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Rango de hogar

Un área de distribución es el área en la que un animal vive y se mueve periódicamente. Está relacionado con el concepto de territorio de un animal que es la zona que se defiende activamente. El concepto de territorio fue introducido por WH Burt en 1943. Dibujó mapas que mostraban dónde se había observado al animal en diferentes momentos. Un concepto asociado es la distribución de utilización , que examina dónde es probable que se encuentre el animal en un momento dado. Los datos para mapear un área de distribución solían recopilarse mediante una observación cuidadosa, pero hoy en día, el animal está equipado con un collar de transmisión o un dispositivo GPS similar .

La forma más sencilla de medir el alcance es construir el polígono convexo más pequeño posible alrededor de los datos, pero esto tiende a sobreestimar el alcance. Los métodos más conocidos para construir distribuciones de utilización son los llamados métodos de densidad del núcleo de distribución normal o gaussiano bivariado . Más recientemente, se han utilizado métodos no paramétricos como el casco alfa de Burgman y Fox y el casco convexo local de Getz y Wilmers. Hay software disponible para utilizar métodos de kernel tanto paramétricos como no paramétricos.

Historia

El concepto de territorio se remonta a una publicación de 1943 de WH Burt, quien construyó mapas que delineaban la extensión espacial o los límites exteriores del movimiento de un animal durante el curso de sus actividades cotidianas. [1] Asociado con el concepto de área de distribución está el concepto de distribución de utilización , que toma la forma de una función de densidad de probabilidad bidimensional que representa la probabilidad de encontrar un animal en un área definida dentro de su área de distribución. [2] [3] El ámbito de acción de un animal individual generalmente se construye a partir de un conjunto de puntos de ubicación que se han recopilado durante un período de tiempo, identificando la posición en el espacio de un individuo en muchos momentos en el tiempo. Estos datos ahora se recopilan automáticamente mediante collares colocados a las personas que transmiten a través de satélites o utilizando tecnología de teléfonos móviles y tecnología de sistemas de posicionamiento global ( GPS ), a intervalos regulares.

Métodos de cálculo

La forma más sencilla de dibujar los límites de un área de distribución a partir de un conjunto de datos de ubicación es construir el polígono convexo más pequeño posible alrededor de los datos. Este enfoque se conoce como el método del polígono mínimo convexo (MCP), que todavía se emplea ampliamente, [4] [5] [6] [7] pero tiene muchos inconvenientes, incluida la sobreestimación frecuente del tamaño de los territorios. [8]

Los métodos más conocidos para construir distribuciones de utilización son los llamados métodos de densidad del núcleo de distribución normal o gaussiano bivariado . [9] [10] [11] Este grupo de métodos es parte de un grupo más general de métodos kernel paramétricos que emplean distribuciones distintas a la distribución normal como elementos del kernel asociados con cada punto en el conjunto de datos de ubicación.

Recientemente, el enfoque del núcleo para construir distribuciones de utilización se amplió para incluir una serie de métodos no paramétricos, como el método de casco alfa de Burgman y Fox [12] y el método de casco convexo local (LoCoH) de Getz y Wilmers. [13] Este último método ahora se ha extendido desde un método LoCoH puramente de punto fijo a métodos LoCoH de radio fijo y punto/radio adaptativo. [14]

Aunque actualmente hay más software disponible para implementar métodos paramétricos que no paramétricos (porque este último enfoque es más nuevo), los artículos citados por Getz et al. demuestran que los métodos LoCoH generalmente proporcionan estimaciones más precisas del tamaño del área de distribución y tienen mejores propiedades de convergencia a medida que aumenta el tamaño de la muestra que los métodos de kernel paramétricos.

Los métodos de estimación del ámbito de hogar que se han desarrollado desde 2005 incluyen:

Los paquetes informáticos para utilizar métodos de kernel paramétricos y no paramétricos están disponibles en línea. [21] [22] [23] [24] En el apéndice de un artículo de JMIR de 2017, se informan los territorios de más de 150 especies diferentes de aves en Manitoba . [25]

