Modelos de ocupación de habitat para poblaciones de fauna silvestre

MODELOS DE OCUPACIÓN DE HÁBITAT PARA
POBLACIONES DE FAUNA SILVESTRE
Curso pre-congreso SCEM
Instructor: Dr. Leonardo Chapa Vargas (lchapa@ipicyt.edu.mx)
Lugar: Instituto Potosino de Investigación Científica y Tecnológica AC; Camino a la
Presa San José 2055, Lomas 4ª Sección, San Luis Potosí, CP. 78216
Fecha: Por definir
Horas Totales: 24
Cuota de Recuperación: $ 400.00
Cupo Máximo: 30 personas
Descripción del Curso: Cuando se cuenta con pocos datos en estudios de
poblaciones animales, la estimación de ocupación de hábitat (Ψ) es una buena
herramienta de estudio, ya que este parámetro es un subrogado de otros
importantes parámetros poblacionales como la abundancia y densidad, que
requieren de un elevado número de registros (>80). Debido a que la detectabilidad
(p) en animales silvestres no es completa, el uso de los datos crudos genera
subestimaciones de ocupación de hábitat. Mediante muestreos repetidos es posible
generar estimaciones de detectabilidad y, mediante estas estimaciones, obtener
estimadores no sesgados de la ocupación de hábitat. Los métodos actuales
permiten realizar inferencias acerca de los efectos de variables continuas y
categóricas sobre la ocupación de hábitat. Además, si los muestreos se realizan a
través de períodos largos de tiempo, también es posible estimar tasas de extinción y
recolonización que son útiles en estudios de metapoblaciones. Este es un campo de
frontera en bioestadística, y se presentarán las bases para que el estudiante pueda
comprender nuevos métodos que sean publicados en el futuro sobre esta útil técnica
bioestadística. Este es un curso intermedio-avanzado, por lo que el repaso de
modelos lineales generalizados al inicio del curso será breve. Durante la primera
parte del curso se realizará un repaso de modelos lineales generalizados, el
concepto de máxima verosimilitud, las técnicas de selección de modelos y de
inferencia a partir de múltiples modelos. Para estos temas se realizarán ejercicios
sencillos con los programas “R”, y “Excel” que permitirán al alumno familiarizarse con
las técnicas. En la segunda parte del curso, se presentarán las bases teóricas para
el diseño y análisis de datos para la estimación de ocupación de hábitat. También se
realizarán ejercicios con los programas “Excel” y “Presence.
Objetivo: Que el alumno adquiera los elementos básicos para realizar el diseño de
muestreos y el análisis de datos para estimar ocupación de hábitat para poblaciones
animales, y para realizar inferencia acerca de los factores que influyen a este
importante parámetro poblacional. Adicionalmente se familiarizará con la literatura y
software pertinentes. Finalmente, adquirirá los elementos para aprender por cuenta
propia las técnicas avanzadas en materia de estimación de ocupación de hábitat
para poblaciones animales.
Competencias: El alumno tendrá capacidad para:
1. Diseñar estudios para estimar ocupación de hábitat.
2. Elegir los métodos y herramientas apropiadas para estimar ocupación de
hábitat para poblaciones animales.
3. Analizar estadísticamente la información colectada en el campo para estimar
ocupación de hábitat para poblaciones animales, y realizar inferencias acerca
de los factores que influyen a este parámetro poblacional.
4. Aprender de manera independiente las técnicas avanzadas en materia de
estimación de ocupación de hábitat para poblaciones animales.
Métodos de enseñanza: El curso está dividido en una parte de teoría (40%) y
una de práctica (60%). La teoría involucrará discusiones de lecturas asignadas (ver
abajo), y exposiciones del maestro al inicio de cada día, y la asignación de lecturas
que el alumno tendrá que realizar en casa, esperándose que el estudiante lea un
número asignado de artículos en el curso. Una vez concluida la exposición teórica
por parte del profesor, se procederá a realizar prácticas bajo la supervisión del
profesor quien asesorará a los estudiantes durante el transcurso de la práctica.
Contenido Temático
1. Repaso general de modelos lineales generalizados
1.1 Tipos de variables
1.2 Pruebas de t para una población, poblaciones independientes y pareadas
1.3 Análisis de varianza para uno y dos factores
1.4 Regresión lineal, polinomial, y múltiple
1.5 Análisis de covarianza
2. Selección de modelos e inferencia a partir de múltiples modelos
2.1 Selección de modelos
2.1.1. Concepto de la máxima verosimilitud
2.1.2. Criterio de información de Akaike (AIC)
2.1.3. ΔAIC
2.1.4. Pesos de Akaike
2.1.5. Modelos nulo y global
2.1.6. Ejercicio en “Excel”
2.2. Inferencia a partir de múltiples modelos
2.2.1. Parámetros “ponderados”
2.2.2. Promediación de parámetros “ponderados”
2.2.3. Índice de importancia de variables
2.2.3. Redundancia y como evitarla
2.2.4. Ejercicio en “Excel”
4. Modelos de ocupación de hábitat
4.1. Bases teóricas para la modelación de ocupación de hábitat
4.2. Diseño del muestreo
4.3. Modelo para una población cerrada
4.4. Modelo con co-variables de sitio para poblaciones cerradas
4.5. Modelo con co-variables de muestreo par poblaciones cerradas
4.6. Modelo para poblaciones abiertas
4.7. Modelos avanzados
4.8. Interpretación de los resultados
4.9. Ejercicios con “Excel” y “Presence”
Bibliografía
Burnham, K.P. y D.R. Anderson. 2002. Model selection and inference. Springer
Verlag, New York. USA
Donovan, T.M., y J. Hines. 2007. Exercises in occupancy modeling and estimation.
http://www.uvm.edu/envnr/vtcfwru/spreadsheets/occupancy.htm
MacKenzie, D.L., J.D. Nichols, J.A. Royle, K.H. Pollock, L.L. Bailey y J.E. Hines.
2006. Occupancy estimation and modeling, inferring patterns and dynamics of
species occurrence. Elsevier.