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Revista de la Sociedad Entomológica Argentina

versión impresa ISSN 0373-5680versión On-line ISSN 1851-7471

Rev. Soc. Entomol. Argent. v.62 n.1-2 Mendoza ene./jul. 2003

 

Biogeografía histórica de la familia Curculionidae (Coleoptera) en las subregiones Subantártica y Chilena Central

Historical biogeography of family Curculionidae (Coleoptera) on Subantarctic and Central Chilean subregions

Posadas, Paula* y Juan J. Morrone**

*Museo Paleontológico "Egidio Feruglio", Fontana 140, U9100GYO Trelew, Argentina; e-mail: pposadas@mef.org.ar y Laboratorio de Sistemática y Biología Evolutiva (Lasbe), Museo de La Plata, Paseo del Bosque, 1900 La Plata, Argentina.

*Museo de Zoología, Facultad de Ciencias, UNAM, Apdo. Postal 70-399, 04510 México D.F., México.

RESUMEN. El análisis de los patrones de distribución y la información filogenética de 71 especies de Curculionidae, distribuidas en las subregiones Subantártica y Chilena Central, aplicando los métodos biogeográficos de los árboles reconciliados y análisis de parsimonia de Brooks (BPA), resulta en un único cladograma general de áreas: ((Chile Central (Maule, Bosque Valdiviano)) (Islas Malvinas (Páramo Magallánico, Bosque Magallánico))). La aplicación del análisis de dispersión-vicarianza (DIVA) muestra que el evento vicariante más frecuente es el que separa las Islas Malvinas de las otras dos provincias subantárticas meridionales. Por otra parte, de acuerdo con los resultados del DIVA, se evidencia que las relaciones entre el Maule, Bosque Valdiviano y Chile Central no se deberían a eventos de vicarianza sino a eventos de dispersión, ya que el 61% del total de los eventos de dispersión implica a estas tres áreas. Aún más, los eventos de dispersión más frecuentes implican al Maule, ya sea en relación con Chile Central o con el Bosque Valdiviano, por lo que se deduce que la aparente complejidad de las relaciones biogeográficas del Maule podría estar relacionada con dichos eventos de dispersión.

PALABRAS CLAVE. Biogeografía histórica. Arboles reconciliados. Análisis de dispersión-vicarianza. Análisis de parsimonia de Brooks. Subregión Subantártica. Subregión Chilena Central.

ABSTRACT. The application of the historical biogeographic techniques of reconciled trees and Brooks parsimony analysis (BPA) to the distributional and phylogenetic information of 71 species of Curculionidae ranged in the Subantarctic and Central Chilean subregions results in a single general area cladogram: ((Central Chile (Maule, Valdivian Forest)) (Malvinas Islands (Magellanic Moorland, Magellanic Forest))). The application of dispersal-vicariance analysis (DIVA) to the same data set shows as the most frequent vicariant event the split of Islas Malvinas from the two southern Subantarctic provinces. In addition, DIVA results evidenced that the relationship among Maule, Valdivian Forest, and Central Chile did not arise from vicariance events (common history) but from dispersal events; as the 61% of the total of dispersal events implies these three areas. Furthermore, the most frequent dispersal events imply the Maule, in relation to Central Chile or the Valdivian Forest. Thus, the apparent complexity of Maule biogeographical realtionships could be related to the aforementioned dispersal events.

KEY WORDS. Historical biogeography. Reconciled trees. Dispersal-vicariance analysis. Brooks parsimony analysis. Subantarctic subregion. Central Chilean Subregion.

INTRODUCCIÓN

Desde el punto de vista biogeográfico, América del Sur puede dividirse en dos regiones: la Andina, que se extiende desde la Patagonia argentino-chilena hacia el norte del subcontinente por las zonas altas de la cordillera de los Andes; y la Neotropical, que ocupa el resto del subcontinente (Morrone, 1999). La región Andina comprende cuatro subregiones: Páramo-Puneña, Chilena Central, Subantártica y Patagónica (Morrone, 1999, 2000a y b) y ha sido considerada un área clave para comprender el origen híbrido de la biota sudamericana (Crisci et al., 1991a; Amorim & Tozoni, 1994; Morrone, 1996a). En los últimos años, se han realizado varios estudios biogeográficos históricos relacionados con el origen híbrido de América del Sur, así como con la interpretación de la historia de las áreas que la conforman (Morrone, 1994a, 1996a; Posadas et al., 1997; Katinas et al., 1999).

