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PRÁCTICAS BIODIVERSIDAD Y CONSERVACIÓN Laboratorio de Biología Marina

Universidad de Sevilla

ESTUDIO DE LAS COMUNIDADES INTERMAREALES DE LA ISLA DE TARIFA, CÁDIZ Profesores: J.M. Guerra García, J.E. Sánchez-Moyano y J.C. García Gómez

PRÁCTICAS BIODIVERSIDAD Y CONSERVACIÓN

¿QUÉ MEDIO ES MÁS BIODIVERSO, EL MARINO O EL TERRESTRE?

http://1.bp.blogspot.com/_pqfFdxfXWRA/TLNc6iyuO9I/AAAAAAAAAAU/zRAm0ZgjHgA/s1600/animales-en-peligro-de-extincion.jpg

53,2%

VIRUS, PROTOZOOS Y

MONERAS

35.600

119.000

176.729

49.693

1.037.000

N° total de especies de organismos conocidas: 1.980.000



Macrocheira kaempferi (Hasta 4 m)

Demodex sp. (0,1 mm)

Diversidad de artrópodos



NÚMERO DE ESPECIES DESCRITASPROTOCTISTA

PLANTAS

ANIMALES



-Se han descrito 1.7 millones de especies y se estima que esta cantidadrepresenta sólo un 5-10% del total de las especies del planeta

-Los artrópodos tropicales podrían llegar a superar los 10 millones deespecies

-Al año se describen unas 12.000 especies animales, y recientemente sehan descrito incluso filos nuevos (Loricifera en 1983; Cycliophora en 1995;Micrognathozoa en 2001)

Loricifera Cycliophora Micrognathozoa



INSECTOS

VIRUS

ARÁCNIDOS

ALGAS

PROTOZOOS

NEMATODOS

HONGOS

BACTERIAS OTROS

MOLUSCOS

CRUSTÁCEOS

CORDADOS

PLANTAS

Modificado de Tinaut y Ruano (2003)

% especies descritas

% especies por describir



CRUSTÁCEOS

POLIQUETOS

MOLUSCOS

EQUINODERMOS


ÍNDICE

1.-Introducción. El Parque Natural del Estrecho 2.-Metodología de muestreo 3.-Trabajo de laboratorio 4.-Tratamiento de la información. Nociones básicas de estadística. Uso de los programas estadísticos SPSS (para análisis univariantes) y PRIMER (para análisis multivariantes). Introducción al R (véase archivo aparte) 5.-Referencias bibliográficas y fuentes de internet


INTRODUCCIÓN EL PARQUE NATURAL DEL ESTRECHO


LOCALIZACIÓN

-54 km de costa -Superficies equivalentes de tierra y mar (Total: 18.900 ha) -Creado en 2003 (BOJA 54/2003, 20 de marzo)


LOCALIZACIÓN

Región boreal

RegiónAtlanto-Mediterránea

ProvinciaLusitánica

ProvinciaMauritánica

ProvinciaMediterránea

Región boreal


Región boreal









LOCALIZACIÓN

18.5% Espacios Naturales (24 Parques Naturales) 335 km de costa (36.5%) con alguna figura de protección


ZONIFICACIÓN

ÁMBITO MARINO ÁMBITO TERRESTRE

Zonas de reserva

Zonas de regulación especial

Zonas de reserva


Zonas de regulación común

PORN PRUGDirección Junta Rectora

ÁMBITO MARINO ÁMBITO TERRESTRE

Zonas de reserva


Zonas de reserva




ZONIFICACIÓN ÁMBITO MARINO ÁMBITO TERRESTRE

Zonas de reserva


Zonas de reserva



PLAN DE ORDENACIÓN DE LOS RECURSOS NATURALES

-Conservar y recuperar la riqueza ecológica del medio marino y terrestre

-Fomentar un desarrollo social, económico y cultural sostenible

-Proteger y recobrar el patrimonio cultural

-Facilitar el acceso, conocimiento y disfrute de los valores naturales y culturales mediante programas y equipamientos adecuados

