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Prácticas de Ecología. Métodos de investigación en Ecología

Universidad de Alcalá

Departamento de Ecología

MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN ECOLOGÍA

Prácticas de Ecología

Licenciaturas de Biología y Ciencias Ambientales

Curso 2005-2006

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ÍNDICE

1. Introducción ...........................................................................................................................................2

2. El método científico en ecología ...........................................................................................................3

3. Valoración empírica de la hipótesis.......................................................................................................4

3.1. Tipos de estudio.........................................................................................................................5

4. Selección de variables............................................................................................................................5

5. Estrategia de recogida de datos..............................................................................................................6

5.1. Diseños experimentales.............................................................................................................6

5.2. Diseño de muestreos..................................................................................................................8

6. Cuantificación de la abundancia de organismos..................................................................................10

6.1. Métodos de cuantificación de abundancia de organismos ......................................................12

7. Bibliografía ..........................................................................................................................................13

8. Apéndice ..............................................................................................................................................14

8.1 Ficha para guiar el diseño de un muestreo ...............................................................................14

8.2. Ejemplos de diseño de experimentos o muestreos ..................................................................15 8.2.1. Efectos de la exclusión del pastoreo sobre la diversidad de la comunidad de herbáceas ....................... 15

8.2.2. Respuesta de crecimiento de la comunidad de herbáceas a la influencia de especies leñosas................ 16

8.2.3. Efecto de las variaciones estacionales e interanuales sobre la dieta de la lechuza (Tyto alba)............... 17

8.2.4. Efectos de un vertido urbano sobre la diversidad de invertebrados bentónicos en un río....................... 19

8.2.5. Efectos de la herbivoría sobre la producción primaria en una comunidad de vegetación leñosa ........... 20

.2.6. Influencia de la temperatura en la actividad de los lacértidos. ................................................................. 21

8.2.7. Efecto de la fecha de eclosión sobre el crecimiento de los pollos en el papamoscas cerrojillo ............. 22

8.2.8. Diferencias de mortandad invernal en plántulas de Pinus nigra y P. sylvestris. .................................... 23

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1. INTRODUCCIÓN

Uno de los objetivos del programa de Prácticas de Ecología es enseñar la metodología para generar el conocimiento científico en Ecología. Como veremos a continuación, a menudo se parte de observaciones que plantean preguntas y no sugieren posibles explicaciones sobre el funcionamiento de la naturaleza y los ecosistemas. Antes de ver cuáles son los pasos a seguir para responder a esas preguntas, recordemos una serie de puntos a tener en cuenta cuando tratemos de encontrar explicaciones a los fenómenos observados. • ¡Cuidado con los cuentos fáciles! Al intentar explicar patrones o relaciones ecológicas es fácil

formular hipótesis sin reparar en si tienen sentido biológico, y así caer en disparates. • No hay que olvidar la evolución. La diversidad de organismos que existe es el resultado de

millones de años de evolución. Muchas veces la respuesta a nuestras preguntas requiere tener en cuenta la historia evolutiva. Por ejemplo, la respuesta a la pregunta de por qué el avestruz, el emú, el ñandú y el kiwi no vuelan (algo inusual en aves) no está en su ambiente actual sino en el ancestro común no volador que todas ellas comparten. Buscar razones que expliquen la falta de vuelo de forma independendiente en las cuatro especies sería por tanto incorrecto.

• Nada pasa ‘por el bien de la especie’. Un error que se comete con bastante frecuencia es el

considerar que los patrones de comportamiento que parecen costosos para un individuo cumplen una función ‘por el bien de la especie’. La selección natural favorece aquellos genes que pasan a un mayor número de descendientes, incluso si eso perjudica a la población. Por ello, comportamientos altruistas como la muerte de la hembra de pulpo tras el parto o los ataques suicidas de las hormigas soldado se relacionan con el paso de sus genes a la siguiente generación.

• Los genes y el ambiente son ambos importantes. El fenotipo de un individuo es producto de su

código genético y de los estímulos ambientales que le afectan durante el desarrollo:

FENOTIPO = GENOTIPO + AMBIENTE

El ambiente determina las opciones abiertas a un organismo; los genes controlan todos los aspectos de un organismo, incluido el modo en que éste responde a las situaciones planteadas por el ambiente.

• Sobre el desarrollo de los organismos actúan múltiples limitaciones. A pesar de toda la

diversidad que observamos en formas, funciones, morfologías, etc. cada individuo, y de alguna manera cada especie, se encuentra dentro de un margen estrecho de posibilidades.

Las limitaciones que operan sobre ellos son fundamentalmente de dos tipos: a) físicas: impuestas por leyes físicas (p.e. el elefante no puede tener las mismas proporciones corporales que una gacela). b) evolutivas: impuestas por la historia evolutiva y las limitaciones genéticas (p.e. aunque para el avestruz, el emú, el ñandú o el kiwi fuera beneficioso volar en sus ambientes actuales, han perdido completamente esa posibilidad en el transcurso de su historia evolutiva).

• El azar es importante. Los sucesos casuales juegan un papel decisivo en ecología. Esto no

significa que los patrones ecológicos sean totalmente impredecibles, pero necesariamente pone unos límites a los niveles de predicción a que se puede llegar.

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2. EL MÉTODO CIENTÍFICO EN ECOLOGÍA El método científico arranca de un hecho de observación: un fenómeno de la naturaleza, un comportamiento, etc nos llama la atención. Nuestra inquietud naturalista nos induce a ofrecer una explicación, y a querer saber si realmente estamos en lo cierto o no. Para que los esfuerzos de distintas personas contribuyan a una mayor comprensión de cómo funciona la naturaleza hemos de seguir un método común. De esa manera nuestras interpretaciones serán comparables entre sí, y las distintas interpretaciones podrán ser comprobadas en cualquier momento. Este método se denomina Método Científico, y lo emplea un gran número de disciplinas, tanto experimentales como no experimentales. En cada una de ellas adquiere particularidades propias dependiendo del objeto de estudio. En nuestro caso veremos cómo el método científico se aplica en Ecología. Las fases, en general, son: 1. Definición del problema y revisión de antecedentes 2. Planteamiento de hipótesis 3. Valoración empírica de la hipótesis 4. Interpretación: aceptación o rechazo de la hipótesis

Interpretación de los resultados: aceptación o rechazo de la hipótesis

Valoración empírica de la hipótesis: Diseño del estudio Toma de datos Análisis de los datos

Antecedentes

Hipótesis

Planteamiento del problema

Rechazamos Hecol

Aceptamos Hecol

Figura 1. Las fases del método científico en Ecología.

En Ecología la obtención de datos empíricos implica el realizar muestreos de campo o experimentos, como muestra la Figura 1. La aceptación final de nuestra hipótesis implicará que nuestros resultados formarán parte de los antecedentes que otras personas habrán de consultar. El

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rechazo de la hipótesis, siempre que el diseño experimental, la toma y análisis de datos sean correctos, implica que hay que buscar una nueva hipótesis y valorarla con un nuevo experimento o muestreo. Esto puede dar lugar al planteamiento de nuevas y más interesantes hipótesis. Este es el modo en que se construye la ciencia, por ensayo y error. Hay que subrayar que nunca se demuestra la veracidad de las hipótesis sino su falsedad, es decir, una interpretación o teoría se mantiene hasta que se demuestra que es falsa. Por último, para que se pueda construir un cuerpo de conocimiento cada investigador debe dar a conocer sus resultados, de donde surge el informe científico, con su estructura particular. 3. VALORACIÓN EMPÍRICA DE LA HIPÓTESIS La valoración empírica de la hipótesis es la fase clave en la respuesta a nuestra pregunta ecológica. La primera decisión a tomar es si lo más adecuado para contrastar nuestra hipótesis es hacer un estudio observacional o experimental, es decir, si vamos a plantear un muestreo de campo o un experimento. En ambos casos habrá que determinar qué variables se van a medir, cómo se van a recoger los datos (es decir, qué tipo de muestreo o de experimento se va a llevar a cabo), y cuáles van a ser los análisis que se van a realizar para poder responder a nuestra pregunta. Una vez tomadas estas decisiones podremos hacer la recogida efectiva de los datos y su análisis (Figura 2).

