Caracterización ambiental de las áreas de riqueza arbórea en Oaxaca, México
DOI:
https://doi.org/10.21829/abm133.2026.2540Palabras clave:
bosque templado, elevación, hotspots, precipitación, temperaturaResumen
Antecedentes y Objetivos: La caracterización de áreas con alta riqueza biológica es fundamental para entender los determinantes espaciales de la biodiversidad, en especial en territorios de elevada riqueza biológica como Oaxaca, México. El objetivo de este estudio fue identificar los principales ejes ambientales que promueven la existencia de hotspots arbóreos en los bosques templados de Oaxaca.
Métodos: La riqueza arbórea se estimó mediante modelos de distribución potencial para especies de los géneros característicos de bosques templados. A partir de la riqueza arbórea se identificaron hotspots mediante el indicador de asociación espacial local de Getis-Ord, mientras que el resto de los bosques constituyó el background. A partir de 31 variables ambientales, se seleccionó un conjunto no colineal mediante Factor de Inflación de Varianza y su distribución empírica. Se contrastó la firma ambiental de hotspots y background mediante Análisis de Componentes Principales (ACP), Modelos Aditivos Generalizados y Random Forest. Se integró un valor de importancia global de las variables seleccionadas.
Resultados clave: La firma ambiental difirió significativamente dentro de background y hotspots. El ACP mostró una clara separación multivariada entre ambos conjuntos. El Modelo Aditivo Generalizado evidenció relaciones no lineales diferenciadas entre ambos grupos. En los modelos Random Forest, la riqueza en el background se explicó principalmente por temperatura media anual, mientras que en los hotspots la influencia fue multiaxial, además de exhibir intervalos ambientales críticos para la alta riqueza. De forma global, los ejes ambientales más relevantes fueron precipitación anual, rango diurno de la temperatura, temperatura media anual, estacionalidad de la temperatura y la elevación.
Conclusiones: Las áreas de alta riqueza arbórea presentan una firma ambiental distintiva del resto de bosques. La alta riqueza surge de la interacción de múltiples ejes ambientales. De manera que se identifican condiciones óptimas para priorizar y gestionar zonas de conservación en bosques templados de Oaxaca.
Descargas
Citas
Anderson, M. J., D. C. I. Walsh, W. L. Sweatman y A. J. Punnett. 2022. Non‐linear models of species’ responses to environmental and spatial gradients. Ecology Letters 25(12): 2739-2752. DOI: https://doi.org/10.1111/ele.14121 DOI: https://doi.org/10.1111/ele.14121
Aragón-Parada, J., A. Rodríguez, G. Munguía-Lino, J. A. De-Nova, M. M. Salinas-Rodríguez y P. Carrillo-Reyes. 2021. Las plantas vasculares endémicas de la Sierra Madre del Sur, México. Botanical Sciences 99(3): 643-660. DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.2682 DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.2682
Beaumont, L. J., L. Hughes y M. Poulsen. 2005. Predicting species distributions: Use of climatic parameters in BIOCLIM and its impact on predictions of species’ current and future distributions. Ecological Modelling 186(2): 251-270. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.01.030 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.01.030
Breiman, L. 2001. Random forests. Machine Learning 45: 5-32. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1010933404324 DOI: https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
Brugere, L., Y. Kwon, A. E. Frazier y P. Kedron. 2023. Improved prediction of tree species richness and interpretability of environmental drivers using a machine learning approach. Forest Ecology and Management 539: 120972. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2023.120972 DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2023.120972
Cabezas, J., M. Galleguillos y J. F. Perez-Quezada. 2016. Predicting vascular plant richness in a heterogeneous wetland using spectral and textural features and a random forest algorithm. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 13(5): 646-650. DOI: https://doi.org/10.1109/LGRS.2016.2532743 DOI: https://doi.org/10.1109/LGRS.2016.2532743
Campos-Sánchez, E., M. González-Espinosa, N. Ramírez-Marcial, D. A. Navarrete-Gutiérrez y M. A. Pérez-Farrera. 2017. Riqueza de especies arbóreas en bosques de montaña de Chiapas: estimaciones a partir de datos de herbarios e inventarios florísticos. Revista Mexicana de Biodiversidad 88(4): 832-844. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmb.2017.10.015 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmb.2017.10.015
CLICOM. 2026. Datos climáticos diarios del CLICOM (Clima Computarizado) del SMN (Sistema Meteorológico Nacional) a través de su plataforma web CICISE. https://cucapa-clicom.cicese.mx/ (consultado febrero de 2026).
