RESUMEN:

El Marco Mundial de Biodiversidad de Kunming-Montreal (2022) del Convenio sobre la Diversidad Biológica, establece, en su Meta 3 garantizar que para el año 2030 al menos el 30% del territorio estén conservadas y gestionadas eficazmente. Este compromiso se instrumenta a través de dos mecanismos: las Áreas Silvestres Protegidas y las Otras Medidas Efectivas de Conservación basadas en Áreas (OMEC). En dicho marco, esta investigación se propuso identificar áreas con diversidad de distribución restringida en el Paraguay y así analizar vacíos de conservación y proponer sitios prioritarios para la conservación. Para ello, se utilizó una matriz de 757 especies nativas (anfibios, reptiles, aves, mamíferos y plantas) que resultaron en 35.461 registros georreferenciados. Se aplicó el método de Análisis de Endemicidad mediante el software NDM/VNDM utilizando dos escalas espaciales: 0,2° × 0,2° y 0,3° × 0,3° de latitud y longitud geográficas. Las áreas resultantes, se contrastaron, a través del software QGIS 3.34.3, con los polígonos del Sistema Nacional de Áreas Silvestres Protegidas SINASIP, para realizar un análisis GAP de vacío de conservación a fin de establecer que porcentaje de las áreas están protegidas. Para la resolución de 0,2°, fueron encontradas 5 áreas, asociadas a 17 especies. En la resolución de 0,3°, se reconocieron 7 áreas que comprenden 29 especies. El análisis GAP mostró, que el SINASIP cubre entre 0,10% y 23,51% de las áreas identificadas con especies de distribución restringida en el territorio, siendo un 50% menor al 10% evidenciando un déficit crítico de protección y el 100% inferior al 30% de cobertura que establece el objetivo 30×30 del Marco de Kunming-Montreal. Este trabajo prueba una metodología sistemática, replicable y económica que genera criterios para priorizar la expansión del SINASIP, mejorando los enfoques actuales y contribuyendo al cumplimiento de los compromisos internacionales asumidos por Paraguay en el Marco de Kunming-Montreal.

Palabras clave: áreas de endemismo, biogeografía, análisis multiescalar, áreas prioritarias.