PROGRAMA Y GUIONES DE PRÁCTICAS DE LA...

Universidad Autónoma de Madrid Departamento de Ecología

Asignatura: ECOLOGÍA (3º de Biología)

PROGRAMA Y GUIONES DE PRÁCTICAS DE LA ASIGNATURA

Curso 2007-2008 Profesores de Prácticas:

Paloma Alcorlo Santos Casado José González Anabel López

Francisco Martín Manuel Morales

Eugenio Rico Javier Seoane

Juan Traba

Coordinador: Javier Seoane

(Despacho B-S11, Edificio de Biología; [email protected])

http://www.uam.es/departamentos/ciencias/ecologia/biologia.htm#ecologia

Prácticas de Ecología. 3º Biología, UAM

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PROGRAMA Bloque 1. Estudio interdisciplinar de un territorio (pág. 2).

Contenidos: Cartografía temática. Análisis de fotografía aérea. Reconocimiento de campo. Integración y síntesis. Unidades Ambientales.

Ámbito: El Vellón (Madrid). Estructura: Cartografía I. Laboratorio. 4 h.

Salida a El Vellón. Campo. 5 h. Cartografía II. Laboratorio 4 h. Bloque 2. Aproximación a los sistemas acuáticos lóticos (pág. 10).

Contenidos: Toma de datos fisicoquímicos y biológicos. Elaboración de datos. Índices de calidad de aguas.

Ámbito: Río Guadalix. Estructura: Salida al río Guadalix. Campo. 5 h.

Tratamientos I. Laboratorio. 3 h. Bloque 3. Dinámica térmica de un lago (pág. 27).

Contenidos: Factores. Estratificación. Consecuencias ecológicas. Ámbito: Modelos. Estructura: Laboratorio. 3 h.

Bloque 4. Muestreo y tratamiento de datos (pág. 31).

Contenidos: Muestreo de vegetación. Descripción de datos. Planteamiento y contraste de hipótesis.

Ámbito: El Vellón y otros. Estructura: Salida Muestreo El Vellón. Campo. 4h.

Tratamientos I. Aulas de informática. 3 h. Tratamientos II. Aulas de informática. 3 h. Bloque 5. Metapoblaciones y conservación de especies (pág. 50).

Contenidos: Análisis de dinámicas poblacionales. Factores. Casos. Aplicaciones. Ámbito: Modelos. Estructura: Laboratorio. 3 h.


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Bloque 1. ESTUDIO INTERDISCIPLINAR DE UN TERRITORIO (3 sesiones: dos de gabinete y una de campo)

OBJETIVOS

Facilitar el contacto con un espacio físico determinado, donde realizar un trabajo de campo para la interpretación de la estructura y funcionamiento del territorio a variadas escalas de detalle

Conseguir un entrenamiento en la realización de un inventario ambiental del territorio,

describiendo las diferentes variables ecológicas, abióticas y bióticas que componen el medio, así como el conjunto de interacciones que mantienen entre ellas.

Buscar indicadores que faciliten el paso del fenosistema (lo que se ve) al criptosistema

(que necesita de instrumentos de observación o medida).

Iniciarse en la realización de trabajos en equipo. MÉTODOS Sesión 1 (gabinete): PLANIFICACIÓN DEL ESTUDIO Y EXAMEN DE LOS MATERIALES CARTOGRÁFICOS

1. La zona de trabajo será en El Vellón (Madrid), en una superficie de unos 15 km2 . En esta

sesión se trata de abordar una interpretación preliminar del territorio sobre la base de:

• Análisis de cartografía (ver anexo I), incluyendo:

- Mapa topográfico 1:10.000 - Mapa geológico 1:50.000 - Mapa de series vegetación potencial 1:400.000 ⇒ Resultado: Interpretación temática del territorio y croquis sobre papel vegetal

para cada aspecto indicado por separado. EN NINGÚN CASO SE PINTARÁ DIRECTAMENTE SOBRE LOS MAPAS.

• Fotointerpretación estereoscópica de fotogramas aéreos, escala 1:18.000,

considerando:

- Relieve y Geomorfología - Hidrología (red y cuencas hidrográficas) - Vegetación y usos del suelo - Grado de intervención humana


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⇒ Resultado: Interpretación temática del territorio y croquis en papel acetato con la fotointerpretación para cada aspecto indicado. EN NINGÚN CASO SE PINTARÁ DIRECTAMENTE SOBRE LAS FOTOS.

• Primera aproximación cartográfica, escala 1:10.000, sobre papel vegetal, que se

terminará en la tercera sesión. Se considerarán los siguientes aspectos, con las siguientes unidades indicativas:

Litología: Gneis Cretácico (arenas y calizas) Terciario (conglomerados, arenas, arcillas y yesos) Cuaternario (aluvial y coluvial) Geomorfología: Rampa Cuesta estructural Glacis-vertiente Barrancos Terrazas fluviales Vegetación: Encinar carpetano Prados con cercas arboladas Arbolado disperso-matorral Arbolado denso forestal Encinar manchego Vegetación barrancos Arbolado denso-forestal Arbolado disperso-matorral Cultivos abandonados-matorral Secano extensivo Secano intensivo Regadío Vegetación de ribera Ribera Actuaciones humanas: Urbano Carreteras y caminos Canal Tendidos eléctricos Canteras


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2. Análisis de datos climáticos (temperatura y precipitación) para 2 estaciones

meteorológicas representativas de la zona (datos de Elías y Ruíz, 1977):

Guadalix de la Sierra, Madrid

Talamanca del Jarama

⇒ Resultado: Sendos climodiagramas ombrotérmicos en papel milimetrado. Son estos una representación cartesiana de los valores mensuales de temperatura (ºC) y precipitación (mm., en escala P=2T). Interpretación y comparación.

3. Cada grupo guardará los resultados elaborados y los traerá a las siguientes sesiones.

Sesión 2: EVALUACIÓN EN CAMPO

1. Recorrido en autobús por la zona de campo, con paradas y recorridos a pie en los puntos más significativos. Cada grupo llevará el material generado en la sesión anterior con el fin de poder contrastar y completar el análisis con la realidad.

⇒ Resultado: Experiencia de campo. Reconocimiento de litologías y formaciones

geomorfológicas, especies y formaciones vegetales, usos humanos. Interpretación integral del paisaje.


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Sesión 3 (gabinete): ELABORACIÓN Y SÍNTESIS

1. Reinterpretación cartográfica de los distintos aspectos temáticos considerados, en función del trabajo de la primera sesión y el contraste de campo.

⇒ Resultado: Planos a escala 1:10.000: Litológico, Geomorfológico (formas y procesos),

vegetación y usos (unidades de vegetación y usos del suelo agrarios y forestales).

2. Elaboración y caracterización de unidades ambientales, por los métodos de:

• Superposición de cartografía temática y reconocimiento de sectores homogéneos respecto a los distintos aspectos.

• Elaboración de matrices sucesivas entre los distintos aspectos e identificación de las coincidencias existentes en el territorio de referencia.

⇒ Resultado: Cartografía 1:10.000, interpretación y caracterización de unidades

ambientales en la zona de El Vellón. Valoración del grado de incidencia humana.

3. Planteamiento de un estudio ecológico para el Bloque 4 de prácticas.


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BIBLIOGRAFÍA (existente en bibliotecas UAM) - Aguiló, M. Y otros. 2000. Guía para la elaboración de estudios del medio físico contenido y

metodología. CEOTMA. Madrid. Amplia recopilación de las principales técnicas para la recogida, tratamiento, elaboración y presentación de datos relativos al medio: gea, clima, geomorfología, suelos, agua, vegetación, fauna, recursos culturales, paisaje, riesgos naturales, etc. Referencia imprescindible para aprender a trabajar.

- Ayala, F.J. 1988. Atlas geocientífico del medio natural de la Comunidad de Madrid. Instituto Geológico y Minero de España-CAM. Madrid

- CAM. 1992. Atlas de la Comunidad de Madrid. Comunidad de Madrid. Madrid.

Dos atlas sintéticos y cartográficos del medio madrileño, el primero con más énfasis en los aspectos físicos y el segundo con una aproximación más geográfica.

- Elías, F. y Ruíz, L. 1977. Agroclimatología de España. Ministerio de Agricultura. Madrid. Compendio de datos climatológicos para numerosas estaciones españolas

- González Bernáldez, F. 1981. Ecología y paisaje. Blume. Madrid. Clásica y original aportación del fundador del Dpto. de Ecología de la UAM, presentando ideas novedosas y recopilando otras existentes para el estudio y la interpretación integral del medio.

- González Bernáldez, F. Y otros 1982. Collado Mediano Hombre y naturaleza a través del tiempo. Diputación de Madrid. Madrid. Clásica interpretación de la historia ecológica y el paisaje de este municipio y su entorno, enfocado a la comunicación y educación efectivas.

- Izco, J. 1984. Madrid Verde. Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación, Madrid. Completa y accesible síntesis del paisaje vegetal madrileño.

- Ramos, A. y otros. 1979. Planificación física y Ecología. EMESA. Madrid. Síntesis de las escuelas y metodologías para abordar una ordenación del territorio basada en el significado y peso propio de los factores del medio.

- Ramírez, L. 1992. Cartografía ecológica del Parque Regional de la Cuenca Alta del Manzanares ensayo preliminar para la evaluación automática del territorio. Centro de Investigación Fernando González Bernáldez. Madrid. Moderna aplicación de las técnicas de cartografía ecológica en este espacio protegido.

- Ruiz, J.P. y Moreno, M. 2002. La Sierra del Rincón. Hombre y Naturaleza a través del tiempo. Comunidad de Madrid. Madrid. Interpretación de la historia ecológica y el paisaje de este enclave madrileño, enfocado a la comunicación y educación efectivas.


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ANEXO I: FUENTES DOCUMENTALES (información general) La recopilación y análisis de información previa acerca del problema o cuestión de interés permite, ante todo, no intentar reinventar la rueda, y enriquece y facilita notablemente el desarrollo de cualquier trabajo científico o técnico. Existen en Madrid una serie de Centros Oficiales que disponen de bibliotecas y cartotecas para consulta y/o préstamo, así como de servicios de venta al público. Las diferentes series cartográficas de ámbito estatal proporcionan abundante información temática, especialmente útil para los aspectos geográficos o de contorno en Ecología. Las diferentes Comunidades Autónomas complementan esta información con la publicación de sus propias series cartográficas y de fotografía aérea. SERIES CARTOGRÁFICAS Y FOTOGRAFÍA AÉREA DE ÁMBITO ESTATAL • Instituto Geográfico Nacional (www.ign.es)

España 1:500.000, 1:1.000.000 (Lambert) Provinciales 1:200.000 (UTM) Mapa Topográfico Nacional 1:25.000, 1:50.000 (UTM), estos últimos disponibles gratuitamente en la cartoteca, como documentos pdf accesibles a través de su web. La serie 1:25.000 se comercializa en formato digital georreferenciado Foto aérea de toda España 1981-84 1:30.000 y 1999-2000 1:40.000, comercializados también en formato digital (TIFF) Vuelo Interministerial 1985-86 1:18.000 (Consultar otras escalas y fechas) Ortoimágenes espaciales: Landsat 5 TM y 7 ETM+ 1:100.000, 1:250.000 (UTM) y Spot 1:50.000 (UTM)

• Servicio Geográfico del Ejército:

Cartografía Militar 1:10.000 (en realización), 1:25.000, 1:50.000, 1:100.000, 1:200.000, 1:250.000, 1:400.000, 1:800.000 (UTM)

• Instituto Tecnológico y Geominero:

Mapa Geológico 1:25.000 (Canarias, Menorca e Ibiza), 1:50.000, 1:200.000, 1:1.000.000 Mapa Geológico de la Plataforma Continental y Zonas Adyacentes 1:200.000 Mapas Geomorfológico, Neotectónico, Hidrogeológico, (en realización) 1:50.000

• Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación:

Mapa de Cultivos y Aprovechamientos 1:50.000, 1:200.000 (provinciales), 1:1.000.000 Mapa de Clases Agrológicas (en realización) 1:50.000 Mapa de Vegetación 1:200.000 Mapa Forestal 1:200.000 Mapa de las Series de Vegetación 1:200.000 Mapa de Estados Erosivos 1:400.000 Mapa de Suelos (Proyecto LUCDEME) 1:100.000


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IRYDA: Fotos del Vuelo Interministerial 1976-80 1:18.000

• C.S.I.C.:

Mapa de Suelos de España 1:1.000.000 • C.E.C.A.F.:

Varias Series de Cartografía Aeronáutica Foto aérea de toda España 1945 1:45.000 y 1956 1:30.000 Vuelo Interministerial 1978-83 1:18.000

• Centro de Gestión Catastral y Cooperación Tributaria (Ministerio de Economía y Hacienda,

www.meh.es)

Catastro de Rústica. Ortofotos y Planos parcelarios 1: 2.500, 1:5.000 (en realización) Catastro de Urbana. Ortofotos y Planos parcelarios 1:500 y 1:1.000 (en realización) Fotos del Vuelo Interministerial 1978-83 y 1997 1:18.000 (algunas disponibles en formato digital y georreferenciadas)

• Dirección General de Carreteras del Ministerio de Fomento:

Fotos del Vuelo Interministerial 1977-83 1:18.000 Trazas de carreteras de su competencia

• Consejería de Obras Públicas (Comunidad de Madrid):

Mapa de la Comunidad 1:100.000, 1:200.000 Mapa Topográfico 1:2.000 (en realización), 1:5.000 (en realización), 1:10.000, 1:10.000 (reducción del 1:5.000), 1:25.000, 1:25.000 (reducción del 1:5.000) Mapa de Planeamiento Urbanístico 1:50.000 Fotografías aéreas: varios vuelos y escalas (color y b/n)

• Dirección General de Agricultura y Ganadería (Comunidad de Madrid):

Mapa Litológico, Mapa Fisiográfico, Mapa de Formaciones Vegetales y usos actuales del suelo, Mapa edafológico, Mapa de Vías Pecuarias 1:200.000

CENTROS OFICIALES EN MADRID PARA DOCUMENTACION Y CONSULTA

- Consejería de Medio Ambiente y Desarrollo (Comunidad de Madrid). Princesa, 3. Biblioteca. http://medioambiente.madrid.org/webma/cartografia/accesoimg.asp

- Consejería de Obras Públicas (Comunidad de Madrid). Maudes, 17. Cartoteca y biblioteca. http://www.madrid.org/cmadrid/publicacionesoput/cartograf.htm

- Instituto Nacional de Meteorología. Ciudad Universitaria. Biblioteca. Banco de datos. http://www.inm.es/

- Ministerio de Medio Ambiente. Paseo de la Castellana, 67. Biblioteca.


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http://www.mma.es/index.htm - Dirección Gral. de Conservación de la Naturaleza (antiguo ICONA). Gran Vía de San

Francisco, 4. Biblioteca. http://www.mma.es/bd_nat/menu.htm - Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación. Paseo Infanta Isabel, 1.

http://www.mapya.es/ - Instituto Geográfico Nacional. General Martínez Ibero, 3. Biblioteca, Cartoteca.

http://www.mfom.es/ign/top_geografico.html - Instituto Tecnológico y Geominero de España. Ríos Rosas, 23. Biblioteca.

http://www.igme.es/internet/principal.asp - Instituto de Ciencias Medio-Ambentales. CSIC. Serrano, 117. Biblioteca. - Jardín Botánico. Cuesta Moyano. Biblioteca. - Bibliotecas y Departamentos de otras Universidades

ADQUISICIÓN DE MATERIALES CARTOGRÁFICOS

- Consejería de Obras Públicas (Comunidad de Madrid). Maudes, 17. - Centro Nacional de Información Cartográfica. General Martínez Ibero, 3. - Dirección General de Desarrollo Rural, MAPA. Paseo de la Castellana, 112. - La Tienda Verde. Maudes, 38. - AZIMUT. Marqués de Urquijo, 11.