-Promover la investigación y las actividades educativas

-Garantizar la participación de la población en la planificación y gestión


ÁMBITO MARINO

-Alta diversidad (>2000 especies) -Elevado número de especies endémicas -Hábitats de interés comunitario:

Praderas de fanerógamas marinas

Cuevas semisumergidas


ÁMBITO MARINO

-23 especies de interés comunitario:

Tursiops truncatus

Caretta caretta


ÁMBITO MARINO

Patella ferruginea


ÁMBITO MARINO

Cymbula nigra

Charonia lampas lampas


ÁMBITO MARINO

Dendropoma petraeum

Corallium rubrum


ÁMBITO MARINO

Astroides calycularis

Centrostephanus longispinus


ÁMBITO MARINO

-Regulación de actividades

Pesca de arrastre


ÁMBITO MARINO

Tráfico marítimo


ÁMBITO MARINO

Vertidos industriales y urbanos


ÁMBITO MARINO

Vertidos de crudo


ÁMBITO MARINO

Obras de ingeniería civil

¿Ampliación del puerto de Tarifa?


ÁMBITO MARINO

BAHÍA DE ALGECIRAS

Dragados de mantenimiento


ÁMBITO MARINO

Fondeo de embarcaciones


LA ISLA DE TARIFA. ZONA ESTRELLA DEL PARQUE NATURAL


ÁMBITO TERRESTRE

-Acantilados -Formaciones dunares -Zonas húmedas -Monte mediterráneo -Áreas escarpadas de montaña -Prados y pastizales

17 hábitats de interés comunitario


ÁMBITO TERRESTRE

Drosophyllum lusitanicum

Limonium emarginatum

Numerosos endemismos vegetales


ÁMBITO TERRESTRE

Narcissus viridiflorus Genista triacanthos

Numerosos endemismos vegetales


ÁMBITO TERRESTRE

Especies animales protegidas

Lutra lutra

Gyps fulvus


ÁMBITO TERRESTRE

Especies animales protegidas

Lacerta lepida Coluber hippocrepis


ÁMBITO TERRESTRE

Importancia de aves migratorias 700.000 aves de 380 especies cruzan el Estrecho anualmente


ÁMBITO TERRESTRE

Aquila adalberti

Ciconia nigra


VALORES CULTURALES

-Ciudad romana de Baelo Claudia (Monumento Histórico Nacional)


VALORES CULTURALES

-Necrópolis de los Algarbes Yacimiento arqueológico de la Edad del Bronce más importante de la provincia de Cádiz (2ha)


VALORES CULTURALES

-Importancia del Patrimonio Artístico Rupestre 30 cuevas con arte Paleolítico y Postpaleolítico

Cueva del Moro


VALORES CULTURALES

-Submarinismo, restos arqueológicos y barcos hundidos (Pecios)


VALORES CULTURALES

-GASTRONOMÍA: V oraz al ho rno, carne de caz a, tag arninas, espárragos tri gueros, conservas de melva canutera, pasteles de la Tarifeña

-OFICIOS ARTESANALES: Alfarería, ces tería, carpi ntería rural . Pesc a artesanal , almadraba, agricultura y ganadería ecológica

-FIESTAS: Feria de Algeciras y de Tarifa, Romerías de San Isidro Labrador


TURISMO ACTIVO


EDUCACIÓN AMBIENTAL E INVESTIGACIÓN

-Asociaciones locales -Jornadas de divulgación -Campos de trabajo -Itinerarios por el Parque Natural -Visitas a la Isla de Tarifa -Colaboración con Universidades


EDUCACIÓN AMBIENTAL E INVESTIGACIÓN

Caprella takeuchii


2.-METODOLOGÍA DE MUESTREO

SALPICADURAS

LÍMITE DE LA PLEAMAR

LÍMITE DE LA BAJAMAR

ZONA INTERMAREAL (Mediolitoral)