Morrone (1994a) realizó un análisis panbiogeográfico de las especies sudamericanas de Rhytirrhinini (Coleoptera: Curculionidae: Cyclominae), la mayoría de las cuales habitan la región Andina, determinando la existencia de dos trazos generalizados en esta región, los que representan biotas ancestrales fragmentadas como consecuencia de la evolución geológica de las áreas. Estos trazos generalizados comparten su primera porción, que incluye a las subregiones Subantártica y Chilena Central (Morrone, 2000a, b). Morrone (1994a) postuló que la biota austral de América del Sur estuvo originalmente restringida a la porción sur de la región Andina y que posteriormente amplió su distribución ocupando toda la extensión de la región Andina. La existencia de un trazo generalizado uniendo las subregiones Subantártica y Chilena Central permite justificar su análisis conjunto. Posadas et al. (1997) llegaron a conclusiones semejantes acerca de las relaciones entre estas dos subregiones.

Nuestro objetivo es analizar las relaciones históricas entre las provincias subantárticas y la subregión Chilena Central, basándonos en los patrones de distribución y la información filogenética correspondiente a varios taxones de Curculionidae del área.

MATERIAL Y MÉTODOS

Área de estudio. La subregión Subantártica (Fig. 1) comprende los Andes australes, desde los 37° LS hasta el Cabo de Hornos, incluyendo también los archipiélagos del sur de Chile y Argentina y las islas Malvinas, Georgia del Sur y Juan Fernández (Cabrera & Willink, 1973; Morrone, 1994a, 1996a, 1999, 2000a). Varios autores (Monrós, 1958; Kuschel, 1960; Cabrera & Willink, 1973; Cabrera, 1976; Crisci et al., 1991a y b; Morrone, 1996a) han señalado las relaciones de la biota subantártica con la biota de Australasia. Dentro de la región Andina, ésta se relaciona más estrechamente con la subregión Chilena Central (Morrone, 1994a; Posadas et al., 1997). Asimismo, la subregión Subantártica posee relaciones con la subregión Paranaense (Kuschel, 1960; Cabrera, 1976; Morrone & Lopretto, 1994; Maury et al., 1996), que podrían evidenciar una antigua conexión entre las mismas.

Fig. 1. Subregiones Subantártica y Chilena Central, con indicación de las provincias de la primera, exceptuando las Islas Juan Fernández.

Dentro de la subregión Subantártica reconocemos seis provincias: Maule, Bosque Valdiviano, Bosque Magallánico, Páramo Magallánico, Islas Malvinas e Islas Juan Fernández (Morrone, 1999). Esta última provincia no fue considerada en el análisis ya que no posee especies de los taxones analizados.

Taxones analizados. Los taxones considerados en este análisis corresponden a seis géneros y un grupo genérico de coleópteros Curculionidae para los cuales existen análisis cladísticos publicados, que suman un total de 71 especies (los cladogramas de cada taxón son presentados en notación parentética en el apéndice 1): Alastoropolus Kuschel y Aegorhinus Erichson, el análisis cladístico correspondiente fue realizado por Morrone & Roig-Juñent (2000); Puranius Germain (el cladograma fue tomado de Morrone, 1994b); Germainiellus Morrone (el análisis cladístico corresponde a Morrone, 1993); Antarctobius Fairmaire (el cladograma fue tomado de Morrone, 1992a); grupo genérico Falklandius Enderlein (los cladogramas corresponden a Morrone, 1992b, 1997; Morrone & Anderson, 1995) y Rhyephenes Schoenherr (el cladograma fue tomado de Morrone, 1996b).

Métodos. Árboles reconciliados. Este método considera cuatro tipos posibles de eventos (Page, 1994): vicarianza (divergencia paralela entre las áreas y los organismos), duplicación (especiación independiente de la vicarianza de las áreas, por ejemplo en respuesta a variaciones ecológicas locales), dispersión (ocupación de una nueva área atravesando una barrera ya existente) y extinción de los taxones. El método propuesto por Page (1994) permite construir cladogramas generales de área a partir de cladogramas de áreas de distintos taxones, maximizando los eventos de vicarianza (historia compartida entre los diferentes cladogramas de áreas); lo cual implica minimizar extinciones y /o duplicaciones (Morrone & Crisci, 1995). Para aplicar la metodología de los árboles reconciliados se construyó la matriz de datos correspondiente (apéndice 1) considerando todos los taxones mencionados. Esta matriz fue analizada con el programa Component 2.0 (Page, 1994) empleando un algoritmo de búsqueda heurística. Se realizaron tres búsquedas. En la primera, el criterio minimizado fueron las duplicaciones, en tanto que en la segunda se minimizaron las pérdidas (=extinciones) y finalmente se minimizaron ambos criterios a la vez.