Análisis de datos

Toma de datos

Diseño del estudio

Elección tipo de análisis de datos

Selección de variables

Estrategia de recogida de datos

Selección tipo de estudio (observacional o experimental)

Figura 2. Esquema detallado de la fase de valoración empírica de la hipótesis.

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3.1. Tipos de estudio Los principales tipos de estudio en Ecología son observacionales y experimentales. En realidad constituyen los dos extremos de un gradiente de control de las condiciones. En el estudio observacional hay un escaso o nulo control de los factores ambientales. En cambio en el estudio experimental el investigador controla prácticamente todos los factores que pueden interferir en la problemática que está estudiando, manteniéndolos todos constantes excepto el que le interesa. Cada uno presenta ventajas e inconvenientes, tal como se representa en la Figura 3. Según la pregunta que se pretenda responder será más conveniente uno u otro, o bien cualquiera de las diferentes posiciones a lo largo del gradiente entre ambos extremos (por ejemplo experimentos en campo).

Observacional Experimental

Escaso/nulo control de los factores ambientales

Gran control de los factores ambientales

• Permite detectar relaciones, procesos y patrones• Posibilita estudios a múltiples escalas espaciales• Dificulta la demostración de relaciones causa-

efecto • Realidad a veces excesivamente compleja

• Permite demostrar relaciones causa-efecto • La escala espacial de los estudios que

permite abordar es reducida • Realidad a veces excesivamente

simplificada

Figura 3. Características de los estudios observacionales y experimentales. 4. SELECCIÓN DE VARIABLES Una vez hemos decidido cuál es la mejor manera de abordar nuestro problema ecológico (experimento o muestreo de campo), hemos de concretar qué variables hemos de considerar para responder más adecuadamente a nuestra pregunta. Las variables son características observables que se desea estudiar (medir, controlar o manipular), y que pueden tomar diferentes valores. Se pueden clasificar principalmente de dos formas: - Atendiendo al papel que cumplen en la hipótesis propuesta: INDEPENDIENTES: Son las que el investigador considera responsables del

fenómeno que se estudia (factores) DEPENDIENTES o RESPUESTA: Son las que el investigador mide para cuantificar el

fenómeno estudiado, y comprobar si efectivamente son las variables independientes las responsables de dicho fenómeno

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- Atendiendo al tipo de medida que se les puede aplicar:

VARIABLES DEFINICIÓN SUBTIPOS EJEMPLOS Dicotómicas

Sexo

CUALITATIVAS

Toman valores no numéricos

No dicotómicas Raza, color de pelo

Discretas

Nº de descendientes CUANTITATIVAS

Toman valores

numéricos

Continuas

Peso

Ejemplos: 1. Hipótesis ecológica: la vegetación reduce la desecación del suelo, y por tanto en zonas con

vegetación habrá más humedad que en zonas sin ella. Variables: presencia/ausencia de vegetación (independiente, cualitativa con dos estados); humedad del suelo (dependiente, cuantitativa).

2. Hipótesis ecológica: la mayor disponibilidad de agua en el suelo hace que la vegetación crezca más, por lo tanto distintas cantidades de agua añadidas al suelo en forma de riego producirán distinta respuesta de crecimiento. Variables: niveles de riego (p.e. 0.5 l/día, 2 l./día y 5 l/día, independiente, cualitativa con tres estados); incremento en altura (dependiente, cuantitativa).

5. ESTRATEGIA DE RECOGIDA DE DATOS Según hayamos decidido realizar un estudio observacional o experimental tendremos que decidir la estrategia de recogida de datos, es decir, tendremos que diseñar el experimento o el muestreo más adecuado para contestar a nuestra pregunta ecológica. Vamos a ver ahora en detalle los tipos de experimentos y de muestreos, y las decisiones a tomar en cada caso. 5.1. Diseños experimentales Si hemos optado por un estudio experimental, en nuestra hipótesis consideraremos uno o varios factores (variables independientes) como causa del fenómeno que queremos estudiar y reproducir bajo condiciones controladas. El experimento más sencillo conlleva un solo factor, por ejemplo efectos del riego en el crecimiento de plantones de encina. Los pasos para establecer el diseño experimental son los siguientes:

1. Determinar los niveles del factor que controlamos. Por ej. podemos establecer en un cultivo tres intensidades de riego: 0.5 l/día, 2 l/día y 5 l/día, dos niveles de fertilización (con/sin), cuatro niveles de temperaturas (10º, 15º, 20º y 25ºC), etc.

2. Determinar la unidad experimental básica, que es la unidad mínima sobre la que se aplica cada nivel de tratamiento/s. Puede ser un individuo, un grupo de individuos, una unidad de superficie, etc.

3. Asignar un número de unidades experimentales a cada tratamiento. Este número ha de ser manejable pero representativo. Ha de ser proporcional a la variabilidad esperada entre unidades experimentales.

4. Establecer la distribución el espacio de las unidades. Para ello hay tres maneras principales. • Al azar: Las unidades experimentales se distribuyen de forma totalmente aleatoria en el

espacio disponible. Supongamos que queremos asignar a un grupo de 90 plantones de encina

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tres niveles de riego (los que aparecen en la figura con tres rellenos diferentes). La unidad experimental sería cada plantón y asignaríamos 30 unidades a cada nivel de riego. Este diseño resulta adecuado cuando el espacio en el que se dispone el experimento es muy homogéneo.

• En bloques al azar. Las unidades experimentales se agrupan en bloques (un bloque consta de una unidad de cada tratamiento distribuidas al azar) y los bloques se distribuyen al azar en el espacio. En el ejemplo anterior, cada bloque constaría de tres encinas, cada una de las cuales con un nivel de riego distinto, lo que daría un total de 30 bloques. Este diseño se utiliza cuando se sospecha que el área experimental no es homogénea (por ej., en un invernadero las plantas situadas hacia el sur recibirán más luz que las situadas al norte, o puede que el sistema de riego no nos asegure un riego homogéneo en todo el invernadero). Con este diseño la variabilidad ambiental no deseada se reparte por igual entre los tratamientos, para evitar artefactos en los resultados. El análisis estadístico que se aplica a este diseño permite cuantificar la varianza entre bloques y eliminarla.

• En parcelas divididas (split-plot). Este diseño se aplica cuando hay dos o más factores y uno de los factores no se pueden aplicar al azar, porque es necesario aplicarlo en escalas grandes. Por ej. queremos evaluar el efecto que tiene la eliminación de insectos consumidores de hojas (factor 1) y la aplicación de fertilizante (factor 2) sobre el crecimiento de los plantones de encina. Para eliminar los insectos debemos fumigar con un insecticida que se difunde por el aire, por tanto no es posible aplicarlo a un plantón sin que afecte al de al lado. Por el contrario, el fertilizante se aplica en cada maceta, por tanto sí es posible aplicar un nivel a cada encina. El diseño resultante aparece en la figura: la parcela experimental se divide en dos mitades, una de ellas se fumiga y la otra no; dentro de cada mitad se decidirá al azar qué encinas son fertilizadas y qué encinas no lo son. Este tipo de diseño también requiere un análisis estadístico específico.

Fumigado No fumigado

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5.2. Diseño de muestreos

Cuando se ha optado por comprobar una hipótesis con un muestreo de campo (estudio observacional), es necesario realizar un buen diseño del muestro antes de tomar ningún dato. Para ello hay que tomar una serie de decisiones, que componen la estrategia de muestreo.

