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¿Cómo se debe calcular la densidad de especies para una distribución agrupada?

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Imaginemos que se muestrean 5 parcelas de diferentes tamaños para una especie objetivo:

plot # count area (m ^ 2) plot_density 1 1 5 0.2 2 3 2 1.5 3 0 10 0.0 4 5 1 5.0 5 2 6 0.33

¿Cuál es la densidad de esta especie? Veo dos formas de calcular la densidad que dan valores completamente diferentes.

La primera forma promedia la densidad en cada parcela:

$$ frac { Sigma ( frac {count_i} {area_i})} {5} = 1.41 / m ^ 2 $$

Esto parece OK pero no hace mucho para controlar el cambio de tamaño de las parcelas. Por ejemplo, si la parcela 3 anterior fuera 10 veces más grande, la densidad seguiría siendo la misma. En una situación en la que el tamaño de las parcelas está determinado por el entorno (por ejemplo, bajo objetos de cobertura natural), esto parece menos que ideal.

La segunda forma suma los recuentos y el área de búsqueda y los divide:
$$ frac { Sigma (cuenta_i)} { Sigma (área_i)} = 0.46 / m ^ 2 $$

Prefiero el segundo método porque parece describir la densidad de los animales con mayor precisión. Y me complacería usar el segundo método, pero mi problema es que no estoy seguro de cómo calcular una estadística de resumen para el método dos, ya que nunca se calculó una media. El método uno da una desviación estándar de 2.1. ¿Cuál es la desviación estándar para el método dos?

Una posible solución que se me ocurrió consiste en dividir las parcelas más grandes en parcelas de 1 m ^ 2 y dividir el número de animales en esas parcelas más pequeñas. Así que ahora tengo 24 parcelas de 1m ^ 2 con los siguientes "recuentos":

plot # count area (m ^ 2) plot_density 1-5 0.2 1 0.2 6-7 1.5 1 1.5 8-17 0.0 1 0.0 18 5.0 1 5.0 19-24 0.33 1 0.33

Ahora, usando la primera ecuación anterior obtengo: $$ frac { Sigma ( frac {count_i} {area_i})} {24} = 0.73 / m ^ 2 $$ Con una desviación estándar de 1.26.

¿Es este un enfoque razonable? ¿Existe una solución establecida para este problema?


Para mí, hay dos cuestiones que se mezclan aquí (si te entiendo correctamente). Primero, ¿desea estimar la media y la varianza para una población estadística (es decir, caracterizar una población más grande mediante muestras independientes), o desea calcular la densidad real para un área en particular, donde ha contado todas las ocurrencias en esa totalidad? área (pero tal vez dividió el área en subáreas por conveniencia al contar)? Esto no está claro a partir de su pregunta.

En el segundo caso, su segunda opción de agrupar recuentos y áreas es adecuada. Sin embargo, entonces solo ha calculado la densidad real en esa área en particular (ignorando los problemas de detectabilidad del organismo al contar), y no puede hacer ninguna inferencia sobre una población estadística más grande.

Si su objetivo es hacer inferencias para una población estadística más grande, un comienzo es calcular la media y la desviación estándar (sd) de su muestra. En ese caso, supongo que sus muestras se eligen al azar e independientemente de una población estadística más grande. Entonces, su primera opción es el enfoque correcto. Sin embargo, dado que sus muestras tienen diferentes tamaños, es posible que desee asignar más peso a las muestras más grandes, ya que se puede suponer que describen mejor el promedio de la población que las muestras más pequeñas. Esto se llama media ponderada.

Generalmente, la media aritmética ponderada se define como:

$$ bar {x} _w = dfrac { sum_ {i = 1} ^ nw_ix_i} { sum_ {i = 1} ^ nw_i} $$

donde $ w_i $ son los pesos de cada muestra ($ x_i $) y $ n $ son el número de muestras. Con esta fórmula, obtendrá exactamente el mismo valor para la media ponderada que calculó en su segundo intento (0,458), si usa las áreas como pesos.

La desviación estándar ponderada es un poco más problemática, en el sentido de que no existe una única forma estándar de calcular esto. Sin embargo, una fórmula de uso común es:

$$ sigma_ {w_1} = sqrt { frac { sum_ {i = 1} ^ n w_i (x_i - bar {x} _w) ^ 2} { frac {(M-1)} {M} sum_ {i = 1} ^ n w_i}}, $$

donde $ M $ son el número de pesos distintos de cero. Otras definiciones de la desviación estándar ponderada se pueden encontrar en Wikipedia: varianza de la muestra ponderada.

Otra versión se define como (llamada "pesos de confiabilidad" en la página wiki):

$$ sigma_ {w_2} = sqrt { frac { sum_ {i = 1} ^ n w_i (x_i - bar {x} _w) ^ 2} { sum_ {i = 1} ^ n w_i - frac { sum_ {i = 1} ^ n w_i ^ 2} { sum_ {i = 1} ^ n w_i}}}, $$

Si no me he equivocado, estos darán las desviaciones estándar 1.15 y 1.22, usando sus datos.

En cuanto a interpretación biológica, todos los cálculos de densidades medias indican una distribución agrupada, ya que el coeficiente de variación (CV) es mayor que 1 (CV = sd / media), pero más si utiliza una media ponderada. El CV usando la media aritmétrica es 1.5, mientras que es 2.5-2.65 para la media ponderada, lo cual es razonable ya que le está dando más peso a la muestra de área grande con un conteo cero. Sin embargo, también debo tener en cuenta que debe tener cuidado al usar una media ponderada cuando tiene una distribución fuertemente agrupada, ya que corre el riesgo de que, por ejemplo, una gran parcela de muestra se ubica en un área sin ocurrencias, lo que podría sesgar su estimación de densidad. Generalmente, cuando tiene una distribución agrupada, necesita muestrear más intensamente para obtener una buena estimación de la densidad promedio, y muchas muestras pequeñas suelen ser mejores que unas pocas grandes.


Evaluación de métodos espaciales bayesianos para modelar distribuciones de especies con datos de ocurrencia agrupados y restringidos

Affiliations Centre for Biodiversity and Environment Research, Departamento de Genética, Evolución y Medio Ambiente, University College London, Londres, Reino Unido, Big Data Institute, Universidad de Oxford, Oxford, Reino Unido

Conceptualización de roles, adquisición de fondos, redacción: revisión y edición

Affiliations Centre for Biodiversity and Environment Research, Departamento de Genética, Evolución y Medio Ambiente, University College London, Londres, Reino Unido, Instituto de Zoología, Sociedad Zoológica de Londres, Londres, Reino Unido

Conceptualización de roles, adquisición de fondos, recursos, redacción: revisión y edición

Affiliations Centre for Biodiversity and Environment Research, Departamento de Genética, Evolución y Medio Ambiente, University College London, Londres, Reino Unido, Instituto de Zoología, Sociedad Zoológica de Londres, Londres, Reino Unido


Distribución binomial negativa

La distribución binomial negativa, como la distribución normal, surge de un método matemático. Se utiliza comúnmente para describir la distribución de los datos de recuento, como el número de parásitos en las muestras de sangre. También como la distribución normal, se puede definir completamente con solo dos parámetros: su media (m) y el parámetro de forma (k). Sin embargo, a diferencia de la distribución normal, el binomio negativo no es el resultado natural del uso de muestras grandes, ni surge de un único modelo causal.

    Muestreo binomial inverso:
    Sea una proporción P de individuos que posea cierto carácter. Si las observaciones se seleccionan al azar, el número de observaciones en exceso de k que se toman para obtener solo k individuos con el carácter tiene una distribución binomial negativa, con exponente k.
    Este modelo es el menos relevante biológicamente, pero el que ofrecen la mayoría de los textos estándar.

Hasta qué punto cualquiera de estos modelos podría aplicarse de manera plausible a sus datos es otro asunto, particularmente porque es posible diseñar modelos que produzcan una distribución agregada, cuyas observaciones no se distribuyan binomialmente negativamente. Varios modelos de dos parámetros dan lugar al recuento Dependiendo de cómo estén configurados, varios de estos modelos alternativos pueden tener más de un modo, y algunos también pueden producir un binomio negativo.

Propiedades

A veces, la ocurrencia de un evento no es independiente de otros eventos en la misma unidad de muestreo. Por ejemplo, muchos organismos no se distribuyen aleatoriamente o no se muestrean aleatoriamente, por lo que la distribución de Poisson no proporciona una buena descripción de su patrón de dispersión. El patrón más común de dispersión espacial es agregado, en lugar de aleatorio o regular. Lo mismo también puede suceder con los eventos que ocurren a lo largo del tiempo: un evento puede "desencadenar" otros eventos que resultan en una distribución contagiosa. La distribución binomial negativa es una de varias distribuciones de probabilidad que se pueden utilizar para describir tal patrón de dispersión.

Entonces, ¿cómo se ve la distribución? La distribución se muestra a continuación para valores de k que oscilan entre 8 y 0,1.

Si k tiene un valor de 8, la distribución es más o menos simétrica. Pero para todos los valores de k menores de aproximadamente 8, la distribución está sesgada a la derecha, lo que indica una distribución agregada. De hecho, el parámetro (k) se utiliza a menudo como una medida del grado de aglutinación o agregación. Puede variar de 0 a infinito, cuanto menor es el valor de k, mayor es el grado de contagio. Tenga en cuenta que la distribución es siempre unimodal: la única razón de la aparente bimodalidad en valores más bajos de k es la combinación de clases por encima de 140.

  • Por ejemplo, su varianza paramétrica (población) es. Por lo tanto, a diferencia de la distribución de Poisson, la varianza es siempre mayor que la media. Pero si k es suficientemente grande, se aproxima a my el binomio negativo converge a Poisson.
  • Donde k = 1, debido a su forma matemática, se dice que el binomio negativo es una "distribución geométrica". Sin embargo, si k es muy pequeño y se ignora la categoría cero, el binomio negativo converge en una distribución de "series logarítmicas". Desafortunadamente, aunque se emplea ampliamente para proporcionar un índice de riqueza de especies, no existe un modelo causal plausible para la distribución de series logarítmicas.

Si un conjunto de organismos se ajusta al modelo binomial negativo, si está aglomerado al máximo, k se aproxima a cero, y si es aleatorio, k se aproxima al infinito, desafortunadamente, lo contrario no es cierto.

El modelo binomial negativo puede describirse como "versátil, pero sin implicar un compromiso causal demasiado profundo". Muy a menudo se usa como una aproximación bastante arbitraria, pero conveniente, de cómo se distribuyen los recuentos y, siempre que los datos tengan una distribución binomial negativa, k se usa como una medida de la forma de esa distribución.

En los modelos lineales generalizados (en los que nos encontramos), el binomio negativo se utiliza a veces como una "estructura de error" conveniente, aunque algo arbitraria. Más problemáticamente, k y 1 /k se utilizan como medidas de "agregación" y, en algunos casos, la agregación se define como tal.

Sin embargo, tenga en cuenta que, si bien un modelo en particular produce un cierto valor de k, esto no significa que lo contrario sea cierto. Además, todavía no existe una definición biológica inequívoca de agregación, ni ningún acuerdo sobre la mejor forma de cuantificarla.

Por tanto, las diversas formas existentes de medir la agregación no son formas diferentes de medir lo mismo:

miden cosas diferentes."
Pielou (1977)
Ecología matemática - Wiley, Nueva York

Supuestos

Dado que hay tantos modelos diferentes que pueden dar lugar al binomio negativo, es difícil dar un conjunto simple de supuestos para su validez. Sin embargo, podemos ver qué factores pueden conducir a resultados engañosos:

Para muestras aleatorias, debido a que la distribución binomial negativa es unimodal, cualquier modo adicional puede atribuirse al ruido estadístico, suponiendo que la discrepancia no sea demasiado grande. En cuyo caso, la media observada se toma como una estimación de la media verdadera; la varianza muestral, calculada mediante la fórmula de varianza muestral ordinaria, es una estimación de la varianza paramétrica (aunque esto suele ser una subestimación), entonces k puede ser tratada como una estadística de muestra, y se estima su error estándar (o límites de confianza).

Si las muestras no se tomaron al azar, este razonamiento no se aplica, y la población para la que se hacen inferencias debería limitarse a los datos reales disponibles - extender sus resultados a otras poblaciones (o 'superpoblaciones') puede ser terriblemente engañoso - y sus errores estándar (o límites de confianza) igualmente.

El uso de k como índice de agregación supone que todas sus muestras tienen el mismo tamaño de muestra y la misma densidad de población.

    Pocos índices de agregación son realmente independientes de la densidad, y k del binomio negativo lo es mucho. Por razones completamente matemáticas, el binomio negativo k depende tanto de la escala como de la densidad, pero no linealmente. Sumado a esto, cuando la densidad de organismos en relación con la unidad de muestreo cae muy baja, la distribución parecerá tender a la aleatoriedad (es decir, una distribución de Poisson) independientemente de la situación real; esto a veces se describe como un 'efecto de número entero'.

Como su nombre lo indica, el parámetro de forma binomial negativa, k, describe la forma de una distribución binomial negativa. En otras palabras, k es solo una medida razonable en la medida en que sus datos representen una distribución binomial negativa. Sin embargo, las observaciones contrastadas con esta distribución deben considerarse con precaución porque es poco probable que se demuestre que las muestras pequeñas sean significativamente diferentes, y es casi seguro que lo sean conjuntos muy grandes de datos reales. Una forma de abordar esto es comparar el ajuste de uno o más de los modelos alternativos.

Otras distribuciones de cola larga, como el tipo A de Neyman y Polya-Aeppli, producen la relación. Sin embargo, aunque los modelos de causa única pueden ser criticados por ser demasiado específicos, el modelo binomial negativo es todo lo contrario.

Debido a que la distribución binomial negativa puede surgir por muchas razones diferentes, la probabilidad de que una en particular sea responsable es correspondientemente pequeña. El uso de k como medida de agregación supone que este es el modelo más probable y que la "agregación" puede definirse sin ambigüedades. Definir "agregación" como qué es lo que mide k es un argumento circular, aunque común.

Si bien pueden ser útiles de manera descriptiva, ni el binomio negativo ni su parámetro de forma pueden decirle qué proceso biológico, estadístico o de muestreo, si es que lo hay, fue responsable de que sus resultados se distribuyan de la manera en que observa. Varios estudios ecológicos han demostrado que k no es constante dentro de una especie, ni consistentemente diferente entre especies cuando se compara en una amplia gama de densidades de población. No obstante, ha habido repetidos intentos de utilizar k como parámetro para modelos de población y de apoyar modelos ecológicos y de comportamiento particulares. Lamentablemente, quizás, k no es una constante biológica fundamental y no describe ningún tipo de propiedad ecológica o de comportamiento general; es simplemente una medida aproximada y fácil, que asume un modelo arbitrario.

Parámetros de población binomial negativos

    los significar La frecuencia de fallos, m, también se puede calcular como - donde k es el número medio de éxitos.

  • Como P y Q, donde y
  • Como pyq, donde y
  • k puede describirse como el parámetro de "forma" o "tamaño".

Función de probabilidad de masa

La probabilidad esperada de obtener un valor dado de un recuento, r, se puede expresar como se muestra a continuación.


¿Qué es la distribución de especies?

La distribución de especies es la forma en que un taxón biológico está ordenado espacialmente.

Explicación:

Hay tres tipos básicos de distribución de especies dentro de un área:

1) Distribución uniforme de especies: en esta forma, las especies están espaciadas uniformemente. Se encuentran distribuciones uniformes en poblaciones en las que se maximiza la distancia entre individuos vecinos. Ejemplo: los pingüinos a menudo exhiben un espaciado uniforme al defender agresivamente su territorio entre sus vecinos.

2) Distribución aleatoria de especies: esta es la forma de distribución menos común en la naturaleza y ocurre cuando los miembros de una especie determinada se encuentran en entornos en los que la posición de cada individuo es independiente de la del otro.
Ejemplo: cuando las semillas de diente de león se dispersan por el viento, se produce una distribución aleatoria cuando las plántulas aterrizan en lugares aleatorios determinados por factores incontrolables.

