Introducción a la Ecología de Poblaciones Animales [Modo de

Ecología de Poblaciones de
Animales y Plantas
Introducción a los estudios de
densidad, abundancia y
distribución
Importancia del estudio de las
poblaciones
El concepto de población
Propiedades Emergentes
Propiedades Emergentes
Nivel de Organización
Propiedades Emergentes
Individuos
Eficiencia energética, ritmos,
respuestas fisiológicas, características
etológicas.
Población
Crecimiento poblacional, densidad,
natalidad, mortalidad, migración,
competencia intraespecífica,
respuestas numéricas y funcionales
Comunidad
Tramas tróficas, estabilidad, sucesión,
diversidad, relaciones interespecíficas
Concepto de Densidad
Estadísticas Vitales de las Poblaciones
Estudios de Abundancia
• Estamos interesados en conocer
– Número de animales que habita un lugar
(Población)
• Determinar su distribución espacial
• Cómo ha cambiado su abundancia y distribución
con el correr del tiempo
DENSIDAD
Número de individuos o biomasa por unidad
de área o volumen
•
•
•
•
Diatomeas
Artrópodos
Ratón de Campo
Venados
5.000.000/m3
7.500/m3
217/ha
3,9/km2
Índices de Abundancia Relativa
• Número de individuos por unidad de
esfuerzo. Expresan si una población es
más o menos abundante en un momento
o sitio dado.
•# de aves vistas en
una hora
•Kl de peces extraídos
por horas/hombre o
m/redes/hora
Métodos de Estudio
Factores que afectan el estudio
• Efecto de la disposición espacial y o variación temporal de la Población
• Efectos Metodológicos
Instrumentales y personales
– Se requieren trampas,
instrumentos aparatos que son
manejados o deben ser leídos
por personas.
– Operación de la cual depende
la eficiencia del muestreo.
Factores que afectan el estudio
• Efecto de la
variabilidad del
Observador
– Los resultados
obtenidos por una
persona rara vez
coincidirá con los
obtenidos por otra.
– En parte por el grado
de experiencia
Factores que afectan el estudio
Efecto de la técnica de captura
Algunas trampas son más exitosas que
otras
Efecto en la variabilidad de la respuesta
de los animales
Afición o rechazo
a las trampas
Medición de la Densidad
• Métodos que implican
– Recuento directo de animales
– Signos de animales y objetos relacionados
con ellos
– Marcado de animales
MEDICIÓN DE LA DENSIDAD
CONTEOS TOTALES
–
–
–
–
–
Censo
Mapeo de Territorio
Recuento por Ahuyentamiento
Censo Aereo
Captura Total
• METODOS DE MUESTREO (Censos
muestrales)
– Uso de cuadrantes
– Puntos y transectos lineales
– Muestreos sin cuadrantes
MÉTODOS QUE IMPLICAN
RECUENTO DIRECTO DE
ANIMALES
CENSO
Recuento total de
individuos que
componen la
población
Consiste en contar o
enumerar por
completo todos los
individuos sobre un
área dada.
Dificultades del Censo
•
•
•
•
•
Tiempo
Personal
Dinero
Riesgos de interferencia o destrucción
Inaccesibilidad a todos los individuos
Mapeo de Territorios
Recuento por Ahuyentamiento
• Utilizado para recuento
de grandes mamíferos.
• Dos equipos, uno
ahuyenta y otro controla
y cuenta los animales
que salen o entran
• El contorno del área
debe ser controlado
Censos Aéreos
• Grandes mamíferos, reptiles y aves
Censo por Captura Total o
Exterminación
• Cotos de caza, estudio de vectores de
enfermedades
• Costosa
• Capturar totalmente todos los individuos
de la población.
Métodos de Muestreo
• Censos Muestrales
– Se contabilizan todos los individuos en una
muestra.
Censos Seudo-muestrales
D = densidad de árboles por hectárea, D = 100 000/Pi.(dmax)2
Pi = pi (3.14159), y dmax = promedio de la distancia a los 10 árboles
más cercanos (m).