ESQUEMA DE LA ZONA INTERMAREAL

EL MUESTREO REALIZADO ES ESTRATIFICADO AL AZAR -Se selecciona la zona de la Isla con intermareales de mayor diversidad -Se diferencian los cinturones de algas (5 en total) -En cada cinturón se disponen al azar tres cuadrículas de 20 x 20 cm, se raspa el interior de las cuadrículas con espátula, se embolsan las muestras (algas y macrofauna asociada) y se fijan en alcohol al 70%

1

5

4

3 2

5

3

2

1

Zona intermareal

15 MUESTRAS EN TOTAL (3 muestras por cinturón y 5 cinturones)

RECOGIDA DE MUESTRAS EN EL INTERMAREAL

LA ISLA DE TARIFA

3.-TRABAJO DE LABORATORIO

ALGAS CRUSTÁCEOS

POLIQUETOS EQUINODERMOS

MOLUSCOS

CAPRÉLIDOS ISÓPODOS

TANAIDÁCEOS GAMMÁRIDOS

BIVALVOS POLIPLACÓFOROS

GASTERÓPODOS

En el laboratorio se separan e identifican las especies de algas y su abundancia se estima midiendo el biovolumen La macrofauna asociada se separa a nivel de grandes grupos (Crustáceos, Moluscos, Poliquetos y Equinodermos) y se cuantifica la abundancia contando el número de ejemplares

ALGAS

MACROFAUNA ASOCIADA

ALGAS DOMINANTES DEL INTERMAREAL DE LA ISLA DE TARIFA

Cinturón 1

Gelidium corneum Gymnogongrus patens

Cinturón 2

Gelidiumlatifolium

Gelidiumpusillum

Caulacanthusustulatus

Laurencia pinnatifida Valonia utricularis

Ulva rigida Lithophyllum bissoides Ceramium sp

Césped Gelidium-Caulacanthus

Corallina elongata

Cinturón 3

Corallina elongata

Jania rubens

Corallina elongata

Gelidiumlatifolium

Gelidiumpusillum

Caulacanthusustulatus

Césped Gelidium-CaulacanthusJania rubens

Cinturón 4

Ulva rigida Enteromorpha sp

Chaetomorpha aerea

Cinturón 5

Fucus spiralis

LOS CRUSTÁCEOS PERACÁRIDOS COMO EJEMPLO DE MACROFAUNA ASOCIADA

ISÓPODOS

Ischyromene lacazei Dynamene edwardsi Dynamene bidentata Dynamene torelliae Dynamene magnitorata

Gnathia sp Jaeropsis brevicornis Cirolana sp Idotea sp Paranthura costana Janira maculosa

C1, C2, raro en C3 C3 C5, raro en C3 C1 C2-C5

C3 C1,C2 C3 C1 C3 C1

Muy abundante

Frecuente

Poco frecuente Escalas: 1 mm

C: cinturón

TANAIDÁCEOS

Tanais dulongi Zeuxo normani

ANFÍPODOS CAPRÉLIDOS

Caprella penantis Caprella grandimana Caprella liparotensis

Caprella equilibra Caprella acanthifera

Muy abundante

Frecuente


C: cinturón

C2-C5 C5

C1 C2-C4 C1

C1 C3

ANFÍPODOS GAMMÁRIDOS

Hyale stebbingi C2-C4

Hyale perieri C5

Hyale schmidtii C1, raro en C2 y C3

Hyale pontica C1-C3

Hyale camptonyx C2-C3

Hyale sp1C5

Hyale sp2C1, raro en C2 y C3

Amphilochus neapolitanus C3

Lysianassa costae C3

Ampithoe ramondi C1

Ampithoe sp1C2, raro en C3 y C4

Ampithoe sp2C4, raro en C2 y C3

Ampithoe sp3C2-C4

Muy abundante

Frecuente


C: cinturón

Jassa marmorata C1, raro en C2 y C3

Jassa dentexC1

Elasmopus pocillimanus C1-C3

Elasmopus vachoniC1-C3

Melita palmata C3-C4

Stenothoe monoculoidesC3

Stenothoe dullfosiC1

Stenothoe tergestina C1, C2

Guernea coalita C3, C4

Apherusa mediterraneaC1-C3

Microdeutopus chelifer C3, C4

ANFÍPODOS GAMMÁRIDOS (Continuación)

