Resumen:
A menudo es deseable cuantificar la mala hierba o sinantropía relativa de una planta, es decir, el grado en que una especie se asocia con disturbios causados por el ser humano, con el fin de estudiar y comprender la biología, la ecología y la evolución de las malas hierbas y las plantas invasoras. Los especímenes de herbario se encuentran entre las fuentes más accesibles y verificables de datos sobre distribución y hábitat. Sin embargo, la distribución del hábitat de las especies puede no reflejarse con exactitud por los datos de especímenes de herbario, debido a los sesgos bien conocidos en la recolección de plantas. Aquí, evaluamos qué tan bien especímenes de herbario reflejan especies 'maleza, en comparación con las encuestas de campo directo. Utilizamos cinco especies de elampodium (Asteraceae) y clasificamos su grado de malezas con una modificación del índice de sinantropía de Nuorteva, basado en especímenes de herbario. Luego modelamos la distribución de nuestras especies focales en México usando MaxEnt e identificamos un polígono de 3000 km2 en el estado de Nayarit, México, donde había una alta probabilidad de encontrar las cinco especies. Las búsquedas sistemáticas de campo en el área objetivo documentaron todas las poblaciones visibles de cuatro especies a lo largo de caminos mayores y menores. Luego, de nuevo, clasificamos su grado de malas hierbas con el índice de sinantropía, basado ahora en datos de campo, y comparado. Encontramos que los datos del herbario eran un predictor exacto de la mala calidad de una especie en relación con sus congéneres a pesar de la sesgada bien documentada de los datos del herbario hacia las áreas naturales, que nuestros datos reflejaron también. Por lo tanto, los datos de los herbarios se pueden utilizar para clasificar la mala calidad de las especies entre sí, pero no en términos absolutos, si los especímenes fueron identificados correctamente y ninguna de las especies estuvo sujeta a un sesgo de recogida particular. Este estudio es el primer intento de comparar datos de herbario y campo sobre este tema y puede ser relevante para otros tipos de investigaciones basadas en datos de herbario. Nuestro trabajo también destaca la utilidad de modelos de distribución basados en especímenes de herbario.
Descripción:
It is often desirable to quantify a plant’s relative weediness or synanthropy, that is, the degree to which a species associates with human-caused disturbance, in order to study and understand the biology, ecology and evolution of weeds and invasive plants. Herbarium specimens are among the most accessible and verifiable sources of data on distribution and habitat. However, the habitat distribution of species may not be reflected accurately by herbarium specimen data, due to well-known biases in plant collection. Here, we assess how well herbarium specimens reflect species’weediness, when compared with direct field surveys. We used five species of elampodium (Asteraceae) and classified their degree of weediness with a modification of Nuorteva’s synanthropy index, based on herbarium specimens. We then modelled the distribution of our focal species in Mexico using MaxEnt and identified a polygon of 3000 km2 in the state of Nayarit, Mexico, where there was a high probability of finding all five species. Systematic field searches in the target area documented all visible populations of four species along major and minor roads. Then we, again, classified their degree of weediness with the synanthropy index, based now on field data, and compared. We found that herbarium data were an accurate predictor of a species’ weediness relative to its congeners despite the well-documented skew of herbarium data towards natural areas, which our data reflected as well. So, herbarium data can be used to classify species’ weediness relative to each other, but not in absolute terms, if the specimens were correctly identified and none of the species were subject to particular collection bias. This study is the first attempt to compare herbarium and field data on this subject and may be relevant for other types of investigations based on herbarium data. Our work also highlights the usefulness of distribution models based on herbarium specimens.