Transectos lineales
• Método de Whitesides
D= (N)/2LW
N= Número de individuos o grupos observados
W= Promedio de distancia
L= Longitud total censada
Puntos de Muestreo
METODOS QUE IMPLICAN EL
MARCADO DE ANIMALES
TRAMPAS
REDES
REDES DE NIEBLA
USO DE LAS REDES
MARCAS
Métodos de Captura Recaptura
• Las marcas no deben alterar los
mecanismos fisiológicos o hábitos
etológicos
• Marcas fácilmente reconocibles
• Población Cerrada
• Poblaciones estáticas
Captura Recaptura
• Consiste en marcar una porción de la
población y reintegrarla para que se
mezcle con los demás organismos
Captura Recaptura
• El Tamaño poblacional se determina en
base al número de organismos marcados
y su proporción con respecto a los no
marcados
Captura Recaptura
• Método de Lincoln
• (Una sola campaña de
marcaje y una recaptura)
n1 : Tamaño de la primera muestra.
n2 : Tamaño de la segunda muestra.
m: Cantidad de individuos capturados en la
segunda muestra que están marcados.
La estimación está dada por:
n1 n 2 (200)(100)
Nˆ =
=
= 1000
m
20
Usando estimación del cociente del
total de una población, tenemos:
• n1 : Tamaño de la primera muestra.
• n2 : Tamaño de la segunda muestra.
• m: Cantidad de individuos capturados en la
segunda muestra y que además están marcados.
La estimación está dada por:
n1 n2 (200)(100)
Nˆ =
=
= 1000
m
20
METODOS QUE IMPLICAN
SIGNOS DE ANIMALES
MEDICIÓN DE LA ABUNDANCIA
DENSIDAD RELATIVA
• Número de individuos o
biomasa por unidad de esfuerzo
• Trampas
• Número de mojones
• Frecuencia de vocalización
MEDICIÓN DE LA ABUNDANCIA
• Número de
dispositivos
(Redes)
• Cuestionarios
• Conteos en
ruta/río
• Registros de campañas peleteras
• Captura por unidad de esfuerzo de
captura
Muestreo
Técnicas Estadísticas
INVESTIGACIÓN
• Proceso de producción de conocimientos
científicos
• Para responder preguntas
• Se recogen datos, se analizan e infieren
sobre la información obtenida
• Estadística es una herramienta para
organizar, resumir y describir datos y
generar inferencias y generalizaciones
basados en ellos
¿Porqué es necesaria la
estadística?
• Para poder leer y entender revistas
científicas
– La probabilidad de encontrar un individuo de
primer año en la bahía de Asunción es
significativamente mayor que la de un
individuo adulto ‫א‬2=4,1; gl=1; p<0,05*
• Para poder presentar resultados en forma
rigurosa
– La estadística no demuestra nada, solo indica
la probabilidad de que observamos sea
producto del azar
Conceptos sobre medidas y
muestreos
• Población: grupo de elementos que son objetos
de investigación
– Todos los árboles que pueden ser medidos y
contados
• Variable: característica de la población que
difieren de un individuo (unidad, elemento) a
otro. Que puede tomar distintos valores
– Altura, DAP, Diámetro de la Copa, densidad, etc.
• Muestra: grupo de datos que representa a la
problación.
Muestras
• Ejemplos: las parcelas a estudiar, todos
los árboles que se medirán, la cantidad de
transectas realizadas, la cantidad de
puntos de observación
• La muestra posee Unidades de Muestreo
(una parcela, un árbol, un sitio puntual) del
cual se obtiene la información u
observación (12 individuos; 15 cm de
DAP)
Muestra. Ejemplo de Estudio
• Variable: Distribución espacial; dada por la
densidad de la especie (lombriz)
• Población: todos las colonias de lombrices
• Muestra: Un transecto con 6 sitios
puntuales
• Unidad de Muestreo: el punto de
observación
• Observación: 5, 0, 2, etc. individuos
Muestra Representativa
• Debe ser tomada de forma aleatoria
• Obtenemos una muestra para calcular un
ESTADÍSTICO (Ẋ, S2, S) que nos
proporciona una estima del PARÁMETRO
POBLACIONAL (µ,σ2, σ)
Son buenas nuestras
estimaciones?
• La media de las medias, tiene su propia Desviación
Típica que se llama ERROR TÍPICO de la media
(ET) o ERROR ESTÁNDAR de la media que puede
ser calculada por:
ET =
–
s²/n, o s / n
donde n: número de observaciones
• ET indica lo buena que es nuestra estima de la
media muestral.