3) Distribución de especies agrupadas: este es el tipo más común de dispersión en el que se minimiza la distancia entre los individuos vecinos.
Ejemplo: el nido de águilas calvas exhibe una distribución agrupada porque todas las crías están en un pequeño subconjunto de un área de estudio antes de que aprendan a volar.

El patrón de distribución no es permanente para cada especie. La distribución de las especies depende de varios factores bióticos y abióticos. El patrón de distribución puede cambiar estacionalmente, en respuesta a la disponibilidad de recursos y también dependiendo de la escala en la que se los ve. Varios factores como la especiación, la extinción, la deriva continental, la glaciación, las variaciones del nivel del mar, la captura de ríos y los recursos disponibles son útiles para comprender la distribución de las especies.


19.1 Demografía y dinámica de la población

Las poblaciones son entidades dinámicas. Su tamaño y composición fluctúan en respuesta a numerosos factores, incluidos los cambios estacionales y anuales en el medio ambiente, desastres naturales como incendios forestales y erupciones volcánicas, y la competencia por los recursos entre especies y dentro de ellas. El estudio estadístico de poblaciones se llama demografía: un conjunto de herramientas matemáticas diseñadas para describir poblaciones e investigar cómo cambian. Muchas de estas herramientas fueron diseñadas para estudiar poblaciones humanas. Por ejemplo, las tablas de vida, que detallan la esperanza de vida de las personas dentro de una población, fueron inicialmente desarrolladas por las compañías de seguros de vida para establecer las tarifas de los seguros. De hecho, aunque a veces se supone que el término "demografía" significa un estudio de poblaciones humanas, todas las poblaciones vivas pueden estudiarse utilizando este enfoque.

Tamaño y densidad de la población

Las poblaciones se caracterizan por el tamaño de su población (número total de individuos) y su densidad de población (número de individuos por unidad de área). Una población puede tener una gran cantidad de individuos distribuidos de forma densa o escasa. También hay poblaciones con pequeñas cantidades de individuos que pueden ser densas o estar muy escasamente distribuidas en un área local. El tamaño de la población puede afectar el potencial de adaptación porque afecta la cantidad de variación genética presente en la población. La densidad puede tener efectos sobre las interacciones dentro de una población, como la competencia por la comida y la capacidad de los individuos para encontrar pareja. Los organismos más pequeños tienden a estar más densamente distribuidos que los organismos más grandes (Figura 19.2).

Conexión visual

Como muestra este gráfico, la densidad de población generalmente disminuye al aumentar el tamaño corporal. ¿Por qué crees que es así?

Estimación del tamaño de la población

La forma más precisa de determinar el tamaño de la población es contar todos los individuos dentro del área. Sin embargo, este método generalmente no es factible desde el punto de vista logístico o económico, especialmente cuando se estudian grandes áreas. Por lo tanto, los científicos generalmente estudian las poblaciones tomando muestras de una porción representativa de cada hábitat y utilizan esta muestra para hacer inferencias sobre la población en su conjunto. Los métodos utilizados para muestrear poblaciones para determinar su tamaño y densidad se adaptan típicamente a las características del organismo que se está estudiando.Para organismos inmóviles como plantas, o para organismos muy pequeños y de movimiento lento, se puede usar un cuadrante. Un cuadrante es un cuadrado de madera, plástico o metal que se ubica al azar en el suelo y se usa para contar el número de individuos que se encuentran dentro de sus límites. Para obtener un recuento preciso con este método, el cuadrado debe colocarse en ubicaciones aleatorias dentro del hábitat el tiempo suficiente para producir una estimación precisa. Este método de recuento proporcionará una estimación tanto del tamaño como de la densidad de la población. El número y tamaño de las muestras cuadradas depende del tipo de organismos y la naturaleza de su distribución.

Para los organismos móviles más pequeños, como los mamíferos, a menudo se utiliza una técnica llamada marcación y recuperación. Este método implica marcar una muestra de animales capturados de alguna manera y devolverlos al medio ambiente para que se mezclen con el resto de la población, luego, se captura una nueva muestra y los científicos determinan cuántos de los animales marcados hay en la nueva muestra. Este método asume que cuanto mayor sea la población, menor será el porcentaje de organismos marcados que serán recapturados, ya que se habrán mezclado con más individuos no marcados. Por ejemplo, si se capturan, marcan y sueltan 80 ratones de campo en el bosque, entonces se captura una segunda trampa para 100 ratones de campo y se marcan 20 de ellos, el tamaño de la población (norte) se puede determinar mediante la siguiente ecuación:

Usando nuestro ejemplo, el tamaño de la población sería 400.

Estos resultados nos dan una estimación de 400 individuos en total en la población original. Por lo general, el número real será un poco diferente debido a errores fortuitos y posibles sesgos causados ​​por los métodos de muestreo.

Distribución de especies

Además de medir la densidad, se puede obtener más información sobre una población observando la distribución de los individuos a lo largo de su rango. Un patrón de distribución de especies es la distribución de individuos dentro de un hábitat en un momento particular en el tiempo; se utilizan amplias categorías de patrones para describirlos.

Los individuos dentro de una población pueden distribuirse al azar, en grupos o igualmente espaciados (más o menos). Estos se conocen como patrones de distribución aleatorios, agrupados y uniformes, respectivamente (Figura 19.3). Las diferentes distribuciones reflejan aspectos importantes de la biología de la especie y también afectan los métodos matemáticos necesarios para estimar el tamaño de la población. Un ejemplo de distribución aleatoria ocurre con el diente de león y otras plantas que tienen semillas dispersadas por el viento que germinan dondequiera que caigan en ambientes favorables. Una distribución agrupada, se puede ver en plantas que dejan caer sus semillas directamente al suelo, como los robles, también se puede ver en animales que viven en grupos sociales (bancos de peces o manadas de elefantes). Se observa una distribución uniforme en las plantas que secretan sustancias que inhiben el crecimiento de los individuos cercanos (como la liberación de sustancias químicas tóxicas por las plantas de salvia). También se observa en especies animales territoriales, como los pingüinos que mantienen un territorio definido para anidar. Los comportamientos defensivos territoriales de cada individuo crean un patrón regular de distribución de territorios e individuos de tamaño similar dentro de esos territorios. Por lo tanto, la distribución de los individuos dentro de una población proporciona más información sobre cómo interactúan entre sí que una simple medición de densidad. Así como las especies de menor densidad pueden tener más dificultades para encontrar pareja, las especies solitarias con una distribución aleatoria pueden tener una dificultad similar en comparación con las especies sociales agrupadas en grupos.

Demografía

Si bien el tamaño y la densidad de la población describen una población en un momento particular en el tiempo, los científicos deben usar la demografía para estudiar la dinámica de una población. La demografía es el estudio estadístico de los cambios de la población a lo largo del tiempo: tasas de natalidad, tasas de mortalidad y esperanza de vida. Estas características de la población a menudo se muestran en una tabla de vida.

Tablas de vida

Las tablas de vida proporcionan información importante sobre la historia de vida de un organismo y la esperanza de vida de las personas en cada edad. Están modelados a partir de tablas actuariales utilizadas por la industria de seguros para estimar la esperanza de vida humana. Las tablas de vida pueden incluir la probabilidad de que cada grupo de edad muera antes de su próximo cumpleaños, el porcentaje de individuos sobrevivientes que mueren en un intervalo de edad particular (su tasa de mortalidad y su esperanza de vida en cada intervalo. En la Tabla se muestra un ejemplo de una tabla de vida 19.1 de un estudio de ovejas de las montañas de Dall, una especie nativa del noroeste de América del Norte. Observe que la población está dividida en intervalos de edad (columna A). La tasa de mortalidad (por 1000) que se muestra en la columna D se basa en el número de individuos que mueren durante el intervalo de edad (columna B), dividido por el número de individuos que sobrevivieron al comienzo del intervalo (columna C) multiplicado por 1000.

Por ejemplo, entre las edades de tres y cuatro años, 12 personas mueren de las 776 que quedaban de las 1000 ovejas originales. Luego, este número se multiplica por 1000 para obtener la tasa de mortalidad por mil.

Como se puede ver en los datos de la tasa de mortalidad (columna D), una alta tasa de mortalidad ocurrió cuando las ovejas tenían entre seis meses y un año de edad, y luego aumentó aún más de 8 a 12 años, después de lo cual hubo pocos sobrevivientes. Los datos indican que si una oveja de esta población sobreviviera hasta el primer año, se podría esperar que viviera otros 7.7 años en promedio, como lo muestran los números de esperanza de vida en la columna E.

A B C D mi
Intervalo de edad (años) Número de fallecidos en el intervalo de edad de cada 1000 nacidos Número que sobrevive al comienzo del intervalo de edad de cada 1000 nacidos Tasa de mortalidad por 1000 vivos al comienzo del intervalo de edad Esperanza de vida o vida media restante para quienes alcanzan el intervalo de edad
0–0.5 54 1000 54.0 7.06
0.5–1 145 946 153.3
1–2 12 801 15.0 7.7
2–3 13 789 16.5 6.8
3–4 12 776 15.5 5.9
4–5 30 764 39.3 5.0
5–6 46 734 62.7 4.2
6–7 48 688 69.8 3.4
7–8 69 640 107.8 2.6
8–9 132 571 231.2 1.9
9–10 187 439 426.0 1.3
10–11 156 252 619.0 0.9
11–12 90 96 937.5 0.6
12–13 3 6 500.0 1.2
13–14 3 3 1000 0.7

Curvas de supervivencia

Otra herramienta utilizada por los ecologistas de poblaciones es una curva de supervivencia, que es un gráfico del número de individuos que sobreviven en cada intervalo de edad en función del tiempo. Estas curvas nos permiten comparar las historias de vida de diferentes poblaciones (Figura 19.4). Hay tres tipos de curvas de supervivencia. En una curva de tipo I, la mortalidad es baja en los años tempranos y medios y ocurre principalmente en personas mayores. Los organismos que exhiben una supervivencia de tipo I generalmente producen poca descendencia y brindan un buen cuidado a la descendencia, lo que aumenta la probabilidad de su supervivencia. Los seres humanos y la mayoría de los mamíferos exhiben una curva de supervivencia de tipo I. En las curvas de tipo II, la mortalidad es relativamente constante a lo largo de toda la vida y es igualmente probable que ocurra en cualquier momento de la vida. Muchas poblaciones de aves proporcionan ejemplos de una curva de supervivencia intermedia o tipo II. En las curvas de supervivencia de tipo III, las edades tempranas experimentan la mortalidad más alta con tasas de mortalidad mucho más bajas para los organismos que llegan a años avanzados. Los organismos de tipo III suelen producir una gran cantidad de descendientes, pero les brindan muy poco o ningún cuidado. Los árboles y los invertebrados marinos exhiben una curva de supervivencia de tipo III porque muy pocos de estos organismos sobreviven a su juventud, pero los que lo hacen hasta una edad avanzada tienen más probabilidades de sobrevivir durante un período de tiempo relativamente largo.


¿Cómo se debe calcular la densidad de especies para una distribución agrupada? - biología

Medición de densidad con diagramas y cuadrantes de amperios

¿Qué es un Quadrat?

Los cuadrantes no tienen que ser cuadrados, pero se debe conocer su área. Otras formas cuadradas comúnmente incluyen círculos y rectángulos.

Los cuadrantes cuadrados pueden ser de cualquier tamaño. Los tamaños comunes incluyen: 25 por 25 cm, 50 por 50 cm, 1 por 1 my tamaños similares en pies. Los cuadrantes se utilizan en muchas disciplinas científicas diferentes, desde la evaluación de la vegetación hasta las investigaciones arqueológicas. Se requieren cuadrantes para estimar varios atributos de la vegetación, que incluyen:

Densidad - para contar el número de objetos dentro de la unidad de área del cuadrante.

Biomasa - logrado "recortando" todo el material de un tipo determinado (por ejemplo, hierba, arbusto o maleza) o especies dentro de un cuadrante.

Cubrir - a menudo se logra estimando el área de un cuadrante que está cubierto por el dosel de una planta.

Frecuencia - la proporción de cuadrantes en los que se encuentra una especie se llama frecuencia, por lo que se requieren cuadrantes para estimar la frecuencia de las plantas.

Diseño de muestreo basado en cuadrantes

Es esencial considerar cuatro propiedades de un protocolo de monitoreo antes de comenzar un protocolo de muestreo utilizando cuadrantes (Bonham 1989). Son:

1. ¿Cuál es la distribución de las plantas en el paisaje que se evalúa?

  • ¿Es la distribución de plantas agrupada y variable, heterogéneo, a través del paisaje?
  • O son plantas bastante uniformes, homogéneamente, distribuidos por el paisaje?
  • ¿Las características de interés ocurren en franjas lineales, grupos y qué área promedio ocupa un individuo?

2. ¿Qué tamaño de cuadrante debe seleccionarse?

  • Al seleccionar un tamaño de cuadrante apropiado, debemos asegurarnos de que los cuadrantes sean suficientemente grande contener al menos una planta de interés y debe incluir suficientes plantas para obtener una buena estimación de la densidad.
  • Por el contrario, el cuadrante debe ser suficientemente pequeño que el recuento se pueda realizar en un período de tiempo razonable. En otras palabras, no desea medir cientos de individuos por cuadrante.

Reglas generales para el tamaño de Quadrat:

  • Un cuadrante es demasiado grande si las 2 especies más abundantes se encuentran en cada parcela.
  • Un cuadrante es demasiado pequeño si la especie más abundante no se encuentra en la mayoría de las parcelas.
  • Si más del 5% de las unidades de muestreo no tienen ninguna de las plantas de interés, aumente el tamaño de la parcela.

El tamaño del cuadrante depende del tamaño de la planta :

  • Cuanto mayor sea la planta de tamaño medio, mayor será el marco necesario.
  • Una parcela debe ser más grande que la planta de tamaño medio y más grande que el espacio medio entre plantas.
  • Es difícil tomar muestras de plantas de diferentes formas de vida (es decir, arbustos y pastos) con el mismo marco de parcela. Por lo tanto, las técnicas anidadas se utilizan a menudo cuando los arbustos se miden con una parcela (por ejemplo, un transecto de cinturón largo) y las plantas herbáceas se miden con una parcela separada, a menudo más pequeña.
  • Seleccione el tamaño del cuadrante según las especies de mayor interés.

Relación perímetro a área:

  • La relación perímetro: área disminuye a medida que aumenta el tamaño de la parcela.
  • Si las decisiones limítrofes (es decir, si una planta está dentro o fuera de la parcela) son difíciles de tomar, seleccione un tamaño de parcela que reduzca la relación perímetro: área.
  • La vegetación escasa requiere cuadrantes más grandes que la vegetación densa.
  • La vegetación uniforme requiere menos cuadrantes y más pequeños que la vegetación diversa y distribuida de forma heterogénea.

3. ¿Qué forma de cuadrante debería seleccionarse?

Existen muchas formas cuadradas para la evaluación de la vegetación, desde cuadrados hasta rectángulos y círculos.

  • Es más probable que corte plantas o grupos de plantas en lugar de estar completamente ocupado por plantas. Por lo tanto, generalmente es mejor para la vegetación "agrupada".
  • Rara vez completamente ocupado por espacios vacíos.
  • A menudo tienen una varianza más baja que los cuadrados o los círculos.
  • Puede reducir la variabilidad de una parcela a otra en comunidades con poca vegetación.
  • Es más fácil estimar el porcentaje de cobertura que en círculos o cuadrados.

A menudo se ha demostrado que los rectángulos alargados funcionan eficazmente en los estudios ecológicos (Bonham 1989 Elzinga et al. 2001), porque la vegetación con frecuencia se presenta en grupos. Los transectos del cinturón son de forma rectangular, donde el extremo "largo" es mucho más largo que el extremo corto. Los transectos de cinturones, a veces llamados cuadrículas de franjas, se diferencian de los transectos de líneas en que tienen un ancho más grande y específicamente definido. Un transecto de línea es una línea estrecha (& lt 1 pulgada de ancho) que se extiende a lo largo de una parcela y no es un "cuadratura" porque no tiene área. Mientras que un transecto de cinturón tiene varios pies o metros de ancho y es una especie de cuadrante.