Muy abundante

Frecuente


C: cinturón

4.-TRATAMIENTO DE LA INFORMACIÓN. NOCIONES BÁSICAS DE ESTADÍSTICA.

USO DE LOS PROGRAMAS ESTADÍSTICOS SPSS (análisis univariantes) Y PRIMER (análisis multivariantes)

ANÁLISIS DESCRIPTIVOS -Medias y medidas de dispersión (varianza, desviación típica, error estándar de la media) -Índices de agregación, cálculos del área mínima -Índices de diversidad (ej. Shannon-Wiener) y equitatividad (ej. Pielou) -Tests de normalidad (ej. Shapiro-Wilk) para ver si los datos siguen o no una distribución normal

ESTADÍSTICA UNIVARIANTE -Tests de comparación de medias, tanto paramétricos (cuando los datos siguen una distribución normal) como no paramétricos (si no siguen una distribución normal)

ESTADÍSTICA MULTIVARIANTE -Análisis de clasificación (clusters o dendrogramas) -Análisis de ordenación (PCA para análisis físico-químicos, MDS para análisis biológicos, y CCA para análisis que combinan matrices físico-químicas y datos biológicos) *Índice de Bray Curtis para datos biológicos *Distancia euclídea para datos físico-químicos

A B

5 especies 20 individuos Diversidad de Shannon=1’61 Equitatividad de Pielou=1

5 especies 20 individuos Diversidad de Shannon=1 Equitatividad de Pielou=0’62

ÍNDICES DE DIVERSIDAD Y DE EQUITATIVIDAD

El índice de diversidad de Shannon es difícil que supere el valor de 4 y el índice de equitatividad de Pielou está comprendido entre 0 y 1

LO QUE TENEMOS QUE TENER CLARO CUANDO EFECTUAMOS UN TEST ESTADÍSTICO CON UN PROGRAMA

-Siempre hay que tener claro en nuestro test cuáles son la hipótesis nula (H0) y la hipótesis alternativa (H1)

En un test de normalidad H0= las variables son normales H1= las variables no son normales

En un test de igualdad de medias H0= las medias son iguales H1= las medias no son iguales

- Cuando se ejecuta el test, el ordenador nos da el valor del estadístico y un valor de la p, que es en el que tenemos que fijarnos. Por regla general el nivel de significación alfa se fija en 0.05. La p es la probabilidad de que se cumpla H0. Cuando la p<0.05 (5%) rechazamos la hipótesis nula, y cuando p>0.05 no tenemos evidencias para rechazarla.

La mayoría de los tests que se aplican en estadística son tests de comparación de medias, con los que queremos explorar si las medias de dos poblaciones son iguales o distintas

TESTS DE COMPARACIÓN DE MEDIAS Y ANÁLISIS DE NORMALIDAD

H0= las medias son iguales H1= las medias no son iguales

-Entre los tests convencionales sencillos de comparación de medias destacan la t-student (que es un test paramétrico) y los test U-Mann Whitney, signos, rangos-signos, etc. (que son tests no paramétricos)

-También existen tests de comparación de medias que tienen en cuenta la varianza de los datos. Se trata del ANOVA (paramétrico) o el Kruskal Wallis (no paramétrico). Estos tests tienen la misma H0 y H1 que el resto de tests de comparación de medias pero son más restrictivos ya que para poder aplicar el ANOVA paramétrico se deben verificar dos hipótesis: normalidad de los datos y homocedasticidad o igualdad de varianzas. Para ello tenemos que aplicar un test de normalidad (Shapiro-Wilk) y un test de homocedasticidad (Levene o Barlett)

