How to describe species richness patterns for bryophyte conservation?

Abstract

Una gran cantidad de datos para los taxones discretos se almacenan en colecciones de historia natural; sin embargo, esta información ignora a menudo los patrones de estudios sobre biodiversidad. Aquí, se evalúa el desempeño de interpolación directa de datos de colecciones de museo, equivalente al método tradicional utilizado en la planificación de la conservación de briofitas, apilados y modelos de distribución de las especies (S-SDM) para producir datos fiables en las reconstrucciones de los patrones de riqueza de especies, dado que las diferencias entre estos métodos no han sido suficientemente evaluadas para la taxa discreta. Nuestro objetivo es contrastar si los modelos de distribución de las especies producen mejores inferencias de diversidad, frente a la selección de las zonas más ricas y con mayor número de especies. Como especies modelo, hemos seleccionado las especies ibéricas del género Grimmia (BRYOPHYTA), y hemos utilizado cuatro áreas bien documentadas para comparar y validar los modelos siguientes: 1) Cuatro Maxent, generada sin modelos, cada uno de los datos de una de las cuatro áreas, y un modelo de referencia creado con todos los datos; y 2) cuatro modelos obtenidos a través de la interpolación espacial, generados sin los datos de un área, y un modelo de referencia creado con todos los datos. Las correlaciones entre los modelos parciales y los de referencia Maxent fueron superiores en todos los casos (0,45 a 0,99), mientras que las correlaciones entre los modelos de interpolación espacial fueron negativos y débil (--0.3 a --0.06). Nuestros resultados demuestran por primera vez que el S-SDM ofrece una herramienta útil para identificar patrones detallados de taxones comunes como Briofitas y mejorar las distribuciones incompletas para evaluar la riqueza potencial de las sub-áreas encuestadas y llenar las grandes lagunas con los datos disponibles. Además, la estrategia propuesta aumentaría el valor de la vasta cantidad de ejemplares depositados en colecciones biológicas.

A large amount of data for inconspicuous taxa is stored in natural history collections; however, this information is often neglected for biodiversity patterns studies. Here, we evaluate the performance of direct interpolation of museum collections data, equivalent to the traditional approach used in bryophyte conservation planning, and stacked species distribution models (S-SDMs) to produce reliable reconstructions of species richness patterns, given that differences between these methods have been insufficiently evaluated for inconspicuous taxa. Our objective was to contrast if species distribution models produce better inferences of diversity richness than simply selecting areas with the higher species numbers. As model species, we selected Iberian species of the genus Grimmia (Bryophyta), and we used four well-collected areas to compare and validate the following models: 1) four Maxent richness models, each generated without the data from one of the four areas, and a reference model created using all of the data and 2) four richness models obtained through direct spatial interpolation, each generated without the data from one area, and a reference model created with all of the data. The correlations between the partial and reference Maxent models were higher in all cases (0.45 to 0.99), whereas the correlations between the spatial interpolation models were negative and weak (--0.3 to --0.06). Our results demonstrate for the first time that S-SDMs offer a useful tool for identifying detailed richness patterns for inconspicuous taxa such as bryophytes and improving incomplete distributions by assessing the potential richness of under-surveyed areas, filling major gaps in the available data. In addition, the proposed strategy would enhance the value of the vast number of specimens housed in biological collections.