  • Relación perímetro: área mayor que los círculos pero menor que los rectángulos.
  • Generalmente se usa para estimar la frecuencia porque la presencia / ausencia es fácil de estimar.
  • Los cuadrados son más fáciles de estimar el porcentaje de cobertura que los círculos, pero no tan fáciles como los rectángulos.
  • Menos perímetro (por área) que cuadrado o rectángulo.
  • A menudo se utiliza en el recorte porque las decisiones de perímetro son difíciles de tomar al recortar.
  • La reducción de la relación perímetro: área también es buena en comunidades con grandes plantas formadoras de césped.

En la figura de la derecha, el cuadrado rojo claramente sería un cuadrante demasiado pequeño porque es demasiado pequeño para capturar incluso a un solo individuo. Del mismo modo, el círculo verde en este ejemplo, aunque es lo suficientemente grande para capturar & gt1 individuo, su forma no es óptima para capturar la densidad de estas plantas agrupadas. En este ejemplo. el rectángulo alargado es el cuadrante más apropiado, ya que se muestrea un número representativo y la forma captura la disposición típica de las plantas.

4. ¿Cuántas observaciones se necesitan para estimar con precisión la densidad de la especie?

  • Los cuadrantes pequeños (o parcelas) tienden a tener una mayor variabilidad o expresar mayores diferencias de una parcela a otra.
  • Las parcelas pequeñas suelen ser más rápidas de leer.
  • Pero, la cantidad de parcelas que debe examinar depende de la variabilidad. Cuanta más variación entre las parcelas, más parcelas necesita estimar.
  • Por lo tanto, existe una compensación entre el número necesario y el tamaño del cuadrante.

Fuentes de incertidumbre

Una de las principales fuentes de error en el muestreo basado en cuadrantes ocurre cuando se decide si un individuo está dentro o fuera del marco cuadrático. Estos tipos de errores se denominan "decisiones de límites" y los protocolos deben discutirse para asegurar decisiones consistentes (Elzinga et al. 1998). Por ejemplo, ¿incluiría una especie que entró en el cuadrante o solo aquellas especies con raíces en el cuadrante? ¿Qué sucede entonces con las especies cuyas raíces cruzan el cuadrante pero terminan fuera de él? ¿Puede lograr esta evaluación sin dañar la planta? Otra fuente común de error se debe a las diferencias en la opinión de los observadores. Nuevamente, esto se puede minimizar si se tienen estándares claros y consistentes. Para obtener más detalles sobre el estudio de decisión de la frontera, la figura anterior y el texto en Elzinga et al. 1998.


Métodos de muestreo de comunidades vegetales

Cuando la vegetación se va a estudiar a lo largo de un gradiente ambiental o eco-tono (por ejemplo, de tropical a templado, áreas de alta o baja precipitación o gradiente de precipitación, áreas adyacentes con diferentes tipos de suelo, etc.) se establece una línea a través de un rodal o varios soportes en ángulo recto. Este método de muestreo lineal de la vegetación se llama transecto.

Dependiendo del objeto de estudio se pueden trazar dos tipos de transectos:

(1) Transecto de línea o Intercepción de línea y

La extensión del área determina el número y tamaño de los transectos. Cuando se utilizan transectos para muestrear la distribución vertical de la vegetación (es decir, estratificación), se denominan & # 8216bisectos & # 8217.

En este tipo de transecto, la vegetación se muestrea solo sobre una línea (sin ancho). Se coloca una línea sobre la vegetación con una cinta métrica de acero o una cadena de acero o una cuerda larga y se mantiene fija con la ayuda de clavijas o ganchos. Esta línea tocará algunas plantas en su camino de un punto a otro. El observador comenzará a registrar estas plantas desde un extremo y se moverá gradualmente hacia el otro extremo.

De este tipo de transecto se podría recopilar la siguiente información:

(a) El número de veces que aparece cada especie a lo largo de la línea,

(b) La tendencia de aumento o disminución de la distancia entre los individuos de una especie,

(c) El porcentaje de presencia de diferentes especies en relación con el total de especies,

(d) La desaparición o aparición gradual de diferentes especies a lo largo de la línea, etc.

A partir de las observaciones en varios de estos transectos de líneas paralelas, se pueden hacer comentarios sobre el hábitat y otras condiciones ambientales en diferentes partes del transecto. Cada especie tiene su propia amplitud ecológica y expresa tentativamente el estado del agua disponible y otras condiciones edáficas, humedad atmosférica, disponibilidad de luz, pastoreo y otras presiones biológicas, etc.

Demuestre el cambio florístico gradual en dos tipos diferentes de comunidades de plantas adyacentes:

Fecha: _____________________________ Temperatura diurna:

Localidad: ___________________________ Zona climática:

Área total: _________________________ Humedad relativa:

Altitud: ___________________________ Precipitación anual:

Cuando dos tipos diferentes de vegetación se desarrollan uno al lado del otro, generalmente se observa un cambio gradual en el contenido de especies en la región intermedia. Para comprender el modo de tal cambio, las comunidades generalmente se estudian mediante el método de transectos lineales.

(i) Un hilo largo o una cuerda,

(iii) Dos ganchos de topógrafo y # 8217s o clavos largos.

Se coloca un hilo o una cuerda o una cinta métrica larga a través del soporte o soportes en las comunidades bajo estudio y se fija con dos ganchos en dos extremos. Registre las plantas individuales que tocan el hilo y la distancia desde un extremo en particular.

Cada planta individual que toca la cuerda de un extremo al otro se registra en la Tabla 3:

A partir del cambio gradual de la concentración de diferentes especies en diferentes porciones del transecto y la nueva llegada o desaparición de especies, se pueden hacer comentarios sobre las condiciones del hábitat de dos comunidades y la región de transición.

El cinturón es una larga franja de vegetación de anchura uniforme. El ancho del cinturón se determina según el tipo de vegetación o el estrato de vegetación en estudio. En vegetación herbácea cercana y tímida suele medir 10 cm, pero varía de 1 a 10 m en los bosques.

La longitud de la vegetación se determina de acuerdo con el propósito del estudio. Si un transecto es esencial, las líneas deben marcarse con clavijas de madera profundamente asentadas a intervalos regulares. Un cinturón podría mantenerse aislado instalando una cerca alta de malla de alambre en todos sus lados, manteniendo el espacio de seguridad de las líneas.

Un cinturón generalmente se estudia dividiéndolo en algunos segmentos de igual tamaño. La longitud de cada segmento es generalmente igual al ancho del transecto. Estos segmentos a veces se denominan cuadrantes. Los transectos de cinturón se utilizan para determinar y comprender el cambio gradual en abundancia, dominación, frecuencia y distribución de diferentes especies en la región de transición entre dos tipos diferentes de vegetación.

Demuestre el cambio gradual de abundancia y frecuencia de diferentes especies en una zona de transición siguiendo el método del cinturón transecto:

Para comprender el cambio gradual en la densidad y frecuencia de diferentes especies en la región de transición entre dos tipos diferentes de vegetación, el área generalmente se estudia mediante el método Belt Transect (Fig. 1.10).

(iii) Topógrafo & # 8217s ganchos o clavos y

Coloque dos ganchos separados por 50 cm en ambos extremos del transecto (A & amp B y C & amp D). Conecte estos dos juegos de clavos por hilos largos (A & amp C y B & amp D). Coloque más clavos a lo largo de estas dos líneas cada 50 cm (F, G, J, etc. y E, H, I, etc.). Conecte estos clavos transversalmente con hilos.

Ahora, una serie de quad y shyrate (por ejemplo, ABEF, EFGH, GHD, etc.) se han demarcado a lo largo del transecto. Distribuya los cuadrantes en tres zonas distintas: I: el primer tipo de vegetación II: la región de transición y III: el segundo tipo de vegetación.

La densidad (D) y la frecuencia (F) de diferentes especies en diferentes zonas se pueden calcular utilizando las siguientes fórmulas:

D = No.de individuos de la especie en todas las parcelas de muestreo / No. de parcelas de muestra estudiadas

F = No. de puntos de ocurrencia de la especie / No. de parcelas de muestra estudiadas

(Consulte también los ejercicios 8 y 9).

Registre todas las especies junto con su número en todos los cuadrantes (si se detecta un cambio brusco) o los cuadrantes alternos (si el cambio parece ser muy lento) en la siguiente Tabla 4 y calcule su Densidad y Frecuencia.

Mediante el método de transecto, se pueden estimar diferentes caracteres cualitativos y cuantitativos de la vegetación y se pueden correlacionar los hallazgos con las diferentes condiciones ambientales.

Además, en Belt-Transect, es posible determinar el área basal o la cobertura (introduciendo otra columna en la Tabla) de todas las especies registradas a partir de las cuales también se puede calcular el Índice de valor de densidad, frecuencia e importancia.

2. Bisecar:

La estructura de la vegetación con respecto a la altura relativa, la profundidad y la extensión lateral de las plantas, tanto en las partes aéreas como subterráneas, podría determinarse mediante el uso de bisectas. Es esencialmente un transecto lineal a lo largo del cual se ha cavado una zanja a una profundidad mayor que la de los sistemas de raíces más profundos.

La extensión de diferentes partes aéreas y subterráneas se mide cuidadosamente y se traza a escala en papel cuadriculado de coordenadas. Este método revela la forma y la interrelación de los sistemas subterráneos de diferentes especies que crecen en la comunidad y también su relación con diferentes tipos y / o capas de suelo.

Entonces, los estudios bisectados brindan la siguiente información:

(a) Una descripción florística aproximada de la comunidad,

(b) Distribución estratigráfica de diferentes especies,

(c) Utilización del espacio por diferentes especies,

(d) Estructuras subterráneas de plantas,

(e) Disposición y extensión del sistema de raíces, etc.

3. Trisecar:

Es el método fotográfico de registrar los caracteres dinámicos de la comunidad vegetal. En esta técnica se fotografía periódicamente una parcela particular de la vegetación manteniendo la cámara en la misma dirección y a la misma altura. Esto se hace fijando permanentemente tres clavijas de madera en un lugar de la vegetación de modo que las bases de un trípode para cámara se puedan colocar en estas clavijas.

La técnica se utiliza eficazmente en el seguimiento de la degradación o recuperación de pastizales, sucesión secundaria de un lugar despojado, propagación de una enfermedad o alguna maleza recién introducida en el área, etc. Como estos cambios se producen de forma gradual y muy lenta, es fundamental Mantenga un registro detallado y permanente para comparar. Una serie de fotografías proporciona muy bien ese registro.

4. Cuentas de anillo:

La edad de los diferentes tipos de plantas leñosas (por ejemplo, árboles, arbustos, lianas, etc.) se puede determinar contando los anillos de crecimiento anual de los tallos aéreos o subterráneos.

Los anillos de crecimiento también pueden revelar la historia climática de un lugar cronológicamente como los años de alta precipitación o sequía, presencia de algún químico en el suelo o la atmósfera, incendios forestales, fuertes nevadas, etc. El método también es importante para determinar las sucesivas etapas de desarrollo. de una vegetación y especialmente la secuencia de dominantes y subdominantes.

5. Método de cuadratura:

El cuadrante es un área de muestra cuadrada de tamaño variable delimitada en la comunidad de plantas con el propósito de un estudio detallado. Por lo general, se estudian varios cuadrantes para adquirir datos razonablemente fieles para realizar diferentes caracteres analíticos y sintéticos de la comunidad vegetal.

También se utiliza eficazmente para determinar las diferencias o similitudes exactas en la estructura y composición entre dos o más comunidades de plantas de vegetación relacionada o no relacionada.

Los cuadrantes pueden ser de cuatro tipos:

Enlistando los nombres de diferentes especies que crecen en el cuadrante.

Registra el número de individuos de cada especie representados en cada cuadrante.

Registra la posición y áreas cubiertas por racimos, esteras o matas de hierbas, musgos, etc. en el papel coordinado o cuadriculado. Estos gráficos ayudan a comparar cualquier cambio en la estructura de la comunidad en el futuro.

Para el estudio de la biomasa o el peso de cada especie, todos los individuos son desarraigados (pero cuando se va a determinar el peso de un órgano en particular, por ejemplo, rama, hoja, fruto, etc., solo se corta o cosecha el órgano en cuestión) y se registra su peso fresco o seco.

La demarcación o el trazado de diferentes tipos de cuadrantes son básicamente iguales. Generalmente, un marco de madera ajustable se prepara con perforaciones a intervalos regulares en cada brazo. Cuatro brazos se fijan en el campo con la ayuda de clavos largos o ganchos de topógrafo y # 8217s y está listo para proporcionar los datos necesarios para la lista, el recuento de listas y el cuadrante de recorte.

Pero, en el cuadrante del gráfico, se fijan más clavos o ganchos a las perforaciones en los brazos del cuadrante a intervalos regulares. Las uñas de los brazos opuestos están conectadas por hilos para dividir la parcela en varios cuadrantes más pequeños para facilitar el registro del área cubierta por plantas individuales en un papel de coordenadas a escala. Cuando estos marcos de madera no están fácilmente disponibles, se pueden reemplazar por hilos largos o cuerdas.

El mejor tamaño de cuadrante para usar en una comunidad debe determinarse con cuidado. Debe ser lo suficientemente grande y se deben estudiar suficientes cuadrantes para producir resultados confiables.

El tamaño de los cuadrantes que se utilizarán en una comunidad determinada se determina mediante la construcción de una curva de área de especies. Esto se hace muestreando la vegetación con el método de cuadrante anidado.

Los cuadrantes anidados son una serie de cuadrantes, colocados uno sobre otro con un tamaño que aumenta gradualmente y se pueden practicar de la siguiente manera:

(ii) Surve & shyyor & # 8217s ganchos o clavos largos,

Coloque dos clavos & # 8216O & # 8217 y & # 8216 Y & # 8217 a 5 m de distancia. Coloque el clavo & # 8216X & # 8217 a 5 m de distancia del & # 8216O & # 8217 en ángulo recto con el brazo OY. Conecte YO y OX por un hilo largo. Coloque los clavos A y B en OX y OY, respectivamente, a 50 cm de & # 8216O & # 8217. Con otro clavo, haga un cuadrado de 50 cm x 50 cm (Cuadrado n. ° 1). Registre todas las especies que crecen en este cuadrante.

Ponga otro juego de tres clavos aumentando la longitud de los brazos 50 cm cada uno (Quadrat No. 2). Registre solo las especies recién encontradas en la lista. Del mismo modo, delimite los cuadrantes núms. 3, 4, 5, etc., aumentando 50 cm la longitud del brazo en cada paso. Continúe el proceso pro y timidez siempre que se agregue un número reconocible de nuevas especies cada vez (Fig. 1.11).

Si el número total de especies en cada Quadrat (por ejemplo, 4, 7, 9, etc. como en la tabla) se traza en un papel cuadriculado contra el área y el número, respectivamente, para los ejes OX y OY, se obtendrá una curva sigmoidea que se conoce como & # 8216Species area curve & # 8217 (Fig. 1.12).

El tamaño del Quadrat que registró el mayor número de especies debe seleccionarse como el tamaño del Quadrat para muestrear la comunidad en estudio.

[Para la práctica general, se utiliza una muestra de Quadrat de 1 m × 1 m para la vegetación herbácea, 5 m × 5 m para la vegetación arbustiva y 20 m × 20 m para los árboles.]

Selección de cuadrantes:

Para estudiar cualquier comunidad vegetal se deben estudiar varios cuadrantes. Como los datos recopilados se procesarán estadísticamente, los cuadrantes deben colocarse al azar, sin sesgos para ninguna región en particular dentro de la comunidad. Hay varios métodos para tal selección aleatoria de cuadrantes.