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Bloque 2. APROXIMACIÓN A LOS SISTEMAS ACUÁTICOS LÓTICOS: MUESTREO, TRATAMIENTO DE DATOS E ÍNDICES DE

CALIDAD DEL AGUA. (2 sesiones: una de campo y una de gabinete)

Sesión 1 (campo): MUESTREO DE PARÁMETROS FÍSICO-QUÍMICOS Y BIOLÓGICOS Introducción Los sistemas de aguas continentales se clasifican de acuerdo a sus características fisico-químicas y según el eje que define su funcionalidad, es decir, por ejemplo, en los sistemas de aguas tranquilas como lagos, estanques o lagunas (sistemas lénticos o leníticos) los procesos funcionales como la producción primaria, la descomposición, el transporte de materiales, etc. se desarrollan a lo largo de un eje vertical (superficie-fondo) que viene marcado por la gravedad y la penetración de la luz. En los ambientes que fluyen como los ríos (sistemas lóticos), este eje funcional, aunque también marcado por la gravedad, es prácticamente horizontal (cabecera-desembocadura), produciéndose diferencias en su estructura física (velocidad de la corriente, transporte de materiales, turbulencias, etc.) y generándose cambios en las propiedades del agua y, por lo tanto, de las comunidades que viven en el sistema, a lo largo de su recorrido. Por este motivo, es interesante conocer algunas características fundamentales del ecosistema, como la velocidad de la corriente, la cantidad de sales disueltas (conductividad), la proporción de protones (pH), el oxígeno disuelto o la temperatura del agua. Objetivos

Iniciarse en las metodologías de muestreo de los sistemas acuáticos. Medición de algunos parámetros fundamentales en los sistemas lóticos. Observación de posibles cambios en las características del sistema a lo largo de su recorrido y

discusión de sus causas. Materiales y Metodología - 2 pHmetros - 2 Conductivímetros - 2 Oxímetros - 6 frascos lavadores - Papel - Cintas métricas y metros rígidos - 2 Cronómetros, 2 naranja - Tubos con acetona al 90% para la extracción de clorofilas bentónicas - Bastoncillos, cutter, reglas pequeñas, rotuladores - Botes de litro de vidrio para recoger muestras de agua. - Botas - Guantes - Duquesas para muestras de organismos.


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Lugar de Muestreo El muestreo se realizará en el río Guadalix, al NE de la CAM. A lo largo de su cauce se realizarán tres paradas para la toma de muestras (Ver Figura 1). El primer punto de muestreo se encuentra situado poco antes de San Agustín de Guadalix en una zona recreativa El segundo punto está en la carretera entre Pedrezuela y la urbanización de Corepo. El tercer lugar de toma de muestras se encuentra situado a la salida de Guadalix de la Sierra, poco antes del comienzo del embalse de Pedrezuela.. En cada punto de muestreo se medirán los mismos parámetros: conductividad, oxígeno disuelto, temperatura, pH, concentración de pigmentos (de organismos planctónicos y bentónicos), velocidad de la corriente, perfil del cauce y amplitud del bosque de ribera. Procedimiento para la medición de los parámetros: 1. El oxígeno: Para la medición de la concentración de oxígeno se utilizará un oxímetro unido a una sonda. El oxímetro habrá sido previamente calibrado. La sonda está protegida con un capuchón que hay que retirar cuidadosamente antes de la medición. Para medir, se introduce la sonda en el agua y se mueve en círculos lentamente mientras que se enciende el aparato y se espera a que se estabilice la medida. Una vez estabilizada se anota el valor de la concentración de oxígeno en mg l-1 y en % de saturación así como la temperatura del agua. La medición se realizará en tres puntos distintos separados unos metros unos de otros (aguas arriba y aguas abajo), preferentemente en la zona central del río. Después de medir, el electrodo ha de ser lavado con agua destilada cuidadosamente y protegido con el capuchón. 2. Sales disueltas (conductividad): Para medir este parámetro se utilizará un conductivímetro unido a una sonda. El conductivímetro habrá sido previamente calibrado. Para medir, se introduce la sonda en el agua, se enciende el aparato y se espera que se estabilice la medida. Una vez estabilizada se anota el valor de la conductividad así como la temperatura del agua. La medición se realizará en tres puntos distintos separados unos metros unos de otros (aguas arriba y aguas abajo), preferentemente en la zona central del río. Después de medir, el electrodo ha de ser lavado con agua destilada cuidadosamente. 3. Temperatura del agua: La temperatura del agua puede ser medida con cualquiera de las sondas que se utilizarán para medir el pH, la conductividad o la concentración de oxígeno del agua. 4. pH: Para medir este parámetro utilizaremos un pHmetro previamente calibrado unido a una sonda. La sonda está protegida con un capuchón que hay que retirar cuidadosamente antes de la medición procurando no derramar el líquido que contiene, si esto sucediera habrá que rellenarlo con solución de KCl. Para medir, se introduce la sonda en el agua, se enciende el aparato y se espera a que se estabilice la medida. Una vez estabilizada se anota el valor del pH. La medición se realizará en tres puntos distintos separados unos metros unos de otros (aguas arriba y aguas abajo), preferentemente en la zona central del río. Después de medir, el electrodo ha de ser lavado con agua destilada cuidadosamente y protegido con el capuchón. 5. Extracción de clorofilas del fitobentos: El grupo ocupado de las clorofilas tendrá tres tubos de rosca y un frasco con acetona al 90%. Deberán recoger tres piedras sumergidas en el cauce y raspar sus superficies (4 cm2) ayudándose de un cutter, unos bastoncillos y la acetona. El material raspado se meterá en los tubos de rosca junto con 3 o 4 ml más de acetona. También recogerán agua del centro del cauce en una botella de litro.


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6. Anchura del cauce, área y velocidad de la corriente: La velocidad de la corriente se medirá con una naranja, un cronómetro y una cinta métrica. Una persona se pondrá aguas arriba en el punto cero del metro y dejará libre a la naranja que será recogida 10m más abajo por una segunda persona. Se medirá con un cronómetro el tiempo que tarda la naranja en recorrer 10 m. Hay que tener en cuenta que aquí estamos midiendo la velocidad solo en superficie, las velocidades del agua cambian en el fondo, en el centro y en los laterales del cauce. Por ello, para estimar más correctamente la velocidad de la corriente, la media de nuestras mediciones será multiplicada por 0.8 (Allan, 1996). También se ha de medir la anchura del cauce con una cinta métrica y la profundidad del mismo cada 20 cm en las zonas más estrechas del río en donde los errores de medida son menores. En la sesión de laboratorio ulterior se calculará el área que junto con la velocidad del agua, nos permitirá conocer el caudal en m3/s. Para ello se pueden utilizar alguna de las siguientes aproximaciones:

)

2)20(

()20( nZxZAT

−−= ∑

Alternativamente, la sección del río se puede calcular sumando las profundidades y multiplicando por 20, lo que equivale a aproximar el cauce a la suma de secciones rectangulares.

p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9 p10p0

0 a 20 cm 20 cm 20 cm 0 a 20 cm

A3 A4

A3= A31+ A32 = (20*p2) + 20*[p2-p3]/2

donde [p2-p3] es el valor absoluto de la diferencia (esto evita valores negativos)

A31

A32

A4= A41+ A42 = (20*p7) + 20*[p6-p7]/2

nótese que el área del cuadrado (A41) la hallamos multiplicando 20 por la menor de las profundidades (aquí p7, pero en el ejemplo anterior p2)

A41

A42

Área total = SAi

a) Estima de la sección del cauce como suma de los polígonos en los que lo dividimos

b) Estima de la sección del cauce asumiendo que corresponde a un rectángulo

Perfil real del cauce (línea discontinua)

Perfil estimado del cauce (línea continua)

p media = Spi / n

anchura del cauce

Perfil real del cauce (línea discontinua)

Perfil estimado del cauce (línea continua)

Área total = anchura * profundidad media


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Figura 1: Situación de los puntos de muestreo sobre el río Guadalix (atención, se numeran en el sentido de la corriente, es decir de manera inversa a las paradas que se hacen en el campo)


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Sesión 2 (gabinete): TRATAMIENTO DE DATOS E ÍNDICES DE CALIDAD DEL AGUA Introducción La contaminación del agua es la causa principal de la desaparición progresiva de especies animales y vegetales. Este fenómeno discurre paralelo al crecimiento económico en los países desarrollados y se ha agudizado especialmente en nuestros ríos y lagos. Además, otra de las causas de la disminución de las comunidades acuáticas es la variación artificial del caudal de sus aguas. Las fluctuaciones inducidas por cambios en el régimen del caudal pueden modificar la composición de las especies, sus ciclos de vida y la abundancia de las poblaciones.

Para evaluar el impacto que sobre los sistemas acuáticos pueden tener los anteriores factores de perturbación, existen una serie de índices de calidad de agua que permiten asignar un valor a la calidad tomando como referencia un grupo de parámetros medidos. Tienen la ventaja de ser fáciles de usar y proporcionan una idea rápida de la calidad, aunque son arbitrarios y debido a su reduccionismo pueden inducir a error. Objetivos

Conocer la calidad de distintas muestras de agua utilizando diferentes índices. Discutir y contrastar los resultados obtenidos, analizando las ventajas e inconvenientes

del uso de las distintas técnicas. Materiales y Metodología - Hojas cuadriculadas para realizar las gráficas. - Calculadora. - Mapas - Pinturas de colores o rotuladores para pintar los diferentes tramos del río según la calidad

del agua. Existen diferentes índices de calidad de agua, a continuación se muestran los que se han de calcular: el ISQA y el de los Saprobios. Índice simplificado de la calidad del agua (ISQA) A partir de los datos facilitados en la Tabla 1 se ha de calcular el índice ISQA. Este estimador de la calidad del agua es un índice fisico-químico que se establece a partir de cinco parámetros según la fórmula:

ISQA= T (A+B+C+D) T se deduce de la temperatura en ºC del agua del sistema acuático estudiado (t), toma valores


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de 1 a 0,8. Si t ≤ 20 ºC, T vale 1; si t > 20ºC, T se calcula como T=1 –(t-20)*0.0125. A se deduce del consumo de permanganato (DQO)1 =(a) expresado en mg/l, toma valores de 0 a 30. Si a ≤ 10, A=30-a; si 60 > a > 10, A=21-(0.35*a); si a > 60, A=0. B se deduce a partir de la materia en suspensión (MES) en mg/l, toma valores de 0 a 25. Si MES ≤ 100, B=25-(0.15*MES); si 250 > MES >100, B=17-(0.07*MES); si MES > 250, B=0. C se deduce a partir del oxígeno disuelto (O2) en mg/l, toma valores de 0 a 25. Si O2 ≥ 10, C=25, para valores más bajos C=2.5* O2.1 D se deduce de la conductividad expresada en µS/cm ( d) a 18 ºC, toma valores de 0 a 20. Si d ≤ 4000, D=(3.6-log d)*15.4; Si d > 4000, D=0. La conductividad ha sido medida a 25 ºC, por lo que hay que convertirla a 18 ºC multiplicándola por 0.86. Este índice tiene valores máximos de 100 para una agua de excelente calidad y de 0 para una de calidad pésima. La clasificación del agua se muestra en la Tabla 2. Tabla 1: Parámetros medidos en el río Guadalix en el año 2000 Punto de muestreo

Temperatura ºC

DQO5 (a) mg O2/l

MES mg/l

O2 disuelto mg/l

Conductividad µS/cm

ISQA

1 13 9.7 80 9.5 267 2 17 68 228 5.2 1635 3 15 27 100 9.2 996

Tabla 2: Clasificación de la calidad del agua según el Índice ISQA. Valor del Índice

Tipo de agua Color

76-100 Aguas claras sin aparente contaminación. Azul 51-75 Ligero color del agua, con espumas y ligera

turbidez del agua, no natural. Verde

26-50 Apariencia de aguas contaminadas y de fuerte olor

Amarillo

0-25 Aguas negras , con procesos de fermentación y olor

rojo

1 Demanda Química de Oxígeno (DQO): Cantidad de oxidante enérgico (dicromato o permanganato) consumido en la oxidación de todas las sustancias reducidas presentes en una muestra de agua, medido en condiciones estandarizadas. Se expresa en mg por litro de oxígeno equivalente a la cantidad de oxidante empleado. Un valor DQO elevado indica un agua con muchas sustancias oxidables.


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Índices biológicos Son índices que miden la calidad del medio basándose en los organismos indicadores que lo pueblan. Dependiendo de la sensibilidad de cada organismo a la contaminación, el índice biológico le asigna un valor. En la vigilancia y control de la contaminación basada en organismos “bioindicadores”, se han desarrollado desde los años 70 multitud de metodologías que utilizan una amplia variedad de organismos: bacterias, protozoos, algas, macrófitos, macroinvertebrados, peces, etc. La mayoría de los índices bióticos se han elaborado para usarlos en un área geográfica concreta, y posteriormente, se han adaptado a otras zonas adecuando las listas de taxones y los valores de sensibilidad. Desde su introducción han mostrado ser buenos instrumentos de control de los ecosistemas acuáticos y han complementado la información dada por los parámetros fisico-químicos clásicos. De hecho, para poder aplicar la Directiva Marco del Agua (DMA 2000/60/CE) en su Anexo V, se requiere, entre otras cosas, poder identificar los elementos de calidad biológica (fitobentos, macrófitos, fitoplancton, fauna de invertebrados y peces), con el objetivo de establecer el estado ecológico de los sistemas acuáticos. La DMA define el estado ecológico como “una expresión de la calidad de la estructura y del funcionamiento de los ecosistemas acuáticos asociados a las aguas superficiales clasificados de acuerdo con el anexo V” y se pone como objetivo temporal llegar a ese buen estado ecológico antes del 2015. Aquí sólo veremos y aplicaremos dos de estos índices biológicos, el IBMWP y el IBD El índice IBMWP El índice IBMWP (Iberian Biological Monitoring Working Party) (Alba-Tecedor et al., 2004) antes nombrado BMWP‛ (Alba-Tecedor y Sánchez Ortega, 1988), es una adaptación a las aguas de los ríos de la Península a partir del original (BMWP) creado para ríos de Gran Bretaña. Existe también una versión adaptada a los ríos de Cataluña llamada IBMWPC (Benito de Santos y Puig García, 1999). El uso de este índice requiere identificar los macroinvertebrados acuáticos a nivel de familia, tras la identificación se elabora una lista con las familias presentes y se busca la puntuación que se da a cada una según unas tablas estandarizadas por áreas geográficas (ver Tabla 3). Finalmente, el valor del índice se obtiene mediante la suma de las puntuaciones de cada familia. Este valor se hace corresponder con una determinada clase de calidad de agua según la Tabla 4. Así, un valor de 50 para IBMWP, correspondería a un agua contaminada de clase III, con una calidad o estado ecológico “aceptable o moderado”. Y ese punto se representaría en la red hidrográfica con color amarillo (véase la última columna en la Tabla 4). El establecimiento de colores para cada categoría de calidad del agua viene determinado por la DMA en su Anexo V en donde se expone un código de colores para el estado ecológico de las masas de agua, común para todos los Estados miembros de la Unión Europea.


