Transcript
  • DIVERSIDAD DE INSECTOS EN ZONA ALEDAANA A LA REGIN

    DE SANTA BARBARA

    Aceros, Leydy; Duarte, Angie; Flrez, Silvia; y Sepulveda, John.

    Universidad Industrial de Santander

    Bucaramanga - Colombia

    Los insectos pertenecen al Phylum arthropoda, representando ms de 750.000 especies y se les puede encontrar prcticamente en todo tipo de hbitats [1]. Estos animales son el componente ms diverso de los ecosistemas terrestres y a pesar de esto, su conservacin ha sido un subpro-ducto del esfuerzo de conservacin de plantas y vertebrados y no una meta central de dichos pro-yectos.

    El estudio de insectos es usado con diversos objetivos tanto en estudios ecolgicos como estads-ticos. El objetivo de este trabajo es determinar la diversidad de especies en un transecto de la vereda Esparta del municipio de Santa Brbara mediante el uso de trampas pitfall.

    AREA DE ESTUDIO

    El muestreo se llev a cabo en el municipio de Santa Barba, vereda Esparta (Figura 1), finca La Rinconada ubicada en la provincia de Soto del departamento de Santander a 2300 m.s.n.m. (Figura 2) Esta regin se encuentra localizada geogrficamente a 6 59 34 latitud norte y 72 54 37 longitud oeste, el cual comprende un aproximado de 77.62% de bosques naturales, siendo el 43.46% rea de bosque natural secundario y rastrojo, y un 34.16% vege-tacin de paramo y subparamo[2].

    DISEO DE MUESTREO

    En el rea de trabajo se utilizaron 20 trampas pitfall las cuales consisten en este caso, en va-sos de 16 onzas introducidos en la tierra (Figura 3) conteniendo una solucin de agua y de-tergente, cada vaso estaba separado 2 metros en lnea recta (Figura 4), marcando 2 transec-to de 10 vasos cada uno. Se dejaron por 4 das y se recolectaron los insectos en frascos para muestras, agregando alcohol al 70% y glicerina para su preservacin y posterior conteo.

    ANALISIS DE DATOS

    Se utiliz el software EstimateS v9.10 y se analizaron los siguientes ndices no paramtricos de riqueza, Chao 1 y 2, Jacknife 1er y 2do orden y boostrap, que ayudan a estimar el nmero de especies que faltan por colectar basndose en la cuantificacin de la rareza de especies co-lectadas.

    Con los datos obtenidos por Estimates se desarrollo la curva de Clench mediante el software Statistica v.7.

    Figura 1. Mapa poltico de Santa Brbara, sealando la

    vereda Esparta (Zona de estudio). Figura 2. Mapa de Santander , sealando el municipio de

    Santa Brbara

    INTRODUCCIN

    MATERIALES Y METODOS

    Figura 3. Trampa pitfall. Figura 4. Determinacin del transepto en lnea recta.

    Se colectaron en total 431 individuos en las 20 trampas pitfall (Figura 5), los cuales se agrupa-ron en morfotipos.

    Con la caracterizacin se logr obtener 30 morfotipos diferentes (Grafica 1), donde Gryllidae ti-po 1 present la mayor riqueza (Figura 6).

    El anlisis de los ndices mediante el uso del programa EstimateS, se muestra en la Tabla 1. Este se us para mostrar cual ndice presentaba un mejor valor de muestreo, obteniendo que Chao 2 con 91.35 % fue el ndice mas acertado para el objetivo tomado en cuenta para el trabajo (Tabla 2).

    Con el anlisis de la curva de acumulacin de Clench (Grafico 2) se pudo determinar que la cali-dad del muestreo fue confiable con un valor del 83% (Tabla 3). Por otro lado, el esfuerzo de muestreo para siguientes colectas, segn Jimnez y Hortal (2003) tomando el valor de 95% pa-ra la estimacin, debera ser de 79,3 unidades.

    Samples Individuals (computed)

    S(est) Chao 1 Mean

    Chao 2 Mean

    Jack 1 Mean

    Jack 2 Mean

    Bootstrap Mean

    1 21,55 7,25 10,56 7,14 7,14 0 7,14

    2 43,1 11,9 18,69 20,29 17,2 17,2 14,76

    3 64,65 15,18 23,17 23,61 22,48 25,25 18,81

    4 86,2 17,64 25,32 24,96 25,5 28,84 21,46

    5 107,75 19,58 28,72 28,16 27,79 31,4 23,56

    6 129,3 21,16 29,83 29,59 29,79 33,69 25,35

    7 150,85 22,48 30,29 29,67 30,87 34,41 26,57

    8 172,4 23,53 30,85 29,95 31,75 34,98 27,61

    9 193,95 24,48 32,65 30,93 32,57 35,62 28,5

    10 215,5 25,3 32,86 30,88 32,93 35,66 29,07

    11 237,05 26,02 33,35 31,11 33,41 35,95 29,68

    12 258,6 26,66 33,79 31,67 34,03 36,42 30,39

    13 280,15 27,23 33,25 31,81 34,35 36,51 30,85

    14 301,7 27,74 33,33 31,78 34,57 36,6 31,2

    15 323,25 28,21 33,69 31,93 34,68 36,52 31,46

    16 344,8 28,63 33,17 32,02 34,82 36,5 31,73

    17 366,35 29,02 33,25 32,21 35,05 36,76 32

    18 387,9 29,37 33,91 32,54 35,38 37,04 32,37

    19 409,45 29,7 33,9 32,55 35,54 36,96 32,64

    20 431 30 33,74 32,38 35,7 36,84 32,92

    Tabla 1. Anlisis de los ndices con el uso de EstimateS.

    REFERENCIAS

    Se encontr que los mejores estimadores de riqueza fueron Chao 2 y bootstrap. Chao 2 es un es-timador no paramtrico que funciona mejor con poco esfuerzo de colecta, esto se vio reflejado en la capacidad de mostrar menos sesgo y un valor alto de la riqueza de especies, mientras que Bootstrap da una estimacin moderada de la riqueza. (Avalos, 2007). Sin embargo, ninguno de los estimadores restantes subestimo la riqueza.

    El nmero de singletones y dobletones fue disminuyendo progresivamente, demostrando que el muestreo fue bueno.

    El porcentaje obtenido con la grafica de Clench corrobora la fiabilidad de muestreo que se obtuvo con los ndices No paramtricos

    DISCUSIN

    COEFICIENTE FACILIDAD DE INVENTARIO

    GRUPO A B R2 Porcentaje

    registrado

    Muestra

    adicional Resultado

    Insecta 8,634964 0,239568 0,999578544 83% 79,3 Confiable

    Mtodos S Esperado S Observado Calidad del muestreo

    Jacknife 1 35.7

    30

    84.03361345 Jacknife 2 36.84 81.43322476

    Chao 1 33.74 88.91523414 Chao 2 32.84 91.35200974

    Bootstrap 32.92 91.13001215

    Figura 5. Insectos conservados en frascos para posterior

    caracterizacin

    Figura 6. Gryllidae tipo 1 (morfotipo con mayor

    abundancia)

    RESULTADOS

    Tabla 3. Confiabilidad de la calidad del muestreo.

    Grafica 2. Curva de acumulacin de Clench.

    Grafica 1. Porcentaje de los morfotipos de insectos presentes en el sitio de muestreo.

    Tabla 2. Comparacin de los diferentes ndices para determinar la calidad del muestreo


Top Related