Resumen:
Lo modelos de nicho ecológico (MNE) tienen como objetivo caracterizar la relación de las
especies con su medio ambiente, para así delinear en la geografía los lugares donde pueden
estar los organismos. En el campo de la biología del cambio climático es una de las
herramientas más utilizadas, ya que debido a su relativa fácil implementación es posible
estimar los potenciales cambios que presentaran los nichos y distribuciones de las especies.
Sin embargo la estimación futura de la distribución está sujeta a factores metodológicos que
generan alta incertidumbre, entre estas está el hecho de que las predicciones hacia el futuro
no pueden ser probadas, asimismo que los resultados entre los algoritmos es diverso. Esto
dificulta la elección de un método, por lo que es necesario identificar cual de los algoritmos
utilizados tiene un mejor desempeño. México cuenta con la información climática primara
para robustecer las superficies climáticas actuales, así como para generar periodos
climáticos que representen condiciones pasadas recientes que pueden ser utilizadas junto
con datos de colecciones biológicas para probar el desempeño de diferentes algoritmos de
modelado ecológico. En este trabajo se desarrollaron superficies climáticas robustas y
confiables, con el software ANUSPLIN, para tres periodos: t1-1940 (1910-1940), t2-
1970(1950-1979) y t3-2000(1980-2000), y un periodo adicional que representa la
actualización de las superficies climáticas, la cual incluye un mayor número de estaciones y
años climáticos. Para probar la capacidad de transferencia de 8 algoritmos de MNE se
utilizaron 14 especies de aves, para las cuales existían datos de presencias que
correspondían a cada uno de los periodos. Con estos datos fue posible probar las
transferencias de los modelos. Como análisis adicional, se estimaron las tendencias y tasas
entre periodos en las provincias Biogeográficas de México. Como resultados fue posible
generar periodos climáticos para el país e identificar que las tasas y tendencias de cambio
climático no han sido uniformes en la geografía país. Por ejemplo, regiones del norte han
sido más vulnerables al cambio climático debido a las tasas más rápidas y tendencias más
consistentes. En relación al desempeño de los algoritmos se identifico una variación
considerable entre MNE. GARP y GLM tienden sobreestimar los nichos de las especies.
Maxent y GAM proporciona consistentemente un buen desempeño en comparación con las
otras técnicas y Random forest sobreajusta, por lo que debe ser utilizado con precaución
para predecir los efectos del cambio climático. Se espera que los resultados y productos de
este trabajo ayuden a fortalecer y ayudar a crecer el campo del modelado del nicho
ecológico en el país.