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Tabla 3: Puntuaciones asignadas a las diferentes familias de macroinvertebrados acuáticos para la obtención del IBMWP ARÁCNIDOS Punt. EFEMERÓPTEROS Punt. ODONATOS Punt. Hidracarina 4 Baetidae 4 Aeshnidae 8 Caenidae 4 Calopterygidae 8 COLEÓPTEROS Ephemerellidae 7 Coenagrionidae 6 Chrysomelidae 4 Ephemeridae 10 Cordulegasteridae 8 Clambidae 5 Heptageniidae 10 Corduliidae 8 Curculionidae 4 Leptophlebiidae 10 Gomphidae 8 Dryopidae 5 Oligoneuriidae 5 Lestidae 8 Dytiscidae 3 Polymitarcidae 5 Libellulidae 8 Elmidae 5 Potamanthidae 10 Platycnemididae 6 Gyrinidae 3 Prosopistomatidae 7 Haliplidae 4 Siphlonuridae 10 OLIGOQUETOS Helophoridae 5 Todos 1 Hydraenidae 5 HETERÓPTEROS Hydrochidae 5 Aphelocheiridae 10 PLECÓPTEROS Hydrophilidae 3 Corixidae 3 Capniidae 10 Hygrobiidae 3 Gerridae 3 Chloroperlidae 10 Noteridae 3 Hydrometridae 3 Leuctridae 10 Psephenidae 3 Mesoveliidae 3 Nemouridae 7

Scirtidae (=Helodidae) 3 Naucoridae 3 Perlidae 10

Nepidae 3 Perlodidae 10 CRUSTÁCEOS Notonectidae 3 Taeniopterygidae 10 Asellidae 3 Pleidae 3 Astacidae 8 Veliidae 3 TRICÓPTEROS Atyidae 6 Beraeidae 10 Corophiidae 6 HIRUDÍNEOS Brachycentridae 10 Gammaridae 6 Erpobdellidae 3 Calamoceratidae 10 Ostracoda 3 Glossiphoniidae 3 Ecnomidae 7 Palaemonidae 6 Hirudidae 3 Glossosomatidae 8 Piscicolidae 4 Goeridae 10 DÍPTEROS Hydropsychidae 5 Anthomyiidae (*) 4 NEURÓPTEROS Hydroptilidae 6 Athericidae 10 Sialidae 4 Lepidostomatidae 10 Blephariceridae 10 Leptoceridae 10 Ceratopogonidae 4 LEPIDÓPTEROS Limnephilidae 7 Chironomidae 2 Crambidae (=Pyralidae) 4 Molannidae 10 Culicidae 2 Odontoceridae 10 Dixidae 4 MOLUSCOS Philopotamidae 8 Dolichopodidae 4 Ancylidae 6 Phryganeidae 10 Empididae 4 Bithyniidae 3 Polycentropodidae 7 Ephydridae 2 Ferrissidae 6 Psychomyiidae 8 Limoniidae 4 Hydrobiidae 3 Rhyacophilidae 7 Psychodidae 4 Lymnaeidae 3 Sericostomatidae 10 Ptychopteridae 4 Neritidae 6 Uenoidae (=Thremmatidae) 10 Rhagionidae 4 Physidae 3 Scatophagidae (*) 4 Planorbidae 3 TURBELARIOS Sciomyzidae 4 Sphaeriidae 3 Dendrocoelidae 5 Simuliidae 5 Thiaridae 6 Dugesiidae 5 Stratiomyidae 4 Unionidae 6 Planariidae 5 Syrphidae 1 Valvatidae 3 Tabanidae 4 Viviparidae 6 Thaumaleidae 2 Tipulidae 5

(*) Anthomyiidae y Scatophagidae se agrupaban antes como Muscidae


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El problema de establecer límites estrictos de calidad de aguas implica la necesidad de reconocer situaciones intermedias entre unos y otros. Es por ello que aquellos valores que queden 5 unidades por exceso o defecto de los límites en la Tabla 4, han de considerarse entre 2 clases de calidad, alternando los colores representativos de las clases de calidad correspondientes. Por ejemplo, un valor de 103, quedaría intermedio entre las clases I y II (al sumarle o restarle 5 unidades) y por lo tanto correspondería a un agua de clase I-II, y a la estación de muestreo se la representaría en el mapa con colores azul y verde. Este índice, por tanto, es de tipo cualitativo y no tiene en cuenta las distintas abundancias en que pueden aparecer las diferentes familias. Es decir, basta con que un solo ejemplar de una familia aparezca en la muestra para que se sume su contribución al índice, mientras que los posteriores ejemplares de esa familia que puedan encontrarse ya no serán tenidos en consideración. Tabla 4:

Clase Calidad Valor Significado Color I Muy Buena >100 Cursos de aguas no contaminados o no alterados de

forma sensible Azul

II Aceptable 61-100 Cursos de aguas con leves signos de contaminación o alteración

Verde

III Dudosa 36-60 Cursos de aguas contaminados o alterados en situación dudosa (sistema alterado)

Amarillo

IV Crítica 16-35 Cursos de aguas muy contaminados en situación crítica (sistema muy alterado)

Naranja

V Muy Crítica <15 Cursos de aguas fuertemente contaminados, en situación muy crítica (sistema fuertemente alterado)

Rojo

Para calcular los índices IBMWP de cada uno de los puntos de muestreo que tomamos durante la salida de campo al río Guadalix, se han de utilizar los datos taxonómicos de las Tablas 5, 6 y 7 y calcular el índice conforme a las anteriores directrices. Hemos preparado una hoja de Excel para facilitar las operaciones donde también se calcula el índice ASTP (Plantilla Hoja IBMWP.xls)

Tabla 5: Punto de muestreo 1 Familia Valor

Ancylidae Athericidae

Baetidae Caenidae

Simuliidae Chironomidae

Elmidae Heptageniidae

Leuctridae Hydraenidae

Chloroperlidae Limnephilidae

Rhyacophilidae Oligochaeta

Sericostomatidae IBMWP


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Tabla 6: Punto de muestreo 2

Familia Valor

Chironomidae Erpobdellidae Hydrophilidae Oligochaeta

Sialidae IBMWP


Familia Valor Ancylidae

Coenagrionidae Baetidae

Chironomidae Hydropsychidae

Elmidae Hydrophilidae

Gerridae Rhyacophilidae

Oligochaeta IBMWP

Índice Biológico Diatómico (IBD) Este índice puede servir para todos los ecosistemas de agua dulce ya que las diatomeas se caracterizan por ser cosmopolitas. Son además el grupo más diverso de microalgas bentónicas y sus requerimientos ecológicos son conocidos para muchas de sus especies. Los índices que usan diatomeas poseen la ventaja de que la toma de muestras es un proceso fácil y son muestras pequeñas (no necesitan mucho espacio); por el contrario, la identificación de especies de diatomeas requiere de un proceso de preparación de muestras algo complicado y largo y la clasificación ha de llevarla a cabo un especialista experimentado. Las diatomeas son organismos sensibles a la eutrofización, a la contaminación orgánica y mineral y la estimación del índice es fiable para un rango de contaminación bajo, donde los otros métodos son menos fiables. Además, los índices diatómicos están basados en datos cuantitativos y la estimación es más acertada y más sensible que los métodos estrictamente cualitativos. Las diatomeas reaccionan de manera muy rápida a las modificaciones de la calidad del agua y pueden detectar las poluciones producidas de una manera discontinua. Son indicadores de calidad a corto plazo porque las poblaciones de diatomeas se reconstituyen rápidamente después de la desaparición de la contaminación. La estructura de las distintas poblaciones de diatomeas está determinada por las características químicas del agua, independientemente de sus características morfodinámicas. Determinación de las diatomeas: Éste método tiene como finalidad la identificación de las diatomeas a nivel de especie. Puesto que la preparación de las muestras es bastante laboriosa


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Para realizar el cálculo del índice se ha de seguir los siguientes pasos: • Cálculo de la abundancia relativa (representada por “A”) de los taxones que aparecen. Los taxones están englobados en grupos que pertenecen a estados de calidad de agua distintos, representado cada uno por un taxon tipo. De esta manera cada taxon (denominado taxon asociado) se asocia con un taxon representativo de unas determinadas condiciones de calidad del agua. • Todos los taxones que aparezcan con una frecuencia “A” menor que 7,5 O/OO (es decir, 7,5 por mil o tres diatomeas de 400), serán despreciadas. Se considera que hacen falta más de tres individuos de un taxon asociado para que su presencia no sea debida al azar, a la deriva o a una eventual contaminación de la muestra. • Cálculo de la probabilidad de la presencia de cada taxón y del total de taxones observados en la muestra para cada una de las clases de calidad de agua, que para este índice son siete (ver más abajo), utilizando la siguiente fórmula:

∑

∑

=

== n

xxx

xx

n

xx

VA

ViPAiF

1

1)(

)(

“n” es el número de taxones distintos. Ax es la abundancia relativa del taxón “x” (expresado en 0/00). Px (i) es la probabilidad de presencia del taxón “x” en la clase de calidad “i”2. Vx es el valor ecológico del taxón “x” (Ver Anexo II)”. • El IBD define siete clases de calidad de agua por lo que existen siete valores de F (i) • Cálculo de “B”, que corresponde al valor del IBD.

B = 1*F(1)+2*F(2)+3*F(3)+ 4*F(4)+5*F(5)+6*F(6)+7*F(7) El índice se calcula como sigue:

IBD = 4.75 * B - 8.5

El índice toma valores de 1 (con B=2) a 20 (con B=6). Para valores de B=1, con los que la fórmula resultaría en un número negativo, se le asigna al índice el valor de 1. De forma similar, si B>6 se asigna al IBD el valor máximo de 20.

2 La probabilidad de la aparición de un taxón P(i) en cada clase de agua es distinta según sus requerimientos ambientales. Así, un determinado taxón que prefiere aguas de buena calidad aparecerá mucho más frecuentemente en este tipo de aguas que en otras de calidad inferior, por lo que la probabilidad de encontrar a esta clase de diatomea en un agua de alta calidad es mayor. La probabilidad de aparición en cada clase de agua para cada taxón representativo está ya calculada y se muestra en la hoja “Associées” de Excel que se usa en la práctica.


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COLOR INTERPRETACIÓN

Azul Verde Amarillo Naranja Rojo

IBD >17 calidad excelente 17 > IBD > 13 calidad buena 13 > IBD > 9 moderada 9 > IBD > 5 mediocre IBD < 5 mala calidad

Para calcular el índice usaremos un fichero Excel (IBD.xls) en donde ya está introducida la fórmula y los valores de Px y Vx . Este fichero tiene varias hojas con las tablas de valores de Px(i) (hoja Px(i) ) y con los taxones asociados a cada especie tipo (hoja Asociados). En las Tablas 6 a 8 siguientes hay que rellenar las columnas en blanco con los datos extraídos del fichero así como el valor del IBD para cada punto de muestreo (hoja CALCUL_IBD). En la primera columna se ha de escribir la abreviatura de cada taxon observado, en la columna cuatro la abreviatura del taxon tipo al que se asocia cada especie; en la quinta, puesto que podemos encontrarnos con varias especies que se asocien a la mismas especie tipo, se anotarán dichas especies sin repeticiones sumando en la ultima columna el O/OO del total de las abundancias de los taxones asociados a la misma especie tipo. Por ejemplo, en el punto de muestreo 2 se detectaron 8 ejemplares de Navicula arvensis y 7 de Navicula difficillima. Ambas están dentro del grupo cuyo representante es la propia Navicula arvensis (NARV) por lo que sus abundancias relativas deben sumarse para calcular la abundancia acumulada del taxon tipo NARV. Puesto que la abundancia de todos los taxones observados es 403, la abundancia acumulada de NARV es [(7+8)/403]*1000 = 37,22. Tabla 8: Punto de muestreo 1

Abreviatura3 TAXON OBSERVADO (taxon asociado)

Abundancia real

Taxon tipo

Taxones Retenidos

Abundancia acumulada o/oo

Achnanthes minutissima 6 Amphora ovalis 3 Cymbella affinis 247 Cymbella lanceolata 3 Cymbella tumidula 6 Diatoma tenue 3 Encyonema silesiacum 45 Fragilaria capucina 6 Gomphonema acuminatum 6 Gomphonema angustum 6 Gomphonema constrictum 3 Gomphonema lanceolatum 48 Navicula lanceolata 6 Nitzschia umbonata 10

IBD

3 Las columnas con datos en naranja son las que han de rellenar los alumnos


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Abreviatura4 TAXON OBSERVADO Abundancia real

Taxon tipo

Taxones Retenidos


Achnanthes clevei 10 Achnanthes helvetica 8 Amphora veneta 48 Bacillaria paxillifer 38 Cyclotella atomus 34 Eunotia minor 8 Gomphonema augur 10 Gomphonema dichotomum 12 Gomphonema pseudoagur 20 Navicula arvensis 8 Navicula contenta 12 Navicula decussis 8 Navicula difficillima 7 Navicula fluens 2 Navicula longicephala 13 Navicula nyassensis 13 Navicula tenelloides 8 Navicula simplex 83 Nitzchia graciliformis 15 Nitzchia microcephala 30 Stephanodiscus hantzschii 16

IBD


Abreviatura5 TAXON OBSERVADO Abundancia real

Taxon tipo

Taxones Retenidos


Achnanthes lanceolata 300 Cymatopleura solea 8 Cymbella aspera 8 Diatoma vulgaris 8 Gomphonema angustatum 8 Gyrosigma acuminatum 8 Hantzschia amphioxys 20 Navicula cryptocephala 8 Navicula cryptotenella 8 Nitzschia sigmoidea 16 Fragilaria ulna 8

IBD

5 Las columnas con datos en naranja son las que han de rellenar los alumnos


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BIBLIOGRAFÍA

Alba-Tercedor, J. (1996). Macroinvertebrados acuáticos y calidad de las aguas de los ríos. IV Simposio del Agua en Andalucía (SIAGA). Vol. II: 203-213.

Alba-Tercedor, J., Jáimez-Cuéllar, P., Álvarez, M., Avilés, J., Bonada, N., Casas, J., Mellado, A., Ortega, M., Pardo, I., Prat, N., Rieradevall, M., Robles, S., Sáinz-Cantero, C. E., Sánchez-Ortega, A., Suárez, M. L., Toro, M., Vidal-Abarca, M. R., Vivas, S. y Zamora-Muñoz, C. (2002). Caracterización del estado ecológico de los ríos mediterráneos ibéricos mediante el índice IBMWP (antes BMWP‛). Limnética 21: 175-185.

Alba-Tercedor, J. & Sánchez-Ortega, A., (1988). Un método rápido y simple para evaluar la calidad biológica de las aguas corrientes basado en el de Hallawell (1978). Limnética, 4: 51 – 56.

Allan, J.D. (1996). Stream Ecology. ED. Chapman and may. Oxford. UK.

