Determinación de áreas prioritarias de conservación en la Puna y Prepuna del norte argentino

Abstract

Actualmente existe una gran preocupación debido a la pérdida de la biodiversidad como resultado de la destrucción y modificación de los hábitats naturales causada por las actividades del hombre. Una de las soluciones más comunes a este problema es el establecimiento de redes de áreas protegidas, con el objetivo de conservar la mayor cantidad y diversidad de hábitats posibles. El objetivo de este trabajo fue realizar una determinación de áreas de endemismo y riqueza específica para 16 especies de peces, 11 especies de anfibios, 24 especies de reptiles y 46 especies de plantas en la región de Puna y Prepuna del Noroeste Argentino. Se identificaron áreas de endemismo utilizando el criterio de endemicidad implementado en el programa NDM, y para la estimación de riqueza se utilizó el programa DIVA-GIS. Las áreas identificadas mediante los dos análisis son congruentes entre sí, resultando en 5 áreas, donde 4 de ellas coinciden con áreas que ya poseen políticas de conservación, mientras que 1 no coincide con ninguna reserva, por lo que a futuro podría ser considerada en nuevos planes de conservación. Este enfoque constituye un aporte novedoso para abordar una planificación sistemática de Áreas Prioritarias que junto a otros aportes filogenéticos, geográficos, ecológicos conformen una herramienta eficaz y útil, para los organismos encargados de la toma de decisiones en políticas de conservación.

There exists a great concern about the loss of biodiversity as a result of destruction and modification of natural habitats caused by human activities. One of the most common solutions to this problem is to establish protected area networks to conserve as many habitats as possible. The objective of this work was to determine areas of endemism and specific richness for 16 species of fish, 11 of amphibians, 24 of reptiles, and 46 species of plants in the Puna and Prepuna region of Northwestern Argentina. Areas of endemism were identified using the endemicity criterion implemented in the software NDM, and DIVA-GIS was used for richness estimation. Five congruent areas were identified by the two analyses, four of them coincide with areas that already have conservation policies, while one does not coincide with any protected area. In the future this area could be considered in new conservation programs. This approach constitutes a novel contribution to a systematic planning of Priority Areas, which together with other contributions (ecological, geographic, and phylogenetic) constitute an effective and useful tool for decision-making agencies in conservation policies.