Modelación de la distribución potencial de tres especies de Puya como insumo para la planificación de su conservación en alta montaña del Distrito Capital

Abstract

Los modelos de distribución potencial suponen un insumo importante para la planeación de la conservación ya que permiten visualizar de forma geográfica dicha distribución. Usando el software Maxent se realizaron los modelos, de distribución potencial actual para las tres especies de Puya: Puya goudotiana, Puya santosii y Puya nitida, a partir de los registros de ocurrencia y las variables ambientales definidas por Bioclim, como insumo para identificar las posibles las amenazas antrópicas sobre la distribución de las poblaciones en el área de estudio e identificar las oportunidades de conservación teniendo en cuenta el actual Sistema Nacional de Áreas Protegidas (SINAP), con el fin último de generar información que permita tomar decisiones de manejo y conservación para poblaciones de Puya priorizadas Se concluyó que las especies de Puya evaluadas, son especies de distribución restringida y endémicas de la Cordillera Oriental, generalmente en ecosistemas de páramos húmedos y secos; las principales amenazas antrópicas sobre las mismas son los agroecosistemas ganaderos y las áreas agrícolas heterogéneas. Así mismo, de las 22455.9 ha de áreas de distribución potencial de las especies que no poseen conflictos de uso del suelo, 5281,1 ha que se encuentran fuera de areas protegidas por el POT (25%), 776,4 ha de conplejos de páramos (3,7%) y 16398,4 del Sistema Nacional de Parques Nacionales Naturales, son áreas con potencial de ser anexadas al Sistema de Áreas Protegidas. En términos de restauración se consideraron los bosques secundarios o áreas con predominio de vegetación secundaria, como áreas con potencial para la recuperación del nicho. Las zonas fuera de dichas áreas también cumplen dicho fin, pero son más vulnerables a actividades antrópicas, por lo que después de un proceso de restauración podrían ser anexadas al Sistema de Reservas Forestales Protectoras.