Benito de Santos y Puig García, (1999). BMWPC un índice biológico para la calidad de las aguas adaptado a las características de los ríos catalanes. En: Tecnología del agua, ISSN 0211-8173, Nº 191, pags. 43-56.

Prygiel, J. y Coste, M. Coordinadores. Guide Méthodologique pour la mise en oeuvre de l´Indice Biologique Diatoées. NF T 90-354.

http://www.chduero.es/webcorp/Calidad/calicg.htlm


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ANEXO I Con objeto de que quede más claro que son las distintas variables que se miden en esta práctica y cual es su importancia para los sistemas lóticos, a continuación se ofrecen una serie de consideraciones al respecto: El oxígeno: Aunque parezca lo contrario, las aguas fluyentes no son particularmente ricas en oxígeno. La agitación acelera la difusión pero impide también la sobresaturación (salvo en determinados lugares como bajo cascadas con vegetación o en tramos lentos y someros con vegetación de fondo abundante). Puesto que los ríos reciben MO de los ecosistemas terrestres adyacentes, tienden a ser deficitarios en oxígeno. Esto es particularmente importante en ríos contaminados por un exceso de MO, donde la absorción de oxígeno atmosférico por el agua define la velocidad con que transcurren las reacciones de descomposición. En estas situaciones, la cantidad de oxígeno que el agua puede absorber es mucho mayor y se puede evaluar según la cantidad de oxígeno que las sustancias contenidas en el agua necesiten consumir para oxidarse. Hay dos formas de evaluar el consumo de O2, mediante la demanda biológica de oxígeno (DBO) y mediante la demanda química de oxígeno (DQO). Para la DBO se determina el contenido inicial de O2 y se repite la determinación 5 días después de haber guardado la muestre en oscuridad a unos 20 ºC, la diferencia entre ambas determinación nos dice el oxígeno consumido durante los 5 días. Esta es una medida del material susceptible de descomposición biológica. La demanda química de oxígeno (DQO) determina la cantidad de oxígeno requerido para oxidar todos los compuestos susceptibles de oxidación que hay en una muestra de agua residual, bajo condiciones específicas de agente oxidante, temperatura y tiempo. En principio, los resultados de ambas pruebas deberán ser comparables, puesto que ambas se basan en la cantidad de oxígeno consumido por la oxidación. Sin embargo, dada la diferente biodegradación de las sustancias orgánicas, la demanda bioquímica de oxígeno ejercida en la prueba estándar de 5 días, no representa sino una fracción de la cantidad total de materia orgánica presente. De hecho, la comparación de estas dos mediciones da una idea de la biodegradabilidad de la materia orgánica en la muestra. Sales disueltas (conductividad): En general, la composición del agua de los ríos depende de las características de los ecosistemas terrestres y de su grado de conservación y tratamiento, aunque por supuesto, la tendencia general a lo largo de un cauce es al aumento de la mineralización. La temperatura del agua: Las temperaturas del las aguas corriente difieren de las de los lagos debido básicamente a que pueden fluctuar más gracias a su escasa profundidad y a que las turbulencias impiden la formación de gradientes y termoclinas. Por lo general, la temperatura del agua dependerá de la del ambiente, de lo densa que sea la vegetación de los márgenes y lo ancho que sea el río. pH: El valor del pH de las aguas dulces esta muy relacionado con las concentraciones de carbonatos o bicarbonatos que hay en el agua. La gran mayoría de las agua epicontinentales tienen valores de pH comprendidos entre 6.5 y 8.5, lo que significa que en todas ellas existe más ión bicarbonato (HCO3

-) que carbonato (CO3

2-). Por otra parte, el valor de pH dependerá de la litología de la zona por donde pasa el río. En el origen, el agua tiene pocas sales disueltas y el pH es bajo y muy variable, conforme el agua desciende y disuelve los materiales de las rocas el pH se eleva. Extracción de clorofilas del fitobentos: Como la corriente arrastras a los organismos, en un río existen pocos productores primarios planctónicos (salvo cerca de las desembocaduras, cuando la corriente es lenta si los organismos no sufre el fenómeno de arrastre tan drásticamente), la mayoría de los productores primarios pues, son bentónicos, es decir, de alguna manera se encuentran adheridos a las piedras y superficies. Para conocer la cantidad de biomasa generada por estos PP, se mide la concentración de clorofila a por unidad de área. La clorofila a se encuentra en todos los PP fotosintéticos y es una parte proporcional de la biomasa de estos, así que a mayor concentración de clorofila mayor biomasa habrá.


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ANEXO II Valor ecológico de 209 táxones


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RÍO GUADALIX DÍA:

Puntos de muestreo

Conductividad µS/cm

Temperatura oC

pH Concentración O2

mg/l %

1

2

3

Ancho total del río (m):

Ptos.

Muestreo

Profundidad (cada 20 cm)

Velocidad de la corriente (m/s)

1

2

3


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Bloque 3. DINÁMICA TÉRMICA DE UN LAGO. (1 sesión en laboratorio)

OBJETIVOS

Ilustración de la influencia de los factores y procesos físicos sobre el ecosistema de un lago y de las consecuencias ecológicas de la estratificación de la columna de agua sobre sus comunidades.

Aproximación al muestreo de algunos parámetros fisico-químicos en un sistema lenítico. INTRODUCCIÓN Los lagos organizan su funcionamiento a lo largo de un eje luz-gravedad. La energía lumínica calienta el agua de forma diferencial siguiendo este eje vertical, lo que puede producir la formación de capas de distintas densidad (estratificación) cuando la intensidad lumínica es suficiente, lo que ocurre en nuestras latitudes frecuentemente en verano. En este momento las masas de agua presentan tres zonas en la vertical que no se mezclan: • Epilimnion: Zona superior de aguas más calientes. • Metalimnion: Zona de interfase entre las otras dos zonas donde los cambios de

temperatura son bruscos (cada metro la temperatura desciende ≥ 1 ºC). • Hipolimnion: Zona inferior con agua más fría y densa.

Los fenómenos de estratificación pueden producir cambios drásticos en las comunidades de los sistemas, que en ocasiones tienen graves consecuencias ecológicas. MATERIAL

- Acuario de cristal de 55 l - Lámpara de infrarrojos de 375 W - Sistema de agitación (secador)

- Termómetros de pecera - Tinta china - Modelo Termoclima 1.0

PROCEDIMIENTO 1. Se parte de una situación de estabilidad en el sistema para lo que se llena una pecera con

agua fría bien mezclada (simulación del sistema a principios de primavera). El agua va calentándose desde la superficie con una lámpara de infrarrojos.

2. Para seguir el proceso de estratificación, se mide la temperatura del agua a intervalos de

10 minutos y a distintas profundidades. Los datos se van anotando y así se puede ir dibujando el perfil de la temperatura del agua según la profundidad.

3. Una vez observada una diferencia de temperatura considerable entre la zona superficial y

profunda se comprueba la existencia de estratificación térmica mediante el uso de tinta (simulación del sistema en verano).


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4. Una vez hecha la comprobación se rompe la estratificación removiendo el agua con el aire de un secador (simulación otoñal).

Una forma sencilla y muy gráfica de observar si a lo largo del ciclo anual se produce estratificación y posteriormente una o varias mezcla de todo el volumen de agua, es trabajar con una matriz que represente temperaturas en un sistema de dos ejes fecha x profundidad. Se trata de dibujar isolíneas que unan aquellos puntos que tengan igual temperatura (en este caso las líneas se llamarían isotermas), para representar la evolución anual del lago simulado trazando las isotermas. Para familiarizarnos con este tipo de gráficas y poder discutir sobre distintos tipos de dinámicas térmicas, se han de trazar las isotermas a partir de los datos (tablas adjuntas) de dos sistemas acuáticos con diferente comportamiento, un lago situado al norte de Europa (el lago Nuguren, en Escandinavia) y otro localizado en nuestras latitudes (el lago de Arreo, en Álava). Modelo Termoclina 1.0. Elaborado por El Dpto. de Ecología de la Universidad de Málaga, este sencillo modelo permite ilustrar la evolución de los perfiles verticales de temperatura y densidad del agua en un lago dependiendo de: - Temperatura ambiente - Velocidad del viento - Coeficiente de difusión - Profundidad del lago Se trata de ir variando la asignación de valores a estos parámetros para observar su influencia en el proceso de estratificación y mezclado de las aguas del lago. Se discutirán los resultados obtenidos. BIBLIOGRAFÍA - Margalef, R. 1976. Biología de los embalses. Investigación y Ciencia, 1. - Margalef, R. 1983. Limnología. (Capítulo 4). Omega. Barcelona. - Wetzel, R. G. 2001. Limnology lake and river ecosystems. Academic Press. 3rd Edition.


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Lago de Arreo (Álava)

Fecha Prof. (m)

09/93 10/93 11/93 12/93 01/94 02/94 03/94 04/94 05/94 06/94 07/94 08/94 09/94

-0,25 18 11 8 7 5 5 10 10 18 20 21 24 21

-1 18 11 8 6 5 5 10 10 17 20 21 24 21

-2 18 11 8 6 5 5 9 10 15 19 20 24 21

-3 18 11 8 6 5 5 8 10 12 17 19 22 21

-4 15 10 8 6 5 5 7 9 10 14 15 16 17

-5 10 10 8 6 5 5 7 8 9 11 12 12 12

-6 8 10 8 6 5 5 7 7 8 8 9 9 9

-7 7 10 8 6 5 5 7 7 7 7 8 8 8

-8 5 9 8 6 5 5 6 6 7 7 7 7 7

-9 5 7 8 6 5 5 6 6 6 6 6 6 7

-10 5 6 7 6 5 5 6 6 6 6 6 6 6

-11 5 5 6 6 5 5 5 6 6 6 6 6 6

-12 5 5 5 6 5 5 5 5 5 5 6 5 6

-13 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

-14 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

-15 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

-16 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

-17 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

-18 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

-19 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

-20 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

-21 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

-22 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5


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Lago Nuguren (Escandinavia)

Fecha Prof. (m)

E F Mr Ab My Jn Jl Ag S O N D

0 0 0 0 2 4 13 18 18 14 8 4 0

2 1 1 1 2 4 12 17 18 14 8 4 1

5 1 1 1 2 4 11 16 18 13 8 4 2

10 2 2 2 3 4 8 9 10 10 8 4 2

15 2 2 3 3 4 8 8 8 8 8 4 2

20 3 3 4 4 4 7 8 8 8 8 4 3


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Bloque 4. MUESTREO Y TRATAMIENTO DE DATOS (3 sesiones: una de campo y dos de gabinete)

OBJETIVOS

Presentar los problemas y métodos relacionados con la obtención y el tratamiento de datos cuantitativos en ecología.

Plantear y contrastar hipótesis sobre relaciones y procesos ecológicos.

Conocer, en particular, métodos para la investigación de la estructura de las comunidades

vegetales en relación con algún factor físico: muestreo (sesión 1), tratamiento estadístico de datos (sesiones 2 y 3).

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Se pretende investigar la posible influencia del tipo de sustrato (ácido/básico) sobre la diversidad y la abundancia de fanerófitos y caméfitos leñosos y alguna herbácea perenne (ver Anexo 4.1). Para ello, en la primera sesión se pondrán en práctica técnicas de muestreo y se tomarán los datos que serán analizados en sesiones posteriores. Sesión 1 (campo): MUESTREO DE VEGETACIÓN

El área de estudio se ubica en los mismos lugares de El Vellón (Madrid) objeto de las prácticas de cartografía y definición de unidades ambientales. Se conoce por tanto la existencia de diferentes sustratos líticos en el área, cuya influencia en la vegetación es lo que se quiere investigar (ver Anexo 4.2 para una síntesis de la flora en El Vellón).

Para ello se diseña un muestreo (ver Anexo 4.1) recogiendo las dos situaciones posibles:

sustrato ácido (gneises) y sustrato básico (Cretácico), muestreo que será completado por la totalidad de los alumnos matriculados.

MATERIAL:

- Cintas métricas. – Palos de 1 m. - Clinómetros. – Altímetros. - Brújulas. – Estadillos (ver Anexo 4.3).

PROCEDIMIENTO: 1. Se quiere medir la cobertura lineal de distintas especies de plantas en uno y otro sector.

En cada uno de ellos, ácido o básico, se prevé estudiar, a lo largo de todos los días de muestreo, hasta un total de 80 unidades de muestreo, que serán pasillos de 10 x 1 m. Para


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ello y con ayuda de cintas métricas, cada día se dispondrán al azar en cada sustrato 2 ejes longitudinales (parcelas 1 y 2) en el sentido de la pendiente de la ladera, a lo largo de los cuales, y transversalmente, se situarán de modo regular 5 pasillos por parcela, separados en distancias de 2 m., según el siguiente esquema:

→ pasillo A.1.1 → pasillo A.2.1




→ pasillo A.1.5 → pasillo A.2.5 10 m

2. Una vez en el campo y situados los pasillos, y por razones de organización, éstos se

numerarán antes de comenzar el trabajo, según el ejemplo. A cada grupo de 5 alumnos se le asignará un número de pasillo. Una vez realizado el muestreo en uno de los sustratos, se trasladarán al otro tipo de terreno y estudiarán el pasillo equivalente (ej: A.1.1. en ácido y B.1.1. en básico)

3. Se muestreará la variable cobertura lineal en el sentido del pasillo de las distintas especies

de fanerófitos y caméfitos presentes, anotándose la medida de cada especie por pasillo en el estadillo adjunto (Anexo 4.3). Además, deberán cumplimentarse los siguientes datos:

- Localidad y fecha del muestreo. - Nombres de los integrantes del grupo de muestreo. - Altitud, pendiente y orientación de cada parcela, así como la pendiente transversal de

cada pasillo, medida a su inicio. 4. Las especies que aparecen en el estadillo son las que con mayor probabilidad encontraremos

(ver Anexo 4.2). No obstante si aparece alguna no incluida se añadirá al final del estadillo. Una vez en la zona se aprenderá a distinguirlas todas.

5. Es imprescindible una absoluta pulcritud, tanto en la toma de datos como en su consignación

en los estadillos. Aprovechad el espacio disponible para escribir los datos; en el caso de que para alguna especie no quepan las coberturas parciales, continuad el registro ordenadamente al final del estadillo, indicando de qué especie y pasillo se trata.

Ácido, Parcela 1 Ácido, Parcela 2

0

1

3

4

6

7

9

10

12

13


33

6. Los estadillos completados de cada grupo (un pasillo de ácido y otro de básico), incluidas las sumas de los totales, serán entregados al profesor, que compondrá la matriz de todo el muestreo para las sesiones de tratamiento de datos.

BIBLIOGRAFÍA: Esta bibliografía se aplica a todas las sesiones d este bloque 4. - Calvo-Sendin J.F. 1994. Ecología general. Prácticas y experiencias. Universidad de Múrcia. - Fowler, J. y Cohen, L. 1999. Estadística básica en ornitología. SEO-BirdLife. Madrid. - Spiegel, R. 2001. Estadística. McGraw-Hill. Madrid. - Montes, C.; Ramírez-Díaz, L. 1978. Descripción y muestreo de poblaciones y comunidades

vegetales y animales. Publicación de la Universidad de Sevilla. Sevilla - Parker, R.E. 1981 Estadística para biólogos. Cuadernos de Biología. Madrid. - Sokal, R.R. y Rohlf, F.J. 1979 Biometría. Principios y métodos estadísticos en la

investigación biológica. Ed. Blume. Madrid.

