Efectos del cambio climático en la distribución de 20 especies de aves de la región amazónica del Perú

OBJETIVO El objetivo del estudio es evaluar los efectos del cambio climático en la distribución de las poblaciones silvestres de 20 especies de aves. ÁREA DE ESTUDIO El área de estudio es el bosque de las regiones Amazónicas de Huánuco, Amazonas, Junín, Loreto, Madre de Dios, Pasco, San Martín y Ucayali. SELECCIÓN DE LAS 20 ESPECIES Inicialmente, se colectaron los puntos de presencia de todas las especies de aves en la Amazonía peruana según eBird/Clements Checklist (Clements et al., 2019). Los puntos de presencia fueron obtenidos de las siguientes bases de datos: GBIF (Global Biodiversity Information Facility; www.gbif.org), e Inventario Nacional Forestal y de Fauna Silvestre del SERFOR. Luego de colectar los datos, se procedió con la selección de las especies para el modelamiento de acuerdo a los siguientes criterios: (i) que las especies estén amenazadas según el Libro Rojo de la Fauna Silvestre Amenazada del Perú (SERFOR, 2018), (ii) que existan como mínimo 15 puntos de presencia, y (iii) que por lo menos la mitad de los puntos de presencia se encuentren ubicados en la Amazonía. Las siguientes 20 especies cumplieron los criterios y fueron utilizadas para el modelamiento

Efectos del cambio climático en la distribución de 20 especies forestales maderables de la región amazónica del Perú

OBJETIVO: El objetivo del estudio es evaluar los efectos del cambio climático en la distribución de las poblaciones silvestres de 20 especies de árboles. ÁREA DE ESTUDIO: El área de estudio es el bosque de las regiones amazónicas de Huánuco, Amazonas, Junín, Loreto, Madre de Dios, Pasco, San Martín y Ucayali. SELECCIÓN DE LAS 20 ESPECIES : Inicialmente, se colectaron los puntos de presencia de todas las especies de árboles en la Amazonía peruana, según la lista nacional de Perú (Brako & Zarucchi, 1993). Los puntos de presencia fueron obtenidos de las siguientes bases de datos: GBIF (Global Biodiversity Information Facility; www.gbif.org), BIEN (Botanical Information and Ecology Network; http://biendata.org/), Inventario Nacional Forestal y de Fauna Silvestre del SERFOR, y la Base de Datos Espaciales del Organismo de Supervisión de los Recursos Forestales y de Fauna Silvestre (OSINFOR). Luego de colectar los datos, se procedió con la selección de las especies para el modelamiento de acuerdo a los siguientes criterios: (i) que las especies tengan un grado de amenaza según el Decreto Supremo Nº 043-2006-AG AG o estén identificadas como especies forestales de acuerdo a la Resolución Ejecutiva N°118-2019-MINAGRI-SERFOR-DE, (ii) que existan como mínimo 15 puntos de presencia, y (iii) que por lo menos la mitad se encuentren ubicados en la Amazonía. Las siguientes 20 especies cumplieron los criterios y fueron utilizadas para el modelamiento

Efficiency of early selection in Calycophyllum spruceanum and Guazuma crinita, two fast-growing timber species of the Peruvian Amazon

'Bolaina' (Guazuma crinita, Malvaceae) and 'capirona' (Calycophyllum spruceanum, Rubiaceae) are fast-growing Amazonian timber trees. In Peru, they are increasingly being used in agroforestry systems and plantations, and interest in developing improved germplasm is growing. However, tree improvement incurs both direct costs and interest costs on investments; because of this, early selection is of interest. We examine the efficiency of early selection at 13 or 17 months after field trial establishment. These are compared with selection after 49 or 53 months using two efficiency metrics: one based on discounted response to selection per unit of present value of cost, the second on net discounted revenues, using discount rates of 5%, 10% and 15%. Our metrics differed from those used in previous studies by taking into account direct costs as well as costs of capital. We found that in most scenarios early selection was attractive, partly due to direct cost savings. We conclude that, in evaluating the efficient of early selection, lack of consideration of direct costs may produce erroneous results. We also explore some general implications of the results.The accepted manuscript in pdf format is listed with the files at the bottom of this page. The presentation of the authors' names and (or) special characters in the title of the manuscript may differ slightly between what is listed on this page and what is listed in the pdf file of the accepted manuscript; that in the pdf file of the accepted manuscript is what was submitted by the author