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Zoologa Aplicada de Vertebrados Terrestres. Mtodos de censo. JLTellera

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MTODOS DE CENSO EN VERTEBRADOS TERRESTRES

Jos Luis Tellera Departamento de Biologa Animal I (Zoologa de Vertebrados) Facultad de Biologa, Universidad Complutense 28040 Madrid [email protected] INTRODUCCIN Importancia de la cuantificacin. Un comentario previo sobre los mtodos de censo DISEO DE UN CENSO: CRITERIOS Algunos conceptos previos. Importancia de la distribucin espacial y temporal de las especies. Muestreo estratificado. PROBLEMAS EN EL CENSO DE LOS VERTEBRADOS Detectabilidad y capturabilidad. Clasificacin de los mtodos de censo MTODOS DE CENSO: DESCRIPCIN Conteos directos Manejo de poblacin: Capturas totales. Manejo de ndices. Marcaje y recaptura Estimas de densidad: Itinerarios de censo. Batidas. Restos fecales ndices de abundancia: Observacin directa. Capturas. Huellas CONCLUSIONES BIBLIOGRAFA RECURSOS EN LA RED


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INTRODUCCIN Importancia de la cuantificacin

Los mtodos de censo nos ayudan a cuantificar la abundancia de las poblaciones de vertebrados. Esto es muy importante por las siguientes razones: - En primer lugar, porque nos permite expresar con claridad cualquier informacin sobre la abundancia de las especies: siempre ser ms informativo indicar que hay 3, 30 o 300 individuos en una poblacin que comentar que hay pocos, bastantes o muchos. - En segundo lugar, porque la cuantificacin nos permite incorporar la potencia analtica y modelizadora de la Estadstica al estudio de los factores que determinan la abundancia de las especies (uno de los objetivos de su estudio zoolgico). - En tercer lugar, por que el conocimiento del nmero de individuos de una poblacin puede ser fundamental desde una perspectiva conservacionista (hay tamaos crticos por debajo de los cuales las poblaciones se desploman) o aplicada (conviene saber cuantos individuos hay en una poblacin para calcular cuantos pueden capturarse). Por lo tanto, es importante que nos preocupemos por conocer los diferentes mtodos de censo as como los problemas asociados a su aplicacin.

Un comentario previo sobre los mtodos de censo La aplicacin de los mtodos de censo exige conocer y aplicar con rigor los presupuestos en los que se basan (por ejemplo, igual detectabilidad de todos los individuos, los animales se distribuyen agregadamente, el investigador no se confunde, etc.). Es decir, plantean un protocolo de actuacin sobre un escenario muy concreto que, de no darse, puede llevarnos a unos resultados equivocados. De esto se deducen dos consecuencias importantes: En primer lugar, hemos de ser cuidadosos a la hora de seleccionar el mtodo de censo. Es decir, hemos de buscar aquel que cubriendo nuestros objetivos- se adapte mejor a las caractersticas de los animales censados. En segundo lugar, hemos de ser crticos con la aplicacin del mtodo elegido pues cualquier desviacin de sus presupuestos puede dar al traste con la fiabilidad de los resultados.Esta predisposicin crtica es fundamental pues es posible que la nica forma de valorar la calidad de nuestros resultados se a travs de un anlisis


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escrupuloso del grado de cumplimiento de los presupuestos del mtodo alicado. Esto implica el dominio de una serie de conceptos relativos al diseo y ejecucin de los censos. DISEO DE UN CENSO

Algunos conceptos previos

La cuantificacin de la abundancia de una especie puede realizarse por diferentes motivos y/o en diferentes circunstancias. Por ello, los parmetros objeto de nuestro censo pueden ser de tres tipos diferentes: Tamao de una poblacin (N): Es el nmero de individuos que ocupa una determinada zona (por ejemplo, en un coto de caza hay 250 liebres). Densidad de una poblacin (d): Es el nmero de individuos por unidad de superficie (en el mismo coto hay 2.5 liebres/ha). La densidad nos permite conocer el tamao (N) si conocemos la superficie (S) del rea en cuestin (N=d.S; si el coto tienen 100 ha, la poblacin ser de 2,5 x 100= 250 liebres) ndice de abundancia (I): Es una cantidad que refleja las variaciones temporales o espaciales del tamao (N) o densidad (d) o de una poblacin, pero que no estima esos parmetros (I=K.N o I=K.d). Aqu, I es el nmero de animales detectados aplicando un esfuerzo dado y K es la proporcin de los N (o d) individuos detectados. Las variaciones de I nos permitirn conocer, sobre la base de controlar K, las variaciones de N (por ejemplo, si a igualdad de esfuerzo de caza se capturan 180 liebres en una temporada y 90 en la siguiente, podemos suponer que la poblacin se ha reducido a la mitad ). Tambin conviene conocer dos conceptos tiles en la evaluacin de la calidad de nuestro censo: Exactitud : Es el grado de semejanza entre el nmero de individuos estimados y el realmente existente. Se aplica a la valoracin de nuestras estimas del tamao o densidad, pero no a los ndices de abundancia . Precisin: Es el grado de repetibilidad de los resultados obtenidos mediante la aplicacin reiterada de un mtodo de censo sobre una misma poblacin. Se aplica a las estimas del tamao y densidad as como a los ndices. No es fcil conocer la exactitud y precisin de los mtodos (Fig. 1). No lo es en el caso de la exactitud porque esto requiere conocer el tamao real (o la densidad real) de la poblacin estudiada. La precisin la podemos medir mediante la repeticin de nuestras estimas. Aunque esto es mucho ms asequible, no siempre es fcil hacerlo por limitaciones de tiempo o