Análisis de parsimonia de Brooks (= Brooks Parsimony Análisis, BPA). El BPA (Wiley, 1987, 1988a y b) considera a las especies como estados de carácter de las áreas. Para resolver los problemas relativos a taxones ampliamente distribuidos, distribuciones redundantes y áreas ausentes, el BPA aplica el supuesto 0 (Zandee & Ross, 1987), con una modificación en lo relativo al tratamiento de las áreas ausentes, que aquí son consideradas como datos faltantes, codificándose en la matriz como ‘?'. Para aplicar este método, se construyó la matriz de áreas por componentes, incluyendo los componentes de los cladogramas antes mencionados, obteniéndose una matriz de seis áreas por 98 componentes (apéndice 2). La matriz fue analizada por medio del programa Hennig86 (Farris, 1988), utilizando el algoritmo de búsqueda exacto ie*.

Análisis de dispersión-vicarianza (DIVA). Este método fue desarrollado por Ronquist (1997) a partir de las ideas de Ronquist & Nylin (1990), aplicadas originalmente al análisis de asociaciones entre especies. Este tipo de análisis permite reconstruir escenarios biogeográficos, que incluyen la posibilidad de la existencia de relaciones reticuladas entre las áreas y no únicamente relaciones de tipo jerárquico. Las reconstrucciones de DIVA para diferentes grupos de organismos que habitan las mismas áreas pueden ser comparadas para contrastar hipótesis acerca de eventos biogeográficos generales (Ronquist, 1997). Para la aplicación del DIVA se construyó una matriz de datos que incluye las distribuciones de los taxones y la información cladística correspondiente (apéndice 3). Los datos fueron analizados utilizando el programa DIVA 1.1 (Ronquist, 1996), incluyendo la evaluación de eventos ambiguos (es decir cuando existe más de una reconstrucción posible para un nodo determinado se consideran todas ellas) y analizando conjuntamente todos los cladogramas. El programa DIVA no puede analizar árboles que contengan politomías, por lo tanto en el caso de Aegorhinus, cuya filogenia exhibe una tricotomía, se incluyeron las tres posibles resoluciones para ella y se le adjudicó un valor de 0.33 a cada una.

Combinación de enfoques. A partir de las dos primeras metodologías aplicadas aquí (árboles reconciliados y BPA) se obtienen cladogramas generales de áreas que muestran las relaciones jerárquicas entre las áreas implicadas, mientras que DIVA reconstruye las distribuciones ancestrales posibles para cada nodo y arroja una serie de estadísticos que indican las frecuencias de eventos de dispersión y vicarianza posibles entre dos o más áreas. Tanto el método de los árboles reconciliados como el BPA optimizan los eventos debidos a vicarianza, mientras que las frecuencias de eventos para reconstruir escenarios biogeográficos obtenidas por DIVA permiten evaluar si las relaciones que manifiestan los cladogramas generales de área han sido influidas por la dispersión o responden exclusivamente a eventos de vicarianza (Crisci et al., 2000).

RESULTADOS

Árboles reconciliados: Las tres búsquedas realizadas condujeron al mismo árbol (Fig. 2) que muestra a la subregión Chilena Central como área hermana del par de provincias subantárticas septentrionales (Maule y Bosque Valdiviano). A su vez, estas tres áreas son hermanas del grupo formado por las tres restantes provincias subantárticas (Islas Malvinas, Bosque Magallánico y Páramo Magallánico). La secuencia de separación de estas tres provincias meridionales muestra a las Islas Malvinas como el área hermana del grupo formado por el par Bosque Magallánico y Páramo Magallánico.


Fig. 2
. Cladograma general de áreas obtenido mediante la aplicación de las técnicas de árboles reconciliados y BPA.

BPA: Se obtuvo un único cladograma, de 135 pasos, CI= 0.74 y RI= 0.55, que fue estable al pesado sucesivo. Este cladograma general de áreas coincidió con el obtenido a través de la técnica de árboles reconciliados (Fig. 2).