Anexo 4.1. DESCRIPCIÓN DE LA VEGETACIÓN

Pueden plantearse dos tipos de aproximaciones: la fisionómica y el análisis florístico. Con cualquiera de ellas pueden aplicarse técnicas de muestreo. Fisionomía Es una combinación de caracteres: • Estructurales: en relación con la estructura horizontal (mosaico de bosques y prados,

espacio entre árboles etc.), y, sobre todo, vertical de la vegetación. Se trata de reconocer diferentes estratos y expresarlo en forma de porcentaje. También la representación con un perfil es muy apropiada (esquema de un bosque, pisos bioclimáticos, orlas de vegetación alrededor de una laguna, etc).

• Funcionales se pueden referir al color, la textura, la fenología, la periodicidad (ej.:

bosques caducifolio y perennifolio), la vitalidad o buen desarrollo de las plantas, entre otros.

Pueden servir de ejemplo los tipos biológicos: una clasificación de las plantas superiores basada en la posición de sus yemas respecto al suelo en la estación desfavorable de su ciclo biológico (invierno o, en clima mediterráneo, frecuentemente verano): • FANEROFITAS: yemas a, por lo menos, 25 cm del suelo (árboles, arbustos y lianas). • CAMEFITAS: yemas a menos de 25 cm del suelo (suculentas, subfruticosas).


34

• HEMICRIPTOFITAS: yemas en la superficie del suelo (rosetas, especies con estolones, gramíneas perennes, etc.).

• CRIPTOFITAS: yemas bajo tierra o subacuáticas (geófitas, hidrófitas, helófitas). • TEROFITAS: plantas anuales que pasan el verano en forma de semillas. Análisis florístico Hay dos grandes estrategias, una implica la destrucción del material estudiado; la otra se basa en su conservación. Como medidas no destructivas, se pueden definir: • La densidad: numero de individuos por unidad de superficie. • La cobertura: muy utilizada en comunidades compuestas de muchas especies pequeñas,

especies con estolones o con talos, donde no se puede diferenciar un individuo del otro. Se define como el porcentaje de suelo ocupado por la proyección ortogonal de las partes aéreas de las especies vegetales. Existen varios métodos, de los cuales se destacan los 3 siguientes:

- Escala de Braun-Blanquet: el tanto por ciento de la superficie de la unidad de muestreo

que es recubierta por la proyección vertical de las partes aéreas de las especies, en clases (datos semi-cuantitativos).

+: menos de 1% 1: de 1 a 5% 2: de 6 a 25% 3: de 26 a 50% 4: de 51 a 75% 5: de 76 a 100%

- Cobertura puntual: se hace deslizar una aguja verticalmente y se anotan todos los

contactos entre aguja y la vegetación. - Cobertura lineal: se establece como la intercepción lineal de la proyección vertical de

las partes aéreas de las especies sobre una cinta métrica, a lo largo de un pasillo de ancho y longitud fijadas de antemano. Este es el método que nosotros usaremos.

• La frecuencia: Número de unidades de muestreo en que aparece una especie por el número

total de unidades. El muestreo Para conseguir más detalle y poder aplicar técnicas de tratamientos de datos es necesario efectuar medidas sobre una parte representativa de la vegetación. Esto se consigue mediante los muestreos, en los que es importante maximizar la relación entre información recogida y tiempo invertido. Pueden mencionarse 4 tipos básicos de muestreo: • REPRESENTATIVO o subjetivo: Se estudian las unidades de vegetación situadas en las

áreas que tienen alguna característica especial. Es muy empleado en fitosociología. En ciertas circunstancias, por ejemplo en zonas de acceso difícil, es la única posibilidad. Los


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datos recogidos con este muestreo no son siempre apropiados para realizar pruebas estadísticas.

• ALEATORIO: Cada punto del territorio tiene igual probabilidad de ser elegido. Por lo

tanto, es inapropiado si la zona es heterogénea, sobre todo cuando existe un mosaico de formaciones de diferentes superficies (bosques con pequeños claros, setos y prado).

• REGULAR o sistemático: Se estudian las unidades de muestreo (parcelas) dispuestas en

arreglo regular, cuadriculas o líneas. La forma más utilizada en este tipo de muestreo es el transecto donde las unidades de muestreo están situadas en bandas, contiguas o no (interesante cuando existe un gradiente de altitud, de humedad, etc.).

• ESTRATIFICADO: Se subdivide el territorio en partes homogéneas y dentro de cada una

se muestrea al azar o sistemáticamente. Una vez elegido el tipo de muestreo el siguiente paso es abordar su diseño. El diseño del muestreo es una tarea muy importante y muy delicada. Se establece según el fin propuesto, el problema que se investigue, las hipótesis de partida etc. Hace falta determinar: • La forma y la superficie de la unidad de muestreo: Pueden utilizarse círculos, cuadrados o

pasillos, pero la forma elegida tiene que mantenerse para todo el muestreo. La superficie depende del tamaño de las especies. El muestreo de una pradera con especies herbáceas requiere, por ejemplo, un cuadro de 20 a 50 cm de lado. Si se trata de caméfitos posiblemente sea necesario aumentar la superficie de 1 a 5 m2. En el caso de matorral alto se eligen unidades de 10 a 100 m2.

• El número de unidades de muestreo: Está en relación con el tiempo a invertir, el detalle

requerido y unas consideraciones estadísticas. Muchas veces, sin embargo, prevalece la experiencia.

• Los puntos al azar: Existen varios métodos para determinarlos, cada uno con sus ventajas y

desventajas. Uno sencillo consiste en situar sobre el terreno, el mapa o la foto aérea ejes de coordenadas procediendo a continuación a extraer parejas de coordenadas (tantas como puntos se requieran) en una tabla de números al azar o con un programa de ordenador.

Por último, es necesario tomar ciertos datos cualitativos. Es imprescindible anotar la fecha del muestro y la localidad donde se ha efectuado. Deben hacerse medidas de altitud, orientación, pendiente, etc., de cada unidad de muestreo. Otras observaciones pueden ser de gran utilidad para encontrar una explicación de algunos resultados: pedregosidad, característica edáficas, intervenciones humanas, etc. Estos datos pueden convertirse en datos semi-cuantitativos. En El Vellón, nosotros adoptaremos una aproximación de análisis florístico, mediante un muestreo estratificado según naturaleza del sustrato (ácido/básico) y posterior disposición aleatoria de las parcelas. En cada parcela, las unidades de muestreo (pasillos de 1 m. de ancho y 10 m. de largo) se dispondrán de modo regular separadas 2 m. La variable objeto de medida


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será la cobertura lineal de cada especie en el sentido del pasillo, y las unidades de medida serán centímetros.

Anexo 4.2. VEGETACIÓN Y FLORA DE EL VELLÓN

ENCINARES MEDITERRÁNEOS Potencialmente, bosque de encina (Quercus ilex subsp. ballota) en clima mediterráneo continentalizado, con abundante enebro de miera (Juniperus oxycedrus). Flora del encinar carpetano Encinares sobre sustratos ácidos (gneises). Frecuentemente aclarados para producción de ganadería bovina, resultando un paisaje de pastizales con cercas de piedra perimetrales y las encinas y otros elementos florísticos a modo de setos lineales. El declive reciente de la actividad ganadera genera distintos estadios de infra-pastoreo, resultando patrones/unidades de a) Prados con cercas arboladas, b) Arbolado disperso-matorral, y c) Arbolado denso forestal. Entre otras especies se encuentran:

- Cantueso (Lavandula pedunculata) - Falsa jarilla (Halimium umbellatum subsp. viscosum) - Tomillo (Thymus mastichina) - Retama negra (Cytisus scoparius) - Botonera (Santolina rosmarinifolia) - Retama de bolas (Retama sphaerocarpa) - Aladierno (Rhamnus alaternus) - Olivilla (Phyllirea angustifolia) - Torvisco (Daphne gnidium) - Rubia (Rubia peregrina) - Esparraguera (Asparagus acutifolius) - Madreselva (Lonicera periclymenum)

Flora del encinar manchego Encinares sobre sustratos básicos (Cretácico y Terciario). Frecuentemente sustituido por cultivos de cereal y de olivo y talado para abrir pastos aprovechados por ovino y caprino. Como resultado aparecen formaciones de sustitución como aulagares, tomillares, espartales esplegares y sus mezclas. El declive reciente de la actividad ganadera genera distintos estadios de abandono, resultando patrones/unidades de a) Arbolado denso-forestal, b) Arbolado disperso-matorral, c) Cultivos abandonados-matorral, d) Secano extensivo, y e) Secano intensivo. Entre otras especies se encuentran:

- Espliego (Lavandula latifolia) - Aulaga (Genista scorpius) - Esparto (Stipa tenacissima) - Tomillo salsero (Thymus vulgaris)


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- Lino (Linum suffruticosum) - Lastón (Brachypodium retusum) - Flomis (Phlomis lychnitis) - Estaelina (Staehelina dubia) - Tomillo (Thymus zygis) - Aladierno (Rhamnus alaternus) - Retama de bolas (Retama sphaerocarpa) - Aladierno o espino negro (Rhamnus lyciodes) - Torvisco (Daphne gnidium) - Esparraguera (Asparagus acutifolius)

Flora de los fondos de barrancos, umbrías y zonas de descarga Sobre sustratos básicos, en ubicaciones con menor evapotranspiración, suelos más profundos y humedad edáfica en verano, aparecen quejigos (Quercus faginea subsp. faginea) y formaciones freatofíticas, que vimos acompañados de:

- Arce de Montpellier (Acer monspessulanum) - Cornicabra (Pistacia therebintus) - Olmo (Ulmus minor) También en riberas. - Chopo (Populus nigra) También en riberas. - Majuelo (Crataegus monogyna) - Jazmín (Jasminum fruticans) - Junco churrero (Scirpus holoschoenus) - Aligustre (Ligustrum vulgare) - Escaramujo o Rosal silvestre (Rosa spp.) - Zarza (Rubus spp.) - Aladierno espino negro (Rhamnus lyciodes) - Esparraguera (Asparagus acutifolius)

Flora de las riberas El bosque en galería original se encuentra muy alterado por la actividad humana que prácticamente lo ha eliminado de las terrazas fluviales para instalar huertas y regadíos. Jalonando cauces y lechos de inundación, aún se encuentran, entre otras:

- Sauces (Salix spp.) - Chopo (Populus nigra) - Olmo (Ulmus minor) - Ailanto (Ailanthus altissima) - Escaramujo o Rosal silvestre (Rosa spp.) - Zarza (Rubus spp.) - Junco churrero (Scirpus holoschoenus)


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Anexo 4.3. PLANTILLA DE MUESTREO

Localidad: Coordenadas UTM: Fecha: Pendiente: Orientación: Grupo de prácticas: Nombres de los integrantes del grupo:

ESPECIE PASILLO Nº COBERTURAS PARCIALES COBERTURA

TOTAL Argyrolobium zanonii Artemisia campestris Cytisus scoparius Daphne gnidium Fumana ericoides Genista scorpius Halimium umbellatum

subsp. viscosum Helianthemum apenninum Helianthemum cinereum Helichrysum stoechas Juniperus oxycedrus Lavandula latifolia Lavandula stoechas

subsp. pedunculata Linum suffruticosum Phlomis lychnitis Quercus (ilex subsp.)

ballota Retama sphaerocarpa Ruta montana Santolina rosmarinifolia Staehelina dubia Teucrium polium Thymus mastichina Thymus vulgaris Thymus zygis


39

Sesión 2 (aulas de informática). TRATAMIENTO DE DATOS I: Estadística básica • Se pretende conocer y ejercitarse el manejo de algunas técnicas básicas de análisis e

interpretación de datos cuantitativos, con ayuda de diversos métodos estadísticos y numéricos.

• Para ello se trabajará sobre los datos obtenidos en la sesión anterior de muestreo de la

vegetación de El Vellón, referidos a la composición y la estructura de las comunidades de plantas leñosas sobre sustratos ácido y básico. Sus posibles similitudes y diferencias serán objeto de distintas cuestiones a las que se tratará de responder en esta y la siguiente sesión de prácticas.

MATERIAL:

- Matriz de datos del muestreo. - Hoja de cálculo Excel. - Tablas estadísticas. - Papel milimetrado.

PROCEDIMIENTO: Al empezar, es aconsejable hacer un repaso de conceptos generales sobre el muestreo, recapitulando la técnica empleada en nuestro caso. También se recordarán los conceptos de población, muestra, unidad de muestreo, tamaño muestral y variable (ver Anexo 4.4). 1. El primer paso consistirá en comprobar si el esfuerzo de muestreo realizado ha sido

suficiente para cubrir un área mínima en la que esté presente la variedad de especies de plantas leñosas existentes en uno y otro sectores muestreados. Para ello se representará gráficamente, sobre papel milimetrado, la evolución del número de especies acumulado a medida que se aumenta el área muestreada. La inspección de la curva así obtenida permitirá interpretar si se ha alcanzado el área mínima de muestreo para recoger adecuadamente la variedad de la vegetación estudiada. - Una curva en permanente incremento nos hará suponer que de haber aumentado el área

estudiada habríamos encontrado nuevas especies, que faltan en nuestros datos. - Una curva que tiende a estabilizarse indicará que hemos encontrado la práctica

totalidad de las especies que nos interesaban.

2. A continuación se procederá a la comparación de las listas de especies, que podemos agrupar en especies presentes sobre sustrato ácido y especies presentes sobre sustrato básico. A partir de ahí hay que separar:

- Especies exclusivas del sustrato ácido. - Especies exclusivas del sustrato básico.


40

- Especies comunes a ambos sustratos.

Las que sean exclusivas de uno u otro sector podrían considerarse tentativamente como indicadoras de la dominancia de uno u otro factor. Sobre aquellas otras que aparecen en ambos tipos de sustrato de momento no podemos obtener conclusiones.

3. ¿Qué sector presenta una mayor riqueza de especies, es decir, un mayor número de

especies distintas? ¿Y cuál de los dos presenta una mayor diversidad? La contestación de la primera pregunta será inmediata. Para responder a la segunda, sin embargo, habremos de introducir el concepto de diversidad, que tiene en cuenta no sólo la cantidad de especies sino cómo son de abundantes sus respectivos individuos. Para obtener un índice cuantitativo y comparable de esta propiedad de las comunidades vivientes son varios los métodos propuestos. Uno de los más utilizados es el índice de diversidad de Shannon-Wiener, que para n especies se calcula como:

i

n

ii ppH 2

1

log⋅−= ∑=

donde:

siendo pi la proporción de la especie i respecto al total (cobertura i / cobertura total). H se expresa en bits de información, ya que el índice de Shannon-Wiener es, en realidad, una medida de la cantidad de información contenida en cualquier tipo de sistema.

