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RESUMEN. El clima del mundo está cambiando de forma significativa en los últimos años y con ello la distribución de las especies. El objetivo del estudio fue generar modelos de distribución potencial de las especies de pinos piñoneros Pinus cembroides, P. culminicola y P. nelsonii del noroeste de México. Para establecer el modelo más preciso, se usaron dos escenarios: a) con 19 variables bioclimáticas Worldclim, y b) con las mismas variables más las variables topográficas de altitud, pendiente y exposición. Se modeló con registros REMIB CONABIO, un total de 208, 89 y 67 registros para cada especie con ajuste logístico y 500 iteraciones. Se realizó la prueba de Jacknife para establecer el porcentaje de participación de las variables en el modelo. Los resultados muestran que ambos escenarios predicen de forma adecuada la distribución potencial de las especies estudiadas. De acuerdo al valor AUC, los ajustes del modelo son mejores para las especies de distribución restringida con 0.999 para P. nelsonii y P. culminicola y de 0.998 para P. cembroides, integrando el modelo la altitud, la temperatura mínima y la pendiente, con contribución promedio de 18.6, 16.6 y 32.8% cada variable. La distribución potencial de P. cembroides puede ampliarse en el noreste de México, debido a que el modelo integró de forma significativa variables de temperatura máxima y discriminó aquellas derivadas de la precipitación.
ABSTRACT. The world’s climate has changed significantly in recent years and with it the distribution of species. The aim of the study was to generate potential distribution models of three pinyon pine species, Pinus cembroides, P. culminicola and P. nelsonii, of northwestern Mexico. To establish the most accurate model, two scenarios were used: a) with 19 Worldclim bioclimatic variables, and b) with the same variables plus the topographic variables of elevation, slope and exposure. It was modeled with REMIB CONABIO records, a total of 208, 89 and 67 records for each species with logistic adjustment and 500 iterations. The Jacknife test was performed to establish the participation percentage of the variables in the model. The results show that both scenarios adequately predict the potential distribution of the species studied. According to the AUC value, the model fits are better for restricted-distribution species with 0.999 for P. nelsonii and P. culminicola and 0.998 for P. cembroides, the model integrating elevation, minimum temperature and slope, with an average contribution of 18.6, 16.6 and 32.8% for each variable. The potential distribution of P. cembroides can be extended in northeastern Mexico, because the model significantly integrated maximum temperature variables and discriminated those derived from precipitation.