DIVA: La Tabla I muestra todos los eventos de dispersión entre áreas individuales y sus frecuencias, las cuales se expresan como porcentaje del total de eventos de dispersión entre áreas individuales resultantes del DIVA. Los eventos de dispersión más frecuentes implicaron a las siguientes áreas (Fig. 3): Maule–Bosque Valdiviano (19,659%), Bosque Valdiviano–Maule (12,801%), Maule–Chilena Central (16,73%) y Chilena Central–Maule (9,553%). La Tabla II muestra los eventos de vicarianza que implican a más de dos áreas, con sus respectivas frecuencias calculadas como porcentaje del total de este tipo de eventos. El evento de vicarianza más frecuente (Fig. 3) implicó la separación de las Islas Malvinas del par formado por el Bosque Magallánico más el Páramo Magallánico.


Fig. 3. Síntesis de los resultados de DIVA sobre el cladograma obtenido a partir de árboles reconciliados y BPA. Las flechas indican los principales eventos de dispersión y sus frecuencias correpondientes indicadas como porcentajes, ][ indica el evento de vicarianza más frecuente.

Tabla I. Eventos de dispersión entre áreas individuales obtenidos a partir del DIVA. Los valores indican la frecuencia de cada evento como porcentaje del total de eventos de este tipo postulados por DIVA.

Tabla II. Eventos de vicarianza entre más de dos áreas obtenidos a partir del DIVA. Los valores indican la frecuencia de cada evento como porcentaje del total de eventos de este tipo postulados por DIVA. Referencias: Páramo= Páramo Magallánico. Los signos + indican conjuntos de áreas, las / indican las separaciones debidas a eventos vicariantes.

DISCUSIÓN

Morrone et al. (1994) realizaron un análisis biogeográfico cladístico de las provincias de la subregión Subantártica, aplicando la técnica TAS (Three Area Statements), de acuerdo con el cual la secuencia de fragmentación de las provincias meridionales coincide con el obtenido en el presente trabajo aplicando BPA y árboles reconciliados. Sin embargo, en el caso de Morrone et al. (1994), las provincias subantárticas septentrionales no constituyen un grupo monofilético, ya que la provincia del Bosque Valdiviano aparece como hermana del conjunto formado por las provincias subantárticas meridionales (Islas Malvinas, Bosque Magallánico y Páramo Magallánico), en tanto que la provincia del Maule aparece como hermana del conjunto formado por las restantes cuatro provincias. En el trabajo mencionado no se incluyó la subregión Chilena Central.

Morrone (1996c) analizó los patrones de distribución exhibidos por la tribu Aterpini (Coleoptera: Curculionidae) mediante un análisis panbiogeográfico, concluyendo que la provincia del Maule es un área compleja (nodo), donde se superponen dos biotas ancestrales, ya que manifiesta relaciones tanto con la subregión Chilena Central como con la provincia del Bosque Valdiviano. A su vez, Posadas et al. (1997), al estudiar el patrón de distribución de plantas vasculares en la región Andina, empleando un análisis de parsimonia de endemismos (PAE), concluyeron que el área septentrional de la subregión Subantártica muestra relaciones complejas con la porción meridional de la subregión Chilena Central.

La complejidad de relaciones entre el norte de la subregión Subantártica y la subregión Chilena Central podría deberse a eventos de dispersión, como muestran los resultados de DIVA, ya que la dispersión entre estas áreas implica una frecuencia aproximada del 64% de los eventos de dispersión totales. Aún más, los eventos de dispersión más frecuentes implican siempre a la provincia del Maule, ya sea con respecto a la subregión Chilena Central o con respecto a la provincia del Bosque Valdiviano (ver Tabla I). En ambos casos la dirección de dispersión más frecuente es desde el Maule a las dos áreas aledañas. Así, los eventos de dispersión que se originan en el Maule y alcanzan la subregión Chilena Central muestran una frecuencia equivalente al 16,73% de todos los eventos de dispersión resultantes del DIVA; mientras que la dirección de dispersión inversa muestra una frecuencia mucho menor (9,553%). Del mismo modo, los eventos de dispersión que se originan en el Maule y alcanzan la provincia Valdiviana exhiben una frecuencia del 19,659%; en tanto que la dirección inversa muestra una frecuencia equivalente a sólo el 12,801% de los eventos de dispersión. La aparente complejidad de las relaciones biogeográficas del norte de la subregión Subantártica y la subregión Chilena Central, podría relacionarse con la capacidad de la biota del Maule de dispersarse y colonizar otras áreas, ya que ésto resultaría en la presencia de numerosos elementos bióticos comunes entre el Maule y las dos áreas aledañas. Por ello, la relación entre la subregión Chilena Central y las provincias del Bosque Valdiviano y del Maule, que aparecen conformando un clado dentro del cladograma general de áreas resultante de la aplicación de BPA y árboles reconciliados, no debería interpretarse como una secuencia de fragmetación de las áreas debido a eventos vicariantes, si no que resultaría de una distorsión debida a que estos métodos no discriminan claramente los fenómenos de dispersión que generan relaciones reticulares entre las áreas.

