FORMULARIO ECOLOGÍA (2016)

Apunte Español
Universidad Universidad de Valencia (UV)
Grado Ciencias Ambientales - 2º curso
Asignatura ECOLOGÍA
Año del apunte 2016
Páginas 7
Fecha de subida 22/04/2016
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Unybook: Egarciamarin FORMULARIO ECOLOGÍA DISTRIBUCIÓN DE LOS ORGANISMOS EN EL ESPACIO – MÉTODO DEL COCIENTE VARIANZA/MEDIA (MÉTODO DE LOS CUADRADOS) Al representar el número de cuadrados frente al número de individuos por cuadrado, los resultados serán distintos en función del tipo de distribución:  Distribución uniformemente: mayor parte de los cuadrados contiene aproximadamente el mismo número de individuos.
 Distribución contagiosa: se observa un número relativamente grande de cuadrados con pocos individuos, y un número también relativamente grande de cuadrados con muchos individuos.
Su2 < Sa2 < Sc2 u: uniforme; a: aleatoria; c: contagiosa Cuando se estudia la distribución en el espacio de los individuos de una población, la primera hipótesis que se debe considerar, es la de que éstos se distribuyen aleatoriamente = la probabilidad de que un individuo ocupe cualquier punto de un área es la misma, y la presencia de un individuo no influye en la posición de cualquier otro individuo vecino = distribución de Poisson = distribución de frecuencias discreta del número de veces que ocurre un suceso raro (encontrar un individuo en una determinada muestra).
La variable de Poisson, Y, es el número de sucesos por muestra. Puede tomar valores discretos positivos a partir de 0. Para seguir esta distribución, la variable debe tener dos propiedades: 1. Su media debe ser pequeña con respecto al número máximo posible de sucesos por unidad de muestreo, es decir, el suceso debe ser raro.
2. La incidencia del suceso debe ser independiente de incidencias previas dentro de la misma unidad de muestreo. Así, la presencia de un individuo en un cuadrado no debe aumentar ni disminuir la probabilidad de que se desarrollen otros en el mismo cuadrado.
La distribución de Poisson proporciona la frecuencia con la que esperamos encontrar los distintos números de individuos, por ejemplo, si conocemos la densidad media por cuadrado de cualquier planta o animal, dice cuántos cuadrados encontraremos con 0, 1 ,2, etc. individuos si la distribución es al azar.
Esta distribución es, pues, un buen modelo para describir una distribución aleatoria, y tiene la propiedad de que la media (𝑌̅ ) y la varianza (S2) son iguales: Existe un método para estudiar la distribución de los organismos en el espacio, que hace uso de la propiedad anterior. Es el método del cociente entre la varianza y la media: 1 Unybook: Egarciamarin Este cociente, denominado también índice de dispersión (ID) se aproximará a uno si la distribución se ajusta a una distribución de Poisson (no es lo normal). Por lo tanto:  ID = 1: distribución aleatoria.
 ID < 1: distribución uniforme.
 ID > 1: distribución contagiosa.
El ID a menudo se desvía de la unidad, y por lo tanto es necesario determinar la significación de tales desviaciones. Para evaluar si las desviaciones del valor del ID con respecto a la unidad son significativas utilizamos la prueba estadística ji-cuadrado (χ2), ya que: donde n es el número de unidades de muestreo (cuadrados).
El índice de dispersión multiplicado por el número de unidades de muestreo menos una se ajusta a una χ2 con (n – 1) grados de libertad.
El ajuste a una distribución de Poisson se acepta al nivel del 95% de probabilidad, si el valor obtenido para χ2 se encuentra entre los valores críticos correspondientes a un 5% de error para (n – 1) grados de libertad.
El ajuste es perfecto cuando ID = 1 y por lo tanto χ2 = (n – 1). Los valores críticos aparecen en las columnas p = 0.975, y p = 0.025 para ν grados de libertad (ν = n – 1) en la tabla de valores esperados para la función ji-cuadrado.
La desviación con respecto de la distribución de Poisson y, por tanto, de la distribución aleatoria en el espacio puede producirse en dos sentidos:  El valor es menor del esperado (χ2 < valor esperado para p = 0.975), y por lo tanto la distribución es uniforme (S2 < 𝑌̅ ).
 El valor es mayor que el esperado (χ 2 > valor esperado para p = 0.025), que indica que la distribución es contagiosa (S2 > 𝑌̅ ).
Valores grandes mayores de uno.
Valores pequeños menores de uno.
2 Unybook: Egarciamarin 3 Unybook: Egarciamarin 4 Unybook: Egarciamarin ESTIMA DEL TAMAÑO POBLACIONAL MÉTODO DE SCHANABEL: - S = número de muestras (trampeos).
ni = número total de animales capturados en la i-ésima muestra.
mi = número de animales en la i-ésima muestra que ya están marcados.
ui = ni – mi = número de animales no marcados en la i-ésima muestra.
Mi = ∑𝒊−𝟏 𝒋=𝟏 𝒖𝒋 = número de animales marcados antes de la i-ésima muestra.
N = tamaño poblacional total.
̅ = tamaño medio de las muestras.
𝒏 Cálculos previos: 𝐴 = ∑ 𝑛𝑖 · 𝑀𝑖2 𝐵 = ∑ 𝑚𝑖 · 𝑀𝑖 𝐶= ∑ 𝑚𝑖2 𝑛𝑖 Tamaño poblacional total: 𝑁= 𝐴 𝐵 MÉTODO DEL TRANSECTO LINEAL: - r = distancia desde la línea de transecto al límite de la primera zona.
n1 = número de animales contados dentro de r.
n2 = número de animales contados más allá de r.
l = longitud del transecto.