Contreras-Medina, R. y I. Luna-Vega. 2007. Species richness, endemism and conservation of Mexican gymnosperms. Biodiversity and Conservation 16(6): 1803-1821. DOI: https://doi.org/10.1007/s10531-006-9072-3 DOI: https://doi.org/10.1007/s10531-006-9072-3
Contreras-Medina, R., A. I. García-Martínez, J. C. Ramírez-Martínez, D. Espinosa, R. Balam-Narváez y I. Luna-Vega. 2022. Biogeographic analysis of ferns and lycophytes in Oaxaca: A Mexican beta-diverse area. Botanical Sciences 100(1): 204-222. DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.2844 DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.2844
Ehbrecht, M., P. Schall, C. Ammer, M. Fischer y D. Seidel. 2019. Effects of structural heterogeneity on the diurnal temperature range in temperate forest ecosystems. Forest Ecology and Management 432: 860-867. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2018.10.008 DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2018.10.008
Estrada Castillón, E., J. R. Arévalo, J. Á. Villarreal Quintanilla, M. M. Salinas Rodríguez, J. A. Encina-Domínguez, H. González Rodríguez y C. M. Cantú Ayala. 2015. Classification and ordination of main plant communities along an altitudinal gradient in the arid and temperate climates of northeastern Mexico. The Science of Nature 102: 59. DOI: https://doi.org/10.1007/s00114-015-1306-3 DOI: https://doi.org/10.1007/s00114-015-1306-3
Evaristo, R. R., V. Ávila-Akerberg, S. Franco-Maass, S. Valencia-A. y L. A. López Mathamba. 2022. Estructura y diversidad arbórea en bosques de encino del centro de México. Madera y Bosques 28(2): e2822449. DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2022.2822449 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2022.2822449
Fick, S. E. y R. J. Hijmans. 2017. WorldClim 2: new 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology 37(12): 4302-4315. DOI: https://doi.org/10.1002/joc.5086 DOI: https://doi.org/10.1002/joc.5086
Gallou, A., A. S. Jump, J. S. Lynn, R. Field, S. D. H. Irl, M. J. Steinbauer, C. Beierkuhnlein, J.-C. Chen, C.-H. Chou, A. Hemp, Y. Kidane, C. König, H. Kreft, A. Naqinezhad, A. Nowak, J.-N. Nuppenau, P. Trigas, J. P. Price, C. A. Roland, A. H. Schweiger, P. Weigelt, S. G. A. Flantua y J.-A. Grytnes. 2023. Diurnal temperature range as a key predictor of plants’ elevation ranges globally. Nature Communications 14(1): 7890. DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-43477-8 DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-43477-8
Getis, A. y J. K. Ord. 1992. The analysis of spatial association by use of distance statistics. Geographical Analysis 24(3): 189-206. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x
Granados-Victorino, R. L., D. Granados-Sánchez y A. Sánchez-González. 2015. Caracterización y ordenación de los bosques de pino piñonero (Pinus cembroides subsp. orizabensis) de la Cuenca Oriental (Puebla, Tlaxcala y Veracruz). Madera y Bosques 21(2): 23-42. DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2015.212443 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2015.212443
