209,74 km; es decir, en el 47,54% del territorio boyacense; bajo las condiciones socioeconómicas de la predicción futura, en el escenario ssp1 126 la especie podría ampliar su presencia hasta el 63.25% y en el escenario ssp4 585 al 50,42%, siendo este último el más caótico se encontró que la ocupación puede ser menor al primer escenario, pero la probabilidad de ocurrencia es más alta.
Palabras clave:
Citas
Albuquerque, F. S. de, Peso-Aguiar, M. C., Assunção-Albuquerque, M. J. T. & Gálvez, L. (2009). Do climate variables and human density affect Achatina fulica (Bowditch) (Gastropoda: Pulmonata) shell length, total weight and condition factor. Brazilian Journal of Biology, 69(3), 879–885. https://doi.org/10.1590/S1519-69842009000400016
Aguilera Arango, G. A. y Ortiz Cabrera, J. C. (2020). Distribución geográfica del caracol gigante africano en predios agrícolas del Valle del Cauca, Colombia. Centro Agrícola, 47(1), 5-12.
Andrade, A. F. A. de, Velazco, S. J. E. & De Marco Júnior, P. (2020). ENMTML: An R package for a straightforward construction of complex ecological niche mod-els. Environmental Modelling and Software, 125. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2019.104615
Armenteras, D., Vargas, O. y Vargas, O. (2016). patrones del paisaje y escenarios de restauración en Colombia: Acercando escalas. Acta Biológica Colombiana, 21(1Supl), 229–239. https://doi.org/10.15446/abc.v21n1Supl.50848
Avendaño, J. M. y Linares, E. L. (2015). Morfometría del caracol gigante africano Acha-tina fulica (Gastropoda: Achatinidae) en Colombia. Cuadernos de Investigación UNED, 7(2), 287–293. https://doi.org/10.22458/urj.v7i2.1155
Gobernación de Boyacá (2017). Productividad sector agropecuario OTDB-Ordenamiento Territorial Departamental de Boyacá.
Calvin, K. et al. (2017). «The SSP4: A world of deepening inequality». Global Environ-mental Change, 42, 284-296. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.06.010
Carter, T., Parry, M., Harasawa, H. & Nishioka, S. (1994). IPCC technical guidelines for assessing climate change impacts and adaptations. In Part of the IPCC Special Report to the First Session of the Conference of the Parties to the UN Framework Convention on Climate Change, Intergovernmental Panel on Climate Change. Department of Geography, University College London, UK and Center for Global Environmental Research, National Institute for Environmental Studies, Tsukuba, Japan.
Capdevila-Argüelles, L., Zilletti, B. y Suárez-Álvarez, V. Á. (2013). Causas de la pérdida de biodiversidad: Especies Exóticas Invasoras. Memorias Real Sociedad Espa-ñola de Historia Natural. 2a. Época, 10.
Chitarroni, H. (2002). La regresión logística. Instituto de Investigación. Ciencias Sociales, 10. https://racimo.usal.edu.ar/83/1/Chitarroni17.pdf
Corporación Autónoma Regional de Boyacá, Corpoboyacá. (2019). Corporación Autó-noma Regional de Boyacá Plan de Acción 2016-2019. Informe de Gestión.
Corporación Autónoma Regional de Boyacá, Corpoboyacá (2020). Diagnóstico, evalua-ción del estado actual y diseño de estrategias de control del caracol africano Achatina fulica (Bowdich, 1822) en las provincias de Lengupa y Occidente, ju-risdiccion de la Corporación Autónoma Regional de Boyacá. 25.
Corpochivor. (2020). Especies invasoras con medidas de prevención, control y manejo en ejecución. Especies Invasoras Con Medidas de Prevención, Control y Manejo En Ejecución. https://www.corpochivor.gov.co/indicadores-web/1166/evaluacion
De La Ossa-Lacayo (2012). Registro del caracol africano gigante Achatina fulica (Bo-wdich 1822) (Mollusca: Gastropoda-Achatinidae) en Sincelejo, costa Caribe de Colombia. Biota colombiana, 13(2).