H0= las variables son normales H1= las variables no son normales Test de normalidad H0= las varianzas son iguales

H1= las varianzas no son iguales Test de igualdad de varianzas

(Levene o Barlett)

Si se cumple tanto la normalidad como la igualdad de las varianzas se puede aplicar el ANOVA paramétrico. Si alguna de estas premisas no se cumple, tendremos que aplicar el Kruskal Wallis

Para la realización de tests de comparación de medias utilizaremos el programa SPSS. A continuación mostraremos su uso empleando ejemplos sencillos. Ejercicio 1. Estudiamos la población de un pez X que vive en pozas intermareales y queremos ver el efecto sobre el tamaño de los peces que ha tenido la declaración de una zona de reserva marina. ¿Son más grandes los peces en la zona de reserva?

Inicialmente, introducimos los datos en el programa EXCEL, una columna para las pozas y otra para el tamaño (medido en centímetros) de los peces. Disponemos de datos de longitud de 10 peces de la poza 1 (no reserva) y otros 10 peces de la poza 2 (reserva). Una vez en EXCEL, guardamos el archivo y lo abriremos con el SPSS.

Archivo, Abrir, Datos

…abrimos el archivo con el SPSS:

El objetivo de nuestro estudio es efectuar un test de comparación de medias para ver si la media de la longitud de los peces de la poza 1 es igual o no a la de los peces de la poza 2. Antes de ejecutar el test de comparación de medias, tenemos que ver si los datos siguen o no una distribución normal. Si los datos son normales podremos aplicar un test paramétrico.

H0= las variables son normales H1= las variables no son normales

Estas son las hipótesis nula y alternativa del test de normalidad. Los tests de normalidad que se suelen utilizar son el de Shapiro Wilk o el de Kolmogorov Smirnov. Veamos cómo se aplican estos tests con el SPSS

Analizar, estadísticos descriptivos, explorar

(1) Clickear Explorar (2) Clickear y pasar tamaño (cm) a

“Dependientes” (3) Clickear Gráficos

Aquí vemos los resultados del test de Kolmogorov-Smirnov y el test de Shapiro-Wilk. SIEMPRE, de los resultados que obtenemos del ordenador al aplicar un test, debemos fijarnos en el valor de la p (que en este programa aparece como Sig). En este caso el valor de la p es MAYOR de 0.05 (0.61 o 0.54 según el test) y por tanto no hay evidencias para rechazar la hipótesis nula (H0) pudiendo considerar que nuestros datos siguen una distribución normal

Ahora que sabemos que los datos siguen una distribución normal podemos aplicar tests de comparación de medias paramétricos. H0= las medias son iguales

H1= las medias no son iguales

(1) Veamos, primero, como se aplica el t-student en el SPSS

Analizar, Comparación medias, prueba T para muestras independientes

Clickear en “Definir grupos” e insertar 1 en Grupo 1 y 2 en Grupo 2

Estas son las medias de los peces de la poza 1 (3.4) y de la poza 2 (8.2)

Como es una t-student no nos fijamos en la varianza

Este es el valor del estadístico, t-student en este caso

Este es el valor de la p. Como p<0.05 se rechaza H0 y por tanto podemos concluir que las MEDIAS SON DISTINTAS y que por tanto hay diferencias significativas en el tamaño de los peces de las dos pozas

(2) Veamos, en segundo lugar, como se realiza un ANOVA paramétrico en el SPSS.

Ya hemos comentado que en el ANOVA además de la normalidad de los datos se debe cumplir que las varianzas sean iguales.

