
Análisis Discriminante de Medidas Morfométricas de Xylophanes acrus y Xylophanes undatano
$ 42.5
Pages:46
Published:
2025-06-28
ISBN:978-99993-2-821-0
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El género Xylophanes (Lepidoptera: Sphingidae) agrupa un conjunto diverso de mariposas nocturnas distribuidas ampliamente en América, conocidas por su vuelo ágil y patrones alares crípticos. En el Neotrópico, la diversidad del grupo es particularmente alta, y muchas de sus especies coexisten en hábitats similares, lo que ha generado históricamente retos taxonómicos, especialmente entre especies con morfologías próximas.
Xylophanes acrus y Xylophanes undata son dos especies que comparten áreas de distribución, hábitos ecológicos y una apariencia externa notablemente semejante. Aunque su separación se ha justificado por características específicas de genitalia y patrones de coloración alar, estas diferencias son sutiles y a menudo difíciles de observar sin análisis detallados. En este contexto, la morfometría tradicional, combinada con análisis estadísticos multivariados como el análisis discriminante, representa una herramienta útil para evaluar diferencias fenotípicas cuantificables que apoyen o refuten su estatus específico. Este estudio se enmarca en el uso de colecciones entomológicas como recurso científico para investigaciones taxonómicas. Las muestras analizadas fueron obtenidas de ejemplares adultos ya preservados en el MUPADI, con el propósito de evaluar el potencial de las medidas morfométricas en la separación diagnóstica entre estas dos especies.
Los resultados obtenidos en este estudio sugieren que Xylophanes acrus y Xylophanes undata, al menos en su morfología externa adulta, no presentan diferencias cuantificables suficientes para una separación morfométrica confiable. Este hallazgo genera interrogantes sobre la robustez de su delimitación taxonómica basada únicamente en morfología tradicional. El análisis discriminante sigue siendo una herramienta valiosa para evaluar diferencias entre grupos biológicos, aunque su eficacia depende de la naturaleza de los datos.