La forma ideal de comprobar una hipótesis sería medir las variables implicadas en todos y cada uno de los individuos (o unidades) que componen la población a estudiar. Por ejemplo, queremos comprobar si existe relación entre la longitud del pico y el peso de los gorriones. La captura y medida de todos los gorriones de la población nos daría una certeza absoluta sobre nuestro problema, pero resulta inviable. Lo que se hace en su lugar es tomar una muestra representativa de esa población, es decir, realizamos un muestreo. Sobre esa muestra se toman las medidas y se comprueba la hipótesis con ayuda de los métodos estadísticos, que nos permiten cuantificar la probabilidad de cometer un error al extrapolar las conclusiones obtenidas sobre la muestra para el conjunto de la población.

En los estudios observacionales no existe un control de las variables, como ocurre en los estudios de laboratorio, por lo que cabe esperar una mayor variabilidad entre unidades. Es por ello por lo que es fundamental elegir una muestra suficientemente representativa de la población, compuesta por un número de réplicas adecuado. En el ejemplo anterior de los gorriones, necesitaremos tomar las medidas de longitud y de pico en un número de pájaros significativo, por ejemplo 100 individuos. En este caso la unidad de muestreo (sobre el que se toman las medidas) es el gorrión y el número de réplicas es 100.

En algunos casos el concepto de réplica no es tan claro. Por ejemplo, si queremos caracterizar el tamaño de las hojas de un bosque de encinar para compararlo con otro bosque, podemos realizar la replicación en dos niveles: por un lado el bosque está compuesto de árboles, pero cada árbol tiene un elevado número de hojas, siendo la hoja la unidad última donde tomamos la medida. En este caso es necesario diseñar el muestreo teniendo en cuenta esos dos niveles. Si elegimos 1000 hojas del mismo individuo y promediamos sus tamaños, no tendremos un valor representativo del bosque, ya que el individuo muestreado puede ser más grande o más pequeño de lo normal. Tampoco sería adecuado elegir una hoja en 1000 individuos distintos, ya que en este caso cada individuo quedaría pobremente representado con una única hoja. Sería más correcto elegir, por ejemplo, 100 árboles distribuidos por todo el bosque, y recoger de cada uno 10 hojas distribuidas por distintas partes de la copa. En este caso la réplica sería el individuo (100 réplicas), mientras que la hoja será una pseudo-réplica (1000 hojas). La forma correcta de analizar estos datos sería promediar las 10 hojas de cada individuo y utilizar las 100 réplicas en el análisis. Si utilizamos los 1000 valores como réplicas estaremos cometiendo un error de muestreo llamado pseudo-replicación.

En resumen, al diseñar un muestreo debemos seguir los siguientes pasos:

1. Seleccionar las variables medir. Para realizar un adecuado diseño de muestreo, es fundamental tener claro desde el principio cuáles son las variables que se van a medir, cuáles son dependientes e independientes y si su naturaleza es cualitativa o cuantitativa. El tipo de variables condiciona el tamaño de la unidad de muestreo y el número de repeticiones que se pueden hacer. La siguiente sección se dedica al estudio de las variables bióticas más frecuentemente estudiadas en ecología.

2. Selección de la unidad de muestreo. Puede ser una superficie, un volumen, un individuo, etc.

3. Número de unidades de muestreo que se considera

0

5

10

15

20

25

30

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Número de muestras

Valo

r de

la m

edia

8


necesario. Se considera un número representativo de muestras cuando el valor del parámetro que se va a medir varía poco con la adición de nuevas muestras (Figura).

4. Cómo se distribuyen las unidades en el espacio y en su caso en el tiempo. Para ello hay distintos métodos. En ecología solo utilizamos métodos probabilísticos, es decir, donde el principal criterio para seleccionar las muestras es el azar. En la figura 5 se muestran los distintos tipos de muestreo:

• Muestreo aleatorio simple o al azar: cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido. Es apropiado en el caso de que el universo de muestreo sea homogéneo o no tengamos información que indique lo contrario. Hay varias posibilidades de hacer esa selección al azar por ejemplo se puede usar una tabla de números aleatorios, o utilizar el ordenador para generar números al azar, o hacer un sorteo después de haber numerado todos los individuos de la población.

Distribución al azar de cuadrículas de muestreo

• Muestreo sistemático o regular: las unidades de muestreo se distribuyen a intervalos regulares, según un criterio preestablecido, y generalmente a partir de un elemento elegido al azar. Este tipo de muestreo es el adecuado cuando la presencia de un elemento afecta a alguna propiedad de interés de los elementos más próximos. Por ejemplo, si en un encinar queremos tomar muestras foliares de 30 árboles distintos, la

probabilidad de que dos árboles muy próximos procedan de la misma raíz (sean clones idénticos) es muy elevada, por tanto conviene aplicar un muestreo sistemático con una distancia mínima entre árboles para asegurarnos de medir individuos genéticamente distintos (cogeríamos un árbol

cada 10 metros a lo largo de 3 líneas que distan 3 metros entre sí).

Distribución al regular de cuadrículas de muestreo

Un caso especial es el transecto, que se utiliza cuando el factor a estudiar (variable independiente) varía de forma gradual a lo largo del espacio (o del tiempo). En este caso, las

muestras se han de distribuir a lo largo de ese gradiente de variación, a intervalos regulares. Por ejemplo, si queremos saber cómo afecta el factor altitud a la altura máxima de los pinos en la Sierra de Guadarrama, partire-mos del límite inferior del bosque y tomaremos una muestra cada 100 metros de incremento de altitud, hasta llegar al límite superior del bosque.

Recorridos para fauna

1100 m

1200 m

1500 m

1600 m

1700 m

Distribución de muestras a lo largo de un gradiente altitudinal

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Otro caso especial son los recorridos, muy utilizados para muestrear la fauna. Se trata de establecer líneas que se recorren tomando notas a intervalos de tiempo o espacio previamente fijados.

• Muestreo sectorizado o estratificado: se utiliza cuando la variable independiente, o factor,

es de naturaleza cualitativa y permite dividir el universo de muestreo en estratos o sectores, que corresponden a cada uno de los niveles del factor. En cada estrato se toma un número similar de unidades (siguiendo alguno de los criterios anteriores) para asegurar que quedan igualmente representados en nuestra muestra. Por ejemplo, queremos saber cómo afecta la naturaleza del sustrato a la composición florística de un pastizal. Gracias a la información de un mapa geológico, dividimos el área de estudio en tres sectores con litología diversa, y en cada uno disponemos 20 unidades de muestreo al azar.

Muestreo estratificado. Cada trama representa una litología diferente

5. Organización de los datos. Antes de llevar a cabo el muestreo, es fundamental prever la

organización de los datos que se van a tomar. Para ello hay que realizar una tabla o estadillo, que facilite la recogida eficaz de los datos. Algunos de los datos que conviene incluir en cualquier estadillo son: la fecha y la localidad de muestreo, y el autor de las observaciones cuando hay varias personas implicadas en el muestreo. Normalmente las variables se colocan en columnas y las unidades de muestreo en filas.

Tabla 1.- Ejemplo de estadillo diseñado para caracterizar una comunidad de

invertebrados acuáticos Autor: Fecha: Localidad: Tempera-

tura pH Abundancia

especie 1 Abundancia

especie 2 ... ...

Unidad 1 15 7.5 1 15 - - Unidad 2 12 7.3 3 48 - - Unidad 3 12 7.2 8 78 - - Unidad 4 13 8.2 4 23 - - Unidad 5 14 6.2 7 64 - - Unidad 6 17 6.8 2 85 - - Unidad 7 19 5.5 12 14 - - Unidad 8 15 7.1 8 15 - - Unidad 9 13 7.0 9 32 - -

6. CUANTIFICACIÓN DE LA ABUNDANCIA DE ORGANISMOS

Para muchos estudios ecológicos es necesario cuantificar la abundancia de los individuos que constituyen las poblaciones. Los métodos disponibles varían en función de las características del elemento a muestrear. Por ejemplo, los animales se mueven; las plantas son sésiles, pero por ser organismos modulares (por ej. una misma raíz da lugar a muchos tallos aéreos) no podemos delimitar la extensión de un individuo con certeza. A continuación se exponen algunos de estos métodos (Tabla2).