Normalidad de los datos Ya lo verificamos antes y se cumplía

Igualdad de varianzas. Para verificarlo debemos aplicar el test de Levene de igualdad de varianzas. En este test:

En el SPSS para realizar el test de Levene de igualdad o homogeneidad de varianzas hay que seguir las opciones del ANOVA:

Analizar, Comparación medias, ANOVA de un factor

El ordenador nos da el valor del estadístico y el valor de la p, que es lo importante y en lo que nos debemos fijar. En esta ocasión la p=0.201, por tanto p>0.05, luego no hay evidencias para rechazar H0, y asumimos entonces que nuestras varianzas son iguales, pudiendo aplicarse el ANOVA paramétrico. Por tanto la prueba de homogeneidad de la varianza indica que las varianzas son IGUALES

Ya en el ANOVA (test de comparación de medias) obtenemos el valor del estadístico F y el de la p=0.000. Como p<0.05 rechazamos la H0 (medias iguales) y por tanto podemos decir que la media de la longitud de los peces de la poza 1 es significativamente distinta a la media de la longitud de los peces de la poza 2 (Es el mismo resultado que obtuvimos con el t-student)

A continuación, desarrollaremos otro ejemplo similar al primero, pero sin normalidad en los datos y en el que, por tanto, no podemos aplicar test paramétricos, sino que debemos recurrir a tests no paramétricos (U-Mann Whitney, que sería el equivalente al t-student paramétrico) o el Kruskal Wallis (que sería el equivalente al ANOVA paramétrico): Ejercicio 2. Patella ferruginea es un molusco protegido que se encuentra en peligro de extinción. Existen poblaciones importantes de esta especie en la zona intermareal del litoral de Ceuta, tanto dentro como fuera del Puerto de Ceuta. En este ejemplo queremos dilucidar si la especie es más abundante dentro (zona 1) o fuera (zona 2) del puerto; para ello se llevaron a cabo 7 transectos dentro del puerto y 7 fuera del puerto y en cada transecto se contaron los ejemplares de P. ferruginea encontrados. Esta es la tabla de datos, ya en SPSS:

Analizar, estadísticos descriptivos, explorar

(1) Clickear Explorar (2) Clickear y pasar Número a “Dependientes” (3) Clickear Gráficos

Aquí vemos los resultados del test de Kolmogorov-Smirnov y el test de Shapiro-Wilk. SIEMPRE, de los resultados que obtenemos del ordenador al aplicar un test, debemos fijarnos en el valor de la p (que en este programa aparece como Sig). En este caso el valor de la p es MENOR de 0.05 (0.044 o 0.015 según el test) y por tanto rechazamos la hipótesis nula (H0) y podemos decir que nuestros datos no siguen una distribución normal.

Ahora que sabemos que los datos no siguen una distribución normal debemos aplicar tests de comparación de medias no paramétricos H0= las medias son iguales

H1= las medias no son iguales

Como comentamos anteriormente podemos optar por dos procedimientos: (1) Usar tests que no tienen en cuenta la varianza de los datos, en este caso el test de U-Mann Whitney o (2) Emplear el KRUSKAL WALLIS

(1) Veamos, primero, como se hace el test de U-Mann Whitney en el SPSS

Analizar, Pruebas no paramétricas, dos muestras independientes, U de Mann-Whitney

Clickear en “Definir grupos” e insertar 1 en Grupo 1 y 2 en Grupo 2

Este es el valor del

estadístico, U de Mann-Whitney en este caso

Este es el valor de la p. Como p<0.05 se rechaza H0 y por tanto podemos concluir que las MEDIAS SON DISTINTAS y que por tanto hay diferencias significativas en el número de lapas dentro y fuera del puerto

(2) Veamos, en segundo lugar, como se efectúa un KRUSKAL WALLIS en el SPSS.