Ver también

Referencias

  1. ^ Burt, WH (1943). "Conceptos de territorialidad y ámbito de distribución aplicados a los mamíferos". Revista de mamalogía . 24 (3): 346–352. doi :10.2307/1374834. JSTOR  1374834.
  2. ^ Jennrich, RI; Turner, FB (1969). "Medición del área de distribución no circular". Revista de Biología Teórica . 22 (2): 227–237. Código Bib : 1969JThBi..22..227J. doi :10.1016/0022-5193(69)90002-2. PMID  5783911.
  3. ^ Ford, RG; Krumme, DW (1979). "El análisis de los patrones de uso del espacio". Revista de Biología Teórica . 76 (2): 125-157. Código Bib : 1979JThBi..76..125F. doi :10.1016/0022-5193(79)90366-7. PMID  431092.
  4. ^ Panadero, J. (2001). "Estimaciones de densidad de población y área de distribución del Eastern Bristlebird en Jervis Bay, sureste de Australia". Corella . 25 : 62–67.
  5. ^ Creel, S.; Creel, Nuevo México (2002). El perro salvaje africano: comportamiento, ecología y conservación . Princeton, Nueva Jersey: Princeton University Press. ISBN 978-0691016559.
  6. ^ Meulman, EP; Klomp, NI (1999). "¿Es el hábitat del ratón de brezo Pseudomys shortridgei una anomalía en el género Pseudomys ?". Naturalista victoriano . 116 : 196-201.
  7. ^ Rurik, L.; Macdonald, DW (2003). "Uso del hábitat y ámbito de distribución del zorro kit ( Vulpes macrotis ) en un complejo de perrito de las praderas ( Cynomys ludovicianus )". Revista de Zoología . 259 (1): 1–5. doi :10.1017/S0952836902002959.
  8. ^ Burgman, MA; Zorro, JC (2003). "Sesgo en las estimaciones del rango de especies a partir de polígonos convexos mínimos: implicaciones para la conservación y opciones para una mejor planificación" (PDF) . Conservación de animales . 6 (1): 19–28. doi :10.1017/S1367943003003044. S2CID  85736835.
  9. ^ Silverman, BW (1986). Estimación de densidad para estadística y análisis de datos . Londres: Chapman y Hall. ISBN 978-0412246203.
  10. ^ Worton, BJ (1989). "Métodos del núcleo para estimar la distribución de utilización en estudios de ámbito doméstico". Ecología . 70 (1): 164-168. doi :10.2307/1938423. JSTOR  1938423.
  11. ^ Marinero, DE; Powell, RA (1996). "Una evaluación de la precisión de los estimadores de densidad de granos para el análisis del área de distribución". Ecología . 77 (7): 2075–2085. doi :10.2307/2265701. JSTOR  2265701.
  12. ^ Burgman, MA; Zorro, JC (2003). "Sesgo en las estimaciones del rango de especies a partir de polígonos convexos mínimos: implicaciones para la conservación y opciones para una mejor planificación" (PDF) . Conservación de animales . 6 (1): 19–28. doi :10.1017/S1367943003003044. S2CID  85736835.
  13. ^ Getz, WM; Wilmers, CC (2004). "Una construcción local de casco convexo del vecino más cercano de áreas de distribución y distribución de utilización" (PDF) . Ecografía . 27 (4): 489–505. doi :10.1111/j.0906-7590.2004.03835.x. S2CID  14592779.
  14. ^ Getz, WM; Fortmann-Roe, S.; Cruz, ordenador personal; Lyonsa, AJ; Ryan, SJ; Wilmers, CC (2007). "LoCoH: métodos de kernel no paramétricos para construir áreas de distribución y distribuciones de utilización" (PDF) . Más uno . 2 (2): e207. Código Bib : 2007PLoSO...2..207G. doi : 10.1371/journal.pone.0000207 . PMC 1797616 . PMID  17299587. 
  15. ^ Getz, WM; Wilmers, CC (2004). "Una construcción local de casco convexo del vecino más cercano de áreas de distribución y distribución de utilización" (PDF) . Ecografía . 27 (4): 489–505. doi :10.1111/j.0906-7590.2004.03835.x. S2CID  14592779.
  16. ^ Horne, JS; Gartón, EO; Corona, SM; Lewis, JS (2007). "Análisis de movimientos de animales mediante puentes brownianos". Ecología . 88 (9): 2354–2363. doi :10.1890/06-0957.1. PMID  17918412. S2CID  15044567.
  17. ^ Steiniger, S.; Cazador, AJS (2012). "Un estimador de densidad de núcleo basado en líneas escaladas para la recuperación de distribuciones de utilización y rangos de hogar a partir de pistas de movimiento GPS". Informática Ecológica . 13 : 1–8. doi :10.1016/j.ecoinf.2012.10.002.
  18. ^ Downs, JA; Horner, MW; Tucker, AD (2011). "Estimación de la densidad geográfica-temporal para el análisis del área de distribución". Anales de SIG . 17 (3): 163–171. doi : 10.1080/19475683.2011.602023 . S2CID  7891668.
  19. ^ Largo, JA; Nelson, TA (2012). "Delineación del área de distribución de la vida silvestre y geografía temporal". Revista de gestión de la vida silvestre . 76 (2): 407–413. doi :10.1002/jwmg.259. hdl : 10023/5424 .
  20. ^ Steiniger, S.; Cazador, AJS (2012). "OpenJUMP HoRAE: un SIG y una caja de herramientas gratuitos para el análisis del ámbito local". Boletín de la Sociedad de Vida Silvestre . 36 (3): 600–608. doi :10.1002/wsb.168.(Ver también: OpenJUMP HoRAE - Caja de herramientas de estimación y análisis del alcance local)
  21. ^ LoCoH: potentes algoritmos para encontrar áreas de distribución Archivado el 12 de septiembre de 2006 en Wayback Machine.
  22. ^ AniMove: métodos de movimiento de animales
  23. ^ OpenJUMP HoRAE - Caja de herramientas de estimación y análisis del alcance local (código abierto; métodos: Point-Kernel, Line-Kernel, Brownian-Bridge, LoCoH, MCP, Line-Buffer)
  24. ^ adehabitat para R (código abierto; métodos: Point-Kernel, Line-Kernel, Brownian-Bridge, LoCoH, MCP, GeoEllipse)
  25. ^ Nasrinpour, Hamid Reza; Reimer, Alex A.; Friesen, Marcia R.; McLeod, Robert D. (julio de 2017). "Preparación de datos para el modelado basado en agentes del virus del Nilo Occidental: protocolo para procesar estimaciones de población de aves e incorporar ArcMap en AnyLogic". Protocolos de investigación JMIR . 6 (7): e138. doi : 10.2196/resprot.6213 . PMC 5537560 . PMID  28716770.