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Tabla 2. Formas de cuantificación de la abundancia

Animales Plantas

Tamaño absoluto de la población

Censos Captura/recaptura Densidad x superficie

--

Dir

ecto

s Número individuos Biomasa por especie

Número individuos Cobertura Frecuencia Biomasa por especie Densidad (cantidad

de individuos por unidad espacial)

Indi

rect

os

Conteo de indicios por unidad espacial o temporal

--

Número total de individuos de una población: Resulta bastante difícil de conocer. Solo tiene sentido en poblaciones aisladas, donde no hay entrada o salida de individuos. Es más frecuente en el caso de poblaciones animales. Los métodos que se utilizan son los siguientes: - Censos: recuento del número total de individuos de una población. Sólo es factible en el caso de

poblaciones pequeñas y aisladas. - Muestreo de la densidad (nº de individuos por unidad espacial). Este dato multiplicado por la

extensión del área ocupada por la población da una idea del nº total de individuos. - Método de captura / recaptura. Se utiliza mucho para poblaciones de micromamíferos. Mediante

trampas se capturan individuos que son marcados y devueltos a su ambiente. Después de un cierto período de tiempo, para que los marcados se mezclen con el resto de la población, se realiza una nueva captura y se establece la proporción entre animales marcados y no marcados. Conocido el número de individuos marcados inicialmente se puede determinar el tamaño de la población a partir de dicha proporción.

Densidad: Es la abundancia por unidad espacial (superficie o volumen). A menudo resulta más útil que el tamaño absoluto de la población, ya que la densidad determina aspectos fundamentales como la competencia por los recursos. La densidad de población se puede expresar de distintas formas: - Número de individuos por unidad espacial. Se utiliza cuando la especie en cuestión está formada

por individuos unitarios, que pueden ser fácilmente cuantificables. Por ejemplo los animales. - Biomasa de organismos por unidad espacial. Se utiliza cuando los individuos son muy pequeños

(por ej. invertebrados) o cuando no es posible identificar individuos (por ejemplo plantas de desarrollo clonal). La biomasa se estima mediante el peso seco de los organismos.

- Cobertura: Es la variable más utilizada para cuantificar la abundancia de especies vegetales. Es la proporción de la superficie muestreada recubierta por la proyección vertical de la vegetación.

- Frecuencia: Es la probabilidad de encontrar una especie en un área dada.

Como se ve en la Tabla 2, los métodos de muestreo, en especial aplicado a fauna, pueden ser directos cuando se registran variables sobre los individuos o indirectos cuando se registran las manifestaciones de la presencia de organismos (cadáveres, nidos, huellas, excrementos, túneles, madrigueras, hormigueros, egagrópilas, sonidos, etc). Raramente se hacen muestreos indirectos de la vegetación, aunque un ejemplo es la utilización del polen como estimación de abundancia de vegetación en Paleoecología.

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6.1. Métodos de cuantificación de abundancia de organismos

La particularidades de cada especie (forma, tamaño, medio en que viven, capacidad de movimiento, etc), hacen necesario desarrollar métodos específicos para cuantificar la abundancia de cada tipo de especie.

Algunos ejemplos de formas de muestrear la fauna son los siguientes (fig. 7): - Fauna acuática: cuando se trata de fauna suspendida en la columna de agua se puede utilizar el barrido

con redes o la pesca eléctrica, para vertebrados y botella toma-muestras (Fig. 7a) para invertebrados. Si se trata de invertebrados bentónicos (los viven en el fondo), se utiliza un cilindro Hess.

- Fauna edáfica: Para un volumen de suelo, en el caso de especies de tamaño grande (lombrices, etc.) se hace un conteo directo. Para extraer organismos más pequeños se puede optar por la disgregación de Unidads con una solución de NaCl que mata los organismos que quedan flotando, o bien se puede usar el embudo de Tullgren (Fig. 7b). En este caso, se coloca un volumen de suelo sobre una rejilla situada en la parte ancha del embudo y se aplica calor por encima. El calor y la deshidratación hacen que los organismos se dirijan en la dirección opuesta, hasta caer en una solución de líquido conservante.

- Fauna aérea. Para una descripción cualitativa de una comunidad de aves basta con la observación visual o auditiva. Para estudios cuantitativos el muestreo visual o auditivo debe estar relacionado con alguna unidad estándar de esfuerzo. Por ejemplo, el recuento del canto de machos de aves consta de pequeñas paradas en lugares preestablecidos a lo largo de rutas o transectos predeterminados cuando se realizan censos. En cada parada se cuenta el canto de los pájaros machos.

- Fauna terrestre. En el caso de la fauna de invertebrados que habitan en pastizales, se pulveriza un insecticida en un área determinada y luego se absorben los organismos muertos con una aspiradora (Fig. 7c). En zonas de matorral se coloca en el suelo una superficie que pueda recoger los organismos y se varean los arbustos haciendo caer la fauna no voladora. También se puede embolsar el arbusto y luego pulverizar desde dentro con un insecticida. Son métodos poco precisos que no permiten conocer la estructura vertical de la comunidad.

Fuente de calor

a) b) c)

Figura 7. Métodos de estima de la abundancia de poblaciones animales En el caso de las comunidades vegetales, se usan los siguientes métodos:

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- Cuadrado de muestreo (“quadrat”) de tamaño apropiado para el tipo de comunidad, en función del tamaño y la densidad de las plantas que se van a muestrear. Cuando


sobrepasa unas dimensiones manejables (1 m2) a veces pasa a denominarse parcela. Los tamaños más usuales son: intervalo 20-50 cm de lado para pastos anuales

o 20-50 cm para herbáceas o 30 cm para plantas acuáticas o 10 m de lado para matorral o 10-50 m para bosques

Fig. 8.- cuadrículas de muestreo En cada cuadrícula se puede anotar la presencia/ausencia de las especies o estimar el porcentaje de suelo recubierto por cada una (Fig. 8).

- Líneas o pasillos. En este caso se extiende una cuerda de longitud determinada (1 m para comunidades herbáceas perennes, 10 m para arbustivas y 25 m para arbóreas) y se anota la longitud de cuerda que intercepta con cada especie (si es un pasillo, se determina la superficie de cada especie en el mismo). La suma de esa longitud respecto a la longitud total de la cuerda indican la cobertura. Es muy útil para muestrear comunidades arbustivas, sabanas, donde las no hay solapamiento entre las copas de las plantas individuales.

Fig. 9. Muestreo en líneas

- “Point-quadrat”. La unidad de muestreo es el punto. Los puntos se distribuyen de forma regular en la unidad de muestreo. En cada punto se anota si contacta o no con la especie de interés. Esta técnica se adapta muy bien a comunidades herbáceas con elevada cobertura. Permite obtener frecuencias (nº de puntos que interceptan con cada especie /nº total de puntos). Fig. 10. Point-quadrat 7. BIBLIOGRAFÍA • Begon, M., Harper, J. L. y Townsend, C. R. 1996. Ecología: individuos, poblaciones y

comunidades. 3ª Edición. Ediciones Omega, Barcelona. • Mackenzie, A., Ball, A.S. and Virdee, S. R. 1998. Instant Notes in Ecology. Bios Scientific

Publishers, UK. • Sokal, R. R. and Rohlf, F. J. 1986. Introducción a la Bioestadística. Editorial Reverté. • Zar, J.H., 1996. Biostatistical Analisys. 3rd Edition. Prentice-Hall International, London.