Analizar, Pruebas no paramétricas, K muestras independientes

El ordenador nos da el valor del estadístico y el valor de la p, que es lo importante y en lo que nos debemos fijar. En esta ocasión la p=0.002, por tanto p<0.05, luego rechazamos H0, y por tanto podemos decir que el número de lapas de la especie Patella ferruginea es significativamente distinta fuera y dentro del puerto, siendo mayor dentro del puerto que fuera (Es el mismo resultado que obtuvimos con el test U de Mann-Whitney)

Este es el valor de la p. Como p<0.05 se rechaza H0 y por tanto podemos concluir que las MEDIAS SON DISTINTAS y que por tanto hay diferencias significativas en el número de lapas dentro y fuera del puerto

Otros ejemplos para hacer en el aula de informática

Ejercicio 3. El enebro marítimo (Juniperus oxycedrus subsp. macrocarpa) es una especie protegida, catalogada "En Peligro de Extinción" en el Libro Rojo de la Flora Silvestre Amenazada de Andalucía. En Doñana existe una población importante. Tras un incendio, la administración quiere evaluar si el fuego ha afectado a la altura del matorral. ¿Cómo se haría el estudio? ¿Influye el número de datos tomados en el resultado?

Zona Altura matorral1 241 321 281 301 312 282 272 272 262 24

Estos son los datos obtenidos en el campo para la altura del matorral

Ejercicio 4. El coral naranja Astroides calycularis es una especie amenazada que se distribuye en el Mediterráneo. En el Parque Natural del Estrecho queremos ver si la cobertura de la especie es mayor en la zona de reserva (zona 1: Isla de Tarifa) que en dos zonas que no lo son (2 y 3). ¿Qué estadística se podría aplicar en el estudio?

Grupo Cobertura1 341 351 391 361 341 321 292 262 232 252 272 282 262 273 263 263 293 303 253 273 28

ANÁLISIS MULTIVARIANTES -Los análisis multivariantes se utilizan para procesar datos ecológicos, generalmente en forma de grandes tablas donde suelen aparecer las estaciones, las abundancias de especies en cada estación o los parámetros físicoquímicos medidos en las diferentes estaciones. Son análisis exploratorios, no confirmatorios, y su utilidad radica en la representación resumida, sencilla y gráfica, de las matrices biológicas o físico-químicas que suelen ser difíciles de interpretar directamente. Existen dos grandes grupos de análisis multivariantes, los de clasificación (dendrogramas) y los de ordenación

ANÁLISIS DE CLASIFICACIÓN

ANÁLISIS DE ORDENACIÓN

Ejercicio 5. Queremos evaluar si los tendidos eléctricos afectan negativamente a la avifauna de una zona del Estrecho donde suelen observarse abundantes aves. Para ello, consideramos dos zona, la control (sin postes eléctricos ) y la afectada. Y en cada zona hacemos varios censos visuales de aves.

Con el programa PRIMER podemos llevar a cabo análisis descriptivos de diversidad (podemos calcular rápidamente el número de especies, la diversidad de Shannon, la Equitatividad de Pielou, etc) y también podemos llevar a cabo los análisis multivariantes, tanto de clasificación (análisis de cluster) como de ordenación (MDS o PCA). Veamos como procede el programa con un ejemplo sencillo

Introducimos la matriz de datos en el excel y la guardamos en formato libro de excel 97-2003

Abrimos el PRIMER y elegimos File, Open…..

Importante: la casilla de Title debe quedar vacía, no hay que seleccionarla

Para calcular el número de especies y el índice de diversidad hay que clickear en Analyse y DIVERSE…

Número de especies

Diversidad de Shannon

Se observa cómo el número de especies y la diversidad es mayor en las zonas control. Se podrían aplicar análisis estadísticos univariantes de comparación de medias para explorar si existen diferencias significativas en estas variables entre la zona control y la zona afectada

Veamos ahora cómo llevamos a cabo el análisis de cluster (dendrograma). En la asignatura de PIM (1º) se vió como se podía hacer a mano un dendrograma sencillo. A continuación veremos cómo hacerlo con el programa. Una vez hecho el cluster (análisis multivariante de clasificación), haremos también el MDS (análisis multivariante de ordenación). Para hacer el cluster debemos inicialmente preparar nuestra matriz de similaridad entre estaciones (utilizándose el índice de Bray Curtis), y posteriormente utilizando un algoritmo logramos nuestra representación gráfica.

