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An Ornstein-Uhlenbeck process was used to simulate the exponential relationship between genetic divergence and geographic distances, as predicted by stochastic processes of population differentiation, such as isolation-by-distance, stepping-stone or coalescence models. These simulations were based only on the spatial coordinates of the local populations that defined a spatial unweighted pair-group method using arithmetic averages (UPGMA) link among them. The simulated gene frequency surfaces were then analyzed using spatial autocorrelation procedures and Nei's genetic distances, constructed with different numbers of variables (gene frequencies). Stochastic divergence in space produced strong spatial patterns at univariate and mutivariate levels. Using a relatively small number of local populations, the correlogram profiles varied considerably, with Manhattan distances greater than those defined by other simulation studies. This method allows one to establish a range of correlogram profiles under the same stochastic process of spatial divergence, thereby avoiding the use of unnecessary explanations of genetic divergence based on other microevolutionary processes. Nesse artigo, um processo estocástico Ornstein-Uhlenbeck foi utilizado para simular a relação exponencial entre divergência genética e distância geográfica, conforme é esperado em modelos de isolamento-por-distância, alpondras ou coalescência. As simulações foram realizadas a partir de um dendrograma UPGMA estimado a partir das distâncias geográficas entre 13 populações locais. As superfícies espaciais de freqüências alélicas simuladas foram analisadas através de autocorrelação espacial e construção de distâncias genéticas de Nei, com base em diferentes números de alelos. A divergência entre populações locais produziu padrões espaciais significativos, tanto em nível univariado (correlogramas espaciais) quanto em nível multivariado (teste de Mantel entre distâncias de Nei e distâncias geográficas). Entretanto, se as análises são baseadas em um pequeno número de populações locais, os perfis dos correlogramas variam consideravelmente e as distâncias Manhattan calculadas entre eles podem ser maiores do que as previamente estabelecidas em outros estudos de simulação. O método proposto permite assim estabelecer uma amplitude de perfis que podem ser obtidos pelo mesmo processo estocástico de divergência genética. A comparação de correlogramas observados com esses perfis permite assim evitar o uso de outros mecanismos microevolutivos para explicar essa divergência genética

Null expectation of spatial correlograms under a stochastic process of genetic divergence with small sample sizes