Modelación de Nichos Ecológicos bajo dos escenarios de cambio Climático para Maíz Chulpi (zea mays) en la Provincia de Cotopaxi, en el periodo 2019-2020.

Abstract

La presente investigación tuvo como objetivo modelar la distribución potencial actual y futura de la especie de maíz chulpi (Zea mays) en la Provincia de Cotopaxi con la ayuda del programa MaxEnt se pudo determinar las áreas con probabilidades de adaptación de la especie. Para ello se utilizó el método de modelación de distribución de máxima entropía (MaxEnt) versión 3.4.1 se trabajó con 44 registros de presencia de maíz chulpi y variables bioclimáticas descargadas de la plataforma de WorldClim de estas variables se escogió ocho realizando la correlación de Pearson en el programa estadístico SPSS, para la proyección futura se utilizó variables bioclimáticas en dos horizontes de tiempo: año 2050 y 2080 utilizando los modelos de circulación global CCCMA- cgcm3_1t47 y CSIRO-mk3_5 bajo los escenarios A2 y B1. Lo que se obtuvo modelos de distribución potencial actual y futuro con un índice de confiabilidad apropiado de AUC (área bajo la curva) de 0.970, se realizó 10 réplicas mediante el tipo de ejecución de Bootstrap con prueba al azar del 25% y con 500 interacciones, lo que además se pudo determinar las variables con mayor aporte al modelo para la determinación de la adaptación de la especie las cuales fueron: Bio2 el rango de temperatura y Bio15 estacionalidad de precipitación. De esta manera se identificó que las áreas con mayores probabilidades de que la especie se adapte a las condiciones ambientales están en las zonas rurales de las Parroquias Mulalo, Joseguango Bajo, Tanicuchi y Guaytacama, también se determinó que los Cantones Pujilí y Sigchos tienen probabilidades muy bajas de adaptación. Los resultados de este modelo ayudaran con estrategias de adaptación contra el cambio climático para maíz chulpi en las zonas rurales de la Provincia de Cotopaxi, de tal forma que se busque estrategias y buenas prácticas agrícolas que contribuyen a reducir los impactos de cambio climático sobre la producción.