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8. APENDICE 8.1 Ficha para guiar el diseño de un muestreo 1. Planteamiento del problema ecológico. 2. Planteamiento de hipótesis

3. Diseño del protocolo de muestreo

- Variables (en variables cualitativas, especificar las categorías que se incluyen)

VARIABLE(S) INDEP. Cualit. o cuantit

VARIABLE(S) DEPEND. Cualit. o cuantit

- Unidad de muestreo. - Distribución de las unidades de muestreo

Cuadrícula (indicar su tamaño)

Estratificado - indicar cuáles son los estratos. - indicar cómo se distribuyen las

muestras en cada estrato

Punto Sistemático Individuo Al azar Otros En gradiente

- Número de unidades de muestreo: (nº total y nº en cada estrato). - Método estadístico que se va utilizar:

4. Dibujo del estadillo apropiado para la toma de datos.

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8.2. Ejemplos de diseño de experimentos o muestreos 8.2.1. Efectos de la exclusión del pastoreo sobre la diversidad de la comunidad de herbáceas Presentación del problema: La manzanilla de Sierra Nevada es una especie endémica en peligro de extinción. Como posible medida para proteger las poblaciones que quedan se ha planteado instalar vallas de exclusión de pastoreo, que eviten el ramoneo por parte de herbívoros grandes (salvajes y domésticos). Sin embargo, esta medida puede tener efectos no deseados sobre el resto de la comunidad del pastizal, ya que es un sistema que lleva siendo pastoreado durante mucho tiempo. Concretamente se teme que la eliminación del pastoreo favorezca a unas pocas especies de crecimiento rápido, intolerantes al ramoneo, reduciendo la diversidad y riqueza del pastizal. Objetivo: Se quiere conocer el efecto que tiene la exclusión del pastoreo sobre la riqueza (número de especies) que conforman la comunidad de pasto en que vive la manzanilla de Sierra Nevada. Hipótesis: La ausencia de pastoreo a medio y largo plazo provocará una reducción en el número de especies que componen la comunidad. Diseño del experimento-muestreo Para comprobar esta hipótesis es necesario establecer una serie de parcelas de exclusión de pastoreo y compararlas con otras parcelas control. Por ejemplo, se puede seleccionar como universo de muestreo una ladera más o menos homogénea. En ella se delimitarán con vallas cinegéticas 10 parcelas de 3 x 3 metros, distribuidas al azar. Al lado de cada parcela se delimitará otra parcela testigo donde no hay exclusión del pastoreo. El primer muestreo se realizará dos años después de haber establecido las parcelas, de acuerdo con el siguiente protocolo: 1) Definición de las variables:

♦ Independiente: Tratamiento de la parcela. Variable cualitativa con dos estados: con exclusión de pastoreo / sin exclusión del pastoreo.

♦ Dependiente: Nº de especies por unidad de superficie (riqueza). Variable cuantitativa. 2) Unidad de muestreo: cuadrícula de 25 x 25 cm, dentro de la cuál se contará el número de especies diferentes. 3) Distribución de las unidades de muestreo: Estratificado, siendo los dos estratos las dos categorías que indica la variable

independiente, es decir, las parcelas con y sin exclusión. Dentro de cada parcela se puede hacer un muestreo regular, disponiendo las cuadrículas a intervalos de 50 cm.

4) Número de unidades de muestreo: para obtener un valor representativo de la riqueza de cada parcela, se colocarán un total de 16 cuadrículas en cada una. El valor de riqueza será el número total de especies diferentes que hayan aparecido en el conjunto de las 16 cuadrículas. Como ésto se repetirá en cada parcela, al final tendremos 10 valores de riqueza en las parcelas con exclusión y otros 10 en las parcelas sin exclusión.

5) Método estadístico. Dado que hay una variable cualitativa con dos estados posibles y otra cuantitativa, para comprobar si la riqueza media en las parcelas con exclusión es menor que la de aquéllas sin exclusión, utilizaremos una t-Student si la variable “riqueza” sigue una distribución normal en cada una de las categorías, o una U-Mann-Whitney si no se cumple este requisito.

Material necesario - Vallas de exclusión - Cuadrículas de 25x25 cm. - Metro

Estadillo

PARCELA exclusión (si/no) Lista de especies que aparecen en las 16 cuadrículas Nº total de especies

1

si ........ ......... .......... .......... ........ ......... .......... ....... ........ ......... ......... .......... ........ ......... ........ .......

2

si ........ ......... .......... .......... ........ ......... .......... ....... ........ ......... ......... .......... ........ ......... ........ .......

....

........ ......... .......... .......... ........ ......... .......... ....... ........ ......... ......... .......... ........ ......... ........ .......

20

no ........ ......... .......... .......... ........ ......... .......... ....... ........ ......... ......... .......... ........ ......... ........ .......

15


8.2.2. Respuesta de crecimiento de la comunidad de herbáceas a la influencia de especies leñosas Presentación del problema: Se sabe que muchas especies leñosas en ambientes áridos y semiáridos, tanto arbóreas como arbustivas, tienen efectos positivos (facilitación) sobre la comunidad vegetal que se refugia bajo ellas. Entre estos efectos positivos, uno de los más llamativos es el aumento de producción con respecto a la comunidad que queda fuera del dosel de la especie facilitadora. La identificación de especies facilitadoras puede ser muy interesante en proyectos de revegetación, ya que pueden acelerar la recuperación del bosque mediterráneo. Una de las potenciales especies facilitadoras es la leguminosa arbustiva Retama sphaerocarpa que, además de proporcionar sombra y materia orgánica, incorpora nitrógeno atmosférico al sustrato. De hecho en el campo se observa una mayor profusión de herbáceas bajo su copa. Objetivo: Se quiere conocer si realmente la retama ejerce un efecto de facilitación sobre la comunidad herbácea que se refugia bajo ella. Hipótesis: En una comunidad de pastizal con individuos dispersos de retama, la producción del estrato herbáceo varía con la distancia a las retamas, siendo mínima en las zonas que quedan fuera de la copa, máxima hacia el centro del dosel, e intermedia al borde del mismo. Diseño del experimento-muestreo Para comprobar esta hipótesis es necesario elegir una serie de retamas de dimensiones homogéneas (para evitar diferencias debidas a grandes diferencias de edad entre ellas) en un retamar que sea más o menos homogéneo. Este número puede ser de 20 individuos, que además han de estar lo más alejados de vecinos que sea posible (para evitar interferencias). El protocolo de muestreo será el siguiente: 1) Definición de las variables:

- Independiente: Posición respecto a los arbustos. Variable cualitativa con tres estados: centro del dosel / borde del dosel / zona completamente alejada de las retamas (Fig. 1).

- Dependiente: Producción por unidad de superficie, medida como biomasa (peso seco) por unidad de superficie. Variable cuantitativa.

2) Unidad de muestreo: cuadrícula de 15 x 15 cm, dentro de la cual se recortará el estrato herbáceo a ras de suelo. La biomasa se guardará en bolsas de papel etiquetadas y se llevarán al laboratorio. Se secarán en estufa a 70ºC hasta peso constante, para ser posteriormente pesadas en balanza de precisión.

3) Distribución de las unidades de muestreo: Estratificado, siendo los estratos las tres categorías que indica la variable independiente, es decir, centro del dosel, borde del dosel y zona completamente alejada de las retamas. Bajo cada individuo trazaremos 4 rectas, partiendo del centro del dosel, una hacia cada punto cardinal, para poder tomar 4 muestras en cada zona, bajo cada individuo.

4) Número de unidades de muestreo: Como hemos seleccionados 20 individuos de retama, y bajo cada una se toman cuatro muestras en cada una de las tres posiciones (centro, borde y fuera), tendremos un total de 60 muestras por posición.

5) Método estadístico. Dado que hay una variable cualitativa con tres estados posibles y otra cuantitativa, para comprobar si la producción del estrato herbáceo es diferente en alguna de las posiciones, utilizaremos un ANOVA si la variable “biomasa” sigue una distribución normal en cada una de las categorías, o un Kruskal-Wallis si no se cumple este requisito.

