LABORATORIO DE ECOLOGIA GENERAL

Guía de Laboratorio de Ecología General
TÉCNICAS DE MUESTREO II
TÉCNICAS DE MUESTREO II
Por: Eduardo Klein
Versión 2006
INTRODUCCIÓN
Muchas veces la utilización de cuadratas para la obtención de
muestras cuantitativas no es posible en el campo. Para ello existen otras
técnicas que emplean líneas o puntos aleatorios dentro de un área
conocida de estudio (métodos “plotless” o sin parcelas).
El principio se basa en dos modos generales de trabajo: 1) seleccionar
organismos al azar y medir las distancias hasta sus vecinos mas cercanos y 2)
seleccionar puntos aleatorios y medir la distancia desde éstos hacia los
Métodos
“plotless”
organismos más cercanos. Estos métodos tienen la particularidad de servir
para determinar la densidad si la disposición espacial es aleatoria o en caso
de que se conozca la densidad, determinar la disposición espacial que
presentan los organismos en el área de estudio.
Entre los métodos mas utilizados está la distancia al vecino más
cercano donde su aplicación fundamental se basa en la medición de todos
los organismos dentro del área de estudio. Sin embargo, la densidad puede
estimarse mediante la estimación del radio promedio estimado, partiendo
Distancia
al vecino
mas
cercano
del caso en que la disposición espacial de los organismos siga una
distribución de Poisson, es decir, estén dispuestos de forma aleatoria en el
área de muestreo.
Otros métodos son variantes del anterior, con miras a mejorar la
eficiencia del estimador de densidad. En el método de t-cuadrado se miden
las distancias entre un punto aleatorio y el organismo mas cercano y luego
desde este último a su más próximo vecino dentro de un área de exclusión
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t- cuadrado
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de 90°. En el método de punto cuadrante son cuatro las distancias a medir
entre un punto aleatorio y el organismo más cercano en cada uno de los
cuatro cuadrantes ortogonales establecidos imaginariamente alrededor del
punto seleccionado. En principio, estos métodos son fácil de aplicar en el
campo y proveen de estimadores confiables de la densidad si se respetan
las suposiciones de los modelos.
DESCRIPCIÓN DE LOS MÉTODOS
Todos los métodos de distancia se basan en la selección de un punto
aleatorio dentro del área de muestreo y la medición de distancias entre este
punto y los vecinos cercanos, en base a una regla específica.
En general, y antes de comenzar el muestreo, debe demarcarse el
Área de
estudio
área de estudio, tratando de que esta abarque un número de individuos
suficientemente grande y que la disposición de los mismos sea relativamente
homogénea. Áreas de muestreo no homogéneas producen estimadores
sesgados con una sobre estimación de la varianza.
a. Distancia al vecino mas cercano.
En realidad este método se refiere a la distancia punto aleatorioorganismo. Una vez demarcada el área de estudio, se seleccionan n puntos
Distancia
Punto
aleatorioorganismo
al azar dentro del área. Con una cinta métrica se mide la distancia entre ese
punto y el individuo mas cercano (abarcando 360°). Se registra la distancia
en la planilla de datos y se procede con el siguiente punto aleatorio. Debe
tenerse especial cuidado de seleccionar los puntos de forma tal que se evite
que un mismo individuo sea medido dos veces desde puntos diferentes.
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Para calcular la densidad de los individuos (suponiendo que la
disposición espacial es aleatoria), se utiliza la siguiente fórmula (Krebs, 1989)
donde,
^
N1 =
Con
^
N1 = Estimador de densidad
N = Tamaño de muestra
xi = Distancia del punto aleatorio al organismo
n
π ∑ ( x i2 )
el
fin
de
20
ejemplificar el método, se
ha simulado una población
de 25 individuos dispuestos
aleatoriamente
área
de
sobre
muestreo
15
5
4
un
de
10
2
cuatro hectáreas (200x200
m) y se han seleccionado
cinco
5
puntos
aleatoriamente
área
3
de
sobre
el
muestreo
1
0
0
5
10
15
20
(representado por los anillos cruzados). En la figura se muestran las distancias
que deben ser medidas según el método del vecino mas cercano. En este
caso, a cada punto aleatorio le corresponde sólo una distancia a un
organismo y estos organismos son medidos en una y en solo una ocasión.
También hay una versión similar dónde se mide la distancia de un
organismo seleccionado al azar y su vecino mas cercano. El principio es el
mismo y el cálculo de la densidad se basa en los mismos principios. Puede
utilizarse la siguiente fórmula:
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^
N2 =
n
π ∑ (ri 2 )
que es análoga a la anterior solo que en lograr de medir las distancias x
entre punto aleatorio y organismo mas cercano, se miden las distancias r
entre vecinos mas cercanos.
b. T-cuadrado.
Distancia
punto
aleatorioorganismo y
organismosvecino mas
cercano
Esta
registrar
técnica
dos
primera
consiste
en
distancias.
La
entre
un
punto
aleatorio y el organismo mas
cercano (x), y la segunda entre
ese último organismo medido y
su
vecino
mas
cercano
20
5
15
4
10
2
3
(z)
ubicado en un sector fuera de
5
1
la perpendicular que se traza
con
la
distancia
x
medida.
La
anteriormente
0
0
5
10
15
20
figura muestra un ejemplo de como realizar esta medición. Esta técnica
tiene la ventaja de que se están tomando dos registros por cada punto
aleatorio identificado, obteniendo así una mejor estimación de la densidad
que en el caso anterior. Para calcular la densidad se puede utilizar la
siguiente fórmula:
^
NT =
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n2
2∑ ( x i ) 2 ∑ ( z i )
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c. Punto cuadrante.