I. Recopilar o preparar un mapa del área en estudio. Dibuja varias líneas verticales u horizontales y numéralas por separado. Los números de líneas verticales y horizontales deben escribirse por separado en pequeños trozos de papel y mantener estos dos juegos de cuadrados de papel en dos vasos de precipitados separados.

Mezcle estos números en cada vaso de precipitados. Saque un número de cada vaso y marque el lugar donde se cruzan las líneas que representan estos dos números. Dibuje estos pares de números repetidamente para averiguar las posiciones de un número deseado de cuadrantes y marque los lugares correctamente.

II. Ingrese al área con los ojos vendados y un palo en la mano. Lanza el palo por encima del hombro a diferentes partes de la vegetación. Cada uno de esos puntos donde cae el palo debe seleccionarse como un área de muestra.

A veces, con fines experimentales, los cuadrantes se marcan permanentemente con la ayuda de clavijas de madera profundamente asentadas en las cuatro esquinas y se estudian en diferentes momentos de acuerdo con las necesidades del programa de trabajo. Para comprender la presión biótica sobre la vegetación, como el pastoreo, etc., o para registrar su historial de desarrollo, es necesario mantener aisladas algunas parcelas de muestra cercándolas adecuadamente con redes de alambre.

Para practicar estos métodos de estudio de la vegetación se pueden elaborar los siguientes ejercicios:

Determine la flora de cobertura del suelo de un área mediante muestreo en cuadrantes:

Nombre del lugar: _______________ Precipitación anual:

Altitud: ________________________ Zona climática:

Temperatura diurna: ________________ Humedad:

Para determinar la flora de un trozo de vegetación, el área debe muestrearse con varios cuadrantes para que todas las especies que crecen allí puedan tener la oportunidad de ser registradas para obtener una imagen florística total.

Seleccione al azar cinco parcelas de muestra. Diseñe un cuadrante de 1 m × 1 m (1 m2) en una parcela de muestra. Descubra y registre las diferentes especies que crecen en su interior. Repita el proceso para las otras cuatro parcelas de muestra.

Las diferentes especies de plantas que crecen en todos los cuadrantes se registran ahora en la Tabla 6:

Ahora, la flora determinada de la comunidad vegetal en estudio está representada en la Tabla 7:

Comente sobre la riqueza de especies de la vegetación y también sobre algunas plantas comunes y / o raras registradas en el área. Además, comenta sobre el entorno en el que se ha desarrollado la vegetación, reflejada por la flora.

Determinar la flora de un área boscosa mediante muestreo en cuadrantes:

Fecha: __________________________ Temperatura del día:

Localidad: _______________________ Zona climática:

Área total: _____________________ Humedad relativa:

Altitud: _______________________ Precipitación anual:

Para determinar la flora de un área boscosa, el muestreo debe realizarse por separado utilizando cuadrantes de diferentes tamaños para árboles, arbustos y plantas herbáceas. El tamaño estándar de los cuadrantes para el muestreo de árboles, arbustos y hierbas son 20 × 20 m (400 m2), 5 × 5 m (25 m2) y 1 × 1 m (1 m2), respectivamente.

Coloque un cuadrante de 400 metros cuadrados en cada una de las 3-5 parcelas de muestra seleccionadas al azar. Dentro de cada uno de esos cuadrantes, demarque dos cuadrantes de 25 metros cuadrados y cuatro de 1 metro cuadrado. Marque cada conjunto de cuadrantes como en la figura 1.13. Récord de plantas formadoras de copas de 400 metros cuadrados, arbustos, trepadores de arbustos y árboles jóvenes de 25 metros cuadrados y plantas herbáceas de 1 metro cuadrado.

Registre diferentes especies de plantas que crecen en diferentes cuadrantes por separado en la Tabla 8:

La densidad y frecuencia de las especies de plantas registradas se pueden determinar fácilmente introduciendo dos columnas más en la Tabla 1 para el número de individuos y puntos de ocurrencia.

Ahora, la flora determinada de la comunidad vegetal en estudio se representa en la Tabla 2 (como en la Tabla 9 del Ejercicio 4).

Comentar la riqueza de especies de la vegetación y su distribución estratigráfica. Discuta la abundancia, asociación, etc. de diferentes elementos de la flora. Además, comenta sobre el entorno en el que se ha desarrollado la vegetación, reflejada por la flora.

Determinar la cobertura y la dominancia de diferentes plantas que cubren el suelo en un área de muestra:

Nombre del lugar: Zona climática:

Temperatura diurna: Precipitación anual:

La porción aérea de todas y cada una de las plantas cubre un área en la vegetación. El área total cubierta por una especie dentro del área de muestra indica su dominio o importancia para la comunidad. En una comunidad de plantas de varios pisos, dicho estudio se realiza para cada estrato de vegetación por separado. La cobertura se determina generalmente mediante el método Chart Quadrat.

I. Coloque un cuadrante de 1 m × 1 m (es decir, 1 metro cuadrado). Coloque clavos cada 10 cm en cada brazo. Conecte los clavos de los brazos opuestos con hilos para dividir el cuadrante de 1 m2 en 100 cuadrantes pequeños de cm2. Dibuja una réplica del diseño en la escala de 1 cm = 10 cm en el papel cuadriculado.

Dibuje cuidadosamente el área ocupada por especies individuales en el papel cuadriculado y márquelas usando símbolos separados para cada especie. Encuentra el área cubierta por cada especie en el papel cuadriculado y multiplica los números por 10.

Para obtener mejores resultados, se deben estudiar varias áreas. El área cubierta en un área de muestra unitaria podría multiplicarse por el área de la vegetación para determinar el área total cubierta por una especie o por diferentes especies (Fig. 1.14).

II. Coloque un cuadrante de 1 m × 1 m. Fije el papel cuadriculado en un tablero de dibujo, coloque el pantógrafo sobre él y registre el área cubierta por cada especie.

Calcule la dominancia relativa de diferentes especies usando la fórmula:

Dominancia relativa (R. Dm.) = Cobertura total de la especie / Cobertura total de todas las especies × 100

El área ocupada por cada especie en el área de muestra y el porcentaje de cobertura total se registran en la Tabla 10:

Considerando la adaptabilidad natural y la dominancia de cada especie comentar sobre el medio ambiente de la zona y la estructura de la vegetación.

Determinar el área basal de los árboles en un bosque:

Temperatura diurna: Precipitación anual:

El área basal se refiere al suelo realmente penetrado por los tallos y se ve fácilmente cuando las hojas y los tallos se cortan en la superficie del suelo. Es una de las principales características para determinar el dominio relativo de una especie y la naturaleza de la comunidad. También ayuda a determinar el rendimiento.

Demarque un cuadrante de 20 mx 20 m de tamaño o más, si es necesario, con la ayuda de clavijas y cuerdas de madera. Mide las circunferencias de cada soporte (árbol) a la altura del pecho con la ayuda de una cinta métrica.

El radio de cada planta se calcula con la fórmula:

r = Circunferencia del árbol / 2π

y luego, el área basal de cada planta se obtiene mediante la fórmula

Área basal = πr 2 o, 4πc 2 (c = circunferencia del árbol).

El área basal total se obtiene sumando las áreas basales de todas las especies.

El área basal media por árbol se puede calcular como:

Área basal media / árbol = área basal total / número de árboles

El área media de un rodal multiplicada por la densidad (es decir, el número de individuos / área unitaria) produce la cobertura basal / área unitaria.

La cobertura de área se utiliza para expresar el dominio. Cuanto mayor sea el área de cobertura, mayor será la dominancia. La dominancia relativa (R. Dm.) De una especie es la proporción del área basal cubierta por la especie a la cobertura basal total de todas las especies en el área:

Dominancia relativa (R. Dm.) = Área basal total de la especie / Área basal total de todas las especies × 100

Los datos registrados para el cálculo y los resultados se presentan en la siguiente Tabla 11:

Comente sobre la dominancia de los árboles dominantes determinados (es decir, con un valor de R. Dm. Alto) y la asociación principal que representan dentro de la comunidad. Además, trate de inculcar las causas de tal dominación, especialmente si la causa parece ser biótica.

Determinar la densidad relativa de diferentes plantas herbáceas que crecen en una comunidad:

Nombre del lugar: Zona climática:

Temperatura diurna: Precipitación anual:

La densidad de una especie expresa su fuerza numérica dentro de la comunidad en relación con un área definida. Las especies herbáceas son extremadamente sensibles a diferentes condiciones microclimáticas y es por eso que su densidad varía mucho incluso en diferentes porciones de un tipo particular de vegetación.

Para determinar la Densidad Relativa de los miembros florísticos de una vegetación, el área debe muestrearse con el método List-cunt Quadrat.

Seleccione al azar cinco parcelas de muestra. Diseñe un cuadrante de 1 m x 1 m (1 metro cuadrado) en una parcela de muestra. Encuentre todas las especies que crecen dentro del cuadrante y registre su número de población (individuos). Repita el proceso para otras cuatro parcelas de muestra.

La densidad de una especie se puede determinar de acuerdo con la fórmula:

Densidad (D) = No de individuos de la especie en todas las parcelas de muestra / Número total de parcelas de muestra estudiadas

Densidad relativa (R.D.) = No. de individuos de la especie / No. de individuos de todas las especies × 100

La densidad de una especie indica su abundancia, así que determine la clase de abundancia utilizando estos datos. Resultado

Las diferentes especies de plantas que crecen en los cinco cuadrantes, su número de población y la Densidad Relativa determinada se registran en la siguiente Tabla 12:

Teniendo en cuenta la adaptabilidad natural de cada especie y su DR determinado en la comunidad, comente sobre el entorno de la zona y la vegetación. Además, comente sobre la abundancia de diferentes especies. Prepare una lista de especies registradas con RD alto.

Determinar la frecuencia relativa de diferentes especies herbáceas que crecen en un área:

Nombre del lugar: Zona climática:

Temperatura diurna: Precipitación anual:

Los individuos de todas las especies que crecen en un área no están distribuidos de manera uniforme. Los patrones de distribución de los individuos de diferentes especies indican su capacidad reproductiva así como su adaptabilidad al medio ambiente. La frecuencia se refiere al grado de dispersión en términos de porcentaje de ocurrencia.

Seleccione al azar cinco parcelas de muestra. Diseñe un cuadrante de 1 metro cuadrado en una parcela de muestra. Encuentre todas las especies que crecen dentro del cuadrante como en el método del cuadrante de lista. Repita el proceso para otras cuatro parcelas de muestra.

La frecuencia (F) y la frecuencia relativa (RF) se pueden calcular con la ayuda de las siguientes fórmulas:

Frecuencia (F) = No. de puntos de ocurrencia de la especie / Número total de cuadrantes estudiados

Frecuencia relativa (RF) = No. de puntos de ocurrencia de la especie / Número total de cuadrantes estudiados × 100

[Los puntos de ocurrencia significan el número de muestras o cuadrantes en los que está creciendo la especie].

Ahora, se puede determinar una clase de constancia (o Presencia) para cada especie usando la clasificación:

Registre diferentes especies de plantas que crecen en cinco cuadrantes en la Tabla 13:

Comente sobre el número total de especies y su distribución dentro de la vegetación.

Determinar el índice de valor de importancia para diferentes especies que crecen en una comunidad de plantas herbáceas:

Altitud: Zona climática: Área total:

Humedad: Precipitación anual: Temperatura diurna:

Los valores individuales de densidad, cobertura y / o frecuencia no dan una imagen total de ninguna especie que crece en una comunidad vegetal. Pero la suma de estos tres valores puede dar una mejor idea de su importancia ecológica.

Seleccione al azar cinco parcelas de muestra y estúdialas para determinar Cobertura, Densidad relativa, Frecuencia relativa (como en los Ejercicios 2, 3 y 4). Encuentre nuestro Índice de Valor de Importancia (IVI) de todas las especies registradas con la fórmula IVI = R. Dm. + R.D. + R.F.

El IVI de una especie también se puede presentar en un Phyto-Graph. Dibuja un círculo y divídelo en cuatro cuartos iguales por dos líneas radiales que formen ángulos rectos entre sí. Divida los tres radios desde el centro hasta la circunferencia en 100 partes iguales y el cuarto radio en 300 partes.


Los 7 principales atributos de la población

Los siguientes puntos destacan los siete atributos principales de la población. Los atributos son: 1. Densidad de población 2. Natalidad 3. Mortalidad 4. Crecimiento de la población 5. Estructura de edad 6. Patrones de distribución 7. Genética de poblaciones.

Atributo n. ° 1. Densidad de población:

La densidad de población se define como el tamaño de una población en relación con una unidad de espacio definida.Se expresa como el número total de individuos o la biomasa de la población por unidad de área o volumen. Por ejemplo, podemos expresar el tamaño de la población como 500 conejos por milla cuadrada o 500 conejos en un bloque cuadrado o 500 conejos por hectárea.

Las poblaciones siempre están en un estado dinámico. A medida que cambian con el tiempo y el espacio, ninguna población tiene una estructura única. Es importante y tímido comprender los factores que regulan el tamaño de la población. El tamaño de la población tiene dos componentes: la densidad local de individuos y el rango total de la población.

En un hábitat particular, la densidad de individuos de una especie particular depende de la calidad intrínseca de su hábitat y del movimiento neto de individuos hacia ese hábitat desde otros hábitats. Es obvio que los individuos son numerosos donde los recursos son más abundantes.

Así, el den & shysity local nos proporciona:

(1) Información sobre la interacción de una población con su entorno, y

(2) Los cambios en la densidad reflejan las condiciones locales cambiantes.

Los factores que regulan el tamaño de la población se pueden clasificar en extrínsecos e intrínsecos. Se dice que la propia respuesta de la población a la densidad es intrínseca, mientras que se dice que la interacción con el resto de la comunidad es el factor extrínseco. Los factores intrínsecos incluyen la competencia intraespecífica, la inmigración, la emigración y la timidez y los cambios fisiológicos y de comportamiento que afectan la reproducción y la supervivencia. Los factores extrínsecos son competencia interespecífica, depredación, parasitismo y enfermedad.

Índices importantes utilizados:

Es el número (o biomasa) por unidad de espacio total.

La densidad ecológica es el número (o biomasa) por unidad de espacio de hábitat (área o volumen disponible que puede ser colonizado por la población)

Se utiliza para denotar población cambiante (creciente o decreciente) y es relativa al tiempo. Por ejemplo, la cantidad de pájaros que se ven en un árbol por hora.

4. Frecuencia de aparición:

La frecuencia de ocurrencia es el porcentaje de parcelas de muestra ocupadas por una especie.

El valor de importancia de cada especie está formado por la combinación de densidad, dominancia y frecuencia durante los estudios descriptivos de la vegetación.

Métodos para estimar las densidades de población:

La estimación de la densidad de población es importante para el estudio de la dinámica de la población. Las poblaciones, como sabemos, contienen demasiados individuos distribuidos en un área demasiado grande. Esto plantea problemas para realizar un recuento completo de la población, especialmente y con timidez en el caso de los individuos móviles.

Una forma muy popular de estimar la densidad de población es a través de un método llamado método de marcado-recaptura. Este método implica capturar una fracción de la población y marcar con etiquetas, pintura, collares de radio, etc. y devolverlos a la población con suficiente tiempo para que los individuos marcados se recuperen y se mezclen con el resto de la población. Se toma una segunda muestra, después de un cierto período de tiempo, de la población mezclada.

Se anota la relación entre los marcados y los no marcados y la estimación del tamaño de la población puede calcularse mediante la siguiente ecuación:

donde x es el número de individuos marcados recapturados,

n es el número total o el tamaño de la segunda muestra,

M es el número de individuos marcados inicialmente (primer muestreo) y N es el tamaño total de la población.