Densidad poblacional: 𝐷= 𝑛1 + 𝑛2 𝑛1 + 𝑛2 ) · ln ( 2𝑟𝑙 𝑛2 TABLAS DE VIDA Consisten en la catalogación ordenada por edades de los parámetros de supervivencia, mortalidad, fecundidad, etc. para una población. Son útiles en ecología al menos porque:  Permiten evaluar el status de la población (en expansión, en disminución, etc.) y, por tanto, sus estados futuros.
 Permiten conocer qué edades y procesos son claves en la determinación de tal status.
 En estudios comparativos, permiten conocer cómo determinados factores ecológicos (abióticos, temperatura, o bióticos, depredación) afectan a las poblaciones.
 Son los datos a partir de los cuales se estructuran las teorías explicativas de la evolución de los ciclos vitales (teoría de las selecciones "r" y "K").
Clásicamente se distinguen dos tipos de tablas de vida, estáticas y dinámicas, aunque las modalidades reales puedan ser muchas más, (tablas de vida intermedias). Es conveniente saber cuándo se está tratando con una tabla dinámica (seguimiento de un 5 Unybook: Egarciamarin conjunto de individuos desde su nacimiento hasta su muerte, anotando los descendientes y, normalmente, excluyendo a éstos del seguimiento) y cuándo se trata de una tabla estática (censos de edad en un momento dado). Ambos tipos de tablas no sólo difieren en la forma de registrar los datos, sino también en los parámetros que permiten calcular e incluso en la definición de los parámetros y en las hipótesis que se suponen para el análisis de las propiedades poblacionales.
Se distinguirán, en una tabla de vida dinámica, tres tipos de parámetros en cuanto al fenómeno que describen:  De supervivencia: mortalidad o esperanza de vida.
 De fecundidad: reproducción o natalidad.
 Que incorporan: tanto aspectos relacionados con la fecundidad, como con la supervivencia.
También se distinguirán tres tipos de datos por su elaboración:  Brutos: aquellos que serían observados en el campo o en el laboratorio por el investigador.
 Elaborados y específicos de edad: asignables a cada edad (tasa de mortalidad a la edad de x días). Cabe distinguir: o aquellos que son únicamente una normalización de los datos en bruto; o de aquellos que suponen un cálculo de relaciones.
 Globales: asignables al conjunto de edades (tasa intrínseca del crecimiento de la población).
Procedimiento: 1. Codificación de datos de campo o de laboratorio en forma de datos en bruto de una tabla de vida.
2. Normalización de los datos en bruto.
3. Cálculo de tasas de mortalidad y fecundidad, cálculo de tasas para datos obtenidos mediante observaciones a intervalos irregulares y transformación de la unidad temporal a la que se refiere una tasa.
4. Cálculo de esperanzas de vida.
5. Cálculo de la tasa neta de reproducción, del tiempo de generación de la cohorte y de la tasa intrínseca de reproducción de la cohorte.
Parámetros demográficos: No normalizados o brutos: X: edad a la cual se realiza una observación.
Sx: individuos desde que nacen hasta que mueren (0).
fx: individuos descendientes de cada unidad temporal.
cx: parámetro de mortalidad.
Normalizados: Ax: diferencia entre cada valor de X cuando éste no es constante.
lx: número de individuos iniciales de la cohorte normalizada (por ejemplo, si 50 son 1, 30 son x).
6 Unybook: Egarciamarin dx: número de individuos muertos de la cohorte normalizada (por ejemplo, si 50 son 1, 30 son x).
nx: número de individuos nacidos de la cohorte normalizada (por ejemplo, si 50 son 1, 30 son x).
Tasas  pueden calcularse con los datos brutos o los normalizados: qx: tasa de individuos muertos por tiempo: 𝑆𝑥⁄ 𝑐𝑥 → 𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑛ú𝑙𝑡𝑖𝑚𝑜 𝑠𝑖𝑒𝑚𝑝𝑟𝑒 𝑒𝑠 1 mx: tasa de individuos nacidos por tiempo: 𝑓𝑥 ⁄𝑆 𝑥 Esperanza de vida: es la probabilidad de llegar a una edad cuando ya ha llegado a una determinada edad  ex.
Parámetros para una población: R0: tasa neta de reproducción (número de descendientes desde el nacimiento hasta su muerte). No tiene unidades.
𝑅0 = ∑ 𝑓𝑥 ó, 𝑠𝑖 𝑠𝑒 ℎ𝑎𝑐𝑒 𝑐𝑜𝑛 𝑙𝑜𝑠 𝑑𝑎𝑡𝑜𝑠 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜𝑠: 𝑅0 = ∑ 𝑛𝑥 𝑆0 Gc: tiempo de generación de la cohorte (edad media a la que aparece la descendencia de un individuo medio). Su unidad es temporal.
𝐺𝑐 = ∑ 𝑥 · 𝑓𝑥 ∑ 𝑓𝑥 Componente de tiempo = aporta las unidades rc: tasa intrínseca de crecimiento de la cohorte. No tiene unidades.
𝑟𝑐 = ln 𝑅0 𝐺𝑐 rc > 0 rc = 0 rc < 0 se expande equilibrio disminuye Cuanto mayor sea rc, mayor es la velocidad.
En gráfica se representará: r = 0’1 r = 0 ------ 7 r = - 0’1 ...