Aquí el sistema es similar. Se
establece
un
sistema
de
20
cuadrantes alrededor del punto
seleccionado y se registran las
15
5
distancias de los organismos
mas
cercanos
aleatorio
para
al
punto
4
10
cada
cuadrante. Se trata entonces
2
3
5
de cuatro distancias por cada
punto aleatorio seleccionado.
La figura muestra la manera
Cuatro
distancias
por punto
aleatorio
1
0
0
5
10
15
20
esquemática de realizar estas medidas. A pesar de que efectivamente se
obtienen mas medidas por punto seleccionado, hay que poner especial
cuidado cuando se trata de ubicar los puntos en el área de muestreo.
Observe como por ejemplo, que en el punto número 3, no pueden realizarse
las cuatro medidas, ya que no existe ningún organismo en el segundo
cuadrante. Esto puede presentarse debido a que dicho punto se seleccionó
muy cerca del borde del área de muestreo. Para corregir este problema, es
conveniente dejar una “franja de seguridad” que bordee toda la zona. Esto
garantiza que si un punto queda aleatoriamente seleccionado cerca del
borde, aún existe la posibilidad de encontrar organismos en esta franja. Otro
problema que puede presentarse, es que puede ser que un individuo deba
ser medido dos veces, como en el caso de los puntos 1 y 2. Igualmente, es
conveniente
dejar
una
separación
razonable
entre
cada
punto
seleccionado para evitar esta aberración. Para estimar la densidad, puede
utilizarse la siguiente fórmula:
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^
NP =
4(4n − 1)
π ∑ (rij2 )
donde rij son las distancias medidas en cada cuadrante.
OBJETIVO GENERAL
Utilizar las técnicas de muestreo “plotless” para determinar la densidad y
disposición espacial de organismos sésiles.
Comparar la estimación de parámetros mediante el uso de cuadratas y
de métodos “plotless”.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Estimar la densidad de pinos de un sector del bosque de la USB
aplicando técnicas distancia de un punto aleatorio al organismo más
cercano, el método de t-cuadrado y el método de punto cuadrante en
un sector de un bosque de pinos de la USB.
Estimar la densidad de pinos de un sector del bosque de la USB mediante
el conteo de individuos en una cuadrata
Comparar la eficiencia de los muestreos “plotless” versus el muestreo de
cuadrata en términos de la eficiencia y precisión del estimador
MATERIALES
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Por equipo, los estudiantes deberán traer el día de la práctica el siguiente
material
Cuerda de 50m de largo,
marcada metro a metro.
100m de cuerda no marcada
Una tabla de dígitos pseudoaleatorios
calculadora
papel milimetrado
reglas y escuadras
una brújula
un cronómetro
Cada equipo debe diseñar su planilla de muestreo ANTES de llegar a la
práctica. Este requisito es indispensable para comenzar a trabajar. El
profesor y los preparadores revisarán esta planilla para verificar su
funcionalidad.
Es importante que cada persona venga vestida de forma adecuada
para realizar el trabajo de campo. Se recomienda pantalón largo (jean),
camisa manga larga y botas. Las personas sensibles al sol deberán
protegerse con protectores solares y/o gorras
METODOLOGÍA
Antes de trabajar en el bosque de pinos, delimite un área de muestreo
de al menos 50x100m. trate de que esta zona sea lo mas homogénea
posible. establezca los límites físicos de su área (marque árboles con cuerda
o clave algunas estacas. Como siempre, seleccione todos los puntos
aleatorios antes de comenzar a trabajar y anote sus resultados en el
cuaderno de campo o planilla.
Actividad 1
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Estimación de la densidad mediante técnicas de muestreo “plotless”
Seleccione un sector del bosque de pinos y aplique las técnicas distancia
de un punto aleatorio al organismo más cercano, el método de t-cuadrado
y el método de punto-cuadrante para estimar la densidad de organismos en
el área de estudio. Para ello, debe escoger aleatoriamente los puntos y
determinar el número óptimo a seleccionar, mediante la elaboración de
una curva de estabilización del estimador de la densidad. Compare sus
resultados.
Actividad 2
Comparación con los métodos de cuadratas
Escoja una forma y un tamaño de parcela que considere adecuado y
estime la densidad de pinos en el mismo sector del bosque. El número
óptimo de cuadratas deberá estar seleccionado en base a una curva de
estabilización de la densidad. Compare sus resultados con los obtenidos en
el punto anterior.
En el informe de esta práctica deben analizarse en detalle los
resultados de las diferentes estimaciones y seleccionar en base a criterios
teóricos y prácticos cual de estas técnicas es la mas adecuada para
estudiar este sistema.
REFERENCIAS DE LECTURA OBLIGATORIA
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Krebs. C.J. 1989. Ecological Methodology. Harper Collins. Capítulo 4
REFERENCIAS DE LECTURA RECOMENDADA
Eberhardt L.L. y J.M. Thomas. 1991. Designing environmental field studies.
Ecological Monographs 61(1):53-73
Hurlbert S.H. 1984. Pseudoreplication and the design of ecological field
experiments. Ecological Monographs. 54: 187-211.
Ludwing J.A. y J.F. Reynolds. 1988. Statistical Ecology. Willey.
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OBSERVACIONES DE LA PRACTICA
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