Guisan, A. y W. Thuiller. 2005. Predicting species distribution: Offering more than simple habitat models. Ecology Letters 8: 993-1009. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00792.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00792.x
Hawkins, B. A., R. Field, H. V. Cornell, D. J. Currie, J.-F. Guégan, D. M. Kaufman, J. T. Kerr, G. G. Mittelbach, T. Oberdorff, E. M. O’Brien, E. E. Porter y J. R. G. Turner. 2003. Energy, water, and broad-scale geographic patterns of species richness. Ecology 84(12): 3105-3117. DOI: https://doi.org/10.1890/03-8006 DOI: https://doi.org/10.1890/03-8006
Hengl, T., J. Mendes de Jesus, R. A. MacMillan, N. H. Batjes, G. B. M. Heuvelink, E. Ribeiro, A. Samuel-Rosa, B. Kempen, J. G. B. Leenaars, M. G. Walsh y M. Ruiperez Gonzalez. 2014. SoilGrids1km — Global soil information based on automated mapping. PLOS ONE 9(8): e105992. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0105992 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0105992
Hernández-Rodríguez, E., E. Mendoza, N. J. Fenton y P. Peña-Retes. 2021. Moss diversity of a pine-oak forest in Oaxaca, Mexico. Cryptogamie, Bryologie 42(17): 221-238. DOI: https://doi.org/10.5252/cryptogamie-bryologie2021v42a17 DOI: https://doi.org/10.5252/cryptogamie-bryologie2021v42a17
Hijmans, R. J. 2025. raster: Geographic Data Analysis and Modeling. In CRAN: Contributed Packages: 3.6-32. https://cran.r-project.org/web/packages/raster/raster.pdf (consultado marzo de 2025).
Hu, A., Y. Nie, G. Yu, C. Han, J. He, N. He, S. Liu, J. Deng, W. Shen y G. Zhang. 2019. Diurnal temperature variation and plants drive latitudinal patterns in seasonal dynamics of soil microbial community. Frontiers in Microbiology 10: 674. DOI: https://doi.org/10.3389/fmicb.2019.00674 DOI: https://doi.org/10.3389/fmicb.2019.00674
INEGI. 2021. Conjunto de Datos Vectoriales de Uso de Suelo y Vegetación. Escala 1:250000, Serie VII. Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) - Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO). Aguascalientes, México. https://www.inegi.org.mx/temas/usosuelo/#descargas (consultado marzo de 2025).
Kosicki, J. Z. 2020. Generalised Additive Models and Random Forest approach as effective methods for predictive species density and functional species richness. Environmental and Ecological Statistics 27: 273-292. DOI: https://doi.org/10.1007/s10651-020-00445-5 DOI: https://doi.org/10.1007/s10651-020-00445-5
Lê, S., J. Josse y F. Husson. 2008. FactoMineR: An R package for multivariate analysis. Journal of Statistical Software 25(1): 1-18. DOI: https://doi.org/10.18637/jss.v025.i01 DOI: https://doi.org/10.18637/jss.v025.i01
Liaw, A. y M. Wiener. 2002. Classification and regression by randomForest. R News 2(3): 18-22. https://cran.r-project.org/doc/Rnews/Rnews_2002-3.pdf (consultado julio de 2025).