4. Tras este somero análisis de algunas características generales de la vegetación de los dos sectores, quedará la cuestión de interpretar el significado de aquellas especies que sean comunes a ambos. Su mera aparición en los dos sustratos no significa que sean indiferentes a los factores ecológicos que actúan en uno u otro lugar, ya que su abundancia puede ser muy diferente. Para tratar este problema se van a aplicar algunas técnicas de estadística descriptiva. Para los datos de cobertura de cada una de las especies, tanto en sustrato ácido como básico, calcularemos los siguientes valores, cuyo significado se comentará brevemente:

- La media:

- La varianza: - La desviación típica: - El coeficiente de variación: o bien (expresado en %)

5. El siguente paso es comparar las medias de

2logloglog2

ii

pp =

n

xx

n

ii∑

== 1

( )2

12

1−

−=∑=

n

xxs

n

ii

2ss =

xsCV = 100⎟

⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛=

xsCV


41

cobertura de cada especie en uno y otro sector. Pero antes convendrá recordar que nuestras medias muestrales no son más que estimas de la media poblacional, un parámetro cuyo valor exacto no podemos conocer. Podemos sin embargo evaluar qué grado de precisión tienen nuestras estimas, lo cual dependerá del tamaño de la muestra y de la variabilidad de la población. Para ello calcularemos para cada media un intervalo de confianza, que establecerá el rango de valores por encima y por debajo en el que, con una determinada probabilidad, por ejemplo de 0.95 (es decir, del 95%), se sitúa la media poblacional. El razonamiento matemático (Teorema del Límite Central) se basa en que, para poblaciones con una distribución normal, puede demostrarse que las medias muestrales que obtendríamos si repitiéramos infinitas veces la extracción de una muestra siguen también, a su vez, una distribución normal cuya media es la media poblacional y cuya desviación típica es la desviación típica de las medias muestrales, también llamado error típico de la media (ET): E.T. = donde: s: desviación típica de la muestra y n: número de observaciones En tales condiciones, el intervalo de confianza para una media puede calcularse con una probabilidad 1 — α = 0.95 (por tanto, α = 0.05) como:

nstx n ⋅± −1,05.0

donde n-1 son los grados de libertad y el valor buscado de t puede consultarse en una tabla de distribución de la t de Student de dos colas (Anexo 4.5). Es fácil advertir que puede conseguirse una mayor precisión, es decir, un intervalo de confianza más pequeño, aumentando el esfuerzo de muestreo, es decir, aumentando n. Inversamente, una mayor variabilidad de la población, reflejada en una s mayor, disminuirá la precisión y hará mayor el intervalo.

Anexo 4.4. ESTADÍSTICA BÁSICA Y DESCRIPTIVA Como es propio de las disciplinas científicas, la ecología intenta conocer e interpretar el mundo que nos rodea. En particular, la ecología se ocupa del mundo natural y de las relaciones que mantienen sus componentes: es la historia natural científica (Elton, 1927). En su empeño por conocer la naturaleza viviente, los ecólogos se ven frecuentemente en la tesitura de acumular datos con los cuales discernir patrones, para deducir a partir de ellos los procesos subyacentes al funcionamiento de la naturaleza. La estadística es la herramienta de la que se sirve el ecólogo para explorar y analizar los datos que recoge de la naturaleza. Aunque no es sino un medio, es lo suficientemente importante para que sea preciso conocerlo adecuadamente si deseamos que cumpla su misión. En primer lugar, es necesario hacer una distinción entre estadística descriptiva y estadística inferencial. La primera se refiere a aquellos procedimientos que tienen por objeto describir el conjunto de observaciones que hemos realizado. ¿Cúal es el contenido medio en nutrientes de los embalses españoles? ¿Cómo de variable es el tamaño de puesta de un petirrojo a lo largo

ns


42

de su vida? La inferencia estadística, como su propio nombre indica, pretende obtener inferencias (predicciones) sobre atributos de un conjunto de objetos (población) a partir de la observación de un subconjunto de aquél (muestra). ¿Difieren dos poblaciones de jabalíes en su tamaño medio? ¿Existe relación entre el tamaño de un depredador y el de las presas que consume?

El valor de una característica de la población (por ejemplo, número medio de parásitos que infestan un hospedador en una población natural de nemátodos) se denomina parámetro. Con frecuencia, sin embargo, ese valor no se conoce pues resulta difícil, si no imposible, estudiar el total de la población. La medida de tal característica en una muestra de la población permite hacer inferencias sobre el valor del parámetro, recibiendo el nombre de estadístico. Existen técnicas estadísticas que trabajan sobre los parámetros de una población y reciben por ello el nombre de estadística paramétrica. Parece razonable que las que no lo hacen así se denominen estadística no-paramétrica. Es fácil imaginar que no resulta fácil inferir características fiables de la población a partir de una cantidad limitada de observaciones (muestras). Para cumplir satisfactoriamente su misión, los métodos estadísticos se ayudan ante esa dificultad de una serie de asunciones o suposiciones sobre la estructura o distribución estadística de los datos bajo estudio. Se ha comprobado que muchos atributos de las poblaciones naturales tienen una distribución normal (nombre que recibe esa distribución precisamente por ser extraordinariamente común) y, por lo tanto se han desarrollado técnicas estadísticas que funcionan expresamente en aquellos casos en los que la variable de trabajo tiene esa distribución en la población. Técnicas de este tipo se denominan no independendientes de la distribución. Aquellos métodos que no hacen ningun tipo de suposición sobre la distribución de la variable estudiada se llaman independientes de la distribución. En un intento de simplificar la terminología (y de confundir los significados) se puede encontrar con frecuencia que al hablar de estadística no-paramétrica los autores se refieren tanto a ésta, en sentido estricto, como a la estadística independiente de la distribución (o de distribución libre).

Aquella propiedad que difiere de unos individuos a otros y que nosotros registramos se denomina variable (altura, conductividad, abundancia, color…). Las variables pueden ser de muy diversos tipos lo que condiciona necesariamente la técnica estadística que podremos emplear con ellas. Una clasificación de las variables según su naturaleza puede ser la siguiente:

• Variables cuantitativas:

- Continuas (altura de una planta, biomasa de un insecto…). - Discontinuas, merísticas o discretas (abundancia de una especie, número de

escamas de la línea lateral de un pez…).

• Variables cualitativas:

- Ordinales (por ejemplo, rangos de abundancia: abundante, frecuente, raro). - Nominales (color, sexo, localidad…).


43

Obviamente, diferentes tipos de variables han de tratarse con diferentes técnicas. De la misma forma, diferentes preguntas pueden ser respondidas empleando distintos métodos.

Anexo 4.5. TABLA DE LA DISTRIBUCION t−Student


44

Sesión 3 (aulas de informática). TRATAMIENTO DE DATOS II: Contraste de hipótesis Tras haber sometido a una primera elaboración a los datos procedentes del muestreo, en esta sesión se planteará la cuestión de qué métodos estadísticos podemos emplear para llegar a conclusiones fiables sobre si la presencia de una especie muestra diferencias significativas entre uno y otro sustrato. Para ello convendrá recordar los conceptos pertinentes a toda una serie de pruebas estadísticas conocidas como contrastes de hipótesis (Anexo 4.6). PROCEDIMIENTO: 1. Una primera aproximación al problema de si la presencia de una especie es igual en el

sustrato ácido y en el básico es la de examinar el número de veces que esa especie aparecer en los pasillos de vegetación muestreados. En este caso no estaríamos considerando las medidas de cobertura de la especie sino simplemente su presencia o ausencia en cada pasillo. Se trata de una situación frecuente en muestreos y experimentos cuyos resultados consisten en datos que se clasifican en categorías o clases, obteniéndose así frecuencias para cada una de dichas clases. En nuestro caso las unidades muestreadas, los pasillos, se dividirían en dos clases, sustrato ácido o sustrato básico. Por otro lado, el examen de los datos obtenidos permite agruparlas en otras dos clases, presencia de la especie o ausencia de la especie.

Si somos capaces de establecer una hipótesis sobre la distribución esperada de tales observaciones podremos comprobar la significación de una desviación dada entre las frecuencias observadas y las esperadas. Es decir, determinar si la probabilidad de obtener tal desviación debido a efectos aleatorios es probable o no. El test de la chi cuadrado (χ2 ) permite hacer tal tipo de estimaciones. Para ello seguiremos las siguientes etapas:

a) Formulación de la hipótesis nula H0. La distribución de frecuencias observadas se ajusta

a una distribución teórica, que nos permite calcular, como luego veremos, unas frecuencias esperadas. En nuestro caso la distribución teórica es que la planta de nuestro interés se distribuya independientemente de la característica ambiental considerada (tipo de sustrato).

b) Construcción de la tabla de contingencia. Nuestro caso es el más sencillo, el de la tabla

de contingencia 2 x 2, en el cual existen dos clasificaciones, cada una de las cuales se subdivide en dos categorías mutuamente excluyentes. El numero de clasificaciones corresponde al numero de variables. Por ejemplo, la variable 1 se referiría a la presencia o ausencia de la especie y la variable 2 al tipo de sustrato (ácido o básico).

Si de 100 observaciones (en nuestro caso, pasillos de vegetación muestreados), 40 han sido hechas en ácido y 60 en básico, y si la especie estudiada apareció 30 veces en nuestras parcelas (20 en ácido y 10 en básico) estando ausente en 70 ocasiones (20 en ácido y 50 en básico) se puede realizar la siguiente tabla de contingencia:


45

c) Cálculo de las frecuencias esperadas. Dado que si 2 acontecimientos son independientes

la probabilidad de que ocurran juntos puede calcularse mediante el producto de sus probabilidades separadas, la frecuencia esperada será, por ejemplo:

Probabilidad de encontrar la especie en sustrato ácido:

P+,A = (P+ x PA) x N = (30/100 x 40/100) x 100 = 12 Frecuencias esperadas para el caso de distribución de la especie independiente del sustrato

d) Cálculo del χ2. La formula general es: donde o son las

frecuencias observadas y e las esperadas. En el caso de una tabla de contingencia de 2 x 2, la fórmula simplificada es

e) Rechazo o aceptación de la hipótesis. Se fija un nivel de significación o probabilidad de

error (normalmente se utiliza α= 0.05, es decir que se acepta el riesgo de equivocarse 5 veces sobre 100, si fuese α= 0.01 se aceptaría el riesgo de equivocarse 1 vez sobre 100).

Lectura de la tabla de χ2 (ver Anexo 4.7). Para ello es necesario conocer los grados de libertad, que se calculan g.l. = (filas-1) x (columnas-1) de la tabla de contingencia. En este caso el grado de libertad es 1 x 1 = 1. Hay 4 casillas y 3 restricciones. En efecto, se emplean los totales marginales (suma de los valores observados) para calcular las frecuencias esperadas, y esto, como cuando se estime un parámetro produce una perdida de grados de libertad. Una vez fijado estos totales, una única frecuencia observada insertada en una casilla de la tabla determina todas las demás. Se toman las probabilidades 0.5 y 0.01, y se lee la intersección con g.l. = 1, es decir 3.84 y 6.64 respectivamente. En la curva 1 el área a la derecha de 3.84 es de 5% y de 6.64, 1%. Si χ2 calculado < χ2 teórico, no se rechaza la hipótesis nula (H0). Se puede decir que las frecuencias observadas y esperadas son similares, y por lo tanto que la especie se distribuye independientemente de la variable ambiental considerada.

Frecuencias observadas ÁCIDO BÁSICO

PRESENCIA 20 (a) 10 (b) 30 (a+b) AUSENCIA 20 (c) 50 (d) 70 (c+d)

40 (a+c) 60 (b+d) N=100 (a+b+c+d)

ÁCIDO BÁSICO PRESENCIA 12 18 AUSENCIA 28 42

( )( )( )( )( )

ad bca b c d a c b d

−+ + + +

2

∑ −=

eeo 2

2 )(χ

x N


46

Si χ2 calculado > χ2 teórico se rechaza H0. Las frecuencias observadas y esperadas son muy diferentes y se puede concluir que la especie prefiere uno de los hábitats (aquél en el cual presentara mayor cobertura).

2. La comparación de la presencia de determinadas especies en el sector ácido y el sector básico puede abordarse de otro modo. Dado que tenemos datos no sólo de la presencia o ausencia de una determinada especie en los pasillos muestreados sino también de su cobertura lineal, disponemos de una medida cuantitativa más precisa de su abundancia en uno y otro caso. Podemos entonces plantearnos la comparación de las medias de cobertura para una especie en uno y otro sustrato.

a. Construimos el nuevo contraste de hipótesis definiendo una hipótesis nula según la cual

las medias poblacionales de la especie en ambos sectores son iguales. Estas medias se designan con la letra µ y son parámetros que no conocemos. Lo que conocemos son las medias muestrales x que hemos obtenido y que nos proporcionan una estima más o menos fiable. La hipótesis alternativa es, obviamente, que las medias son distintas, es decir, que aunque la especie esté presente en ambos sectores no es indiferente al sustrato, porque presenta abundancias distintas.

H0, µA = µB H1, µA ≠ µB

b. Suponiendo que ambas poblaciones tienen una distribución normal y que sus varianzas

son similares podemos aplicar un test de igualdad de medias basado en la distribución t de Student. Se trata de un test muy sencillo y notablemente robusto, que proporciona resultados bastante fiables aunque los requisitos estadísticos que precisa no se cumplan enteramente. El modo de aplicarlo es el siguiente. Construimos un estadístico t:

que, en caso de que H0 sea cierta, adopta valores cuya distribución probabilística se ajusta a una distribución t de Student. Comprobamos el valor que obtenemos, nuestro t observado, y lo comparamos para un determinado nivel de significación α (por ejemplo α = 0.05) en la tabla de la t de Student (Anexo 4.5) que ya utilizamos cuando calculamos los intervalos de confianza en la sesión anterior. Si nuestro t observado es mayor o menor que unos determinados valores críticos, que son valores teóricos de la t de Student que dejan por encima y por debajo una probabilidad menor que α, entonces suponemos que H0 es muy improbable y la rechazamos. Como la diferencia entre ambas medias puede ser positiva o negativa hemos considerado valores de t positivos y negativos y, por tanto, es un test de dos colas.

( )( ) ( )

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ +⋅⎥

⎦

⎤⎢⎣

⎡−+−+−

−=

BA

BA

BA

BBAA

BAobservado

nnnn

nnsnsn

xxt

211 22


47

c. El valor absoluto, para obviar si es positivo o negativo, del t observado se compara con un t crítico que buscamos en la tabla de la distribución de la t de Student de dos colas, para una probabilidad α. La distribución de la t de Student varía según los grados de libertad. En nuestro caso los grados de libertad son nA + nB ⎯ 2. Entonces,

si ⎜t observado⎜< t α, nA + nB ⎯ 2 , se acepta H0, no hay diferencia entre las medias. si ⎜t observado⎜> t α, nA + nB ⎯ 2 , se rechaza H0, las medias son diferentes.

3. Al comenzar a analizar las diferencias entre la vegetación de uno y otro sustrato ya vimos que podíamos comparar su riqueza y su diversidad de especies, pero entonces lo hicimos para valores globales de una y otra. Ahora, con la técnica de comparación de medias mediante el test de la t de Student, podemos comparar las respectivas medias de las riquezas y diversidades que se dan en cada pasillo, completando nuestro análisis.

a. Construimos el nuevo contraste de hipótesis definiendo dos H0, según las cuales las

riquezas medias de cada sector son iguales y las diversidades medias de cada sector también. Estas medias se designan con la letra µ y son, una vez más, parámetros que no conocemos. Lo que conocemos son, las medias muestrales x que hemos obtenido (riqueza media y diversidad media en cada sector). De nuevo, la hipótesis alternativa es que las medias son distintas, es decir, que la riqueza y/o la diversidad de especies no son indiferentes al sustrato, sino que presentan valores distintos en uno y otro.