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presupuesto. Por eso, son muy importante los estudios en los que se analice la exactitud y precisin de los mtodos en uso.

Fig. 1. Relaciones entre exactitud y precisin. Las estimas repetidas (crculos negros) del tamao de una poblacin (polgono) pueden dar lugar a cuatro tipo de resultados. La mejor situacin es la primera, cuando las estimas se aproximan a los valores reales y no varan entre s.

Importancia de la distribucin espacial y temporal de las especies

Los animales suelen distribuirse de forma desigual en el espacio, una percepcin que suele depender en buena parte de nuestra escala de aproximacin a las poblaciones censadas. Por ejemplo, la poblacin B de la Figura 2 puede corresponder a alguno de los grupos representados en la figura A. Por eso, el estudio previo del patrn de distribucin de la poblacin objeto de estudio es fundamental a la hora de disear la escala de actuacin adecuada. Esta, a su vez, nos va a marcar las pautas para una adecuada eleccin del diseo y mtodo de censo.


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Figura 2. Distribucin de los animales. A. Poblacin distribuida en agregados, uno de los cuales puede dar lugar, con un cambio de escala, a la situacin B. Esta se corresponde con una poblacin donde todos sus individuos son susceptibles de ser manipulados por nosotros en la ejecucin del censo (por ejemplo, capturndolos o marcndolos). C. Poblacin distribuida uniformemente en una gran rea de estudio. Poblacin con distribucin agregada En ciertas ocasiones, los vertebrados se distribuyen bajo la forma de agregados de individuos. Este es el caso de aquellas especies que se concentran en determinados enclaves para reproducirse (por ejemplo, garceras, buitreras, madrigueras, etc), que ocupan hbitats muy concretos (por ejemplo, aves acuticas, ciertos ungulados rupcolas) o que, por diversas razones, tienden a congregarse peridicamente en determinados lugares (ciervos en la berrea, concentraciones de aves planeadoras en ciertos estrechos martimos, etc.). En la medida de que se trate de especies fcilmente observables (por ejemplo, las garzas, patos y otras aves acuticas), estaremos en condiciones de hacer una enumeracin cuidadosa de los individuos de cada uno de los agregados. Se trata de una situacin privilegiada que favorece la realizacin de un conteo de estructura casi intuitiva (ver Conteos directos). .


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Es frecuente, sin embargo, que los individuos sean difciles de detectar y/o discriminar a lo largo del censo por permanecer ocultos o aparecer ante nosotros de forma desordenada. Se originan as prdidas de animales, dobles contactos, etc. que impiden un recuento fiable de sus efectivos. Esto nos lleva a disear los censos sobre la base de aplicar nuestro esfuerzo de control a una parte de la poblacin estudiada. Esta estrategia de aproximacin diferir, sin embargo, segn podamos manipular o no a los individuos de las poblaciones en estudio.

Figura 3. Una baja densidad de puntos de censo (trampas, observadores...) puede dejar en sombra una parte importante de la poblacin (3 de 9 individuos en A) al no coincidir las reas residenciales de los animales con los lugares prospectados. Eso no ocurre cuando la distribucin espacial del esfuerzo es correcta (B).


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Poblacin manipulable Hay ocasiones en las que los individuos de la poblacin censada pueden manipularse (marcarse, capturarse...). Se trata de aquellos casos en los que el rea ocupada por la poblacin es suficientemente manejable como para que podamos capturar una parte de sus individuos. Con la informacin procedente de esta parte conocida de la poblacin, realizaremos una estima del total de sus efectivos. En este caso, es importante que todos los individuos estn al alcance de nuestro censo para evitar que una fraccin importante de la poblacin quede a la sombra de nuestras pesquisas (Figura 3).