Si se reordena la ecuación anterior, obtenemos

Por tanto, la estimación de la densidad de población total se denomina índice de Lincoln. La validez de la ecuación anterior se basa en los factores enumerados:

1. La técnica de marcado no tiene ningún efecto negativo sobre la mortalidad de individuos marcados y tímidos.

2. Los individuos marcados fueron liberados en el mismo sitio de captura y se les permitió mezclarse con la población, según su comportamiento natural.

3. La técnica de marcado no afecta la probabilidad de ser recapturado.

4. Las marcas deben ser claras y estar firmemente fijadas para que no se pierdan, se pasen por alto y se vean con timidez.

5. No debe haber ninguna natalidad o mortalidad significativa durante el intervalo de tiempo en estudio.

6. No debe haber ninguna inmigración o emigración significativa de personas marcadas o no marcadas durante el intervalo de tiempo en estudio.

Supongamos que 10 tigres (M) fueron colocados con collar de radio y se les permitió mezclarse con la población. Después de un cierto período de tiempo, 23 tigres (n) llegaron a un sitio en particular para lamer sales. De estos 23 tigres, el número de animales con collar de radio fue 4 (x). Por lo tanto, la densidad de la población de tigres es que se estima que el área es

Sin embargo, la estimación de la población y la timidez de los tigres generalmente se realiza mediante el método de la marca del barro amasado.

Se han probado muchas técnicas y metodologías para el muestreo de poblaciones. Esta metodología de muestreo es en sí misma un campo de investigación importante. Los otros métodos que se utilizan genéticamente son los recuentos totales mínimos vivos conocidos (MKA), el muestreo en cuadrículas o transectos, el muestreo por extracción, los métodos sin parcelas, etc.

Fuentes, sumideros y metapoblaciones:

Dado que el éxito reproductivo varía entre hábitats, la densidad de población local a menudo se ve influenciada por la interacción con otras poblaciones y grupos. Cuando hay abundantes recursos en los hábitats, los individuos producen más descendientes de los necesarios para reemplazarlos. En tales casos, la descendencia excedente puede dispersarse a otras áreas.

Se dice que estas poblaciones son poblaciones de origen (Fig. 4.35). Lo contrario ocurre en caso de malos hábitos y tímidos. Aquí, pocas crías se producen localmente para reemplazar las pérdidas debidas a la mortalidad. Por lo tanto, para mantener a la población, los individuos se independizan de otros hábitats. Se dice que estas poblaciones son poblaciones sumideros (Fig. 4.35).

Hay poblaciones que existen como un conjunto de subpoblaciones denominadas metapoblaciones por Richard Levins (1970). Estas metapoblaciones están más o menos aisladas pero existe cierto intercambio de individuos (y genes) por dispersión. Estos conceptos de fuentes, sumideros y metapoblaciones son importantes ya que sirven como marco para estudiar muchas de nuestras especies amenazadas y en peligro de extinción.

Atributo # 2. Natalidad:

Las poblaciones aumentan por la adición de individuos de dos formas, por nacimiento e inmigración. Por otro lado, los individuos abandonan las poblaciones de dos maneras: muerte y emi y timidez. El nacimiento de nuevos individuos se conoce como natalidad.

La natalidad es un término amplio y cubre la producción de nuevos individuos de cualquier organismo, ya sea que nazcan, nazcan, germinen o surjan por división. Se dice que la máxima producción teórica de nuevos individuos en condiciones ideales (sin estrés) es la máxima natalidad.

Es constante para una población determinada. La natalidad ecológica o real es el aumento de la población bajo una condición de campo ambiental real o específica y no es una constante. Es variable según el tamaño y la composición de edad de la población y las condiciones ambientales físicas. La natalidad se expresa como tasa, es decir, como números en un tiempo determinado. Por ejemplo, si hay 320 nacimientos en una población durante un año, entonces la tasa de natalidad es 320 por año.

La tasa de natalidad es de dos tipos:

1. La tasa de natalidad bruta o absoluta se obtiene dividiendo el número de nuevos individuos producidos por una unidad de tiempo específica.

2. La tasa de natalidad específica se obtiene dividiendo el número de nuevos individuos por unidad de tiempo por una unidad de población. También se conoce como tasa de cambio promedio por unidad de población.

Para ilustrar la diferencia entre la natalidad bruta y específica, consideremos una población de 1,000 peces en un estanque que ha aumentado por reproducción a 3,500 en un año. La natalidad bruta es de 2500 por año y la natalidad específica es de 3,5 por año por individuo.

Proporciones de sexo y dispersión:

Las competiciones a menudo resultan en proporciones de sexos sesgadas. Las proporciones de sexos sesgadas por las hembras se forman debido a la competencia entre machos por parejas. Por otro lado, la proporción de sexos hacia más hombres (sesgada hacia los hombres) ocurre cuando hay competencia por los recursos, tanto entre hermanos como entre descendientes y padres.

Los nacimientos a menudo resultan en la dispersión de las crías para evitar el hacinamiento. Los machos jóvenes de mamíferos y algunas aves se dispersan más lejos de sus lugares de nacimiento que las hembras. Este fenómeno se llama dispersión natal. Las hijas tienden a permanecer cerca de su madre y, por lo tanto, compiten con ella y entre ellas por los recursos necesarios para la reproducción. Esta tendencia a permanecer cerca de su lugar de nacimiento se llama filopatría (amante del hogar).

Atributo # 3. Mortalidad:

La mortalidad o el valor de la muerte de los individuos es más o menos lo opuesto a la natalidad. La tasa de mortalidad es el número de personas que mueren durante un intervalo de tiempo determinado (muertes por unidad de tiempo), o puede expresarse como una tasa específica en términos de unidades de la población total o cualquier parte de ella.

La pérdida de individuos bajo una condición ambiental dada se conoce como mortalidad ecológica y tímida o realizada. Al igual que la natalidad ecológica y tímida, tampoco es una constante, pero puede variar con el tamaño y la composición por edades de la población y las condiciones ambientales. Sin embargo, la pérdida mínima en condiciones ideales o no limitantes es una constante para una población y se conoce como mortalidad mínima.

Los biólogos no solo están interesados ​​en por qué mueren los organismos, sino también en las razones de su muerte a una edad determinada. Lo contrario de la morta y la timidez es la supervivencia o longevidad, que se centra en la edad de muerte de los individuos en una población y timidez. A menudo, la tasa de supervivencia es de gran importancia que la tasa de mortalidad.

Se puede decir que la longevidad es de dos tipos:

(1) longevidad potencial, y

1. Longevidad potencial:

Se dice que la vida útil máxima alcanzada por un individuo de una especie en particular es la longevidad potencial. Depende de la condición fisiológica de las plantas y los animales (también conocida como longevidad fisiológica) y los organismos y timidez mueren simplemente debido a la vejez. La longevidad potencial también se puede describir como la longevidad promedio de las personas que viven en condiciones óptimas. En la naturaleza, pocos orga & shynisms viven en condiciones óptimas.

Es la vida útil real de un organismo. Es la longevidad promedio de los individuos de cualquier población y timidez que viven bajo condiciones ambientales reales. En la naturaleza, la mayoría de los animales y plantas mueren a causa de enfermedades o son devorados por depredadores o sucumben a los peligros naturales. Por lo tanto, esta longevidad se mide en el campo y también se conoce como longevidad ecológica.

Los dos tipos de longevidad anteriores pueden ejemplificarse mejor en el trabajo de Lack (1954). Observó que el petirrojo europeo tiene una esperanza de vida promedio de 1 año en la naturaleza, mientras que en cautiverio puede vivir al menos 11 años.

Las mediciones de la mortalidad se pueden realizar directa o indirectamente. Las mediciones directas se pueden lograr marcando una serie de orga y timidez y observando cuántos de estos organismos marcados sobreviven desde el tiempo & # 8216t & # 8217 al tiempo & # 8216t + 1 & # 8217.

Dado que la normalidad varía con la edad, los estudios de mortalidad específicos son de gran interés, ya que permiten a los ecólogos determinar las fuerzas subyacentes a la mortalidad general de la población. En tales casos, las medidas indirectas de supervivencia son de importancia, ya que se puede estimar la mortalidad entre grupos de edad sucesivos en una población determinada. Estas medidas se utilizan ampliamente en el trabajo pesquero en el análisis de curvas de captura.

La tasa de supervivencia se puede estimar indirectamente a partir de la disminución de la abundancia relativa de un grupo de edad a otro de la siguiente manera:

Tasa de supervivencia entre peces de segundo y tercer año (cualquier especie en particular) =

abundancia relativa de peces del tercer año / abundancia relativa de peces del segundo año

Tablas de vida y curvas de supervivencia:

La población tiene una estructura espacial. También tiene una estructura genética. Un tercer aspecto tiene que ver con las tasas de nacimientos y defunciones y el patrón de distribución de los individuos entre las diferentes clases de edad. Los ecologistas no son los únicos interesados ​​en el tercer aspecto.

Los profesionales de la salud y los seguros están profundamente interesados ​​en esta dinámica de las poblaciones humanas. Los ecologistas y los profesionales de los negocios construyeron así una tabla de vida que podría usarse para describir las características demográficas y tímidas de la población que estudian.

La tabla de vida es una contabilidad tabular de las tasas de natalidad y las probabilidades de muerte para cada clase de edad de la población. Por lo tanto, da un recuento estadístico de la muerte y supervivencia de una población por edad. Raymond Pearl y Parker (1921) fueron los primeros en introducir la tabla de vida en la biología general, para una población de laboratorio y timidez de la mosca de la fruta, Drosophila melanogaster.

Los individuos desde el nacimiento (nacidos aproximadamente al mismo tiempo) hasta el final del ciclo de vida, forman un grupo conocido como cohorte y su investigación se convierte en análisis de cohorte.

Para comprender la construcción de una tabla de vida, es necesario conocer la estructura de edad de la población. Se compone de diferentes clases de edad y el número de personas de cada clase de edad que residen al mismo tiempo.

En una tabla de vida, la edad se designa con el símbolo × (Tabla 4.10). La primera clase de edad o la más joven es x = 0. Las edades se representan en años (para algunos organismos pueden incluso ser meses, días u horas). Las variables específicas de la edad están indicadas por el sub & shyscript x.

LX es la supervivencia (el número de individuos con vida al principio) dX es la mortalidad, qX es la tasa de mortalidad (número de fallecidos dividido por el número de vivos al comienzo del intervalo de tiempo) yeX es la esperanza de vida (el tiempo medio que le queda a un individuo al comienzo del intervalo).

La tabla 4.10 muestra la tabla de vida de la población de Mckinley Murre. Al inicio (edad 0) se tomaron 100 individuos para nacer al comienzo del intervalo. Más de la mitad (55) murió durante el primer intervalo. La mor y timidez era 55 /100 × 100 = 55%. Como en el primer año murieron 55 animales, por lo que 100 & # 8211 55 = 45 sobrevivieron para comenzar el segundo año.

Durante el segundo período (de uno a dos años), murieron 30. Se encontró que la tasa de mortalidad en el segundo año era ligeramente más alta, es decir, 30 /45 x 100 = 67%. La esperanza de vida al nacer era, en promedio, algo más de un año (1,15). El número de mayores de un año tiene una esperanza de vida de algo menos de un año (0,94).

A los 0 años, la esperanza de vida es la misma que la longevidad natural media. La longevidad fisiológica es otro aspecto de la longevidad, que es la edad que alcanzan los individuos que mueren de vejez. Las personas que viven en condiciones en las que la muerte se debe a la depredación y la timidez, los accidentes, la mala nutrición y las infecciones no son factores.

Utilizando diferentes tipos de información, las tablas de vida se pueden construir de varias formas. En general, hay dos tipos básicos de tablas de vida: específicas por edad y específicas por tiempo. Las tablas de vida dinámicas o específicas por edad son simples y los datos de una cohorte se pueden obtener haciendo un seguimiento de sus edades al momento de la muerte. Una vez que las columnas de edad (x) y defunciones (dX) se conocen, el resto se puede calcular.

Este método se puede aplicar fácilmente a poblaciones de plantas, animales sésiles o poblaciones de animales móviles ubicados en un área pequeña, donde los individuos marcados se pueden volver a muestrear continuamente a lo largo de su vida.

Las limitaciones de este método son las siguientes:

(1) La recopilación de datos puede llevar mucho tiempo y

(2) Es difícil de aplicar a animales muy móviles.

Las tablas de vida estáticas o específicas de tiempo son un poco complicadas. En este caso, la información de un solo período de tiempo se utiliza para estimar una de las columnas de la tabla. Por ejemplo, a partir del censo de una población, una estimación de la supervivencia (lX) se puede obtener la columna. A partir de esto, se pueden calcular las otras columnas. En otro caso, si las tasas de mortalidad (qX) de un año se puede estimar a partir del informe del censo, luego esta información se puede utilizar para calcular las otras columnas.

El enfoque sec & shyond es más útil y fácil para las poblaciones humanas, ya que para otros animales es difícil obtener datos relevantes. Las limitaciones de este método son que (1) se deben conocer las edades de los individuos, a través de anillos de crecimiento, desgaste de los dientes o algún otro índice confiable, y (2) los tamaños de las cohortes y el superviviente y timidez deben permanecer iguales de un año a otro.

Los datos de la tabla de vida de la cohorte pueden ser muy instructivos cuando se trazan para formar una curva de supervivencia para una población en particular. Cuando los datos de la columna lX (supervivencia) se representan frente a la columna x (edad). La curva resultante así formada se denomina curva de supervivencia.

Esta curva es conveniente para usar como una ayuda visual para detectar cambios en la supervivencia (y la mortalidad) por período de vida. El uso de números reales dificultaría la comparación de las tablas de vida. Por lo tanto, una segunda forma de observar las curvas de supervivencia es usar una escala logarítmica para el número de individuos (figura 4.36).

La principal ventaja de utilizar una gráfica semi-logarítmica es que en el caso de cualquier población donde la proporción de individuos que mueren en cada unidad de tiempo (cada día, semana o año) es una constante, la gráfica siempre mostrará una línea recta.

Las curvas de supervivencia son hipotéticamente de tres tipos (figura 4.36). Fue introducido por primera vez y producido por Pearl (1927). Las tres curvas de superviviente y timidez se denominan Tipos I, II y III, o mejor conocidas como convexa, diagonal y cónycava. La curva convexa o tipo I indica una alta supervivencia o una mortalidad muy baja entre los individuos más jóvenes hasta una edad particular, después de la cual la mayoría de la población muere.

Esta situación es característica de algunas poblaciones humanas, muchas especies de animales grandes y ovejas de las montañas de Dall. Tal situación ocurriría si los factores ambientales no fueran importantes y la mayoría de los organismos vivieran toda su longevidad fisiológica. La abrupta caída en la supervivencia dependería de cuán variable fuera la población y la timidez en los factores genéticos que afectan la duración de la vida.

Se produce una curva muy cóncava o tipo III cuando la mortalidad es alta durante las etapas jóvenes. Este patrón es típico en el caso de robles, invertebrados marinos (ostras), muchos peces y alguna población humana. La mortalidad es extremadamente alta durante la etapa larvaria de natación libre o la etapa de plántula de bellota.

Esto se debe a factores como la inexperiencia en la búsqueda de alimento y la evitación de los depredadores y la falta de inmunidad a las enfermedades. Una vez que un individuo está bien establecido en un sustrato favorable, la esperanza de vida mejora considerablemente.

Una curva diagonal o tipo II indica una probabilidad constante de morir. Se puede afirmar de otra manera que un porcentaje constante de la población se pierde en cada período de tiempo. Probablemente ninguna población en el mundo natural tenga una tasa de supervivencia específica por edad constante a lo largo de toda su vida.

Sin embargo, una curva ligeramente cóncava, que se aproxima a una línea recta diagonal y tímida en una parcela semilogarítmica (Tipo II), es característica de muchas aves, ratones, conejos y ciervos (Fig. 4.37). En estos casos, la tasa de mortalidad es alta en los jóvenes, pero baja y más constante en los adultos (1 año o más).