Figura 1. Esquema de la distribución de muestras

Exterior Borde

Interior

Material necesario ♦ Cuadrículas de 15x15 cm. ♦ Tijeras ♦ Metro ♦ Bolsas de papel ♦ Estufa ♦ Balanza de precisión

16


Estadillo

RETAMA POSICIÓN Biomasa (gr.)

Exterior

Borde

1

Interior

Exterior

Borde

2

Interior

Exterior

Borde

3

Interior

8.2.3. Efecto de las variaciones estacionales e interanuales sobre la dieta de la lechuza (Tyto alba). Presentación del problema: La lechuza es un ave rapaz nocturna que se alimenta principalemente de micromamíferos (topillos, ratones, musaraña, ratas de agua). Estas especies son estrategas de la r, con tasas de reproducción muy altas y fuertes variaciones de tamaño poblacional provocadas por factores abióticos independientes de la densidad. Cabe esperar, por tanto, que la dieta de la lechuza varíe cuando lo hacen los factores ambientales, tanto a lo largo del ciclo anual, como entre años diferentes. El estudio de la dieta de aves rapaces resulta sencillo mediante el análisis de egagrópilas, que son bolas que regurjitan con los restos de la presa que no han podido digerir (pelo y huesos). En el caso de la lechuza, los huesos de las egagrópilas están muy poco triturados y es fácil identificar los cráneos de las especies que han consumido. Objetivo: Se quiere conocer el efecto de las variaciones estacionales e interanuales sobre la dieta de la lechuza.

17


Hipótesis: 1) Esperamos que el porcentaje de presas de las que se alimenta la lechuza varíe a lo largo del año, como consecuencia del

propio ciclo anual de las presas. 2) También esperamos encontrar fuertes diferencias en la dieta a lo largo de varios años, comparando siempre los datos de

la misma estación del año (por ej. otoño).

Diseño del experimento-muestreo Lo primero que necesitamos es delimitar el área de estudio y localizar en ella varios posaderos de lechuza (por ej. 10), bajo los cuales se pueden encontrar egagrópilas frescas. Estos posaderos los buscaremos en cuevas, tejados de graneros, árboles altos, etc. Una vez identificados y marcados en un mapa, iniciaremos el muestreo de acuerdo con el siguiente protocolo. 1) Definición de las variables:

♦ Independiente: Para la hipótesis 1: estación del año (cualitativa, con cuatro estados). Para la hipótesis 2: año (cualitativa, por ej. con 4 estados: años del 2003 al 2006).

♦ Dependiente: Para ambas hipótesis: presas consumidas. Variable cualitativa. 2) Unidad de muestreo: Cada uno de los 10 posaderos, donde se recogen las egagrópilas. 3) Distribución de las unidades de muestreo: Estratificado; para la hipótesis 1 los estratos son las cuatro estaciones del

año, por ej. a lo largo del año 2003. Para la hipótesis 2 los estratos son los 4 años de recogida de egagrópilas (este muestreo se hará solo en otoño). En cada posadero recogeremos todas las egagrópilas que encontremos en cada fecha de muestreo, analizaremos su contenido e identificaremos las presas consumidas.

4) Número de unidades de muestreo: Hipótesis 1: 10 posaderos por 4 estaciones = 40 muestras. Hipótesis 2: 10 posaderos por 4 años = 40 muestras.

5) Método estadístico. En las dos hipótesis tenemos dos variables cualitativas, con lo que el método estadístico a utilizar es la chi-cuadrado.

Estadillo: En cada casilla hay que poner la lista de especies encontradas con el número de individuos encontrado en cada una.

Posadero 2003 2004 2005 2006 Primavera Verano Otoño Invierno Otoño Otoño Otoño 1

............

............

............

............

2

3

4

......... 10

Tabla de contingencia para hipótesis 1 Presa / Estación Primavera Verano Otoño Invierno Total Topillo Ratón Musaraña Rata de agua ............. Total

18


Tabla de contingencia para hipótesis 2 Presa / Estación 2003 2004 2005 2006 Total Topillo Ratón Musaraña Rata de agua ............. Total

8.2.4. Efectos de un vertido urbano sobre la diversidad de invertebrados bentónicos en un río. Presentación del problema: La hipótesis de la perturbación intermedia, aplicada al caso de la comunidad de macroinvertebrados bentónicos de un río (los que viven anclados al fondo del sustrato), predice que la diversidad (o riqueza de especies) será máxima en la zona del río que presente un nivel medio de perturbación. A partir de ahí, la riqueza disminuirá, tanto si el grado de perturbación aumenta o disminuye. En nuestro caso la perturbación se produce en el km 30 desde el nacimiento del río, como consecuencia de un vertido de aguas residuales urbanas sin depurar. Objetivo: Queremos comprobar si se cumple la predicción que establece la hipótesis de la perturbación intermedia para el caso de la comunidad de macroinvertebrados bentónicos de un río con un vertido de aguas residuales urbanas. Hipótesis La riqueza de especies de esta comunidad será baja en la zona de cabecera del río (nivel de perturbación bajo) y en la zona justo por debajo del vertido (nivel de perturbación alto). La riqueza máxima la encontraremos varios kilómetros aguas abajo del vertido (por ej. 15), debido a que el efecto del éste va desapareciendo (perturbación intermedia). Diseño del muestreo 1) Definición de las variables:

♦ Independiente: Zona del río, es cualitativa con tres estados: cabecera (perturabación baja), zona del vertido (perturbación alta) y zona 156 km por debajo del vertido (perturbación intermedia).

♦ Dependiente: Riqueza de especies, cuantitativa. 2) Unidad de muestreo: Se puede utilizar un cilindro de Hess, diseñado específicamente para recoger los invertebrados

que viven en una unidad de superficie en el lecho del río. La unidad será la superficie del cilindro. 3) Distribución de las unidades de muestreo: Estratificado: establecemos a priori las tres zonas mencionadas. En cada

una tomaremos diversas muestras siempre en zonas homogéneas (tipo de sustrato, velocidad de la corriente, distancia a la orilla, vegetación, etc. han de ser similares, para evitar que otros factores interfieran en la respuesta de la variable dependiente).

4) Número de unidades de muestreo: En cada una de las tres zonas tomaremos 15 muestras con el cilindro de Hess, lo que hace un total de 45 muestras. Los invertebrado recogidos con el cilindro se pasan a un bote con formol para poder analizar en el laboratorio el número de especies diferentes que hay.

5) Método estadístico. Dado que tenemos una variable dependiente cuantitativa y otra independiente cualitativa con tres estados, aplicaremos el ANOVA, en caso de que la variable cuantitativa muestre una distribución normal, y un Kuskal-Walis en caso de que no se cumpla ese requisito.

Material necesario Cilindro de Hess, botes para guardar las muestras, formol para conservarlas, binocular para procesar las muestras. Estadillo En cada casilla se anotará el número de especies correspondiente.