Figura 4. Muestreo de una poblacin. Distribucin de las unidades de muestro y de la muestra en un rea ocupada por una poblacin de animales. Poblacin con distribucin uniforme Cuando la poblacin a censar ocupa un rea grande, inabordable para aplicar con rigor alguno de los mtodos de censo arriba comentados (no es posible delimitar grupos aislados ni garantizar que un porcentaje importante de los individuos no queden en sombra), se delimitan sectores de menor tamao, asequibles a nuestras posibilidades de control, donde se realizan


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estimas parciales de la abundancia mediante la aplicacin de algn mtodo de censo (Figura 4). Esta situacin, muy comn en los vertebrados terrestres, exige el diseo de un muestreo que, bsicamente, consiste en subdividir el rea de estudio en un entramado de unidades superficiales menores, normalmente del mismo tamao, donde con la ayuda de los mtodos de censo es ms fcil contabilizar a los animales. Estas reciben el nombre de unidades de muestreo. Al conjunto de las m unidades delimitadas sobre el rea de censo se les denomina poblacin de unidades de muestreo. Sobre esta poblacin de unidades de muestreo se selecciona (por algn procedimiento aleatorio, es el caso del conocido muestreo aleatorio simple) una muestra compuesta por un nmero n de unidades de muestreo sobre las que se cuantifica el nmero de individuos (ui). A partir de estos valores se calcula la media que, por extrapolacin al conjunto de la poblacin de unidades de muestreo (m), nos da el tamao (N) de la poblacin (N= .m). Estamos hablando, por lo tanto, de aquellos mtodos que nos permiten una estima de densidades. En otras ocasiones, sin embargo, solo llegamos a conocer la distribucin espacial o temporal de los valores medios obtenidos mediante el muestreo de una parte de ui. Es decir, nos referimos a la estima de ndices de abundancia (I), donde Ii=k.ui es el valor obtenido en cada unidad de muestreo.

Muestreo estratificado

En aquellas aproximaciones que se basan en la obtencin de valores medios (estimas de densidad, ndices de abundancia), nos interesa conocer la precisin de nuestros resultados. Es decir, su grado de repetibilidad. Todos sabemos que esto suele medirse mediante los parmetros de la dispersin (varianza S2, desviacin tpica S y error estndar es) y que el rango t0.05 gl es nos marca, por ejemplo, el intervalo dentro del que tendramos el 95% de probabilidad de obtener una nueva estima de u. El error estndar de la media es, por lo tanto, un ndice del grado de repetibilidad de los resultados obtenidos que nos indica, en ltima instancia, la fiabilidad de nuestras estimas. Los errores pequeos son particularmente tiles si queremos comparar medias (por ejemplo, en el caso de los ndices de abundancia) o realizar, por extrapolacin, el calculo del tamao de una poblacin (densidades). Como el error estndar est inversamente relacionado con el tamao de la muestra (es = S/n), podemos considerar que nuestros resultados sern tanto ms precisos en cuanto mayor sea n. Como el incremento de n siempre es costoso (en tiempo, trabajo y dinero), puede buscarse un procedimiento alternativo para disminuir el error estndar a travs de un


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diseo adecuado de la distribucin espacial de las unidades de muestreo. Es el denominado muestreo estratificado (Figura 5). La mayor fuente de variacin de los resultados de un muestreo se asocia a la distribucin heterognea y parcelada de los animales sobre el rea de censo (distribucin agregada). Y esta es una situacin muy frecuente en la naturaleza, donde el paisaje se compone de unidades ambientales de estructura dispar. All, los animales seleccionan ciertos hbitats ms adecuados para su subsistencia, ignorando otros en los que sus densidades son pequeas o nulas. Los sectores de condiciones homogneas desde el punto de vista de la especie censada, reciben el nombre de estratos. Estos se delimitan a travs de nuestro conocimiento sobre la especie o, en ltima instancia, mediante una prospeccin previa de los lugares que ocupa. Mediante el muestreo aleatorio estratificado diferenciaremos los sectores ocupados de aquellos que no lo estn, concentrando nuestro esfuerzo en los primeros. Se combate as buena parte de la variabilidad asociada a la distribucin de los animales segn hbitats (estratos) que dispara el error estndar de la media (Figura 5). Este diseo ahorra esfuerzo y aumenta la precisin. Adems y a travs de las densidades calculadas segn estratos, se obtiene informacin interesante sobre el papel de los diferentes hbitats en el mantenimiento de las especies.