Error Típico, su aplicación
• Si la media del DAP es 74,00 cm y el ET
es ± 0,234 cm, podemos tener una
confianza del 68% de que la media
poblacional se encuentra entre 73,766 y
74,234 (74 ± 0,234)
• En 68 ocasiones de cada 100 el intervalo
comprenderá la Media Poblacional
• Sin embargo 68% de confianza es muy
bajo y por lo general queremos estar
seguros de que la Media Poblacional se
encuentra entre los límites establecidos
Límites de Confianza
• Para obtener límites del 95 % o 99%, se
multiplica el ET por valores de z
adecuados (para muestras mayores a 30):
• 95% de confianza. x ± 1,92 ET
• 99% de confianza. x ± 2,58 ET
• El intervalo generado comprenderá a la
Media Muestral en 95 o 99 ocasiones de
cada 100
TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL
– El Error Típico se aplica a variables con
distribuciones normales.
– Si la variable no posee una distribución normal,
entonces tomamos un número grande de muestras
en forma aleatoria a fin de acogernos al Teorema del
Límite Central que dice:
– Las MEDIAS de un número grande de muestras,
tomadas de forma aleatoria, se distribuye de forma
normal y que la media de las medias, es la MEDIA
POBLACIONAL
Tamaño Mínimo de la Muestra
(n)
• n= 100(S2/Ẋ2)
Tolera un ET de 10% alrededor de la Media.
Tipos de Muestreo
• De acuerdo a los organismos que se
desean estudiar y la información que se
desea obtener sobre ellos, la muestra
puede tomarse siguiendo una de las
siguientes metodologías:
• Muestreo Aleatorio Simple, Muestreo
Estratificado Aleatorio y Muestreo
Sistemático.
Muestreo Aleatorio Simple
• Es el que confiere idénticas posibilidades de
extracción a todos los individuos, esto es, que el
investigador no encuentre una justificación para
seleccionarlos.
• Las estaciones y épocas de muestreo pueden
obedecer al criterio del investigador más no así, la
selección de las muestras.
• En este tipo de muestreo, la precisión con que se
estima el promedio de una variable, depende del
número de muestras que se colecte. El muestreo
aleatorio simple, se puede aplicar a todas aquellas
comunidades distribuidas en forma aleatoria.
Muestreo Estratificado Aleatorio
• Consiste en separar por estratos la población o área
a evaluar, buscando la mayor homogeneidad
posible o menor varianza dentro de cada estrato.
• La presencia de gradientes ambientales, y la
respuesta de las especies a los mismos, conducen
a que ocurran estratificaciones en las poblaciones.
• Un muestreo representativo debe abarcar las
diferentes asociaciones o gradientes que se
observe en el ecosistema que se desea evaluar.
Muestreo Estratificado Aleatorio
El muestreo estratificado, garantiza que los parámetros
estimados sean más precisos. Con frecuencia se recurre a
la fotointerpretación para estratificar la zona de estudio, lo
que permite subdividirla en unidades homogéneas en
cuanto a relieve, topografía, y estructura de vegetación.
Muestreo Sistemático
• Consiste en ubicar las muestras un una
forma regular en toda la zona de estudio.
• Permite detectar variaciones espaciales
en toda la comunidad.
• Sin embargo no se puede obtener una
estimación exacta de la precisión de la
media considerada.
• Este modelo es preferido porque permite
detectar variaciones y porque su
aplicación es más sencilla en el campo.
Ejercicio
• Estimar límites de confianza para el
número de individuos del género …
• Determinar tamaño mínimo de muestra
con:
– margen de variación de la media de 5
individuos.
– 10% de variación en el ET
Cómo generar números aleatorios en
la calculadora
• Conocer la población total a muestrear
– Ej. 60 parcelas en total
– De los cuales se muestrearán 10
– Se calcula un valor de relación =
Población/Nº Muestra = 60/10 = 6
• El número aleatorio se genera utilizando:
– Shift . = …. X 6
punto
Muestreo en Bosque
• Método del individuo más cercano:
• •
Se eligen n puntos al azar
• •
Se miden las distancias entre cada punto y el
individuo más cercano (yi). Ver figura.
• •
D= (n-1)/
yi2 . Este es un estimador no sesgado,
pero algunos autores utilizan simplemente D= n/
yi2 .
El estimador se basa en el número de individuos
contados (n, dividido por el área estimada que ocupan
esos individuos.
Punto al
azar
Individuo más
cercano
yi