scholarly journals Phylogeography and ecological niche modelling inEugenia uniflora(Myrtaceae) suggest distinct vegetational responses to climate change between the southern and the northern Atlantic Forest

2016 ◽  
Vol 182 (3) ◽  
pp. 670-688 ◽  
Author(s):  
Andreia C. Turchetto-Zolet ◽  
Fabiano Salgueiro ◽  
Caroline Turchetto ◽  
Fernanda Cruz ◽  
Nicole M. Veto ◽  
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2014 ◽  
Vol 176 (3) ◽  
pp. 332-348 ◽  
Author(s):  
Verônica A. Thode ◽  
Gustavo A. Silva-Arias ◽  
Caroline Turchetto ◽  
Ana Lúcia A. Segatto ◽  
Geraldo Mäder ◽  
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2016 ◽  
Vol 107 (4) ◽  
pp. 419-430 ◽  
Author(s):  
B.M. Carvalho ◽  
E.F. Rangel ◽  
M.M. Vale

AbstractVector-borne diseases are exceptionally sensitive to climate change. Predicting vector occurrence in specific regions is a challenge that disease control programs must meet in order to plan and execute control interventions and climate change adaptation measures. Recently, an increasing number of scientific articles have applied ecological niche modelling (ENM) to study medically important insects and ticks. With a myriad of available methods, it is challenging to interpret their results. Here we review the future projections of disease vectors produced by ENM, and assess their trends and limitations. Tropical regions are currently occupied by many vector species; but future projections indicate poleward expansions of suitable climates for their occurrence and, therefore, entomological surveillance must be continuously done in areas projected to become suitable. The most commonly applied methods were the maximum entropy algorithm, generalized linear models, the genetic algorithm for rule set prediction, and discriminant analysis. Lack of consideration of the full-known current distribution of the target species on models with future projections has led to questionable predictions. We conclude that there is no ideal ‘gold standard’ method to model vector distributions; researchers are encouraged to test different methods for the same data. Such practice is becoming common in the field of ENM, but still lags behind in studies of disease vectors.


2015 ◽  
pp. 73 ◽  
Author(s):  
Israel Estrada-Contreras ◽  
Miguel Equihua ◽  
Gonzalo Castillo-Campos ◽  
Octavio Rojas-Soto

De acuerdo con el último informe del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático, las actividades humanas son las principales responsables del calentamiento global observado en las últimas décadas y se debe al incremento en la concentración atmosférica de gases de efecto invernadero. Este proceso ya está causando cambios en la distribución geográfica de las especies, así como alteraciones en la fenología. En tal contexto, es interesante estudiar las posibles tendencias de cambio que podrían presentar la flora y fauna para hacer frente a las nuevas condiciones del medio ambiente. En este trabajo se exploran los posibles cambios en la composición de los principales tipos de vegetación en el estado de Veracruz, México, ante un escenario de cambio climático, mediante el análisis de los patrones de alteración geográfica y ecológica de un grupo de 51 especies comúnmente asociadas al bosque tropical perennifolio, el bosque de coníferas y el bosque mesófilo de montaña, presentes en el estado. El enfoque adoptado se basa en la técnica de modelado de nicho ecológico realizado con el Algoritmo Genético para la Producción de grupos de Reglas (GARP) y variables climatológicas estimadas para un escenario A2 que corresponde a una humanidad que genera emisiones medias-altas y derivan de proyecciones hechas a partir de las condiciones actuales hacia el año 2050. Los resultados obtenidos para la superficie actual de la vegetación del estado de Veracruz sugieren una afectación potencial de 53% del área de distribución para el bosque tropical perennifolio, de 16% para el bosque de coníferas y de 49% para el bosque mesófilo de montaña. Además, apuntan a que algunas especies tienen alta probabilidad de resultar extirpadas de la entidad bajo las condiciones esperadas en el 2050, mientras que otras encontrarán las condiciones adecuadas para incrementar su distribución.


2018 ◽  
Vol 8 (1) ◽  
Author(s):  
Jianling You ◽  
Xiaoping Qin ◽  
Sailesh Ranjitkar ◽  
Stephen C. Lougheed ◽  
Mingcheng Wang ◽  
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