ABSTRACT
Introduction: Invasive species are considered the second cause of extinction of native species after habitat loss. The impacts of invasive species have serious economic implications since the presence of this type of species can result in a decrease in ecosystem services granted to humans. In marine systems, some human activities such as maritime transport and aquaculture have favored the dispersion of invasive species, especially those with commercial importance. This paper describes the potential distribution of the tiger shrimp, Penaeus monodon, an invasive species along the American Atlantic coast. Objective: To describe a potential distribution model of Penaeus monodon in the American Atlantic region and compare the environmental characteristics of this region with those of the Indo-Pacific original niche conditions. Methods: Using geographic and environmental data, we constructed and tested three models to determine the efficiency of MaxEnt v. 3.3 software in predicting new areas for the distribution of this invasive shrimp species. Geographic data were downloaded from such web sites as the Global Biodiversity Information Facility, the Ocean Biogeographic Information System, and the United States Geological Survey, as well from literature. Environmental data were downloaded from Bio-Oracle v2.0 data base. The three tested models were: 1) the first was created using only recordings of Penaeus monodon from the Indo-Pacific (its origin zone) and then projected to the Atlantic (native model); 2) the second was built using only recordings from the invaded area; the training and projection area of this model was the Atlantic (invasive model); 3) the third included recordings from both the Indo-Pacific and Atlantic regions, and the model was trained and projected jointly in both areas (complete model). We extracted the values of the three models for each tiger shrimp sightings in the invaded area; sightings with values ³ 0.5 were considered as valid prediction of occurrence of the species. Results: We found that the following variables explained 80 % of species distribution: phosphates from the ocean surface, coastal type, chlorophyll a, and maximum bottom temperature. In terms of the models' ability to predict the occurrences reported in the Atlantic, results were as follows: Native model had a prediction index of 40 %; Invasive model was able to predict 81 % of recordings; and complete model predicted 92 % of total occurrences reported in the invaded area. Conclusions: Our findings suggest that based on the complete model, the countries where the tiger shrimp could establish itself are Mexico and Cuba. Continuous monitoring and conservation actions are relevant in the countries where this species is currently established, as well of those countries with potential for invasions.
Introducción: Las especies invasoras son consideradas como la segunda causa de extinción de especies nativas después de la pérdida del hábitat. Los impactos de las especies invasivas tienen serias implicaciones económicas, ya que su presencia puede resultar en un decremento de los servicios ecosistémicos que benefician al hombre. En los sistemas marinos, algunas actividades humanas como el transporte marítimo y la acuicultura han favorecido la dispersión de especies invasivas, especialmente aquellas con importancia comercial. Este artículo describe la distribución potencial del camarón tigre, Penaeus monodon, una especie invasora a lo largo de la costa Atlántica Occidental. Objetivo: Describir un modelo de distribución potencial de Penaeus monodon en la región del Atlántico americano y comparar las características ambientales de esta región con las condiciones del nicho original del Indo-Pacífico. Metodología: Usando datos geográficos y ambientales, se generaron tres modelos para determinar la eficiencia del software MaxEnt v.3.3 en la predicción de nuevas áreas para la distribución de esta especie invasora. Los datos geográficos se descargaron de sitios web como el Fondo para la Información sobre la Biodiversidad Mundial, el Sistema de Información Biogeográfica del Océano y el Servicio Geológico de los Estados Unidos de América, así como de la literatura. Los datos ambientales fueron descargados de Bio-Oracle v2.0. Los tres modelos probados fueron: 1) registros de P. monodon de la región del Indo-Pacífico (zona de origen) y su proyección al Océano Atlántico (modelo nativo); 2) registros del área invadida, al utilizar el Océano Atlántico como área de entrenamiento y proyección del modelo (modelo invasivo); y 3) registros de las áreas Indo-Pacífico y Atlántico para capacitar y proyectar el modelo conjuntamente en ambas áreas (modelo completo). Extrajimos los valores de los tres modelos para cada avistamiento de camarones tigre en el área invadida; los avistamientos con valores ³ 0.5 fueron considerados como predicciones válidas de presencia de la especie. Resultados: Los resultados mostraron que las siguientes variables explicaron el 80 % de la distribución de la especie: fosfatos del fondo marino, tipo de costa, clorofila a y temperatura máxima del fondo. En términos de las capacidades de los modelos para predecir las presencias reportadas en el Atlántico, los resultados fueron los siguientes: modelo nativo, tuvo un índice de predicción del 40 %; modelo invasivo fue capaz de predecir el 81 % de los registros; y modelo completo predijo el 92 % de las ocurrencias totales reportadas en el área de invasión. Conclusiones: Se encontró que, con base en el modelo conjunto, los países donde el camarón tigre se podría establecer son México y Cuba. Esto sugiere que el monitoreo continuo y las acciones de conservación son relevantes en los países donde esta especie está actualmente establecida, así como en aquellos países con el potencial de ser invadidos.