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Figura 5. Ventajas del muestreo estratificado. En un rea de 3000 ha cubierta por dos tipos de hbitat (A), los animales viven acantonados en aquellos sectores que les son ms adecuados (B). Un muestreo al azar, con unidades de 100 ha, distribuir nuestro esfuerzo de censo (por ejemplo, 6 unidades de 100 ha) por todo el rea, ocupando sectores donde el animal no est presente (C) mientras que un muestreo estratificado lo concentrar en el hbitat ocupado por la poblacin (D). El muestreo no estratificaco (C) nos da una densidad media ( e.s.) de 2.331.12 animales/100 ha que, extrapolado a las 3000 ha del rea, estima una poblacin de 69.9 individuos y un intervalo de confianza al 95% que oscila entre 15.9 (es decir, 0) y 156 individuos (!). El muestreo estratificado (D), sin embargo, nos da una media de 5.330.49 animales/100 ha que, extrapolado a las 1000 ha del hbitat ocupado por la especie, estima una poblacin de 53 individuos, con un intervalo de confianza al 95% que oscila entre 40.6 y 66.0 animales. Dado que la poblacin real es de 53 animales, el muestreo estratificado ha aumentado considerablemente la exactitud y precisin de nuestra estima.


PROBLEMAS EN EL CENSO DE LOS VERTEBRADOS Detectabilidad y capturabilidadUna vez analizada la distribucin espacial de los animales y elegido el diseo de nuestro censo, hemos de proceder a su recuento. Surgen aqu los problemas relacionados con la poca accesibilidad de los vertebrados (no ocurre esto con otros grupos de animales, plantas, objetos, etc. o con ciertas evidencias indirectas de su presencia, como es el caso de sus huellas). De hecho, solo en los censos directos asumimos una situacin en la que podemos contarlos sin ms problemas (aunque los haya; ver censos directos). En circunstancias normales, sin embargo, el nmero I de animales que vemos o capturamos en cada unidad o sector de censo (recordemos, nuevamente, el algoritmo I= k.N) es funcin de un nmero elevado variables: I = K.Ni y K=f(a,b,c,d ...) donde: K es la detectabilidad o capturabilidad de la poblacin. Es decir, la proporcin de animales detectables por observacin directa o capturables mediante algn mtodo adecuado. N es el nmero de animales realmente existentes a es la eficacia del observador o del mtodo de captura. Se sabe que dos personas diferentes pueden detectar cosas diferentes al realizar un mismo censo por causa de su desigual entrenamiento, acuidad visual o auditiva, inters, cansancio... Igualmente, diferentes sistemas de trampeo dan lugar a diferentes capturas cuando se aplican sobre una misma poblacin al variar la adecuacin de sus mecanismos de atraccin y/o captura. b es el comportamiento de la especie. Hay especies ms o menos accesibles a nuestras observaciones (por ejemplo, es ms fcil ver un animal grande que uno pequeo, una especie ruidosa que una silenciosa, etc.) o capturas (hay especies neofbicas o neoflicas, que huyen o se ven atradas por las trampas, etc.) c son las condiciones del medio, que puede ser ms o menos permeable a nuestras observaciones (un mismo observador ver mejor a un animal en un hbitat despejado que en uno cubierto por rboles o arbustos) o propicios a la atraccin de los animales hacia las trampas (por


ejemplo, las trampas cebadas atraern menos individuos en un hbitat repleto de comida que en uno donde estn pasando hambre). d es el esfuerzo que aplicamos a la bsqueda o captura de los animales en el rea censada. Si recorremos un km buscando una especie dada, veremos ms individuos que si solo nos movemos 100 m; igualmente, capturaremos ms ratones en una superficie de muestreo si colocamos 20 trampas que si solo colocamos 5. De todo esto se deduce que la detectabilidad o capturabilidad de las poblaciones puede variar notablemente segn las circunstancias, dando lugar a problemas de interpretacin de los datos brutos obtenidos : si vara I se debe a que refleja los cambios de N -situacin ideal para rastrear la evolucin numrica de la poblacin- o a que ha cambiado la impermeabilidad del medio, el comportamiento de la especie o la destreza de los censadores?. Los mtodos de censo son, precisamente, procedimientos por los que se aborda este problema: buscan conocer K o, por lo menos, controlar sus efectos.

Clasificacin de los mtodos de censo

Los mtodos de censo sirven, bsicamente, para conocer el efecto de K. Es decir, para estudiar las caractersticas de este parmetro y as permitirnos utilizar I o calcular N y d. Atendiendo a este hecho, podemos estudiar la forma en que los mtodos de censo abordan el estudio de K siguiendo la clasificacin de los animales segn tipos de distribucin:

Poblacin con distribucin contagiosa Como ya hemos comentado, los conteos directos aplicados en estas circunstancias adolecen de la singularidad de suponer que K=1. Es decir, asumen que el nmero de individuos detectados (I) es igual al nmero de individuos existente en la poblacin censada (N). Poblaciones manipulables Hay varias formas de abordar el estudio de estas poblaciones. A grandes rasgos, y dejando al margen el mtodo combinado del Manejo de ndices , podemos describir dos estrategias bsicas: Control de capturas. Si el valor de K es funcin del esfuerzo que aplicamos al estudio de la poblacin (K=f(d); ver arriba), podemos asumir que una acumulacin progresiva de trabajo (d1

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