Liu, Y., Z. Shen, Q. Wang, X. Su, W. Zhang, N. Shrestha, X. Xu y Z. Wang. 2017. Determinants of richness patterns differ between rare and common species: implications for Gesneriaceae conservation in China. Diversity and Distributions 23(3): 235-246. DOI: https://doi.org/10.1111/ddi.12523 DOI: https://doi.org/10.1111/ddi.12523
López-Mata, L., J. L. Villaseñor, G. Cruz-Cárdenas, E. Ortiz y C. Ortiz-Solorio. 2012. Predictores ambientales de la riqueza de especies de plantas del bosque húmedo de montaña de México. Botanical Sciences 90(1): 27-36. DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.383 DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.383
Luo, W., C. Zhang, X. Zhao y J. Liang. 2021. Understanding patterns and potential drivers of forest diversity in northeastern China using machine‐learning algorithms. Journal of Vegetation Science 32(2): e13022. DOI: https://doi.org/10.1111/jvs.13022 DOI: https://doi.org/10.1111/jvs.13022
Mahood, A. L., D. M. Barnard, J. A. Macdonald, D. W. Pittenger, S. M. Hall y P. J. Fornwalt. 2025. Diurnal temperature range drives understory plant community composition in micro-climatically complex temperate montane forests. Environmental Research: Ecology 4(3): 035007. DOI: https://doi.org/10.1088/2752-664X/adfa9e DOI: https://doi.org/10.1088/2752-664X/adfa9e
Martin, M. P., C. M. Peters, H. Asbjornsen y M. S. Ashton. 2021. Diversity and niche differentiation of a mixed pine–oak forest in the Sierra Norte, Oaxaca, Mexico. Ecosphere 12(4): e03475. DOI: https://doi.org/10.1002/ecs2.3475 DOI: https://doi.org/10.1002/ecs2.3475
Mateo, R. G., G. Arellano, V. Gómez-Rubio, J. S. Tello, A. F. Fuentes, L. Cayola, M. I. Loza, V. Cala y M. J. Macía. 2022. Insights on biodiversity drivers to predict species richness in tropical forests at the local scale. Ecological Modelling 473: 110133. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2022.110133 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2022.110133
R Core Team. 2024. R: A language and environment for statistical computing. Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria. https://www.r-project.org/ (consultado febrero de 2025).
Rodríguez, A., A. Castro-Castro, G. Vargas-Amado, O. Vargas-Ponce, P. Zamora-Tavares, J. González-Gallegos, P. Carrillo-Reyes, M. Anguiano-Constante, M. Carrasco-Ortiz, M. García-Martínez, B. Gutiérrez-Rodríguez, J. Aragón-Parada, C. Valdes-Ibarra y G. Munguía-Lino. 2018. Richness, geographic distribution patterns, and areas of endemism of selected angiosperm groups in Mexico. Journal of Systematics and Evolution 56(5): 537-549. DOI: https://doi.org/10.1111/jse.12457 DOI: https://doi.org/10.1111/jse.12457
Sabás-Rosales, J. L., J. Sosa-Ramírez y J. D. J. Luna-Ruiz. 2015. Diversidad, distribución y caracterización básica del hábitat de los encinos (Quercus: Fagaceae) del estado de San Luis Potosí, México. Botanical Sciences 93(4): 881-897. DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.205 DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.205
Salinas-Rodríguez, M. M., M. J. Sajama, J. S. Gutiérrez-Ortega, P. Ortega-Baes y A. E. Estrada-Castillón. 2018. Identification of endemic vascular plant species hotspots and the effectiveness of the protected areas for their conservation in Sierra Madre Oriental, Mexico. Journal for Nature Conservation 46: 6-27. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jnc.2018.08.012 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jnc.2018.08.012
Sánchez-González, A. y L. López-Mata. 2005. Plant species richness and diversity along an altitudinal gradient in the Sierra Nevada, Mexico. Diversity and Distributions 11(6): 567-575. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1366-9516.2005.00186.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1366-9516.2005.00186.x
Santos-Hernández, A. F., A. I. Monterroso-Rivas, D. Granados-Sánchez, A. Villanueva-Morales y M. Santacruz-Carrillo. 2021. Projections for Mexico’s tropical rainforests considering ecological niche and climate change. Forests 12(2): 119. DOI: https://doi.org/10.3390/f12020119 DOI: https://doi.org/10.3390/f12020119