Clickear en Analyse y luego en Resemblance o Similarity

Una vez que nos aparece la matriz de similaridad (0 a 100), clickeamos en Analyse, seleccionamos Cluster y como cluster mode, dejamos seleccionado el Group Average que es el algoritmo más utilizado

Este es el dendrograma obtenido, que refleja claramente la separación entre los dos grupos, la zona control (caracterizada por un mayor número de especies y mayores abundancias) y la zona afectada por los tendidos electrícos (con menor número de especies y menor número de aves)

Para hacer el MDS, volvemos a la matriz de similaridad y en lugar de clickear en Cluster, optamos por el MDS

El MDS refleja unos resultados similares al Cluster, las zonas control separadas de las zonas afectadas debido a la diferente composición de especies. Además en este caso se ve que las zonas afectadas están más próximas entre sí que las zonas control. Probablemente debido a que existe una mayor heterogeneidad en ambientes naturales, y esa heterogeneidad se pierde con la influencia de tendidos eléctricos que hacen que la composición de especies de aves y su abundancia sea menor y más homogénea entre las cuatro áreas consideradas

Ejercicio 6. Utiliza las dos matrices de datos obtenidas en la primera sesión de las prácticas, la de las macroalgas y la de la fauna asociada, para explorar si existen o no diferencias de composición de especies entre los cinco cinturones muestreados. En primer lugar obtén los parámetros descriptivos (números de especies y diversidad para cada cinturón), y posteriormente lleva a cabo un análisis de cluster (Clasificación) y un MDS (ordenación)

Ejercicio 7. Consideramos el cinturón intermedio de la Isla de Tarifa (zona de reserva) constituido principalmente por Corallina elongata y Jania rubens, por ser el de mayor diversidad. Queremos comparar si la composición y abundancia de especies de fauna de crustáceos asociados varía con respecto a otra zona contaminada (en la Bahía de Algeciras por ejemplo) para ver cómo afecta la influencia antrópica a la diversidad de las comunidades de fauna asociada. ¿Cómo plantearías el estudio?

Estos son los datos de la abundancia de especies de crustáceos asociados a las algas coralináceas del cinturón intermedio en la zona protegida (Tarifa) y la zona con impacto antrópico (Algeciras)

-http://www.juntadeandalucia.es/medioambiente/espacios_naturales/parques_naturales/pnestrecho/idxestrecho.html

-http://www.elestrecho.com/arte-sur/estrecho.htm

-Guerra-García, J.M., Sánchez-Moyano, J.E:, Corzo, J., Moreno, S., García-Gómez, J.C. 1999. Descripción de las comunidades de algas de la Isla de las Palomas (Tarifa) y de otros enclaves del sur de España. Almoraima 23: 189-194.

5.-REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Y FUENTES DE INTERNET

-Plan de Ordenación de los Recursos Naturales. Parque Natural del Estrecho. Consejería de Medio Ambiente. Junta de Andalucía, MPO Ibérica, 27 páginas + CD

-BOJA 2003a. Decreto 308/2002 de 23 de diciembre, por el que se aprueba el Plan de Ordenación de Recursos Naturales del Frente Litoral Algeciras-Tarifa (BOJA 18/2003, 28 de enero, páginas 1849-1935)

-BOJA 2003b.Decreto 57/2003, de 4 de marzo, de declaración del Parque Natural del Estrecho (BOJA 54/2003, 20 de marzo, páginas 5925-5944)

-Sánchez-Moyano, J.E., Estacio, F.J., García-Adiego, E.M., García-Gómez, J.C. 1998. Las praderas submarinas de la Bahía de Algeciras. Evolución histórica y planes para su restauración y conservación. Almoraima 19: 173-180.

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