Las relaciones entre las tres provincias meridionales de la subregión Subantártica, manifiestas tanto en la aplicación de árboles reconciliados como de BPA y concordantes con la hipótesis de Morrone et al. (1994), corresponderían a eventos vicariantes, corroborados a través de la aplicación de DIVA, que muestra bajas frecuencias de dispersión entre estas áreas y donde la frecuencia más alta de vicarianza corresponde a la separación de las Islas Malvinas del par constituido por el Bosque Magallánico y el Páramo Magallánico.

AGRADECIMIENTOS

A Rafael Miranda por la lectura crítica del manuscrito. También a los revisores anónimos y al editor (Sergio Roig-Juñent) por sus útiles comentarios. Este trabajo fue realizado gracias al apoyo de la Agencia Nacional para el Desarrollo Científico y Tecnológico, PICT99 N° 6866. P. Posadas agradece el apoyo del CONICET y J. J. Morrone el de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).

Apéndice 1. Matriz de datos para Component 2.0, al lado de la numeración correspondiente se agrega entre paréntesis el nombre de la especie. Acrónimos: CHC= Chile Central, MAG= Bosque Magallánico, MAL= Islas Malvinas, MAU= Maule, MO= Páramo Magallánico, VAL= Bosque Valdiviano.

#nexus
[matriz de datos para component 2.0]
BEGIN DISTRIBUTION;
TITLE = ‘Alastoropolus y Aegorhinus’;
NTAX=23;
RANGE
1 (A. strumosus): MAU VAL MAG,
2 (A. fascicularis): VAL,
3 (A. kuscheli): VAL,
4 (A. delfini): MAU MAG,
5 (A. servillei): MAU VAL,
6 (A. vitulus): MAG,
7 (A. bulbifer): MAU,
8 (A. silvicola): MAU,
9 (A. nitens): MAU,
10 (A. inermis): MAU,
11 (A. oculatus): MAU VAL,
12 (A. opaculus): VAL,
13 (A. nodipennis): MAU VAL,
14 (A. ochreolus): MAU VAL,
15 (A. trasandinus): MAU VAL,
16 (A. maestus): VAL,
17 (A. phaleratus): CHC,
18 (A. boviei): CHC MAU,
19 (A. superciliosus): MAU VAL,
20 (A. subplanifrons): CHC,
21 (A. schoenherri): CHC MAU,
22 (A. albolineatus): CHC MAU,
23 (A. suturalis): MAU;
tree set1=
(1,(2,(3,(4,(5,((6,7),(8,9,((10,(11,(12, (13,14)))),
(15,(16,(17,(18,(19, (20,(21, (22,23 ))))))))))))))));
ENDBLOCK;

BEGIN DISTRIBUTION;
TITLE = ‘Puranius’;
NTAX=10;
RANGE
1 (P. championi): MAL,
2 (P. exsculpticollis): MAL,
3 (P. hispidus): CHC MAU,
4 (P. fasciculiger): MAU VAL,
5 (P. pusillus): CHC,
6 (P. elguetai): CHC,
7 (P. vulgaris): CHC VAL,
8 (P. dubius): CHC,
9 (P. torosus): CHC,
10 (P. verrucosus): CHC MAU;
tree set2= (1,(2,(3,((4,(5,6)),(7,(8,(9,10)))))));
ENDBLOCK;
BEGIN DISTRIBUTION;
TITLE = ‘grupo genérico Falklandius’;
NTAX=11;
RANGE
1 (F. suffodens): MAG MAL,
2 (F. magellanica): MAG,
3 (T. dissimilis): MAG,
4 (T. caudiculatus): MAG MO,
5 (F. chilensis): VAL,
6 (F. peckorum): MAU VAL,
7 (F. antarcticus): MAG MAL,
8 (F. turbificatus): MAL,
9 (F. goliath): MAL,
10 (F. kuscheli): MAL,
11 (L. microphtalma): MAL;
tree set3= (1,(2,((3,4),(11,((5,6),(7,(8,(9,10))))))));
ENDBLOCK;