Lo más probable es que ninguna población para la que se disponga de información adecuada desde el nacimiento hasta la muerte muestre realmente alguna de las curvas idealizadas anteriores. El patrón real observado con mayor frecuencia parece ser aquel en el que hay un segmento juvenil de alta mortalidad, seguido de un segmento adulto de mortalidad baja o casi constante.

El segmento senil final es aquel en el que la mortalidad vuelve a aumentar (fig. 4.38).La desviación de este patrón es a menudo el resultado de omitir parte de la vida útil del organismo. Por ejemplo, las curvas de supervivencia de las aves silvestres rara vez muestran el segmento senil final. Por lo tanto, el déficit para la mayoría de los animales individuales tiene lugar entre la curva de supervivencia posible y la real.

Forma de la curva de supervivencia:

La forma de la curva de supervivencia está relacionada con los siguientes factores:

1. Forma relacionada con el grado de cuidado parental u otra protección brindada a los jóvenes. Por ejemplo, la curva de supervivencia de las abejas melíferas, petirrojos, etc., que protegen a sus crías, es menos cóncava que la de los saltamontes, sardinas, etc., que no protegen a sus crías.

2. Forma relacionada con la densidad de la población. Por ejemplo, las curvas de supervivencia de dos poblaciones de venado bura (Odocoileus hemi-onus) que viven en el chaparral de California muestran (Fig. 4.39) una curva algo cóncava para una población más densa. Esto se debe a que los ciervos que viven en el área administrada donde la oferta de alimentos es alta, tienen una esperanza de vida más corta que los ciervos que viven en áreas no controladas. En este último caso, aumenta la presión de caza, la competencia intraespecífica, etc.

Los seres humanos también han aumentado considerablemente su propia longevidad ecológica debido a un mayor conocimiento e instalaciones médicas, una mayor nutrición y un saneamiento adecuado y adecuado. Por lo tanto, la curva que representa la supervivencia de los seres humanos se aproxima a la curva de normalidad mínima de tipo I de ángulo agudo.

Las estrategias r y K mostradas por Survivor & Shyship Curves:

MacArthur y Wilson (1967) sugirieron otra forma de clasificar las estrategias evolutivas, cuando aplicaron los términos r-selected y K-selected a las poblaciones. Las iniciales r y K se toman de la ecuación logis & shytic, utilizada para describir la tasa real de crecimiento de las poblaciones (R):

donde: r es la tasa máxima de aumento de la población.

K es el número de organismos que pueden vivir en la población, cuando está en equi & shylibrium o, en otras palabras, es la capacidad de carga y timidez de la población.

N es el número de organismos de la población en el tiempo t.

Como puede verse en la ecuación logística anterior, las poblaciones seleccionadas con r son aquellas en las que la tasa máxima de aumento (r) es importante y tímida. En las regiones templadas y árticas, la población y las poblaciones experimentan una reducción periódica (independientemente de sus genotipos) debido a condiciones climáticas catastróficas. Estos choques en la población y la timidez son seguidos por un período más largo de rápido aumento de la población.

Una población seleccionada tiene la capacidad de aprovechar esta situación favorable a través de una mayor fecundidad y timidez y una madurez más temprana. Tienen muchas crías que en circunstancias normales mueren antes de alcanzar la madurez, pero sobreviven si las circunstancias cambian y son seleccionadas. Por tanto, las selecciones r se asocian con el tipo III de curva de supervivencia (fig. 4.36).

Una población seleccionada por K se asocia con una capacidad de carga constante. Por ejemplo, en ambientes tropicales & # 8216 constantes & # 8217, donde las poblaciones fluctúan poco, las poblaciones permanecen cerca del límite impuesto por los recursos (K). Se seleccionan adaptaciones que mejoran la capacidad competitiva y la eficiencia de la utilización de recursos.

Por lo tanto, las poblaciones seleccionadas por K son menos capaces de aprovechar oportunidades particulares para expandirse (que las poblaciones seleccionadas por r y las timidas). Generalmente son más estables y menos propensos a sufrir una alta mortalidad. Los organismos seleccionados con K suelen tener pocas crías bien cuidadas. Por tanto, se asocian con los tipos I y II de las curvas de supervivencia (fig. 4.36).

r-seleccionado se refiere a la capacidad de crecimiento (tasa de crecimiento exponencial) mientras que K-seleccionado denota la capacidad de carga del medio ambiente para la población. Las dos clases (selección r y K) son los extremos de un continuo. Cada fin está asociado con todo un grupo de características de la vida que encajan en una estrategia evolutiva particular. Eric Pianka (1970) enumeró una variedad de rasgos dados en la Tabla 4.11.

En cualquier sistema ecológico, las poblaciones están constantemente sometidas a selección r o K. Su posición en el continuo r-K depende de la fuerza de la presión de selección y de dónde se equilibran. Un caso así ocurre en una situación natural que es difícil de mostrar.

Pianka (1970) colocó a los insectos en el extremo seleccionado con r del espectro ya los mamíferos en el extremo seleccionado con K, ya que las poblaciones de insectos fluctúan más que las poblaciones de mamíferos. Razonó que los organismos pequeños se mueven más rápidamente en relación con la longitud de su cuerpo y usan más energía en relación con su peso corporal. Tienen un desarrollo más rápido y generaciones más cortas que los animales grandes.

Muchos ecologistas han intentado contrastar las respuestas genéticas a los espectros seleccionados por r y seleccionados por K en poblaciones de laboratorio. Francisco Ayala (1965) mostró que cuando las poblaciones de Drosophila se mantenían durante largos períodos en condiciones de hacinamiento, el número de adultos por jaula aumentaba gradualmente.

Esto se debió a la selección de rasgos que mejoraron la fecundidad y la supervivencia a altas densidades. En otro experimento, las poblaciones de Drosophila se mantuvieron muy por debajo de la capacidad de carga y timidez al eliminar a los adultos. Se produjeron efectos selectivos de baja densidad con los de alta mortalidad. Experimentos similares de bacterias y protozoos en poblaciones de laboratorio también han dado resultados negativos.

Atributo # 4. Crecimiento de la población:

Los seres vivos experimentan la madurez sexual y tienen la capacidad de producir crías de su propio tipo. En otras palabras, la población natural y las timidas tienen la capacidad de crecer. La capacidad de crecimiento de las poblaciones es enorme, sobre todo cuando se introducen en nuevas regiones con hábitats adecuados.

Este rápido aumento de números llevó al desarrollo de técnicas matemáticas para predecir el crecimiento de la población y su regulación. El estudio de la población se llama demografía.

La reproducción proporciona un aumento en el crecimiento de la población. Pero, en la naturaleza, la población y la timidez no explotan. La reproducción continúa, pero las poblaciones no siempre crecen. Darwin señaló con razón que el tamaño de las poblaciones a menudo está regulado por factores ambientales.

Una población, por tanto, es una entidad cambiante. Esta característica cambiante de la población se atribuye a factores como la densidad, la natalidad, la mortalidad, la supervivencia, la estructura de edad, la tasa de crecimiento, la emigración, la inmigración y otros atributos. Estos factores están siempre en constante cambio a medida que las especies se ajustan constantemente a las estaciones, a las fuerzas físicas y entre sí, incluso cuando la comunidad y el ecosistema parecen estar en un estado inalterable. El estudio de los cambios en el número de organismos en una población y los factores relacionados con dichos cambios se denomina dinámica de población.

Crecimiento exponencial de la población (crecimiento sin regulación):

Una población pequeña que vive en un hábitat muy grande y favorable tiene una tasa de crecimiento que depende de dos factores: el tamaño de la población y la capacidad de la población para aumentar (lo que se conoce como potencial biótico y tasa intrínseca de aumento natural). Tal caso ocurre con los organismos acuáticos cuando se forma un nuevo lago o cuando algunos ciervos logran llegar a una isla donde antes no había ciervos.

La importante producción periódica de descendencia da como resultado importantes diferencias en la forma en que crece la población. Las crías pueden agregarse a la población sólo en épocas específicas del año, es decir, durante períodos reproductivos discretos.

Se dice que estas poblaciones tienen un crecimiento geométrico, donde el incremento del aumento es proporcional al número de individuos en la población al comienzo de la temporada de reproducción. El crecimiento geométrico es el patrón típico de crecimiento de la población.

Hay algunos organismos que no tienen estaciones reproductivas distintas, sino que agregan crías en cualquier época del año. Estas poblaciones aumentan de forma más o menos constante y se conocen como crecimiento exponencial. La tasa de crecimiento exponencial es la tasa a la que una población está creciendo en un momento parcial y tímido, expresada como un aumento proporcional por unidad de tiempo.

En el crecimiento exponencial, la curva de número y timidez versus tiempo se vuelve más empinada y más empinada y tímida (Fig. 4.40). El crecimiento depende del potencial biótico que no cambia y del tamaño de la población, que cambia continuamente, creciendo cada vez más. Como resultado, la tasa de crecimiento de la población aumenta constantemente desde una tasa lenta (cuando la población es baja) a una tasa más rápida (cuando la población es alta).

Los ejemplos de tasa de crecimiento exponencial son muchos en los estudios de laboratorio, pero en condiciones de campo son escasos, ya que requiere un trabajo arduo para una censura precisa. Uno de esos ejemplos es la población de faisán de cuello anillado introducida en Protection Island (frente a la costa de Washington).

La población inicial de 8 aves llegó a 1.898 en seis temporadas de reproducción. Otro ejemplo es el de una manada de alces tule introducidos en Grizzly Island (al noroeste de San Francisco, California). Este animal, liberado a mediados de 1977, pasó de 8 animales tímidos a una población de 150 en 1986.

Si la tasa de natalidad es igual a la tasa de mortalidad, la tasa de crecimiento de la población es cero y la población se encuentra en una condición estable. Si la población crece a un ritmo bastante constante (digamos 1%, 5% o menos del 1%), el tamaño de la población aumentará exponencialmente.

Sin embargo, si la población no tiene una distribución de edad estable, la tasa de crecimiento es más rápida de lo previsto por el potencial biótico. Posteriormente, si el crecimiento persiste a un ritmo constante, se establece rápidamente una distribución de edad estable.

Ecuación de crecimiento exponencial:

La fórmula por la cual ocurre el crecimiento exponencial es

donde dN / dt es la tasa de crecimiento de la población y se refiere al cambio en números (dN) por intervalo de tiempo (dt). El potencial biótico, r, es el aumento en el número de individuos por período de tiempo por cabeza (o por individuo) y combina la tasa de natalidad y la tasa de mortalidad. N es el número de individuos en la población.

En la fórmula anterior, la tasa de crecimiento es mayor en una población con una r alta en comparación con una con una r baja. Por el contrario, la tasa de crecimiento también depende de N, con una tasa de crecimiento lenta cuando N es pequeña y una tasa de crecimiento rápida cuando N es grande.

La fórmula dada arriba da la tasa de crecimiento en una población que crece exponencialmente. Si, en cambio, se debe anotar el tamaño de la población (Fig. 4.41) en varios momentos durante el crecimiento exponencial de la población, entonces una expresión equivalente es la ecuación integral

donde Nt es el número de individuos de la población después de t unidades de tiempo N0 es el número en el tiempo 0 (es decir, al comienzo del período en estudio), r es el potencial biótico y t es el período de tiempo que se está estudiando. La constante e es la base del logaritmo natural que tiene un valor de aproximadamente 2,718. El término e r es el factor por el cual la población aumenta durante cada unidad de tiempo y se escribe como la lambda griega minúscula (λ) que es cuando t = 1. Entonces

Suponga que una población de 10 lentejas de agua crece durante 4 días y r es 0.20 por día. Luego

norte4 = 10 × e (0,20 × 4) = 10 × 2,22 = 22,2

Por lo tanto, el tamaño de la población al final de los 4 días es de 22 o 23 lentejas de agua.

Crecimiento logístico de la población (población simple y regulación de la timidez):

Como se ha escrito anteriormente en el tema del crecimiento poblacional exponencial y tímido, cuando una población invade una nueva área donde abunda el espacio y la comida, la población experimenta un crecimiento exponencial y tímido. Sin embargo, el crecimiento exponencial de la población siempre parece ligeramente ridículo porque el número de la mayoría de los organismos suele permanecer constante de un año a otro.

Por lo tanto, la curva de crecimiento de la población muestra un crecimiento exponencial, o aproximadamente, al principio con una tasa de crecimiento más lenta que luego se vuelve cada vez más rápida. Entonces, la población se vuelve de tamaño mediano y la tasa de crecimiento comienza a disminuir hasta que finalmente llega a cero, cuando el nacimiento equilibra la muerte. Este tipo de curva de crecimiento se parece a una S plana y se denomina curva de crecimiento sigmoidea (fig. 4.42).

El modelo que representa este tipo de crecimiento es la ecuación logística, introducida en ecología por Raymond Pearl y LJ Reed en 1920. La ecuación logística se define como la expresión matemática de una curva de crecimiento sigmoide en particular en la que la tasa porcentual de aumento disminuye de forma lineal. a medida que aumenta el tamaño de la población y la timidez.

La tasa de crecimiento de la población está determinada por el potencial biótico y el tamaño de la población es modificado por la resistencia ambiental (por todos los factores que controlan el hacinamiento). Estos factores pueden incluir disminución de la producción debido a la mala nutrición de las madres y # 8217, alta tasa de muerte debido a depredadores o parásitos, aumento de la emigración, etc.

La resistencia ambiental aumenta gradualmente a medida que el tamaño de la población se acerca a la capacidad de carga (generalmente representada por K), que es el número de individuos en una población que los recursos de un hábitat pueden soportar.

Por lo tanto, la curva de crecimiento sigmoidea o en forma de S que se ha tratado anteriormente, comprende una población que aumenta lentamente al principio, luego más rápidamente, pero luego se ralentiza a medida que aumenta la resistencia ambiental hasta que se alcanza y se mantiene el equilibrio. Esto se puede representar mediante una simple ecuación logística.

K es la capacidad de carga máxima.

Sin embargo, la curva de crecimiento logístico muestra otro patrón básico de crecimiento, denominado curva de crecimiento en forma de J. En la curva de crecimiento en forma de J (figura 4.43), la densidad de la población aumenta rápidamente de manera exponencial.

Con frecuencia tiende a sobrepasar la capacidad de carga y luego retrocede de manera bastante brusca, a medida que la resistencia ambiental u otros factores limitantes se vuelven efectivos más o menos repentinamente. Esta curva se puede presentar mediante el modelo simple basado en la ecuación experimental (considerada anteriormente)

La ecuación dada anteriormente para la forma de crecimiento en forma de J es la misma que la de la ecuación exponencial, excepto que se impone un límite a N. El crecimiento sin restricciones se detiene repentinamente cuando la población se queda sin recursos como alimentos o espacio cuando hay heladas o una ola de calor. o interviene cualquier otro factor ambiental o cuando la temporada reproductiva termina repentinamente.

Cuando la población alcanza el límite superior de N, permanece en este nivel durante un tiempo y luego se produce una disminución repentina. Por tanto, produce un patrón de relajación-oscilación (auge y caída) de densidad. Este patrón es el característico de muchas poblaciones en la naturaleza, como la floración de algas, plantas anuales, floración de zooplancton, algunos insectos y, quizás, lemmings en la tundra.

El patrón de crecimiento en forma de S o sigmoide muestra una acción creciente gradual de factores perjudiciales (resistencia ambiental o retroalimentación negativa) a medida que aumenta la densidad de la población. Sin embargo, en el crecimiento de la población en forma de J, la retroalimentación negativa y la timidez se retrasan hasta el final, cuando supera la capacidad de carga.

La ecuación de la curva en forma de S difiere de la de la curva en forma de J, en la adición de una expresión K & # 8211 N / K o I & # 8211 N / K, una medida de la porción de factores limitantes disponibles no utilizado por la población.