ABSTRACT
ABSTRACT Objective. Estimate the prevalence and spatial modeling of PPR in the small ruminant population of Chaharmahal and Bakhtiari, Iran, during 2009-2014. Materials and methods. Data were collected from veterinary organization and Offices in Chaharmahal and Bakhtiari province and data analysis was carried out using and IBM SPSS version 22 and Office 2010. For spatial modeling geographic information system (QGIS and PCI-Geomatic) was used. Results. This study showed that the overall prevalence of PPR during the years 2009 to 2014 was 1.37%. Koohrang, Ardal, Lordegan, Ben, Borougen, Shahrekord, Farsan and Kiar cities had the highest prevalence of PPR, respectively. The highest PPR infection rate was observed in the March and goat more affected rather than other ruminants. Conclusions. Our findings provide evidence of a rather common prevalence of PPR and its spatial distribution in Chaharmahal and Bakhtiari province. Using statistical tests for data analysis of PPR and its spatial modeling researchers can predict the incidence of disease in the future and could select appropriate measures of disease control.
RESUMEN Objetivo. Estimar la prevalencia y el modelo espacial de PPR en la población de pequeños rumiantes de Chaharmahal y Bakhtiari, Irán, durante los años 2009-2014. Materiales y métodos. Los datos fueron recolectados de la organización veterinaria y las oficinas en la provincia de Chaharmahal y Bakhtiari y el análisis de datos se llevó a cabo utilizando IBM SPSS versión 22 y Office 2010. Para el sistema de información geográfica de modelado espacial se utilizó QGIS y PCI-Geomatic. Resultados. Este estudio mostró que la prevalencia general de PPR durante los años 2009 a 2014 fue de 1.37%. Las ciudades de Koohrang, Ardal, Lordegan, Ben, Borougen, Shahrekord, Farsan y Kiar tuvieron la mayor prevalencia de PPR, respectivamente. La mayor tasa de infección por PPR se observó en marzo y cabra más afectados que otros rumiantes. Conclusiones. Nuestros resultados proporcionan evidencia de una prevalencia bastante común de PPR y su distribución espacial en Chaharmahal y Bakhtiari provincia. El uso de pruebas estadísticas para el análisis de datos de PPR y su modelado espacial los investigadores pueden predecir la incidencia de la enfermedad en el futuro y podría seleccionar las medidas adecuadas de control de la enfermedad.
ABSTRACT
Apesar de muchas investigaciones en la identificación de las zonas con presencia de malaria, es urgente profundizar las técnicas de su mapeo para lograr mejores aproximaciones, para ayudar a focalizar los esfuerzos y recursos en prevención, mitigación y estrategias de erradicación del mosquito y eventualmente de la enfermedad. Usando modelación espacial distribuida con herramientas de Sistemas de Información Geográfica (SIG), el presente estudio propone una metodología para el mapeo y la zonificación del riesgo de malaria en el municipio de Buenaventura - Colombia. Se presenta una estrategia de adaptación del modelo propuesto por Craig et al.Õ (1999) que usa información climática, adaptándolo a las condiciones propias del área de estudio en cuanto a escala y resolución espacial. Se adicionaron variables geomorfológicas y antrópicas para mejorar la localización espacial de las zonas con mayor riesgo de contraer la enfermedad, refinando la zonificación, y se contrastó espacialmente con los sitios reportados por las entidades de salud². La comparación de los resultados muestra la disminución del área que se obtuvo inicialmente con la aplicación del modelo de Craig et al. Õ de 5422.4 km² (89.1 por ciento del territorio del municipio) a 624.3km² (aproximadamente 10 por ciento del área del municipio), dando una reducción total del 78.8 por ciento al incluir las variables ambientales y antrópicas en la producción del mapa de riesgo. Los datos muestran que de 9,860 casos reportados durante 2001 y 2005 para 20 localidades seleccionadas con base en la cantidad de registros de malaria², 1,132 se ubicaron en las zonas identificadas de muy alto riesgo, 7,662 se sobrepusieron en las zonas de riesgo moderado y 1,066 casos en la zona de riesgo bajo, mostrando que el 89 por ciento de ellos se ubican en las zonas modeladas con mayor riesgo de malaria.