BEGIN DISTRIBUTION;
TITLE = ‘Antarctobius’;
NTAX=9;
RANGE
1 (A. bidentatus): MAL,
2 (A. lacunosus): MAG,
3 (A. hyadessi): MAG MO,
4 (A. vulsus): MAL,
5 (A. yefacel): MO,
6 (A. rugirostris): MO,
7 (A. abditus): MAL,
8 (A. germaini): MAG MO,
9 (A. falklandicus): MAL;
tree set4= (1,((2,(3,4)),(5,(6,(7,(8,9))))));
ENDBLOCK;

BEGIN DISTRIBUTION;
TITLE = ‘Germainiellus’;
NTAX=11;
RANGE
1 (G. angulipennis): VAL,
2 (G. planipennis): CHC MAU VAL,
3 (G. ovatus): CHC MAU,
4 (G. fulvicornis): MAG MO,
5 (G. salebrosus): MAL,
6 (G. rugipennis): MAG MO,
7 (G. punctiventris): VAL,
8 (G. attenuatus): MAU VAL,
9 (G. laevirostris): MAG MO,
10 (G. lugens): VAL MAG MO,
11 (G. dentipennis): MAU VAL MAG;
tree set5= (1,(2,(3,((4,5),(6,(7,(8,(9,(10,11)))))))));
ENDBLOCK;

BEGIN DISTRIBUTION;
TITLE = ‘Rhyephenes’;
NTAX=7;
RANGE
1 (R. squamiger): CHC,
2 (R. lateralis): CHC MAU VAL,
3 (R. clathratus): CHC MAU,
4 (R. goureaui): MAU VAL,
5 (R. gayi): CHC MAU VAL,
6 (R. humeralis): CHC MAU VAL,
7 (R. maillei): CHC MAU MAG;
tree set6= (1,(2,((3,4),(5,(6,7)))));
ENDBLOCK;

Apéndice 2. Matriz de datos para BPA. Caracteres 1-32= Alastoropolus-Aegorhinus; 33-46= Puranius; 47-60= grupo genérico Falklandius; 61- 69= Antarctobius; 70-81= Rhyephenes; 82-97= Germainiellus.

OUT 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00
CHC 11111 01111 10100 00000 11010 10111 01111 11110 11111 1???? ????? ????? ????? ????1 11110 11111 10000 00000 00111 11
MAU 11111 11111 11111 11111 11111 11111 11110 10101 11111 10000 11110 01101 ????? ????1 11111 11111 11111 11110 01111 11
VAL 00000 11011 11111 11111 11011 10111 11000 01101 11011 10000 11110 01101 ????? ????0 11111 01111 11011 11110 01010 11
MAG 00000 00000 00000 00000 00110 11111 11??? ????? ????? ?0000 00001 11111 00001 11111 01010 00101 11111 01111 11010 11
PAR ????? ????? ????? ????? ????? ????? ????? ????? ????? ?0011 00111 11101 11111 1111? ??0?? ????? ?0111 01111 11010 11
MAL ????? ????? ????? ????? ????? ????? ??000 00000 00001 11111 00110 01111 11110 1111? ????? ????? ?0000 00000 11010 11

Apéndice 3. Archivo de datos para DIVA 1.1. Las letras en la distribución corresponden a: a= Chile Central, b= Maule, c= Bosque Valdiviano, d= Bosque Magallánico, e= Páramo Magallánico, f=Islas Malvinas

/* datos para análisis del subantártico
/* biogeografía con Curculionidos
/*
/* taxlabels CHC a MAU b VAL c MAG d MO
e MAL f
output salidi3.out;
reset classes=2;
reset unambiguous;
reset sumareas=6;
tree Aegorhinus1
(1,(2,(3,(4,(5,((6,7),(8,(9,((10,(11,(12,(13,14)))),(15,
(16,(17,(18,(19,(20,(21,(22,23)))))))))))))))));
distribution bcd c c bd bc d b b b b bc c bc
bc bc c a ab bc a ab ab b;
optimize weight=0.333;
tree Aegorhinus2
(1,(2,(3,(4,(5,((6,7),(9,(8,((10,(11,(12,(13,14)))),(15,
(16, (17, (18,(19,(20,(21,(22,23)))))))))))))))));
distribution bcd c c bd bc d b b b b bc c bc
bc bc c a ab bc a ab ab b;
optimize weight=0.333;
tree Aegorhinus3
(1,(2,(3,(4,(5,((6,7),((8,9),((10,(11,(12,(13,14)))),(1
5,(16, (17, (18,(19,(20,(21,(22,23))))))))))))))));
distribution bcd c c bd bc d b b b b bc c bc
bc bc c a ab bc a ab ab b;
optimize weight=0.333;
tree Puranius (1,(2,(3,((4,(5,6)),(7,(8,(9,10)))))));
distribution f f ab bc a a ac a a ab;
optimize;
tree Falklandius
(1,(2,((3,4),(11,((5,6),(7,(8,(9,10))))))));
distribution df d d de c bc df f f f f;
optimize;
tree Antarctobius (1,((2,(3,4)),(5,(6,(7,(8,9))))));
distribution f d de f e e f de f;
optimize;
tree Germainiellus
(1,(2,(3,((4,5),(6,(7,(8,(9,(10,11)))))))));
distribution c abc ab de f de c bc de cde bcd;
optimize;
tree Rhyephenes (1,(2,((3,4),(5,(6,7)))));
distribution a abc ab bc abc abc abd;
optimize;
sum;
return;