Sosa-Díaz, L., J. R. Valdez-Lazalde, L. López-Mata, G. Ángeles-Pérez y H. M. de los Santos-Posadas. 2024. Riqueza, diversidad, endemismo y determinantes ambientales de Pinus L. en Oaxaca, México. Botanical Sciences 102(4): 1093-1108. DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.3490 DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.3490
Sosa-Díaz, L., J. R. Valdez-Lazalde, J. Méndez-González, G. Ángeles-Pérez, H. M. de los Santos-Posadas y L. López-Mata. 2025. Asociación ecológica y determinantes ambientales del género Pinus (Pinaceae) en los principales sistemas montañosos de México. Acta Botanica Mexicana 132: e2413. DOI: https://doi.org/10.21829/abm132.2025.2413 DOI: https://doi.org/10.21829/abm132.2025.2413
Stein, A., K. Gerstner y H. Kreft. 2014. Environmental heterogeneity as a universal driver of species richness across taxa, biomes and spatial scales. Ecology Letters 17: 866-880. DOI: https://doi.org/10.1111/ele.12277 DOI: https://doi.org/10.1111/ele.12277
Suárez-Mota, M. E., J. L. Villaseñor y M. B. Ramírez-Aguirre. 2018. Sitios prioritarios para la conservación de la riqueza florística y el endemismo de la Sierra Norte de Oaxaca, México. Acta Botanica Mexicana 124: 49-74. DOI: https://doi.org/10.21829/abm124.2018.1296 DOI: https://doi.org/10.21829/abm124.2018.1296
Velasco Luis, M. U., A. Velázquez Martínez, P. Hernández de la Rosa, A. M. Fierros González, y J. A. G. Vera Castillo. 2023. Caracterización de un bosque templado en un gradiente altitudinal en Oaxaca, México. Madera y Bosques 29(1): e2912465. DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2023.2912465 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2023.2912465
Villaseñor, J. L. 2016. Checklist of the native vascular plants of Mexico. Revista Mexicana de Biodiversidad 87(3): 559-902. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmb.2016.06.017 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmb.2016.06.017
Wood, S. N. 2003. Thin plate regression splines. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology 65(1): 95-114. DOI: https://doi.org/10.1111/1467-9868.00374 DOI: https://doi.org/10.1111/1467-9868.00374
Zhang, Y., H. Y. H. Chen y A. Taylor. 2014. Multiple drivers of plant diversity in forest ecosystems. Global Ecology and Biogeography 23(8): 885-893. DOI: https://doi.org/10.1111/geb.12188 DOI: https://doi.org/10.1111/geb.12188
Zhang, X., T. Rademacher, H. Liu, L. Wang y R. D. Manzanedo. 2023. Fading regulation of diurnal temperature ranges on drought-induced growth loss for drought-tolerant tree species. Nature Communications 14: 6916. DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-42654-z DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-42654-z
Publicado
Cómo citar
-
Resumen324
-
PDF198
-
EPUB40
Número
Sección
Licencia

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Los autores/as que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
De acuerdo con la legislación de derechos de autor, Acta Botanica Mexicana reconoce y respeta el derecho moral de los autores, así como la titularidad del derecho patrimonial, el cual será cedido a la revista para su difusión en acceso abierto. Acta Botanica Mexicana no realiza cargos a los autores por enviar y procesar artículos para su publicación.
Todos los textos publicados por Acta Botanica Mexicana –sin excepción– se distribuyen amparados bajo la licencia Creative Commons 4.0 Atribución-No Comercial (CC BY-NC 4.0 Internacional), que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista.
Los autores/as pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en Acta Botanica Mexicana (por ejemplo incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en Acta Botanica Mexicana.
Para todo lo anterior, el corrector de originales le solicitará junto con la revisión de galeras, que expida su Carta-Cesión de la Propiedad de los Derechos de la primera publicación debidamente requisitado y firmado por el autor(es). Esta carta se debe enviar por correo electrónico en archivo pdf al correo: acta.botanica@inecol.mx (Carta-Cesión de Propiedad de Derechos de Autor).


