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La distribución y rango geográfico de Cynomys mexicanus se estudió a través de bases de datos geográficas (BDG) y recorridos a pie en los estados de Coahuila, Nuevo León y San Luis Potosí, donde se ubicaron colonias activas (CA) de la especie. Se realizó una búsqueda de información en el período 1985- 2022 para identificar BDG de CA que se proyectaron en Google Earth® para eliminar inconsistencias geográficas. Se comprobaron los registros en campo y se generó otra BDG a la que se le llamó distribución actual (DA), se estimaron índices de fragmentación de: interacción entre CA (li), aislamiento (ri) y conectividad (ai). Fue posible obtener ocho BDG, seis de ellas libres de inconsistencias geográficas, lo común fue carecer del Datum. La superficie de DA de CA estimada fue de 231.20 km2, disminuyó 28.20% con respecto al 2004 (322 km2) y 11.70% comparada con 2012 (284.22 km2). A través de un análisis de componentes principales (ACP) y análisis multivariado discriminante (MANOVA) se evaluaron las relaciones estadísticas de los índices de fragmentación de las CA, las cuales mostraron que el aislamiento (ri) y conectividad (ai) explicaron la relación de las CA en los tres estados donde se distribuyen.
The distribution and geographic range of Cynomys mexicanuswas studied through geographic databases (GDB) and walking tours in the states of Coahuila, Nuevo León and San Luis Potosí, where active colonies (AC) of the species were located. An information search was conducted in the period 1985-2022 to identify AC GDB that were projected in Google Earth® to eliminate geographic inconsistencies. The records were checked in the field and another GDB was generated which was called current distribution (CD), fragmentation index was estimated of: interaction between AC (li), isolation (ri) and connectivity (ai). It was possible to obtain eight GDB, six of them free of geographical inconsistencies, the common thing was to lack the Datum. The CD area of AC was 231.20 km2, decreased 28.20% from 2004 (322 km2) and 11.73% compared to 2012 (284.22 km2). Through a principal components analysis (PCA) and multivariate discriminant analysis (MANOVA), the statistical relationships of the AC fragmentation index were evaluated, which showed that isolation (ri) and connectivity (ai) explained the relationship of AC in the three states where they are distributed.
