Interpretación de:
Understanding climate change impacts on biome and plant distributions in the Andes: Challenges and opportunities
https://doi.org/10.1111/jbi.14389Tovar, C., Carril, A., Gutiérrez, A., Ahrends, A., Fita, L., Zaninelli, P., Flombaum, P., Abarzúa, A., Alarcón, D., Aschero, V., Báez, S., Barros, A., Carilla, J., Ferrero, M., Flantua, S., Gonzáles, P., Menéndez, C., Pérez‐Escobar, O., Pauchard, A., Ruscica, R., Särkinen, T., Sörensson, A., Srur, A., Villalba, R., Hollingsworth, P., 2022: Understanding climate change impacts on biome and plant distributions in the Andes: Challenges and opportunities, Journal of Biogeography, 49, 1420-1442, https://doi.org/10.1111/jbi.14389
Intérprete
Flores Rojas José Luis
Fecha de interpretación
01/04/2026
Resultados y conclusiones
El artículo concluye que el cambio climático afectará de forma profunda la extensión y composición de los biomas andinos. Para 2040–2070, bajo RCP 8.5, el calentamiento sería más intenso en zonas tropicales de alta elevación, con aumentos de hasta 4°C, mientras que en los Andes templados alcanzaría hasta 2°C. Los mayores descensos del espacio climático adecuado se proyectan para bosques templados deciduos (−30%), turberas (−23%), estepas altoandinas secas (−23%), estepas patagónicas (−20.6%) y pastizales/matorrales altoandinos húmedos (−17%). Los autores subrayan que esta alta vulnerabilidad contrasta con la baja atención recibida por estos biomas en los estudios de modelamiento de distribución vegetal, por lo que recomiendan un enfoque regional coordinado para cerrar brechas de conocimiento y fortalecer el monitoreo andino.
Metodología y datos
El estudio integra tres componentes: (i) revisión de literatura sobre respuestas de la vegetación andina a cambios climáticos pasados y contemporáneos; (ii) análisis de proyecciones climáticas futuras en 19 localidades andinas mediante un ensamble de modelos CMIP5, diferenciando por intervalos altitudinales de 500 m y orientación de ladera; y (iii) estimación de cambios en el área del envolvente climático de 15 biomas andinos. Para ello, los autores combinaron mapas regionales de vegetación, usaron climatologías CHELSA de 10 minutos de arco (~18.5 km) y aplicaron un método delta simplificado para transferir anomalías climáticas entre 1960–1990 y 2040–2070 bajo RCP 8.5. La robustez de las proyecciones fue evaluada con la razón señal-ruido (SNR).
Limitaciones de la investigación
Las principales limitaciones son la escasez de estaciones meteorológicas en alta montaña, la baja resolución efectiva de modelos climáticos globales en topografía compleja, la incertidumbre entre modelos para precipitación, la ausencia de una lista florística andina integral, la baja incorporación de datos paleoecológicos en modelos de distribución y la insuficiencia de datos demográficos y ecológicos para representar dispersión, reclutamiento, competencia e interacciones bióticas. Además, los modelos dinámicos siguen restringidos a escalas locales y a especies relativamente mejor conocidas.
Recomendaciones
Priorizar un inventario florístico andino interoperable por bioma; densificar y mejorar la red de observación meteorológica en alta montaña; desarrollar climatologías de alta resolución adaptadas a la complejidad topográfica andina; incorporar datos paleoecológicos, edáficos y topográficos en el modelamiento; avanzar hacia enfoques de ensamble y modelos dinámicos con procesos demográficos; y, para el contexto peruano, fortalecer el seguimiento de bosques montanos y puna, donde ya se documentan señales de termofilización y deglaciación acelerada en los Andes centrales.
Adaptación: Bosques, Agua
Mitigación: Agricultura
Escala: Regional
Ámbito geográfico: Andes, Venezuela, Colombia, Ecuador, Perú, Bolivia, Argentina, Chile, Patagonia.
Palabras clave: cambio climático, biomas andinos, distribución de especies, modelamiento de nicho, termofilización.
Cita de la interpretación
Flores Rojas, José Luis, 2026: Interpretación de Tovar et al. (2022, doi:10.1111/jbi.14389), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/a171c2cc-6234-4c72-9968-46ce1b7b6cbf