Ecologia cuantitativa evidencia 1
Enviado por Dany Nava • 12 de Marzo de 2021 • Tarea • 1.250 Palabras (5 Páginas) • 243 Visitas
Universidad Autónoma de Nuevo León[pic 1][pic 2]
Facultad de Ciencias Biológicas
Evidencia 1. Estimación de densidad
Primer Parcial
Ecología cuantitativa
Monterrey, Nuevo León 22 de octubre del 2020
Se determinó la abundancia y densidad de aves en un área de matorral desértico de la Sierra La Paila. Se establecieron 86 puntos de conteo aleatorios de 5 minutos para aves y con muestreo de distancia, las especies analizadas fueron Amphispiza bilineata, Callipepla squamata, Cathartes aura, Mimus polyglottos, Peucaea cassinii, Polioptila caerulea y Polioptila melanura.
Los resultados se presentan en la Cuadro 1, el índice de densidad estima la probabilidad de detección de número de aves por punto de conteo, el valor más alto corresponde a A. bilineata y después disminuye de manera gradual para cada especie, este índice está relacionado con la densidad, la densidad se estableció por estimadores poblacionales.
El primer método corresponde a conteo en parcelas (áreas fijas), el ancho definido por parcela circular fue r=40 m., se descartaron a aquellos individuos que sobrepasaban ese valor lo cual influyó tanto en las densidades como los intervalos de confianza. La especie Amphispiza bilineata no se vio tan afectada en comparación de las demás especies que al reducirse el número de individuos se generaron intervalos amplios incluyendo valores negativos, eso indica que se subestima la densidad poblacional.
El método de muestreo por distancia incluye todos los datos disponibles, las diferencias tanto en densidades como intervalos de confianza son notables.
Una de las diferencias entre ambos métodos es la limitante de datos a partir de los supuestos, en áreas fijas dos especies (Peucaea cassinii y Polioptila caerulea) no tenían registros de distancias dentro del ancho definido, por consiguiente, el análisis de datos no se efectuó. Por el contrario, en muestreo por distancias se requiere un mínimo de 40 detecciones, idealmente 60-80 detecciones, ese criterio se cumple para Amphispiza bilineata. Para todas las especies se eligió el modelo más adecuado por medio del AICc (al ser AIC y AICc similares cuando son muestras grandes), sin embargo, para Cathartes aura y Polioptila caerulea los datos no se ajustan al modelo (x2 <0.05).
Es recomendable utilizar el método de áreas fijas para plantas u organismos animales sésiles, para este caso en particular al tratarse de aves, el muestreo por distancias es mejor para organismos que se mueven.
También se estimó el índice de frecuencia de ocurrencia (IFO) (Tabla 1) el cual muestra la proporción de unidades de muestra con presencia de al menos un individuo de la especie. Las especies con valores más altos (A. bilineata, Ca. aura y M. polyglottos) son aquellas con mayor número de unidades de muestreo con presencia; entre más bajo sea el IFO es más probable que se trate de una población agrupada.
Tabla 1. Índice de frecuencia de ocurrencia para cada especie.
Especie | No. de unidades de muestreo con presencia | Índice de frecuencia de ocurrencia |
Amphispiza bilineata | 57 | 66% |
Callipepla squamata | 13 | 15% |
Cathartes aura | 18 | 21% |
Mimus polyglottos | 18 | 21% |
Peucaea cassinii | 3 | 3% |
Polioptila caerulea | 2 | 2% |
Polioptila melanura | 4 | 5% |
Cuadro 1. Resultados de índice de densidad, densidad por método de conteo y densidad por método de muestreo con distancias. En método de distancias el modelo ajustado se encuentra subrayado (criterio de selección: menor AICc).
Método | Supuestos | Densidad por especie | Intervalos de confianza |
Índice de Densidad (inds./punto de conteo) | Amphispiza bilineata 1.73 Callipepla squamata 0.35 Cathartes aura 0.31 Mimus polyglottos 0.27 Peucaea cassinii 0.06 Polioptila caerulea 0.03 Polioptila melanura 0.07 | ||
Conteo en muestras (área fija) | -Conteos completos en unidades de muestreo (parcelas). -Unidades de muestreo establecidas de manera aleatoria dentro de un área de estudio. -La densidad media se extrapola a toda el área de estudio -Varias formas a partir del mismo muestreo básico *ampliamente utilizado en plantas, en animales se evalúa la probabilidad de detección* -Transecto de ancho definido -Solo se cuentan los animales/plantas dentro del ancho definido. | Densidad (inds./km2) Amphispiza bilineata 152.68 Callipepla squamata 16.19 Cathartes aura 6.94 Mimus polyglottos 6.94 Polioptila melanura 4.63 | Lim. inferior ≤D≤ Lim. Superior 101.7 ≤D≤ 203.6 -11.7 ≤D≤ 44.1 -0.9 ≤D≤ 14.8 -0.9 ≤D≤ 14.8 -1.8 ≤D≤ 11.1 |
Muestreo con distancias | -Las unidades de muestreo se encuentran aleatoriamente ubicadas. -Los individuos sobre el punto/línea de transecto siempre son detectados, g (0) =1. -Las distancias son medidas con exactitud. -Las observaciones son eventos independientes. *mínimo 40 registros (detecciones), idealmente 60-80 registros* | Densidad (inds./km2) Amphispiza bilineata
Uniforme 107.800 Half-normal 158.456 Hazard-rate 155.957 Callipepla squamata
Uniforme 6.462 Hazard-rate 4.771 **Cathartes aura
Uniforme 0.516 Hazard-rate **Mimus polyglottos
Uniforme 5.757 Hazard-rate 7.794 Peucaea cassinii
Uniforme 2.285 Hazard-rate 2.285 Polioptila caerulea
Uniforme 1.537 Hazard-rate 65.317 Polioptila melanura
Uniforme 8.883 Hazard-rate 8.883 | Lim. inferior ≤D≤ Lim. Superior 83.770 ≤D≤ 138.722 119.889 ≤D≤ 209.430 155.957 ≤D≤ 106.034 2.539 ≤D≤ 16.443 2.560 ≤D≤ 13.689 1.688 ≤D≤ 13.482 0.275 ≤D≤ 0.968 0.407 ≤D≤ 1.418 3.315 ≤D≤ 9.997 3.339 ≤D≤ 11.601 2.560 ≤D≤ 23.730 0.766 ≤D≤ 6.813 0.419 ≤D≤ 12.455 0.766 ≤D≤ 6.813 0 ≤D≤ 128673.100 0.060 ≤D≤ 39.559 15.794 ≤D≤ 270.122 3.211 ≤D≤ 24.572 1.699 ≤D≤ 46.469 3.211 ≤D≤ 24.572 |
**La mayoria de los modelos están en su versión más simple a excepción de: Cathartes aura (Uniforme-coseno) y Mimus polyglottos (los tres son mejor que el más simple). Solo Amphispiza bilineata cumple con todos los supuestos para método de distancias. Intervalos de confianza elevados indican mucha incertidumbre. Entre más bajo sea coeficiente de variación (DCV) las estimaciones del intervalo de confianza son mejores. Si x2 >0.05 los datos se ajustan al modelo. Ver en archivos adjuntos proyectos DISTANCE**
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