BIBLIOGRAFÍA CITADA

1. AMORIM, D. S. & S. N. S. TOZONI. 1994. Phylogenetic and biogeographic analysis of the Anisopodoidea (Diptera, Bibionomorpha), with an area cladogram for intercontinental relationships. Rev. Bras. Entomol. 38: 519-543.         [ Links ]
2. CABRERA, A. L. 1976. Regiones fitogeográficas argentinas. En: Kugler, W. F. (ed.), Enciclopedia Argentina de Agricultura y Jardinería, II, ACME, Buenos Aires, pp. 1-85.         [ Links ]
3. CABRERA, A. L. & A. WILLINK. 1973. Biogeografía de América Latina. Monografía 13, Serie de Biología, OEA, Washington D.C.         [ Links ]
4. CRISCI, J. V., M. M. CIGLIANO, J. J. MORRONE & S. ROIG-JUÑENT. 1991a. Historical biogeography of southern South America. Syst. Zool. 40: 152-171.         [ Links ]
5. CRISCI, J. V., M. M. CIGLIANO, J. J. MORRONE & S. ROIG-JUÑENT. 1991b. A comparative review of cladistic biogeography approachs to historical biogeography of southern South America. Austr. Syst. Bot. 4: 117-126.         [ Links ]
6. CRISCI, J. V., L. KATINAS & P. POSADAS. 2000. Introducción a la teoría y práctica de la biogeografía histórica. Sociedad Argentina de Botánica, Buenos Aires.         [ Links ]
7. FARRIS, J. S. 1988. Hennig86 reference. Version 1.5. Publicado por el autor, Port Jefferson, New York.         [ Links ]
8. KATINAS, L., J. J. MORRONE & J. V. CRISCI. 1999. Track analysis reveals the composite nature of the Andean biota. Austr. Syst. Bot. 47: 111-130.         [ Links ]
9. KUSCHEL, G. 1960. Terrestrial zoology in southern Chile. Proc. R. Soc. London, ser. B, 152: 540-550.         [ Links ]
10. MAURY, E. A., R. PINTO DA ROCHA & J. J. MORRONE. 1996. Distribution of Acropsopilio chilensis Silvestri, 1904 in southern South America (Opiliones, Palpatores, Caddidae). Biogeographica 72: 127-132.         [ Links ]
11. MONRÓS, F. 1958. Consideraciones sobre la fauna del sur de Chile y revisión de la tribus Stenomelini (Coleoptera, Chrysomelidae). Acta zool. lilloana 15: 143-153.         [ Links ]
12. MORRONE, J. J. 1992a. Revisión sistemática y análisis cladísitico del género Antarctobius Fairmaire (Coleoptera: Curculionidae). Neotropica 38: 3-20.         [ Links ]
13. MORRONE, J. J. 1992b. Estudio taxonómico y biogeográfico del género subantártico Falklandiellus Kuschel (Coleoptera: Curculionidae). Physis (Buenos Aires), Secc. C, 50: 105-110.         [ Links ]
14. MORRONE, J. J. 1993. Revisión sistemática de un nuevo género de Rhytirrhinini (Coleoptera, Curculionidae), con un análisis biogeográfico histórico del dominio Subantártico. Bol. Soc. Biol. Concepción 64: 121-145.         [ Links ]
15. MORRONE, J. J. 1994a. Distributional patterns of species of Rhytirrhinini (Coleoptera: Curculionidae) and the historical relationships of the Andean provinces. Global Ecol. Biog. Let. 4: 188-194.         [ Links ]
16. MORRONE, J. J. 1994b. Systematics, cladistics, and biogeography of the Andean weevil genera Macrostyphlus, Adioristidius, Puranius, and Amathynetoides, new genus (Coleoptera: Curculionidae). Amer. Mus. Novitates 3104: 1-63.         [ Links ]
17. MORRONE, J. J. 1996a. The biogeographical Andean subregion: A proposal exemplified by Arthropod taxa (Arachnida, Crustacea, and Hexapoda). Neotropica 42: 103-114.         [ Links ]
18. MORRONE, J. J. 1996b. The South American weevil genus Rhyephenes (Coleoptera: Curculionidae: Cryptorhynchinae). J. New York Entomol. Soc. 104: 1-20.         [ Links ]
