Agroecosistemas

CURVA DE ACUMULACIÓN DE ESPECIES

La curva de acumulación de especies se utiliza para estimar el número de especies esperadas a partir de un muestreo. Esta curva muestra cómo el número de especies se va acumulando en función del número de muestras colectadas y permite además, estimar la eficiencia de muestreo. Soberón & Llorente, 1993;

Las curvas de acumulación permiten 1) dar fiabilidad a los inventarios biológicos y posibilitar su comparación, Colwell & Coddington, 1994; 2) una mejor planificación del trabajo de muestreo, tras estimar el esfuerzo requerido para conseguir inventarios fiables, y Gotelli & Colwell, 2001). 3) extrapolar el número de especies observado en un inventario para estimar el total de especies que estarían presentes en la zona (Lamas et al., 1991)

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SOBERÓN, J. & J. LLORENTE 1993. The use of species accumulation functions for the prediction of species richness. Conserv. Biol., 7: 480-488.

COLWELL, R. K. & J. A. CODDINGTON 1994. Estimating terrestrial biodiversity through extrapolation. Phil. Trans. Royal Soc. London B, 345: 101-118.

GOTELLI, N. J. & R. K. COLWELL 2001. Quantifying biodiversity: procedures and pitfalls in the measurement and comparison of species richness. Ecol. Lett., 4: 379-391.

LAMAS, G., R. K. ROBBINS & D. J. HARVEY 1991. A preliminary survey of the butterfly fauna of Pakitza, Parque Nacional del Manu, Peru, with an estimate of its species richness. Publ. Mus. Hist. nat. UNMSM (A), 40: 1-19.

Hortal J. (2010). Revista Ibérica de aracnología. Las curvas de acumulación de especies y la necesidad de evaluar la calidad de los inventarios biológicos. Accesible en URL: http://www.ibiologia.unam.mx/pdf/directorio/c/cervantes/clases/sistem/Curva.pdf. Consultado el día miércoles 3 de Octubre del 2012.

ESTIMADORES NO PARAMÉTRICOS

Los modelos no paramétricos, son métodos analíticos y gráficos que permiten interpretar los datos obtenidos, sin la distorsión que podría causar la elección de un modelo paramétrico subyacente no demasiado acertado. En los estudios no paramétricos, no se asume ningún tipo concreto de modelo probabilístico para los tiempos de fallo y las funciones básicas (fiabilidad, riesgo) se estiman directamente de los datos. En algunos casos, estos métodos no paramétricos serán suficientes para realizar el análisis de los datos. Sin embargo, en otras circunstancias, son un paso intermedio hacia un modelo más estructurado (paramétrico), que permita profundizar más en el análisis de las observaciones.

Los investigadores pueden hacer de estos estimadores una herramienta muy útil para saber si se requiere realizar un segundo estudio en una zona, aun cuando se obtenga una asíntota en la curva de acumulación de especies, e incluso pueden ser importantes en términos de costos, para reducir o aumentar la intensidad de muestreo.

Según WONNACOTT (1973) existen dos indicaciones para preferir las pruebas no

paramétricas:

1. Cuando la prueba clásica correspondiente no es válida.

2. En aplicaciones en donde la prueba clásica es razonablemente válida, pero un

estimador no paramétrico puede ser más eficiente.

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