Diversidad genética, filogeografía y simulación de nichos ecológicos de la fauna edáfica críptica en los parques nacionales

Parque Nacional:

Ordesa y Monte Perdido

Picos de Europa

Área de Conocimiento:

Dinamica de procesos (modelización y prospectiva)

Año:

2012

Título del Programa:

Diversidad genética, filogeografía y simulación de nichos ecológicos de la fauna edáfica críptica en los parques nacionales

Investigador Principal:

Marta Riutort León – Universidad de Barcelona

Inicio:

04/12/2012

Fin:

04/12/2015

El buen funcionamiento de los parques nacionales no depende sólo de la riqueza de especies presentes en los mismos sino de que éstas sean representativas de la fauna original.También es importante que el grado de variabilidad genética sea suficiente para el mantenimiento de las poblaciones y representativo de la diversidad propia de la zona. Las planarias terrestres son organismos que forman parte de la fauna críptica del suelo (de difícil localización con las técnicas habituales de muestreo), motivo por el cual existe un gran desconocimiento sobre su distribución, origen de sus poblaciones y niveles de diversidad genética.

En este proyecto proponemos estudiar por primera vez la fauna de estos organismos presente en dos parques nacionales (Ordesa y Monte Perdido y Picos de Europa). Se obtendrán secuencias del gen mitocondrial COI y el nuclear 18S rDNA, lo que permitirá desarrollar un código de barras para el fácil reconocimiento de las especies y a la vez evaluar la diversidad genética de estos organismos en los distintos tipos de bosques húmedos presentes en los dos parques. Se evaluará de endemicidad de las especies encontradas y además se evaluarán las hipótesis de refugios pleistocénicos del bosque de hayedo propuestas para el Norte de la Península Ibérica, contrastando si las planarias terrestres, dependientes de este tipo de bosque, muestran patrones equivalentes de dispersión al hayedo. Además se realizarán análisis de simulación de nichos ecológicos para las planarias terrestres, que permitirán realizar predicciones de su distribución futura teniendo en cuenta los cambios previstos de temperatura y otros parámetros.