Departamento Nacional de Planeación, DNP. (2020). Terridata-DNP. Conjunto de Datos Territoriales Terridata. https://terridata.dnp.gov.co/
Fricko, O. et al. (2017). The marker quantification of the Shared Socioeconomic Path-way 2: A middle-of-the-road scenario for the 21st century. Global Environ-mental Change, 42, 251-267. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.06.004
Fujimori, S. et al. (2017). SSP3: AIM implementation of Shared Socioeconomic Path-ways. Global Environmental Change, 42, 268-283. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.06.009
Gołdyn, B., Kaczmarek, Ł., Roszkowska, M., Guayasamín, P. R., Książkiewicz-Parulska, Z. & Cerda, H. (2017). Urban ecology of invasive giant african snail Achatina fulica (férussac)(gastropoda: achatinidae) on its first recorded sites in the Ecuadori-an Amazon. American Malacological Bulletin, 35(1), 59–64. https://doi.org/10.4003/006.035.0108
Instituto Nacional de Salud. Grupo de evaluación de riesgos en inocuidad de alimentos (ERIA) y plaguicidas (2017). Concepto cientifico sobre consumo de caracol gi-gante africano y su implicación en salud.
Liboria, M., Morales, G., Sierra, C., Silva, I. y Pino, L. A. (2009). El caracol gigante afri-cano Achatina fulica. INIA Hoy, 2, 224–231.
Lobo, J. M., Jiménez-valverde, A, & Real, R. (2008). AUC: A misleading measure of the performance of predictive distribution AUC: a misleading measure of the per-formance of predictive distribution models. Globarl Ecology and Biogeogra-phy, 17(2). https://doi.org/10.1111/j.1466-8238.2007.00358.x
Maza Maza, J. E. (2013). Efecto de los extractos botánicos para el control del caracol (Achatina fulica) en el cultivo de arroz (oriza sativa).
Ortega Uribe, T., Mastrangelo, M. E., Villarroel Torrez, D., Piaz, A. G., Vallejos, M., Saenz Ceja, J. E., Gallego, F., Franquesa Soler, M., Calzada Peña, L. y Espinosa Mella-do, N. (2014). Estudios transdisciplinarios en iosistemas: Reflexiones teóricas y su aplicación en contextos latinoamericanos.
Patiño Montoya, A. y Giraldo, A. (2020). Diez años del caracol gigante africano en Co-lombia: Revisión de la investigación y divulgación desarrollada entre 2008-2017. Ecología austral, 30(1), 125-133. https://doi.org/10.25260/EA.20.30.1.0.973
Phillips, S. J., Anderson, R. P. y Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3–4), 231–259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
Raut, S. & Barker, G. (2002). Achatina fulica Bowdich and Other Achatinidae as Pests in. Molluscs as Crop Pests, 55. https://doi.org/10.1079/9780851993201.0055
Riahi, K.; van Vuuren, D. P.; Kriegler, E.; Edmonds, J.; O’Neill, B. C.; Fujimori, S.; Bauer, N.; Calvin, K. et al. (2017). The Shared Socioeconomic Pathways and their en-ergy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview. Glo-bal Environmental Change 42:153-168.
https://doi.org/10.1016/j.gloevcha.2016.05.009
Sarma, R. R., Munsi, M., & Ananthram, A. N. (2015). Effect of climate change on invasion risk of giant African snail (Achatina fulica Férussac, 1821: Achatinidae) in India. PloS One, 10(11). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0143724
Siabato, W. & Guzmán-Manrique, J. (2019). La autocorrelación espacial y el desarrollo de la geografía cuantitativa. Cuadernos de Geografía: Revista Colombiana de Geografía, 28(1), 1–22. https://doi.org/10.15446/rcdg.v28n1.76919
Team, R. C. (2019). 2020. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www. R-project. org/
UN-WATER. (2020). Agua, Saneamiento e Higiene. https://www.unwater.org/water-facts/water-sanitation-and-hygiene/
Van Vuuren, D. P. et al. (2017). Energy, land-use, and greenhouse gas emissions trajec-tories under a green growth paradigm. Global Environmental Change, 42, 237-250. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.05.008
Vogler, R. E., Beltramino, A. A., Sede, M. M., Gregoric, D. E. G., Núñez, V. & Rumi, A. (2013). The giant African snail, Achatina fulica (Gastropoda: Achatinidae): Us-ing bioclimatic models to identify South American areas susceptible to inva-sion. American Malacological Bulletin, 31(1), 39–50. https://doi.org/10.4003/006.031.0115
Vuille, M. & Bradley, R. S. (2000). Mean annual temperature trends and their vertical structure in the tropical Andes. Geophysical Research Letters, 27(23), 3885–3888. https://doi.org/10.1029/2000GL011871
WorldClim. (2020). WorldClim. Bioclimatic Data Base. https://www.worldclim.org/data/index.html#