Estimación de la diversidad

Transcripción

1 Estimación de la diversidad

2 Curvas de acumulación de especies

3 Curvas de acumulación de especies curva de acumulación de especies (curva de colector) 6 5 A+B+C # de especies A A+B A+B+C+D parcelas

4 Curvas de acumulación de especies El orden de muestreo fue arbitrario. Pudo comenzar con cualquier parcela dando los mismos resultados.

5 Curvas de acumulación de especies curva de acumulación de especies 6 5 A+B+C # de especies B A+B A+B+C+D parcelas

6 Curvas de acumulación de especies curva de acumulación de especies 6 A+B+C 5 # de especies C A+C A+B+C+D parcelas

7 Y si añadimos parcelas? Siguiendo la teoría de biogeografía de islas podemos deducir que a mayor área de muestreo o mayor esfuerzo de colección mayor diversidad.

8 Distribución de abundancias

9 Distribución de abundancias

10 Distribución de abundancias La mayoría de las especies en una comunidad tienen abundancias intermedias Son pocas las mas abundantes Son pocas las menos abundantes (raras) Esto sugiere que a mayor área de muestreo o esfuerzo de colección mas especies raras se añadirán

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12 Algunas curvas de acumulación tienden a una asíntota otras no # e s p e c i e s área o # de individuos? área o # de individuos

13 Las que tienden a una asíntota Pueden sugerirnos la riqueza total # e s p e c i e s área o # de individuos

14 Cuál de las curvas de acumulación anteriores utilizamos? Cada curva es diferente dependiendo del orden en que se incluyan las muestras Una opción es una curva suavizada mediante promediación de combinaciones de muestras: rarificación Construyan una curva rarificada para el ejemplo anterior

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16 Curva rarificada por muestras Pasos (para método exacto): Haga una lista de las combinaciones posibles de 1, 2, 3, 4, etc. # de muestras Calcular promedios de especies presentes en todas las combinaciones de 1, 2, 3, 4, etc. # de muestras Graficar los promedios También se acostumbra calcular las desviaciones estándar para cada nivel de grupos de parcelas

17 Curva rarificada por muestras Pasos (para método aleatorio): Haga una lista de las combinaciones posibles de 1, 2, 3, 4, etc. # de muestras Calcular promedios de especies presentes en combinaciones seleccionadas al azar de 1, 2, 3, 4, etc. # de muestras Graficar los promedios También se acostumbra calcular las desviaciones estándar para cada nivel de grupos de parcelas

18 Curva rarificada por individuos Pasos (para método aleatorio): Haga una lista de las combinaciones posibles de 1, 2, 3, 4, etc. # de individuos Calcular promedios de especies presentes en combinaciones seleccionadas al azar de 1, 2, 3, 4, etc. # de individuos Graficar los promedios También se acostumbra calcular las desviaciones estándar para cada nivel de grupos de individuos

19 Curva rarificada por parcelas o individuos

20 Densidad de especies Muchas veces pensamos que podemos estimar la diversidad basándonos en promedios de diversidad por parcela Esta medida solo representa la densidad de especies (especies por unidad de área) Densidad de especies es sensitiva al número de individuos muestreados

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22 Estimación de riqueza No podemos estimar riqueza basándonos en densidad de especies Determinar la riqueza de una comunidad o un paisaje toma demasiado esfuerzo y podemos equivocarnos Existen varios métodos de estimación

23 Estimación de riqueza Métodos: Extrapolar la asíntota Ajustar una distribución a lo observado Distribución geométrica Distribución log-normal Otras Resultados ambiguos pues varias distribuciones pueden resultar adecuadas dando estimados muy diferentes Estimadores paramétricos Estimadores no-paramétricos

24 Estimadores no-paramétricos Jackknife (incidencia) Jack1 Jack2 Chao Chao2 Chao2 corregido q 1 = # esp en solo 1 muestra m = # muestras

25 Calculen a Jack1, jack2 y Chao2 Parce las S1 S2 S3 S4 S5 R A B C D

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27 Estimadores de riqueza También hay estimadores de riqueza que utilizan los datos de abundancia Jackknife (jack1 y jack2) Chao1 otros

28 Estimadores no-paramétricos No hacen suposiciones acerca de las características de la distribución de los datos Tienden a dar estimados mas certeros que otros métodos

29 Extrapolar la asíntota

30 Ajustar la distribución

31 Chao2: uno de los mejores