El patrón de crecimiento en forma de S es seguido por una gran variedad de poblaciones representadas por microorganismos, plantas y animales, tanto en poblaciones naturales como de laboratorio. La forma de crecimiento en forma de S incluye dos tipos de desfase de tiempo: (1) el tiempo necesario para que un organismo comience a aumentar cuando las condiciones son favorables, y (2) el tiempo necesario para que los organismos reaccionen a condiciones desfavorables alterando las tasas de natalidad y muerte. . Las diversas fases que se ven en la curva en forma de S son las fases de retraso, crecimiento logístico y punto de inflexión, resistencia ambiental y capacidad de carga (Fig. 4.42).

La fase de demora es el lapso de tiempo necesario para que una población se acostumbre a su entorno. El punto de inflexión es la tasa máxima de aumento. La fase de resistencia ambiental y timidez es la desaceleración del crecimiento de la población y la timidez debido a la limitación de recursos. La población finalmente alcanza la condición de carga / capacidad cuando la tasa de aumento de población y timidez es cero y la densidad de población es máxima. A nivel mundial, los humanos aún tienen que alcanzar la condición de capacidad de carga.

Atributo # 5. Estructura por edades:

Otro atributo importante de la población es la distribución o estructura por edades. La estructura de edad de una población se refiere a la proporción proporcional de individuos de diversas edades. Para la mayoría de los animales, la edad de un individuo es importante para especificar su papel en la población. La distribución por edades influye tanto en la nata como en la timidez y la mortalidad. El estado reproductivo de una población está determinado por la proporción de los distintos grupos de edad.

También indica lo que se puede esperar en el futuro. Una población en rápido crecimiento o expansión generalmente contendrá un gran número de individuos jóvenes; la población estable mostrará una distribución uniforme de las clases de edad, mientras que una población en declive o colapso tendrá un gran número de individuos mayores (Fig. 4.44).

La población y la timidez que está creciendo o disminuyendo a una tasa per cápita constante se llama distribución estable por edad. Si la población no cambia y su tasa de crecimiento o disminución es cero, entonces se denomina distribución de edad estacionaria. Se puede calcular a partir de la lX columna de la tabla de vida (Tabla 4.10). Tiende a tener una gran cantidad de personas mayores que las más jóvenes. Sin embargo, las poblaciones reales generalmente tienen una estructura de edad bastante diferente a las anteriores & # 8216 dos debido a varios eventos en su pasado reciente.

Es evidente que las poblaciones tienden a tener una distribución de edad normal o estable. Una vez que se logra una distribución estable por edades, cualquier aumento inusual de natalidad o mortalidad durará poco tiempo y la población volverá espontáneamente a la condición estable.

A medida que la población pionera en rápido aumento alcanza gradualmente una condición madura y estable con un crecimiento lento o nulo, el porcentaje de individuos de la clase de edad más joven disminuye (Fig. 4.45). También se ha visto que la edad media de los individuos también aumenta en una población estable.

La estructura de edad cambiante, con un porcentaje cada vez mayor de personas mayores, tiene fuertes impactos en el estilo de vida y en las consecuencias eco, dinómicas y sociológicas. Una mayor proporción de nuestros recursos tendrá que utilizarse para ayudar a los ancianos y una pequeña proporción para la educación y otros servicios de bienestar infantil. Sin embargo, la carga eco y shinómica puede no ser mayor ya que la tasa de dependencia (el número de trabajadores en comparación con el número de no trabajadores) no será demasiado diferente.

La estructura de edad también se puede expresar en términos de tres categorías: prerreproductiva, reproductiva y posreproductiva. De acuerdo con su esperanza de vida, la duración relativa de estas edades varía mucho con los diferentes organismos. En el caso de los humanos, durante los últimos tiempos, las tres categorías de edad son relativamente iguales, con un tercio de la vida humana en cada clase.

Sin embargo, los primeros seres humanos tuvieron un período post-reproductivo mucho más corto. Los insectos tienen un período pre-reproductivo extremadamente largo, un período reproductivo muy corto y ningún período post-reproductivo.Por ejemplo, las efímeras requieren de uno a varios años para desarrollarse durante la etapa larvaria y los adultos emergen para vivir solo unos pocos días.

En poblaciones de peces que tienen una tasa de natalidad potencial muy alta, se ha observado un fenómeno llamado clase de edad dominante. Cuando en un año se produce una gran supervivencia de huevos y larvas de peces, en los años siguientes se suprime la reproducción.

Atributo # 6. Patrones de distribución:

La distribución o dispersión de individuos dentro de una población describe su espaciamiento entre sí.

En una población, los individuos pueden distribuirse de acuerdo con cuatro tipos de patrón (Fig. 4.46):

Los cuatro tipos de distribución anteriores se encuentran en la naturaleza.

(a) La distribución aleatoria ocurre en individuos que están distribuidos en un área homogénea sin tener en cuenta la presencia de otros. Tiene lugar cuando el ambiente es uniforme y no hay timidez para agregar.

Los parásitos o depredadores solitarios muestran una distribución aleatoria, ya que a menudo participan en un comportamiento de búsqueda aleatorio de su anfitrión o presa.

(b) En distribución regular o uniforme o espaciada, cada individuo mantiene una distancia mínima entre sí mismo y su vecino. Puede ocurrir cuando la competencia entre individuos es severa o cuando hay una fuerte hostilidad, lo que eventualmente favorece el espaciamiento uniforme.

Los árboles presentes en los bosques que han alcanzado la altura suficiente para formar un dosel forestal muestran una distribución uniforme y regular debido a la competencia por la luz solar. Otros ejemplos son los cultivos de monocultivo, huertos o plantaciones de pinos, arbustos del desierto, etc. Se observa un patrón regular similar de distribución en los animales terrestres y tímidos.

(c) La distribución agrupada tiene lugar en individuos que mantienen grupos discretos. El agrupamiento o agregación, con mucho, es el patrón de distribución más común.

Puede ocurrir debido a:

(1) La predisposición social de los individuos tímidos a formar grupos,

(2) Distribución agrupada y pérdida de recursos (la causa más común), o

(3) Tendencia de la progenie a permanecer cerca de sus padres.

Las salamandras prefieren vivir en grupos debajo de los troncos. Las aves viajan en grandes bandadas. Los árboles forman grupos de individuos a través de la reproducción vegetativa.

(d) En la distribución agrupada regular, los individuos se agrupan y se separan uniformemente de otros grupos similares.

Las manadas de animales o clones vegetativos y tímidos en las plantas se muestran al azar o se agrupan en un patrón regular. En ausencia de hostilidad y atracción mutua, los individuos pueden distribuirlos y distribuirse al azar. Así, en una población, la posición de un individuo no está influenciada por las posiciones de otros individuos. Un patrón de distribución aleatorio implica que el espaciamiento no está relacionado con un proceso biológico. A menudo se utiliza como modelo para compararlo con una distribución observada.

Para determinar el tipo de espaciamiento y el grado de aglutinación, se han sugerido varios métodos, de los cuales dos son hombres y tímidos:

1. Comparar la frecuencia real de aparición de grupos de diferentes tamaños obtenidos en una serie de muestras. Si la ocurrencia de grupos de tamaño pequeño y grande es más frecuente y la ocurrencia de grupos de tamaño mediano es menos frecuente de lo esperado, entonces la distribución se agrupa. Lo contrario se ve en una distribución uniforme.

2. Se mide la distancia entre individuos y se grafica la raíz cuadrada de la distancia frente a la frecuencia. La forma del polígono resultante indica el patrón de distribución. Un polígono simétrico (en forma de campana) indica una distribución aleatoria, un polígono inclinado a la derecha indica una distribución uniforme y uno inclinado a la izquierda indica una distribución agrupada.

El patrón de dispersión de muchas especies refleja la disposición de los parches de hábitat en el medio ambiente. Por ejemplo, las hojas de la manzana son parcelas de hábitat para el ácaro. El patrón de dispersión para otras especies puede deberse a una interacción entre la disposición espacial de los parches de hábitat y otros procesos ecológicos o de comportamiento.

Por ejemplo, las ratas canguro, para construir sus madrigueras, requieren ciertas características y timidez del suelo. Se puede suponer que las ratas canguro individuales simplemente se agregarían dentro de parches de hábitat adecuados cuando puedan construir fácilmente madrigueras.

Sin embargo, la dispersión agregada en la población no se debió enteramente a la irregularidad del hábitat, ya que las ratas canguro de cola tímida y prohibidas tienden a abandonar el lugar de su nacimiento. El movimiento de individuos también puede influir en el patrón de dispersión. Por ejemplo, en el caso de las plantas, la dispersión de semillas a menudo depende de la acción de otros organismos y timidez.

El grado variable de agregación de individuos es característico de la estructura interna de la mayoría de la población y la timidez. Posteriormente, la agregación aumentará la competencia entre los individuos por recursos como nutrientes, alimentos, espacio, etc.

Esto a menudo se ve contrarrestado por el aumento de la supervivencia del grupo debido a su capacidad para defenderse, encontrar recursos o modificar las condiciones del microhábitat. Por lo tanto, tanto el hacinamiento insuficiente (falta de agregación) como el hacinamiento excesivo pueden ser limitantes. Este punto de vista fue presentado por W. C. Allee, un cuáquero y V. E. Shelford, y se denominó efecto Allee o principio de agregación Allee.

El efecto Allee enfatiza que cualquier función óptima (crecimiento corporal más rápido, mayor reproducción o vida más larga) tiene lugar a una densidad intermedia en lugar de a una densidad mínima. Por ejemplo, a baja densidad, se produce una caída en la tasa de reproducción, ya que algunas hembras pueden quedarse sin aparearse porque no fueron encontradas por los machos o debido a una proporción de sexos desequilibrada.

Atributo # 7. Genética de poblaciones:

Para comprender cómo evolucionan las poblaciones y cómo cambian los ecosistemas con el tiempo, es necesario un conocimiento tímido de la genética de poblaciones y la selección natural. La genética de poblaciones puede definirse como el estudio de los cambios en las frecuencias de genes y genotipos dentro de una población.

La selección natural es un proceso evolutivo en el que las frecuencias de los rasgos genéticos de los individuos en una población cambian como resultado de la supervivencia diferencial y el éxito reproductivo. Las poblaciones soportan variaciones genéticas y la cantidad de variación cambia sustancial y tímidamente de una especie a otra y de un lugar a otro.

La variación genética es importante para una población porque:

(1) Es la capacidad de las poblaciones para responder al cambio ambiental a través de la evolución, y

(2) La variación en la progenie puede aumentar la probabilidad de que algunos individuos se adapten bien a parches de hábitat particulares o a condiciones cambiantes. La variación genética es causada principalmente por mutación y por flujo de genes donde diferentes genes tienen una ventaja selectiva.

Medición de la variación genética en la población:

Para comprender la naturaleza de la variación genética en las poblaciones, los ecólogos han desarrollado una serie de técnicas:

1. En casos generales, para un rasgo particular, a través de la observación fenotípica, los ecologistas pueden decir si un individuo es homo y tímido o heterocigótico para ese rasgo. Luego, al observar a diferentes miembros de esa población, es posible que pueda determinar el grado de heterocigocidad en la población.

2. La variación genética se puede determinar mediante electroforesis, es decir, examinando los productos proteicos de los genes. Este proceso se ocupa del hecho de que las proteínas producidas por un heterocigoto tienen formas ligeramente diferentes llamadas alozimas. Los homocigotos, por otro lado, producen solo un tipo de proteína.

3. Recientemente, para examinar la variabilidad genética, los ecologistas han empleado tecnología de ADN recombinante. Aquí se utiliza una clase especial de enzima, llamadas enzimas de restricción (que reconocen una secuencia de bases específica en la molécula de ADN), para cortar ambas cadenas de ADN en el sitio de la secuencia de bases específica.

Mediante el uso de diferentes enzimas de restricción, la molécula de ADN se puede cortar en dos lugares para producir un fragmento de ADN llamado fragmento de restricción. Los fragmentos de restricción de diferentes longitudes se denominan polimorfismo de longitud de fragmentos de restricción o RFLP. Los RFLP son hereditarios y se utilizan para determinar la variación genética o como marcadores genéticos para estudiar trastornos genéticos.

4. Otro enfoque reciente para examinar directamente el ADN es la toma de huellas dactilares del ADN. Es una mejora de la tecnología RFLP. Se utiliza para detectar variaciones en segmentos cortos de ADN que tienen secuencias repetidas de nucleótidos y timidas, denominadas repeticiones en tándem de número variable (VNTR). Dichos VNTR se pueden encontrar en diferentes loci de diferentes cromosomas. Se utilizan enzimas de restricción para cortar estas secuencias repetidas. Estos pueden usarse como una medida del nivel de variación genética en las poblaciones.

Variación genética y tamaño de la población:

Como diferentes alelos pueden causar diferencias en forma y función, es probable que caigan bajo la influencia de la selección natural. La selección natural puede favorecer un aumento de un alelo sobre otro en una población. Esto puede provocar una deriva genética (cambios en la frecuencia de los genes).

La tasa de fijación de alelos es inversamente proporcional al tamaño de la población. Por tanto, en una población pequeña, la variación genética disminuye más rápidamente que en el caso de poblaciones más grandes. Cuando las poblaciones pequeñas continúan existiendo durante mucho tiempo, se produce la pérdida de la variación genética y tímida debido a la deriva genética y la endogamia cercana, una situación conocida como cuello de botella de la población.

Tal condición había ocurrido en África Oriental en poblaciones de guepardos que prácticamente no exhibían variación genética. Las subpoblaciones pequeñas a menudo restringen la capacidad de respuesta evolutiva a las presiones selectivas del entorno cambiante, lo que hace que estas subpoblaciones sean vulnerables y tímidas a la extinción.

Regulación de población:

Los individuos están sujetos a una serie de peligros ambientales que afectan su crecimiento y proliferación. Las poblaciones están formadas por individuos y el tamaño de la población depende de la aptitud reproductiva y la esperanza de vida de esos individuos. Por lo tanto, el tamaño de la población se ve afectado por factores como los nutrientes, las inundaciones, la sequía, los depredadores, las enfermedades, etc.

Los diversos factores limitantes son:

(a) Factores que son constantes:

Hay factores que son relativamente constantes y limitan la población a un tamaño bastante constante, ya que los individuos tienen que competir por los recursos. Las plantas, por ejemplo, compiten por el espacio y la luz, las aves por los territorios de anidación, los hetero y tímidos por el alimento, etc. Sin embargo, no se producen grandes cambios en la población.

(b) Factores que son variables:

Aunque ciertos factores como la sequía estacional o el frío son variables, son, sin embargo, predecibles. Sus presencias se sienten durante algunos meses o días y, a veces, pueden resultar en un colapso de población y timidez. Se pueden tomar acciones evasivas como la migración o la caída de hojas (árboles de hoja caduca) para evitar estos factores predecibles.

(c) Factores que son impredecibles (den y shysity independientes y dependientes de la densidad):

Los ecosistemas están sujetos a perturbaciones extrínsecas irregulares o impredecibles como el clima, las corrientes de agua, la contaminación, etc. Estos factores físicos a menudo influyen en el tamaño de la población y la timidez. Cuando existe una baja probabilidad de estrés físico, como tormentas o incendios, la población y las timidas tienden a estar controladas biológicamente y su densidad es autorreguladora.

Los factores favorables o limitantes para una población y timidez son:

(i) Independiente de la densidad, es decir, su efecto sobre la población es independiente del tamaño de la población, o

(ii) Dependiente de la densidad, si su efecto es una función de la densidad de población, los factores climáticos a menudo actúan de manera independiente de la densidad, mientras que los factores bióticos actúan de manera dependiente de la densidad. La curva de crecimiento en forma de J ocurre en el caso de una población independiente de la densidad cuyo crecimiento se ralentiza o se detiene. Por otro lado, la curva de crecimiento sigmoide se produce en poblaciones dependientes de la densidad y timidez donde el autopoblamiento y otros factores regulan el crecimiento de la población.

Las principales diferencias entre los factores independientes y dependientes de la densidad son:

1. Los factores ambientales independientes o extrínsecos de la densidad provocan variaciones (a veces drásticas) en la densidad de población. Esto puede provocar cambios en los niveles de capacidad de carga (asintóticos).