Muestra Zona 1 (perturbación baja)

Zona 2 (perturbación alta)

Zona 3 (perturbación intermedia)

1 2 3 ... 15

19


8.2.5. Efectos de la herbivoría sobre la producción primaria en una comunidad de vegetación leñosa

Presentación del problema: La productividad de los ecosistemas forestales Mediterráneos se halla fuertemente limitada por la disponibilidad de agua y nutrientes esenciales. Menos conocido es el papel que juegan los herbívoros sobre la producción de los bosques Mediterráneos. Sin embargo su conocimiento es muy importante para llevar a cabo planes de gestión de la vegetación y prevención de incendios forestales. Objetivo: Comprobar el efecto de la herbivoría sobre la productividad de la vegetación leñosa en el bosque mediterráneo. Hipótesis: La ausencia de herbívoros incrementará la productividad de la comunidad. Diseño del experimento-muestreo: Se han acotado 20 parcelas circulares de un radio de 10 m un bosque mixto de encina y quejigo en la Sierra de Cazorla (Jaén). Las parcelas se hallan distribuidas al azar y asumimos que los diferentes factores que afectan a la productividad de la vegetación (disponibilidad de agua, nutrientes, etc.) son iguales para todas ellas. En 10 de estas parcelas (controles), el vallado se restringe a una simple cuerda que permite el paso de todo tipo de animales. La valla de las restantes 10 parcelas es una retícula fina que impide la entrada de la mayor parte de herbívoros que consumen habitualmente hojas de la vegetación leñosa. Se han llevado a cabo inventarios exhaustivos de la biomasa leñosa en todas las parcelas, al inicio del experimento y dos años después, de manera que disponemos datos expresados en área basal por unidad de superficie y tiempo (m2 ha -1año -1) para cada una de las parcelas. La estimación de la biomasa se obtiene a partir de la suma de áreas basales de la vegetación leñosa dominante (área basal es el área de la sección del tronco de la planta a ras de suelo). La biomasa de la parcela se estima como el área basal total de la misma (suma de las áreas basales de todos los individuos). La productividad es el incremento de esta variable en el tiempo transcurrido entre la primera y segunda medidas, estimado en m2 ha-1 año –1. 1) Definición de las variables:

♦ Independiente: Tratamiento de la parcela. Variable cualitativa con dos estados: con exclusión de herbívoros / sin exclusión de herbívoros.

♦ Dependiente: Productividad de la parcela (m2 ha -1año -1).Variable cuantitativa. 2) Unidad de muestreo: Parcelas circulares de 10 m de radio en donde se estima la biomasa.

3) Distribución de las unidades de muestreo: Estratificado, siendo los dos estratos las dos categorías que indica la variable independiente, es decir, las parcelas con y sin exclusión. Dentro de cada parcela se puede hacer un muestreo de todos los individuos o de una submuestra escogida al azar.

4) Método estadístico: Dado que hay una variable cualitativa con dos estados posibles y otra cuantitativa, para comprobar si la productividad en las parcelas con exclusión es menor que la de aquéllas sin exclusión, utilizaremos una t-Student si la variable “productividad” sigue una distribución normal en cada una de las categorías, o una U-Mann-Whitney si no se cumple este requisito.

Material necesario: ♦ Vallas de exclusión. ♦ Cinta métrica ♦ Calibre.

Estadillo (para cada año de muestreo):

PARCELA exclu-sión (si/no) Area basal de cada individuo (m2 ha -1año -1). Area basal total

1

Si ........ ......... .......... .......... ........ ......... .......... ....... ........ ......... ......... .......... ........ ......... ........ .......

2

Si ........ ......... .......... .......... ........ ......... .......... ....... ........ ......... ......... .......... ........ ......... ........ .......

...

Si ........ ......... .......... .......... ........ ......... .......... ....... ........ ......... ......... .......... ........ ......... ........ .......

20

no ........ ......... .......... .......... ........ ......... .......... ....... ........ ......... ......... .......... ........ ......... ........ .......

20


8.2.6. Influencia de la temperatura en la actividad de los lacértidos.

Presentación del problema: La lagartija colirroja (Acanthodactylus erythrurus) se encuentra en la Península Ibérica distribuida principalmente por el centro y sur de la misma. Dado su carácter ectotermo, que comparte con el resto de reptiles, la lagartija colirroja concentra su actividad principalmente en los meses de verano, cuando la disponibilidad de horas de sol para poder alcanzar su temperatura corporal preferida es mayor. En algunas de las áreas que ocupa, como por ejemplo las dunas costeras del levante español, los días más calurosos del verano se han registrado temperaturas ambientales muy elevadas cuando el sol está en el cénit, tanto que podría pensarse que resultaran letales para estos lacértidos. Por ello, es esperable que estos individuos disminuyan su actividad en las horas centrales de esos días, presentando un patrón de actividad bimodal (actividad antes y después del mediodía, y no durante las horas centrales) en vez de unimodal (actividad continuada todo el día). Objetivo: Se quiere conocer la influencia de la temperatura ambiental sobre los patrones de actividad de la lagartija colirroja en un campo de dunas costeras. Hipótesis: En las horas centrales del día, cuando el sol está en el cénit y la temperatura ambiental es muy elevada, la actividad de la lagartija colirroja es menor que antes y después del cénit. Diseño del experimento-muestreo Para comprobar esta hipótesis es necesario realizar censos de lagartijas durante las horas en que el sol está en el cénit y compararlos con censos realizados fuera de las horas en que el sol está en el cénit. Por ejemplo, se puede seleccionar como universo de muestreo un campo de dunas más o menos homogéneo. En él se realizarán transectos de 100m de largo y 5 m de banda, distribuidos al azar, concentrados en 3 periodos: 1) antes de que el sol llegue al cénit (por la mañana, de 9h a 11 hora solar), 2) entre las 12h y las 14 hora solar (cénit), y 3) después de que el sol ha pasado el cénit (por la tarde, de 16h a 18 hora solar). Los muestreos se realizarán durante los días más calurosos del verano, por ejemplo entre el 10 y el 20 de Agosto, de acuerdo con el siguiente protocolo: 1) Definición de las variables:

♦ Independiente: Periodo del día. Variable cualitativa con tres estados: antes del cénit solar (10-11 hora solar); en el cénit solar (12.00 hora solar); después del cénit solar (16-17 hora solar).

♦ Dependiente: Nº de contactos de lagartija colirroja por m2 (densidad). Variable cuantitativa. 2) Unidad de muestreo: transecto de 100 m de largo y 5 m de banda, dentro de la cuál se contará el número de contactos

de lagartija colirroja. 3) Distribución de las unidades de muestreo: el muestreo será estratificado en el tiempo: se realizarán transectos dentro de

cada uno de los tres periodos definidos. Y será regular en el espacio: haciendo los transectos a lo largo del campo de dunas, perpendiculares a la línea de playa y separados entre ellos, por ejemplo, 25m.

4) Número de unidades de muestreo: Para obtener un valor de densidad representativo de cada periodo definido, se realizarán 10 transectos por periodo y día, es decir, 30 transectos al día. Los muestreos se realizarán durante 10 días, por lo que se obtendrán 300 transectos en total, 100 para cada periodo definido.

5) Método estadístico. Dado que hay una variable cualitativa con tres estados posibles y otra cuantitativa, para saber si se observan diferencias en la actividad de la lagartija colirroja entre los tres periodos utilizaremos un análisis de la varianza (ANOVA) si la variable “densidad” sigue una distribución normal en cada una de las categorías, o un análisis de Kruskall-Wallis si no se cumple este requisito.

Material necesario Cronómetro

Estadillo

TRANSECTO PERIODO (Mañana/Tarde/Cénit)

Nº contactos de lagartija

colirroja 1 Mañana 2 Mañana ... Mañana 10 Tarde 11 Tarde ... Tarde 30 Cénit

21


Bibliografia: Belliure, J. 1997. La conducta de termorregulación y de obtención de alimento en la lagartija colirroja (Acanthodactylus

erythrurus): factores que modulan su expresión. Tesis Doctoral. Díaz, J.A. 1991. Temporal patterns of basking behaviour in a Mediterranean lacertid lizard. Behaviour 118:1-14.