H0, µA = µB H1, µA ≠ µB

b. Suponiendo que ambas poblaciones para cada variable tienen una distribución normal y

que sus varianzas son similares podemos aplicar el test de la t de Student, del mismo modo que en el caso anterior.

Una vez obtenidos los resultados de las distintas comparaciones podemos recapitular y discutir en qué medida la diferencia en el sustrato afecta a la estructura y la composicion de la vegetación y, en particular, a la distribución de ciertas especies que hemos estudiado individualmente. En esta discusión convendrá recordar que los dos sectores comparados, ácido y básico, pueden haberse visto afectados, además, por distintos tipos de uso. De este modo podrá discutirse la posibilidad de que alguna de las diferencias detectadas entre sectores este relacionada no solo con las propiedades fisicoquímicas del sustrato sino también con la acción humana que ha favorecido o desfavorecido la presencia de determinadas especies. ¿Podrías diseñar una nueva experiencia para aclarar este tipo de cuestiones?


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Anexo 4.6. CONTRASTE DE HIPÓTESIS Aunque diferentes en los supuestos a los que se aplican y en los métodos que emplean, los contrastes de hipótesis coinciden en basarse en la contraposición de dos hipótesis excluyentes. La hipótesis de partida o hipótesis nula, notada como H0, es que no pasa nada, que no hay diferencias o efectos en aquello que estamos estudiando. Solo si reunimos evidencias estadísticas suficientes para demostrar que tal hipótesis es muy improbable, pudiendo nosotros fijar ese nivel de improbabilidad, aceptamos la hipótesis alternativa, HA o H1, que es la que supone la existencia de un efecto o diferencia entre las muestras comparadas. Llamamos nivel de significación de nuestro contraste a la probabilidad de que nuestra muestra provenga de una población en la que es cierta la hipótesis nula. Si fijamos ese nivel de significación lo que estamos haciendo, por tanto, es decidir qué riesgo estamos dispuestos a asumir de equivocarnos al rechazar una hipótesis nula que es cierta. Dicho de otro modo, cuando logremos rechazar una hipótesis nula, lo haremos admitiendo una cierta probabilidad, que normalmente queremos que sea muy pequeña, de que la hipótesis nula fuera cierta después de todo. Un error de este tipo se llama en estadística error de tipo I y equivale al mencionado nivel de significación (también denominado α). Tradicionalmente, se ha empleado como valor estandarizado de α el del 5%. Quiere esto decir que asumimos una probabilidad de equivocarnos de 1 entre 20 cuando rechazamos la hipótesis nula. O lo que es lo mismo, si rechazamos la hipótesis nula con ese nivel de significación, sólo nos equivocaremos una de cada 20 veces (por término medio), suponiendo que la hipótesis nula es cierta. Por supuesto no existe ninguna regla que impida utilizar otros niveles de significación pero los científicos, al igual que los dueños de los casinos, procuran minimizar sus riesgos de equivocarse y los valores bajos del nivel de significación son siempre apreciados. El error de tipo I es el que nosotros vamos a fijar y, por tanto, a mantener en unos límites controlados. Conviene saber, sin embargo, que existe otro tipo de error, el error de tipo II, que es la probabilidad de que no rechacemos la hipótesis nula cuando esta sea falsa. Este error tiene que ver con la posibilidad de que aunque exista una diferencia o efecto, es decir, aunque H1 sea correcta, nuestros datos pueden no ser lo suficientemente concluyentes para demostrarlo estadísticamente. Es importante señalar que, en puridad, la hipótesis nula nunca se acepta. Si bien en términos coloquiales podemos decir que la aceptamos es importante tener presente que lo que ocurre es que no se tienen evidencias suficientes para poder rechazarla. En muchas ocasiones es suficiente un aumento del tamaño de muestra para que pase a rechazarse la hipótesis que, con menor cantidad de observaciones, no podía caracterizarse como falsa.


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Anexo 4.7. TABLA DE LA DISTRIBUCIÓN CHI-CUADRADO


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Bloque 5. METAPOBLACIONES Y CONSERVACIÓN DE ESPECIES (Una sesión de gabinete)

OBJETIVOS

Comprender la importancia de los distintos parámetros poblacionales en la supervivencia de una población.

Entender el concepto de metapoblación y el papel de la dispersión en la viabilidad de las metapoblaciones.

Aproximación mediante modelización informática a la dinámica metapoblacional. Conocer la utilidad de la modelización como herramienta de conservación y gestión de

poblaciones. INTRODUCCIÓN El concepto de metapoblación El concepto de metapoblación fue propuesto por R. Levins (1969) para referirse a una población fragmentada y discontinua en la que las subpoblaciones que ocupan los distintos fragmentos o parches de hábitat útil están vinculadas por eventos locales de extinción y colonización a través de emigración e inmigración. Cualquier población local está sujeta a una determinada probabilidad de extinción (tasa de extinción local) que depende de factores endógenos (tasa reproductiva, tamaño de la población, etc.) y exógenos (fenómenos meteorológicos, eventos catastróficos, etc.). Cuando una subpoblación desaparece, el parche que deja vacío queda disponible para ser recolonizado posteriormente. El modelo de metapoblación de Levins implica, pues, un dinamismo espacio-temporal en el que la fracción de parches de hábitat ocupados (P) por una especie en un momento dado resulta del equilibrio dinámico entre la tasa de extinción (m) de los parches ocupados y la tasa de recolonización (c) de los parches vacíos:

dP/dt= cP(1-P)-mP El modelo de Levins no considera, sin embargo, la variación en el tamaño de los parches, su localización espacial, ni la dinámica particular de cada subpoblación. Aunque la inclusión de estos fenómenos complica enormemente los modelos, es posible comprender algunas de sus implicaciones sin entrar en detalles matemáticos. Por ejemplo, la tasa de extinción de cada subpoblación puede variar en función del tamaño y calidad del parche de hábitat correspondiente. Así, en parches de alta calidad, el número de nacimientos excedería al de las muertes, de modo que esa subpoblación se convertiría en una subpoblación donadora de individuos o “fuente”. Por su parte, en parches de baja calidad, morirían más individuos que los que nacen, de forma que estas subpoblaciones se comportarían como “sumideros". Este modelo de metapoblación se denomina “Fuente –Sumidero” (Pulliam, 1988) y parece ajustarse al comportamiento de muchas poblaciones reales de organismos. En el modelo Fuente-Sumidero, la supervivencia de la metapoblación no depende sólo del balance global entre extinción y colonización, si no también del equilibrio entre fuentes y sumideros, de modo que las poblaciones fuente pueden mantener uno o más sumideros en el contexto de la metapoblación.


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Aplicaciones Como herramienta de gestión y conservación de poblaciones y especies, los modelos metapoblacionales son muy útiles ya que permiten abordar el estudio de cada subpoblación por separado, lo cual es importante porque muchas actividades antrópicas afectan de diferente manera a cada población local (Akçakaya et al. 1997). A continuación se describen algunas estrategias de conservación de especies en las que los modelos de metapoblación constituyen buenas herramientas de gestión: Reintroducción, translocación y refuerzo Según la UICN la reintroducción es el traslado de un organismo a una fracción del territorio que constituye su hábitat y del que ha desaparecido, ya sea por causas naturales o antrópicas. El objetivo de la reintroducción es el establecimiento de una población viable y autosuficiente en un área que había sido previamente ocupada por la especie. Hay que distinguir reintroducción de translocación, que es el movimiento de individuos de una fracción del territorio a otra, sin que necesariamente haya tenido que desaparecer de ninguno de ellas (Akçakaya et al. 1997). El objetivo de la translocación es el refuerzo una población para que ésta sea viable, p.e. para evitar un cuello de botella. El modelo de metapoblaciones permite planificar movimientos de individuos de unas localidades a otras maximizando la eficiencia del programa de reintroducción. Es interesante plantearse preguntas del tipo:

- ¿Qué es mejor, reintroducir 100 individuos en un solo parche o 50 en dos parches? - ¿Cuántos individuos translocar o reintroducir para conseguir una población viable? - ¿Entre qué dos poblaciones conviene translocar?

Las reintroducciones son estrategias arriesgadas. Hay varias razones por las que una reintroducción puede fracasar: (1) desconocimiento de la ecología de la especie; (2) degradación del hábitat original de la especie; (3) procedencia de los individuos reintroducidos (criados en cautividad o no); o (4) simplemente por falta de seguimiento de las poblaciones una vez hecha la reintroducción. El diseño del programa de reintroducción es también importante. Es necesario tener en cuenta factores como el número de individuos, la proporción de sexos, la composición por edades y la estructura social de los individuos reintroducidos. Las translocaciones aumentan la tasa natural de dispersión de la población, influyendo en su éxito factores principalmente espaciales, como la distancia entre poblaciones. Corredores ecológicos La dispersión entre poblaciones también puede favorecerse mediante el diseño de corredores ecológicos, que son franjas lineales de hábitat que conectan parches entre sí. Los corredores pueden aumentar la tasa de dispersión de algunas especies, pero también pueden actuar como barreras para otras e incluso servir como vectores de dispersión de elementos patógenos.


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Cuando se diseña el corredor es importante conseguir que la especie no lo considere como un hábitat permanente, ya que el efecto borde en estas zonas es muy grande (Meffe et al. 1997). Diseño de reservas En el diseño de reservas naturales el modelo de metapoblaciones puede ser de utilidad a la hora, por ejemplo, de seleccionar las localidades que son más propicias para la conservación de una especie determinada. Una pregunta controvertida que ha causado gran polémica en el diseño de reservas naturales hace referencia a la distribución del área a proteger. ¿Qué es mejor, conservar varias localidades pequeñas o una única localidad grande (Lo que se conoce en inglés por el acrónimo SLOSS: Single large or several small) Por un lado varias localidades pequeñas pueden disminuir el riesgo de extinción si la tasa de dispersión entre parches es bastante alta y el grado de correlación espacial de las localidades bajo (nivel de similitud en las fluctuaciones de diferentes subpoblaciones). Si las localidades están muy correlacionadas las fluctuaciones ambientales afectarán por igual a todas las poblaciones favoreciendo la extinción de la especie. Comparada con una población grande cada una de las localidades más pequeñas es más vulnerable a la estocasticidad ambiental. Como se ve no existe una solución única a este dilema y la respuesta dependerá no sólo de la tasa de dispersión de la especie y del grado de correlación entre las localidades, sino también de otros aspectos como la capacidad de carga de los parches, la tasa de crecimiento de la población, tamaño y número de poblaciones, etc. El uso de modelos de metapoblaciones permite encontrar una solución óptima en casos concretos y evaluar diferentes opciones en el diseño de reservas naturales. Fragmentación de hábitats Cuando un hábitat natural se fragmenta la población fragmentada ve incrementado su riesgo de extinción. Como resultado de la fragmentación el área total de hábitat disponible se reduce, el movimiento de individuos se restringe debido a la aparición de barreras, aumenta el efecto borde y no suele disminuir el grado de correlación entre localidades (Meffe et al. 1997). En esta práctica se estudiará la dinámica y viabilidad de la metapoblación de un mamífero carnívoro en peligro de extinción, el lince ibérico (Lynx pardinus), cuyos últimos efectivos viven todavía en el sur de España (ver Anexo 5.1). Se utilizará para ello la modelización por ordenador mediante el módulo Multiple Populations del programa RAMAS Ecolab. MATERIAL

- Un PC con Multiple Populations de RAMAS Ecolab. - Calculadora. - Papel milimetrado.


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PROCEDIMIENTO Análisis de sensibilidad Antes de modelizar la metapoblación con datos reales, conocidos gracias al estudio científico a largo plazo del lince ibérico, es importante conocer qué parámetros contribuyen más, o tienen una mayor influencia, sobre la supervivencia en el tiempo de una población “media” o hipotética. Más específicamente, se trata de hacer variar, sobre un número dado de generaciones, los valores de los parámetros poblacionales clave a lo largo de sus respectivos rangos posibles de variación y comprobar cómo responde la probabilidad de supervivencia de la población hipotética. Este tipo de análisis se denomina análisis de sensibilidad y obviamente requiere el uso de un programa informático. En este caso podemos utilizar también el Multiple Populations de RAMAS, con el que calcularemos, no la probabilidad de supervivencia, sino su complementario: la probabilidad de extinción (P(s)= 1-P(e)). Los parámetros clave cuya sensibilidad queremos estudiar son los cuatro parámetros poblacionales que considera el programa:

- Growth rate (Tasa de crecimiento), R: es la tasa neta de reproducción de la población (ver Anexo 5.2), ya que se considerarán sólo tres clases discretas de edad en la población: cachorros, jóvenes y adultos.

- Survival rate (Tasa de supervivencia), s: es la probabilidad promedio de que un individuo cualquiera de la población sobreviva de la generación o unidad de tiempo t a la t+1.

- Initial Abundance (Tamaño inicial), N: es el número de individuos al comienzo de cada simulación.

- Carrying capacity (Capacidad de carga), K: es el número máximo de individuos que el hábitat puede mantener en cada parche.

En primer lugar se analizará la sensibilidad de R, para lo cual modelizaremos el comportamiento de la población hipotética de lince partiendo de un valor mínimo hasta llegar a un valor considerado elevado (Ej: 0,1, 0,2, 0,3,.........2,0), mientras se mantienen fijos los restantes parámetros (s = 1; N = 50; K = 50). Se realizará una simulación sobre 25 generaciones para cada valor de R, obteniendo una probabilidad de extinción (P(e)) en cada simulación. Si se representan estos valores de P(e) frente a los de R que se han ido introduciendo, se obtendrá la curva de sensibilidad de R. De esta misma forma se calcularán las curvas de sensibilidad de los restantes parámetros:

- s, para R = 1, N = 50 y K = 50 - N, para R = 1, s = 1 y K = 50 - K, para R = 1,5, s = 1 y N = 50

La forma de las curvas de sensibilidad permitirán evaluar cómo influye cada parámetro por separado en la supervivencia de la población a lo largo de las 25 generaciones consideradas y cuál de ellos tiene un efecto más importante en la misma.