Los factores intrínsecos o dependientes de la densidad (como la competencia) tienden a mantener una densidad de población estable.

2. En los ecosistemas físicamente estresados, los factores ambientales independientes de la densidad juegan un papel más importante.

En un entorno favorable, la natalidad y la mortalidad dependientes de la densidad juegan un papel importante.

3. Los factores independientes de la densidad involucran la interacción con el resto de la comunidad.

Los factores dependientes de la densidad son la propia respuesta de la población a la densidad.

4. Los principales factores independientes de la densidad son la depredación, el parasitismo, las enfermedades y la competencia interespecífica.

Los factores dependientes de la densidad incluyen la competencia intraespecífica, la inmigración, la emigración y la timidez y los cambios físicos y de comportamiento que afectan la reproducción y la supervivencia.

Para muchos organismos, la composición intraespecífica es uno de los factores dependientes de la densidad más importantes. Como los animales, las plantas exhiben mecanismos de regulación de la población dependientes de la densidad. A una densidad muy alta, las poblaciones de plantas se someten a un proceso denominado autoaclareo. Cuando en un área las semillas se siembran a alta densidad, las plantas jóvenes emergentes compiten entre sí. A medida que las plántulas crecen, la competencia entre ellas se vuelve cada vez más dura.

Muchos mueren provocando una disminución gradual del número de plantas supervivientes. Una condición similar ocurre en orugas superpobladas que tienden a sobrepasar las condiciones de capacidad de carga. Holling (1966), ha enfatizado la importancia y timidez de las características de comportamiento, donde un parásito de insecto dado puede controlar efectivamente al insecto huésped en diferentes densidades.

Los estudios de población generalmente dependen del tipo de ecosistema del que forman parte. Los ecosistemas físicamente controlados y autorregulados son arbitrarios. Presenta un modelo demasiado simplificado. Sin embargo, es un enfoque relevante, ya que los esfuerzos humanos se han dirigido a reemplazar ecosistemas autosuficientes con monocultivos y sistemas estresados. Al mismo tiempo, el costo del control físico y químico ha aumentado debido a la resistencia de las plagas a los pesti & shycides y los subproductos químicos tóxicos en los alimentos, el agua y el aire, se han convertido en una amenaza potencial para la humanidad.

Esto ha llevado a una mayor implementación del manejo integrador de plagas (MIP). La evidencia de lo anterior es la generación de un mayor interés en una nueva frontera denominada manejo de plagas de base ecológica. Esto implica esfuerzos para restablecer controles naturales, dependientes de la densidad, a nivel de ecosistema en los ecosistemas agrícolas y forestales.


Expresiones de gratitud

Agradecemos a P. Visconti por desarrollar y proporcionar el paso de peatones entre el esquema de clasificación de hábitats de la UICN y los mapas de cobertura terrestre de la ESA CCI. También agradecemos a 3 revisores anónimos por proporcionar comentarios útiles que mejoraron la calidad del manuscrito y reconocemos a los miles de individuos y organizaciones que contribuyen a las evaluaciones de la Lista Roja de la UICN de aves y mamíferos. L.S. y M.A.J.H. fueron respaldados por una subvención de consolidación de ERC (ERC - CoG SIZE 647224).

Nombre del archivo Descripción
cobi13279-sup-0001-SuppInfo1.pdf 2,3 MB Los métodos suplementarios (apéndice S1) y los resultados suplementarios (apéndice S2) están disponibles en línea. Los autores son los únicos responsables del contenido y la funcionalidad de estos materiales. Las consultas (distintas de la ausencia del material) deben dirigirse al autor correspondiente.
cobi13279-sup-0001-SuppInfo2.xls 4.2 MB

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¿Cómo se debe calcular la densidad de especies para una distribución agrupada? - biología

MUESTREO DE ORGANISMOS SEDENTARIOS

I. Objetivos:
1. Introducir enfoques básicos para el muestreo de organismos sedentarios.
2. Proporcionar experiencia en la aplicación del muestreo de transectos y cuadrantes.

Los ecologistas tienen el desafío de evaluar la naturaleza y función de los sistemas naturales. Sin embargo, a menudo se enfrentan al problema de que no pueden determinar con precisión muchos parámetros importantes estrictamente a través de observaciones cualitativas. Los problemas con la escala espacial a menudo hacen que sea difícil estimar directamente las densidades medias en hábitats como grandes extensiones boscosas o en hábitats acuáticos donde no se pueden ver directamente los animales o plantas de interés. Para medir funciones en el sistema natural, es necesario muestrear representativamente los componentes bióticos y abióticos. Dado que generalmente es imposible muestrear una población completa dentro de un área de estudio, se deben tomar muestras más pequeñas de la comunidad o población de interés. El problema entonces es cómo estimar mejor los parámetros de algún sistema ecológico teniendo en cuenta el tiempo y los recursos limitados. El problema del muestreo se puede considerar como varias cuestiones: 1) qué método de muestreo se puede utilizar para recopilar los datos necesarios, 2) cómo seleccionamos las ubicaciones de muestreo para limitar el sesgo potencial y obtener las mejores estimaciones de los parámetros objetivo, y 3) cómo ¿Podemos minimizar el número de muestras que tomamos sin dejar de proporcionar una estimación precisa de los parámetros?

Los ecologistas han desarrollado varios enfoques básicos de muestreo para hacer frente a los organismos sedentarios (inmóviles). El método más común es el muestreo de parcelas. Este método es relativamente sencillo en el sentido de que simplemente implica contar el número de organismos de interés en un área definida (a menudo, pero no necesariamente, un cuadrante). El muestreo de parcelas es un enfoque muy versátil que proporciona información sobre densidades, asociaciones, patrones de dispersión y evidencia indirecta sobre una variedad de procesos comunitarios o poblacionales. Sin embargo, tres problemas con este método que se explorarán en este laboratorio son el tamaño de la parcela de muestreo, cómo se ubicarán las parcelas y el número de parcelas que se muestrearán. El tamaño de la parcela obviamente debe variar con el tamaño de los organismos que se muestrearán, pero también puede ser necesario variar según la distribución de organismos o el tamaño de los parches de hábitat en el medio ambiente. A menudo es útil tener un gráfico más pequeño que el tamaño medio del parche para obtener información sobre los patrones de dispersión, los números medios dentro de los parches y las densidades entre los parches. También, las parcelas más grandes tienden a proporcionar estimaciones más precisas de las densidades generales, pero su colocación y muestreo son más engorrosas y requieren más tiempo. La ubicación de las parcelas debe realizarse de manera que no haya sesgos en los datos recopilados. Por lo general, esto se logra mediante una ubicación aleatoria o aleatoria (¿cuál es la diferencia?), Pero también puede estar limitada por el tiempo y los recursos.

Cuando se sabe que los organismos varían a lo largo de un gradiente definido, una variación del método de muestreo de parcelas que se utiliza a menudo es un transecto de cinturón. Esto implica muestrear cinturones rectangulares replicados que se extienden a ambos lados de un gradiente ambiental conocido. A menudo, estos cinturones se dividen en subsecciones. Los problemas de tamaño (y forma), ubicación y número de réplicas también se aplican a los transectos del cinturón. .

Una alternativa a los métodos de muestreo de parcelas son una variedad de métodos conocidos colectivamente como enfoques de muestreo sin parcelas. Estos enfoques son generalmente más rápido de aplicar que el muestreo de parcelas, pero por lo general proporcionar información mucho más limitada. El método de muestreo sin parcelas más común es el muestreo de un cuarto de punto. Muestreo de un cuarto de punto puede proporcionar medidas de densidad si se aplica correctamente y tiene la ventaja sobre el muestreo de parcelas de que es menos engorroso y lento que el muestreo de cuadrantes más grandes. Sin embargo, tiene la desventajas de que las estimaciones de densidad pueden no ser precisas si los organismos tienen distribuciones muy agrupadas o uniformes y la técnica no proporciona información tan versátil como la obtenida con el muestreo en cuadrantes. La metodología básica para el muestreo de un cuarto de punto es: 1) seleccionar al azar (o al azar) un punto central, 2) dividir el área alrededor del punto central en 4 cuadrantes (secciones circulares), con los cuadrantes cruzando en el punto central, y 3 ) registre la distancia al árbol (o especie de interés) más cercano en cada cuadrante.

Luego, este procedimiento se repite para repeticiones adicionales. La densidad de árboles para el muestreo de cuartos puntuales se puede determinar con la siguiente fórmula:

D = densidad en unidades de distancia al cuadrado A = área ocupada por árboles

DI= distancia desde el punto central al árbol más cercano en el i-ésimo cuadrante

Q = número de cuadrantes tomados para cada punto central (generalmente 4)

PQ = número de puntos centrales multiplicado por el número de cuadrantes por punto

Otro método utilizado para obtener información cualitativa sobre la distribución y abundancia de organismos sedentarios es el transecto lineal. Este método simplemente implica colocar una línea de longitud predeterminada sobre un área y luego registrar el número de organismos interceptados por esa línea (o dentro de una distancia definida de la línea). Este método tiene la ventaja de ser rápido y fácil, pero tiene la desventaja de proporcionar información sólo sobre abundancias relativas y no dar información cuantitativa sobre densidades reales.

III. Metodología: simulación de muestreo por computadora .

Usaremos el programa Ecobeaker para investigar varios aspectos del muestreo de cuadrantes, especialmente cómo el tamaño, el número y la forma de los cuadrantes tomados afectan la precisión de los resultados de los cuadrantes.

A. El Universo Ecobeaker

El universo Ecobeaker presenta un paisaje de 50 x 50 m con 3 tipos diferentes de plantas, cada una de un color diferente. Las plantas verdes crecen en lugares completamente aleatorios alrededor del paisaje. Las plantas azules crecen mucho mejor cuando están cerca de otras plantas azules, por lo que están agrupadas (una distribución irregular). Las plantas rojas compiten fuertemente entre sí, por lo que no les gusta crecer cerca de otras plantas rojas. Esto hace que las plantas rojas se espacien en un patrón algo uniforme. Hay exactamente 80 individuos de cada tipo de planta en toda la zona.

B. Entrar en el programa

1. Haga doble clic en el icono de Ecobeaker.
2. Abra el archivo & quotMuestreo aleatorio & quot con el comando Abrir en el menú Archivo.
3. Cuando esté abierto, debería aparecer una pantalla que muestre el paisaje que se va a muestrear en la parte superior izquierda de la pantalla. A la derecha del paisaje están las ventanas Especies y Tamaño de población, que muestran el color y el número total de cada especie. La ventana de parámetros de muestreo le permite cambiar el ancho, la altura y el número de cuadrantes que utiliza para muestrear las poblaciones. La ventana del Panel de control le permite tomar una muestra (haciendo clic en & quotsample & quot).

C.Efecto del tamaño, manteniendo constante la replicación
1. El programa tiene un tamaño de cuadrante inicial predeterminado de 5 mx 5 m.
2. Haga clic en el botón de muestra en el panel de control para tomar una muestra. Se dibujará un cuadrado en la ventana Paisaje, mostrando el área que se está muestreando. Justo debajo de la ventana Paisaje aparecerá un cuadro de diálogo que le indicará cuántos individuos de cada especie se encontraron dentro de este cuadrado. Anote tanto el número de individuos de cada especie como el ancho y la altura del área muestreada.
3. Repita este procedimiento al menos 4 veces más (5 en total), de modo que obtenga un rango de estimaciones diferentes que le indiquen si puede esperar que este esquema le brinde resultados exactos y precisos de manera consistente.
4. Ahora aumente el tamaño del cuadrante de muestreo a un tamaño mayor, como 10 mx 10 m. Para hacer esto, vaya a la ventana Parámetros de muestreo y escriba & quot10 & quot para los elementos de altura y ancho de cuadrante. Luego haga clic en el botón de cambio en la ventana de parámetros de muestreo para que el cambio de tamaño que especificó entre en vigor.
5. Repita el procedimiento de muestreo para el tamaño de cuadrante más grande.
6. Repita todo el procedimiento para al menos dos tamaños de cuadrante más (por ejemplo, 15 mx 15 m, 20 mx 20 m).
7. Cuando haya terminado su secuencia, estime el tamaño real de la población (número en todo el paisaje de 50 mx 50 m) de cada muestra que tomó para cada especie. Presente los resultados en forma de tabla. A continuación, haga una gráfica de la estimación de la población (eje y) versus el área del cuadrante (eje x) para cada especie. Esto le mostrará visualmente lo que sucedió con su estimación a medida que aumentaba el tamaño del cuadrante. Tendrá varios piontos graficados para cada tamaño de cuadrante, de cada una de las muestras que tomó en ese tamaño, y esto le mostrará el rango de precisión que podría esperar de un cuadrante de ese tamaño.
8. ¿Cuáles son las formas de las gráficas de tamaño estimado de su población versus cuadrantes de área para cada especie? ¿Hay algún punto en el que el aumento del tamaño del cuadrante parezca tener poca diferencia en la precisión? ¿Este punto es el mismo para todas las especies?

D. Efectos de la forma del cuadrante
1. Cambie el tamaño de su cuadrante a 10m x 10m y realice el muestreo como se describe arriba.
2. Repita este procedimiento con otras 3 formas de parcela que tengan la misma área (por ejemplo, 5 mx 20 m, 4 mx 25 m, 2 mx 50 m).
3. Estime el tamaño real de la población y construya gráficos como se describe en el # 7 arriba (en este caso, el eje y sería el tamaño estimado de la población y el eje x sería la forma cuadrática ordenada desde la forma más estrecha hasta el cuadrado exacto).
4. ¿Cómo afectó el cambio de forma del cuadrante a las estimaciones de población? ¿El efecto es el mismo para todas las especies?

E. Influencia del muestreo repetido
1. Vuelva a establecer el tamaño del cuadrante en 5 mx 5 m y tome 5 juegos de muestras como se describe anteriormente.
2. Ahora vaya a la ventana Parámetros de muestreo y cambie el número de cuadrantes a 2. Esta vez, cuando tome una muestra, primero aparecerá un cuadrante de 5 mx 5 m, como antes, y un cuadro de diálogo le dirá cuántos individuos de cada especie se encontró en ese cuadrante. Cuando haga clic en el botón Continuar, se colocará un segundo cuadrante de 5 mx 5 m, y nuevamente recibirá un informe de cuántas personas se encontraron en el segundo cuadrante. Finalmente, aparecerá un tercer cuadro de diálogo que le dará el número total de individuos encontrados dentro de ambos cuadrantes. Para los propósitos de esta práctica de laboratorio, debe calcular el número medio por cuadrante (número total dividido por el número de cuadrantes replicados por muestra). Repita este procedimiento de muestreo 5 veces (5 pares de cuadrantes).
3. Repita el procedimiento de muestreo descrito en el paso 2 de esta sección para 5 réplicas y 7 réplicas por período de muestreo, registrando las medias para cada una.
4. Estime el tamaño real de la población y construya gráficos como se describe en el # 7 arriba (debajo del tamaño del cuadrante). En este caso, el eje x será el número de cuadrantes replicados utilizados y el eje y serán las estimaciones de población para cada conjunto de muestreo.
5. ¿Estas gráficas se ven iguales a las que obtuviste con un solo cuadrante? ¿Cambia la precisión de su estimación al aumentar la replicación?

IV. Asignación de laboratorio
Entregue gráficos y respuestas a las preguntas de las secciones C8, D4 y E5.

V. Puntos clave de la tarea:

1. A medida que aumenta el tamaño de la parcela, aumenta la precisión, pero el muestreo se vuelve más engorroso y requiere más tiempo.
Puede usar los tamaños de parcela más pequeños para las especies que se distribuyen de manera uniforme; necesita usar tamaños de parcela más grandes para las especies que están agrupadas.
2. Al tomar muestras de una especie agrupada, es mejor utilizar transectos de cinturón.
3. A medida que aumenta el número de réplicas, la precisión aumenta, pero el muestreo también se vuelve
más engorroso.