8.2.7. Efecto de la fecha de eclosión sobre el crecimiento de los pollos en el papamoscas cerrojillo

(Ficedula hypoleuca). Presentación del problema: En una población de papamoscas cerrojillo situada en un robledal al norte de Madrid viene observándose en los últimos años una gran variabilidad en el tamaño que alcanzan los pollos justo antes de abandonar el nido. Como posible explicación de tal variabilidad se baraja la disponibilidad de alimento para alimentar a los pollos, que va disminuyendo conforme avanza la estación, de forma que los pollos más tardíos tendrían menos recursos (orugas de mariposa) disponibles que los pollos tempranos, y ello afectaría a su crecimiento. Objetivo: Se quiere conocer la influencia de la fecha de eclosión en el peso corporal de los pollos de papamoscas cerrojillo justo antes de abandonar el nido. Hipótesis: Los pollos más tardíos de papamoscas cerrojillo abandonan el nido con un peso corporal menor que los pollos más tempranos. Diseño del experimento-muestreo Para comprobar esta hipótesis es necesario disponer de una población de papamoscas cerrojillo donde seguir la reproducción y el crecimiento de los pollos hasta pocos días antes de que abandonen el nido. Por ejemplo, se puede seleccionar como universo de muestreo la población de papamoscas cerrojillo establecida en un robledal del norte de Madrid. En ella se marcarán distintos nidos y se seguirá la reproducción y el crecimiento de los pollos hasta que alcancen la edad de 12 días (abandonan el nido a los 15 días de edad aproximadamente). El muestreo se iniciará el mes de Junio, cuando la mayor parte de la puesta se ha realizado (puestas de 5-6 huevos). Se marcarán los nidos y se visitarán diariamente para anotar las fechas de eclosión. Los pollos se pesarán el día de eclosión y a los 12 días de edad. De esta forma se obtiene el valor del peso corporal a la edad de 12 días y el crecimiento medio de los pollos durante ese periodo. El protocolo que se seguirá es el siguiente: 1) Definición de las variables:

♦ Independiente: Fecha de eclosión. Variable cuantitativa (por ejemplo, si la primera eclosión fue el 12 de Junio y la última fue el 20 de Julio, la variable tiene un rango de 1-39)

♦ Dependiente: Peso corporal de los pollos a los 12 días de edad. Variable cuantitativa. ♦ Dependiente: Crecimiento medio de los pollos en el periodo de 12 días (gramos/día). Variable cuantitativa.

2) Unidad de muestreo: el nido. Se promedian los valores entre los pollos hermanos. 3) Distribución de las unidades de muestreo: al azar, se van seleccionando nidos establecidos en el robledal. 4) Número de unidades de muestreo: para obtener un valor representativo del crecimiento de los pollos se localizarán un

mínimo de 20 nidos. 5) Método estadístico.

- Peso corporal a los 12 días. Dado que disponemos de dos variables cuantitativas, para comprobar si el peso está relacionado con la fecha de eclosión utilizaremos una una r-Pearson si ambas variables siguen una distribución normal, o una r- Spearman si no se cumple este requisito.

- Crecimiento (g/d). Dado que disponemos de dos variables cuantitativas, para comprobar si el crecimiento está relacionado con la fecha de eclosión utilizaremos una una r-Pearson si ambas variables siguen una distribución normal, o una r- Spearman si no se cumple este requisito.

Material necesario ♦ Dinamómetro (1-10 g) ♦ Marcador de nido (ficha plastificada)

22


Estadillo

NIDO Fecha eclosión

Peso pollos eclosión

Peso pollos 12 días

Crecimiento (g/día)

1 2 3 ... 10 11 12 13 ... 20

Bibliografía: Sanz, J.J. 1994. Restricciones energéticas durante la reproducción en el papamoscas cerrojillo (Ficedula hypoleuca). Tesis

doctoral.

8.2.8. Diferencias de mortandad invernal en plántulas de Pinus nigra y P. sylvestris. Presentación del problema: Pinus sylvestris y Pinus nigra son dos árboles que en el Sistema Ibérico presentan áreas de distribución parcialmente separadas. Aunque las poblaciones de ambas presentan un cierto solapamiento, P. sylvestris ocupa las zonas altitudinalmente más elevadas, mientras que P. nigra domina en la banda altitudinal inmediatamente inferior. Algunos autores explican esta distribución argumentando que las plántulas de P. nigra son menos resistentes a las bajas temperaturas que las de P. sylvestris, por lo que la especie no puede colonizar zonas más elevadas. Sin embargo, sometiendo las plántulas de ambas especies a temperaturas de –20ºC no se encontraron diferencias de resistencia a la helada, lo que sugiere que, son otros los mecanismos que explican el diferente comportamiento frente al frío, como el estrés hídrico inducido por bajas temperaturas o de velocidad de aclimatación a las bajas temperaturas. Objetivo:

Se quiere estudiar si durante el invierno existen diferencias de mortalidad entre las plántulas de ambas especies, plantadas

en las zonas elevadas, dominadas típicamente por P. sylvestris. Hipótesis: Las plántulas de P. nigra presentan mayor porcentaje de mortandad invernal que las de P. sylvestris al ser plantadas en zonas de alta montaña Diseño del experimento-muestreo Para comprobar esta hipótesis es necesario establecer una parcela en la que se planten individuos de una savia (1 año) provenientes de un vivero. Es importante que los individuos seleccionados de ambas especies hayan sido cultivados de la misma manera. La parcela que se ha escogido tiene una pendiente suave, por lo que se ha decidido establecer un diseño en bloques con los tratamientos (especies) dispuestos al azar dentro de los bloques. Los bloques se dispondrán de forma perpendicular a la pendiente para poder controlar el efecto de la misma. La plantación se realiza en noviembre, colocando 15 individuos de cada especie en cada bloque. El número de bloques establecido es 8. La mortandad se contabiliza al comienzo del periodo vegetativo, a final de abril. La parcela diseñada está representada en la Figura 1. 6) Definición de las variables:

♦ Independiente: Especie. Variable cualitativa con dos estados: 1) P. sylvestris y 2) P. nigra ♦ Dependiente: Mortandad (en tanto por cien), que se calcula como número de individuos muertos de una especie en

un bloque *100 / Nº de individuos totales plantados de dicha especie en dicho bloque. Variable cuantitativa. 7) Unidad de muestreo o experimental: el bloque 8) Distribución de las unidades experimentales: perpendicular a la pendiente del terreno 9) Número de unidades experimentales: 8 bloques

23


24

10) Método estadístico. Dado que hay una variable cualitativa con dos estados posibles y otra cuantitativa, para comparar la mortandad de ambas especies utilizaremos una t-Student si la variable “mortandad” sigue una distribución normal en cada una de las categorías, o una U-Mann-Whitney si no se cumple este requisito. Tendremos 8 datos de mortandad de P. nigra y otros 8 de P. sylvestris

P. sylvestris (15 individuos separados 1 m) Bloque 1 P. nigra (15 individuos separados 1 m) P. sylvestris (15 individuos separados 1 m) Bloque 2 P. nigra (15 individuos separados 1 m)

P. nigra (15 individuos separados 1 m) Bloque 3 P. sylvestris (15 individuos separados 1 m) P. sylvestris (15 individuos separados 1 m) Bloque 4 P. nigra (15 individuos separados 1 m)

P. nigra (15 individuos separados 1 m) Bloque 5 P. sylvestris (15 individuos separados 1 m) P. nigra (15 individuos separados 1 m) Bloque 6 P. sylvestris (15 individuos separados 1 m)

P. sylvestris (15 individuos separados 1 m) Bloque 7 P. nigra (15 individuos separados 1 m) P. nigra (15 individuos separados 1 m) Bloque 8

P. sylvestris (15 individuos separados 1 m)

Sent

ido

de la

pen

dien

te

Figura 1. Diseño de la parcela en bloques de mortandad de P. nigra y P. sylvestris

Material necesario ♦ Plantones de P. sylvestris y P. nigra ♦ Azadas o barrones

Estadillo Bloque Nº individuos

muertos de P. sylvestris

Nº individuos muertos de P. nigra

Nº de individuos plantados

Porcentaje muertos de P. sylvestris

Porcentaje muertos de P. nigra

1 15 2 15 3 15 4 15 5 15 6 15 7 15 8 15

mÉtodos de investigaciÓn en ecologÍa - universidad de … · 2015-02-27 · 8.2. ejemplos de...

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