19. MORRONE, J. J. 1996c. Distributional patterns of South American Aterpini (Coleoptera: Curculionidae). Rev. Soc. Entomol. Argent. 55: 131-141.         [ Links ]
20. MORRONE, J. J. 1997. Cladistics of the New World genera of Listroderina (Coleoptera: Curculionidae: Rhytirrhinini). Cladistics 13: 247-266.         [ Links ]
21. MORRONE, J. J. 1999. Presentación preliminar de un nuevo esquema biogeográfico de América del Sur. Biogeographica 75: 1-16.         [ Links ]
22. MORRONE, J. J. 2000a. Biogeographic delimitation of the Subantarctic subregion and its provinces. Rev. Mus. Argent. Cienc. Nat., n. s. 2(1): 1-15.         [ Links ]
23. MORRONE, J. J. 2000b. Delimitation of the Central Chilean subregion and its provinces, based mainly on Arthropod taxa. Biogeographica 76(3): 97-106.         [ Links ]
24. MORRONE, J. J. & R. S. ANDERSON. 1995. The Falklandius generic group: Cladistic analysis with description of new taxa (Coleoptera: Curculionidae: Rhytirrhinini). Amer. Mus. Novitates 3121: 1-14.         [ Links ]
25. MORRONE, J. J. & J. V. CRISCI. 1995. Historical biogeography: Introduction to methods. Annu. Rev. Ecol. Syst. 23: 373-401.         [ Links ]
26. MORRONE, J. J. & E. C. LOPRETTO. 1994. Distributional patterns of freshwater Decapoda (Crustacea: Malacostraca) in southern South America: A panbiogeographic approach. J. Biogeogr. 21: 97-109.         [ Links ]
27. MORRONE, J. J. & S. ROIG-JUÑENT. 2000. Synopsis and cladistics of the American Aterpini (Coleoptera: Curculionidae: Cyclominae). Ent. Scand. 30: 417-434.         [ Links ]
28. MORRONE, J. J. & S. ROIG-JUÑENT & J. V. CRISCI. 1994. South American beetles: Cladistic biogeography of terrestrial Subantarctic beetles (Insecta: Coleoptera) from South America. Natl. Geog. Res. Expl. 10: 104-115.         [ Links ]
29. PAGE, R. D. M. 1994. Maps between trees and cladistic analysis of historical associations among genes, organisms, and areas. Syst. Biol. 43: 58-77.         [ Links ]
30. POSADAS, P., J. M. ESTÉVEZ & J. J. MORRONE. 1997. Distributional patterns and endemism areas of vascular plants in the Andean subregion. Fontqueria 48: 1-10.         [ Links ]
31. RONQUIST, F. 1996. DIVA version 1.1. Computer program and manual available by anonymous FTP from Uppsala University (ftp.uu.se o ftp.systbiol.uu.se).         [ Links ]
32. RONQUIST, F. 1997. Dispersal-vicariance analysis: A new approach to the quantification of historical biogeography. Syst. Biol. 46: 195-203.         [ Links ]
33. RONQUIST, F. & S. NYLIN. 1990. Process and pattern in the evolution of species associations. Syst. Zool. 39: 323-344.         [ Links ]
34. WILEY, E. O. 1987. Methods in vicariance biogeography. En: P. Hovenkamp (ed.), Systematic and evolution: A matter of diversity, Institute of Systematic Botany, Utrecht University, pp. 283-306.         [ Links ]
35. WILEY, E. O. 1988a. Parsimony analysis and vicariance biogeography. Syst. Zool. 37: 271-290.         [ Links ]
36. WILEY, E. O. 1988b. Vicariance biogeography. Annu. Rev. Ecol. Syst. 19: 513-542.         [ Links ]
37. ZANDEE, M. & M. C. ROSS. 1987. Component-compatibility in historical biogeography. Cladistics 3: 305-332.         [ Links ]
Aceptado: 30-IV-2003

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