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Viabilidad de la población actual de lince ibérico En la actualidad, los núcleos de lince ibérico en Doñana pueden considerarse subpoblaciones independientes conectadas entre sí por dispersión, formando una metapoblación que se ajusta a un modelo fuente-sumidero (ver Anexo 5.1). Esta metapoblación está completamente aislada del núcleo más importante de la especie, situado en la sierra de Andújar. Se utilizará el Multiple Populations de RAMAS para modelizar la dinámica de la metapoblación de lince ibérico bajo el escenario de su situación actual, según los expertos en la especie, con el fin de evaluar su viabilidad en las próximas 25 generaciones. Por simplicidad se considerará que una generación en el lince corresponde a un periodo temporal de un año, lo cual no se aleja demasiado de lo que se conoce de la biología de la especie. Los valores de la tasa de crecimiento y la supervivencia media de cada subpoblación se calcularán a partir de las correspondientes tablas de vida basadas en estudios de la especie en Doñana (Gaona et al. 1998) y datos preliminares de Andújar:

Tabla 1. Tablas de vida de las subpoblaciones de lince Subpoblaciones EDAD n SX LX FX LX * FX VERA 0 (cachorros) 8 0,5 1 (jóvenes) 5 0,7 ≥ 2 (adultos) 9 0,9 ACEBUCHE 0 (cachorros) 6 0,4 1 0 0 1 (jóvenes) 4 0,5 0,4 0 0 ≥ 2 (adultos) 5 0,7 0,2 1,2 0,24 MARISMILLAS 0 (cachorros) 6 0,5 1 0 0 1 (jóvenes) 4 0,7 0,5 0 0 ≥ 2 (adultos) 6 0,9 0,35 1 0,35 TORRECUADROS 0 (cachorros) 2 0,4 1 0 0 1 (jóvenes) 1 0,5 0,4 0 0 ≥ 2 (adultos) 2 0,7 0,2 1 0,2 PUEBLA 0 (cachorros) 2 0,4 1 0 0 1 (jóvenes) 1 0,5 0,4 0 0 ≥ 2 (adultos) 2 0,7 0,2 1 0,2 MATASGORDAS 0 (cachorros) 6 0,5 1 0 0 1 (jóvenes) 4 0,6 0,5 0 0 ≥ 2 (adultos) 5 0,8 0,3 1,2 0.36 ANDUJAR 0 (cachorros) 70 0,6 1 0 0 1 (jóvenes) 45 0,7 0,6 0 0 ≥ 2 (adultos) 35 0,9 0,42 2 0.84


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De esta forma, podrá completarse la siguiente tabla con los parámetros de cada población que utilizaremos en el programa:

Tabla 2. Parámetros de las subpoblaciones de lince para utilizar en RAMAS Tamaño

inicial Tasa de crecimiento

DE en R Tasa de supervivencia*

Capacidad de carga

VERA 22 0,3 10 ACEBUCHE 15 0,24 0,3 0,53 6 MARISMILLAS 16 0,35 0,3 0,70 6 TORRECUADROS 5 0,2 0,3 0,54 2 PUEBLA 5 0,2 0,3 0,54 2 MATASGORDAS 15 0,36 0,3 0,63 6 ANDÚJAR 150 0,84 0,3 0,73 200 *media ponderada de la supervivencia Sx de cada clase de edad

Efecto de la conexión Se estudiará el efecto de la conexión entre los núcleos de Doñana y Andújar sobre la persistencia en el tiempo de la población española de lince ibérico. Para ello, se añadirán al modelo anterior cuatro parches no ocupados de hábitat favorable para la presencia y reproducción de la especie. Estos parches actuarán como estaciones intermedias entre ambas poblaciones. Lógicamente, para que algunos individuos de uno u otro núcleo alcance alguno de los parches intermedios, de modo que Doñana y Andújar terminen por estar conectadas, deben aumentar las distancias media y máxima de dispersión con respecto al escenario anterior, gracias, por ejemplo, a la creación de corredores ecológicos (Ej: recuperación de riberas como la del Guadiamar) y permeabilización de infraestructuras lineales (carreteras, autopistas, vías férreas) mediante pasos específicos de fauna. Este escenario es un ejemplo de situación futura a la que podría tender la estrategia nacional de recuperación de la especie. Decisiones de gestión Ante los resultados del análisis de sensibilidad de los diferentes parámetros poblacionales individuales y de los efectos de la conexión sobre la viabilidad de la población de lince ibérico, cabe hacerse distintas preguntas sobre la estrategia de conservación a seguir: ¿Es más eficaz actuar sobre poblaciones grandes o reducidas (Ej: una grande frente a varias pequeñas)? ¿Dado el alto coste de crear parches de hábitat favorable, así como corredores ecológicos y pasos de fauna, merece la pena asegurar la conexión entre Doñana y Andújar? ¿Qué otras opciones habría? La introducción en las poblaciones naturales de animales procedentes de programas de cría en cautividad (refuerzo poblacional) equivale a aumentar la tasa de crecimiento de la población receptora. Dado un coste de 1.000 € por el incremento de 1 lince en la capacidad de carga de un parche de hábitat útil, de 100.000 € por la introducción de un individuo criado en


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cautividad, y de 150.000 € por aumentar R en 0,1 mediante mejoras de hábitat en cada subpoblación, y teniendo en cuenta que el presupuesto total del plan de recuperación del lince ibérico en España es de unos 5.000.000 €, ¿qué estrategia sería la más eficiente para asegurar la viabilidad de la población? ¿Qué tipo de actuaciones incidirían más directamente en la capacidad de carga del medio para el lince ibérico? BIBLIOGRAFÍA Akçakaya, H.R.; Burgman, M.A. & Ginzburg, L.R. 1997. Applied Population Ecology. Principles

and Computer Exercises using RAMAS® Ecolab 1.0. En: Applied Biomathematics. Setauket, New York.

Gaona, P.; Ferreras, P. & Delibes, M. 1998. Dynamics and viability of the endangered iberian lynx (Lynx pardinus). Ecological Monographs 68: 349-370.

Levins, R. 1969. Some demographic and genetic consecuences of environmental heterogeneity for biological control. Bulletin of the Enthomological Society of America 15: 237-240.

Meffe, G.K.; Carroll, C.R. and Contributors. 1997. Principles of Conservation Biology. 2 nd Edition. Sinauer Associates, Inc. Publishers. Sunderland, Massachusetts.

Pulliam, H. R. 1988. Sources, sinks and population regulation. American Naturalist 132: 652-661.

Anexo 5.1. BIOLOGÍA Y CONSERVACIÓN DEL LINCE IBÉRICO El lince ibérico Lynx pardinus, un félido de mediana talla (machos: 7,5-15,9 kg; hembras: 6,1-12,4 kg) endémico de la Península Ibérica, es el miembro de dicha familia más amenazado del mundo, figurando en la categoría de “En Peligro Crítico” de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN). Hábitat Los linces habitan áreas de matorral mediterráneo, por debajo de los 1300 m de altitud, donde obtienen la mayor parte de sus recursos tróficos y de las que raramente se alejan. La estructura óptima de la vegetación para la especie consiste en grandes arbustos (carrascas, lentiscos, etc.) agrupados en manchas separadas por zonas de pastizal. Evitan zonas abiertas como cultivos, dehesas y marismas, así como plantaciones forestales, que a veces se ven forzados a atravesar durante la dispersión juvenil (Rodríguez, 2002). Ecología trófica El lince es una especie estenófaga (de dieta de espectro limitado) en la que el conejo (Oryctolagus cuniculus) suele constituir más del 90% de la biomasa consumida. Otras presas como ciervos (Cervus elaphus), gamos (Dama dama), perdices (Alectoris rufa), micromamíferos y anátidas son capturados ocasionalmente (Rodríguez, 2002). La densidad de conejo en las zonas linceras es el principal limitante de la abundancia y éxito reproductor del lince,


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necesitando la especie para reproducirse una densidad mínima de esta presa de 1 conejo/ha (Palomares et al. 2001). La densidad de conejo es, por tanto, un determinante directo de la capacidad de carga de las poblaciones de lince. Reproducción y organización social Las hembras crían una vez al año a partir del segundo año de vida, aunque las condiciones sociales y ambientales de cada población pueden hacer que la reproducción se retrase hasta el tercer o cuarto año. El número máximo de cachorros que nacen por parto es de 4, aunque normalmente sólo uno o dos sobrevive hasta el inicio de la dispersión juvenil, que se inicia a los 10 meses de vida, con el siguiente periodo reproductor de la madre (Rodríguez 2002). Los linces son solitarios y territoriales, excluyendo del centro de su área de campeo a subadultos o adultos del mismo sexo. Los territorios de los machos son mayores que los de las hembras y la estrategia de apareamiento tiende a la poliginia (aunque depende de la proporción de sexos y condiciones ambientales de cada población, Ferreras et al. 1997). La dispersión juvenil dura entre 3 semanas y 18 meses, pudiendo establecerse los jóvenes en zonas relativamente alejadas de las áreas natales (en la población de Doñana: media = 16 km, máximo = 430 km, Palomares et al. 2000). Distribución y tendencias Originalmente, la especie estaba distribuida por toda la Península, pero ya a mediados del siglo XX había desaparecido al norte del Sistema Central, así como en el Sistema Ibérico y el arco mediterráneo. Desde entonces la distribución del lince ibérico se ha restringido al Sistema Central, Montes de Toledo, Sierra de San Pedro, Sierra Morena y las tierras bajas cercanas a la costa de Huelva, al tiempo que se han producido numerosos episodios de extinción local y fragmentación de la población. En 1988 se identificaron 9 poblaciones constituidas por 48 núcleos con presencia estable de la especie (Rodríguez & Delibes 1990). La regresión poblacional ha continuado desde entonces, de forma que hoy en día sólo se puede hablar de dos poblaciones con presencia inequívoca y estable de lince ibérico: la de la Andújar, en Sierra Morena oriental (150-200 individuos, estimas provisionales del MIMAM), y la de Doñana (un máximo de 78 individuos estimados en 1998 por Gaona et al., que es la cifra usada en esta práctica, aunque, con toda seguridad, esta cantidad se ha reducido desde entonces, estimándose hoy por hoy en no más de 30 ejemplares). La densidad media de las poblaciones de lince es de unos 0,06 individuos/km2. Amenazas y medidas de conservación Las principales amenazas para la supervivencia de las poblaciones de lince ibérico son (Rodríguez, 2002):

1. La homogeneización del paisaje en detrimento del mosaico “manchas arbustivas/ pastizal” favorable a linces y conejos.

2. La desaparición del monte mediterráneo. 3. La prolongada escasez de conejos causada por sobreexplotación, cambios de uso de


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suelo y enfermedades. 4. La elevada mortalidad por causas humanas (control de depredadores, atropellos).

La declaración de espacios naturales, las repoblaciones de conejos, y el manejo del hábitat, no parecen haber frenado la regresión actual, por lo que actualmente se intenta controlar la mortalidad y favorecer la densidad de conejo a través de convenios de colaboración con fincas particulares (Rodríguez, 2002). Finalmente, se ha puesto en marcha un plan de cría en cautividad con el fin de acometer un refuerzo de las poblaciones silvestres. BIBLIOGRAFÍA Ferreras, P.; Beltrán, J. F.; Aldama, J. J. & Delibes, M. 1997. Spatial organization and land

tenure system of the endangered Iberian lynx (Lynx pardinus). Journal of Zoology 243: 163-189.

Gaona, P.; Ferreras, P. & Delibes, M. 1998. Dynamics and viability of the endangered iberian lynx (Lynx pardinus). Ecological Monographs 68: 349-370.

Palomares, F.; Delibes, M.; Ferreras, P.; Fedriani, J. M., Calzada, J. & Revilla, E. 2000. Iberian lynx in a fragmented landscape: predispersal, dispersal and postdipersal habitats. Conservation Biology 14: 808-818.

Palomares, F.; Delibes, M.; Revilla, E.; Calzada, J. & Fedriani, J. M. 2001. Spatial ecology of Iberian lynx and abundance of European rabbit in southwestern Spain. Wildlife Monographs 148: 1-36.

Rodríguez, A. 2002. Lince Ibérico. En Palomo, L. J. & Gisbert, J. (Eds.), Atlas de los Mamíferos Terrestres de España, pp. 302-305. Ministerio de Medio Ambiente. Madrid.

Rodríguez, A. & Delibes, M. 1990. El lince ibérico (Lynx pardina) en España. Distribución y problemas de conservación. Colección Técnica ICONA. Madrid.

Anexo 5.2. ESTRUCTURA DE EDADES DE UNA POBLACIÓN: TABLAS DE VIDA, TASA DE REPRODUCCIÓN Y TASA INTRÍNSECA DE CRECIMIENTO

Puesto que la fecundidad y probabilidad de muerte de los individuos que componen una población varía con la edad, para comprender la dinámica y el comportamiento de dicha población es necesario conocer su estructura de edades, es decir, el reparto de los individuos en las distintas clases de edad, así como los valores correspondientes de supervivencia y fecundidad. Esta información puede organizarse en una en una tabla de vida como la siguiente:


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Edad (x) n sX mX LX FX LX * FX 0 200 0,5 0,5 1 0 0 1 100 0,7 0,3 0,5 0 0 2 70 0,9 0,1 0.35 1 0,35 3 63 0,3 0,7 0,32 5 1,6 4 19 0 1 0,1 0,8 0,08 5 0 0 x= w

R0= ∑Lx*Fx= 2,03 x= 0

En la población que se describe en esta tabla de vida, los individuos se distribuyen en 5 clases de edad, siendo n0= 200 el número de recién nacidos que forman una cohorte. La columna sX muestra las probabilidades de supervivencia de cada clase de edad, o lo que es lo mismo, la fracción de individuos de la edad x que sobreviven a la edad x+1. Igualmente, la tabla puede mostrar el complementario de este valor, es decir la tasa de mortalidad de cada clase de edad (mX = 1- sX), o fracción de individuos que mueren a la edad x. Otra forma de expresar la supervivencia es la llamada función de supervivencia LX que representa la fracción de recién nacidos que sobreviven a la edad x o más. Puesto que, por definición, la totalidad de los recién nacidos están vivos a la edad x = 0, entonces L0 = 1 (expresado como probabilidad). La probabilidad de supervivencia de un recién nacido hasta la edad x = 1 es la tasa de supervivencia asociada a la edad x = 0, por lo que L1 = s0. Y la probabilidad de que ese recién nacido sobreviva hasta la edad x = 2 es el producto de la probabilidad anterior por la tasa de supervivencia correspondiente a la edad x = 1, es decir, L2 = s0*s1. Por tanto, la función de supervivencia puede expresarse como:

Lx = s0*s1*…….* sx-1 La fecundidad específica de cada clase de edad Fx representa el número promedio de descendientes producidos por un individuo de la edad x a esa misma edad x. La suma de la fecundidad específica para cada clase de edad, es decir,

x= w

∑ Fx x= 0

representa el número total de descendientes producidos por un individuo medio en ausencia de mortalidad, o tasa bruta de reproducción. Más realista resulta el número de descendientes producidos por un individuo bajo las condiciones medias de mortalidad, o tasa neta de reproducción, expresada como

x= w

R0= ∑Lx*Fx x= 0


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R0 también puede definirse como el número de descendientes que un individuo medio de la generación t transmite a la generación t+1, es decir que el número de individuos que forman la población en la generación t+1 está determinado por el número de individuos en la generación t y por R0, lo que puede expresarse como:

Nt+1= R0* Nt, o bien R0= Nt+1/Nt La tasa neta de reproducción es una tasa finita, ya que opera sobre intervalos de tiempo discretos como el tiempo de generación de la especie. Es, por tanto un número positivo, de forma que si

R0 > 1, la población crece de una generación a la siguiente R0 < 1, la población decrece R0 = 1, la población se mantiene estable entre generaciones

R0 se relaciona con la tasa intrínseca de crecimiento de la población r, que es una tasa instantánea resultante del balance de las tasas intrínsecas de nacimientos (b) y muertes (m), mediante la ecuación

R0 = ert donde t es el tiempo en que tarda en transcurrir una generación. Nótese que si r = b-m, r puede tener valor negativo, por lo que si

r > 0, la población aumenta, r < 0, la población disminuye r = 0, la población permanece estable

La tasa de crecimiento (Growth rate, R) que considera el programa Multiple Populations de RAMAS es en realidad la tasa neta de reproducción aquí definida. BIBLIOGRAFÍA Begon, M., Harper, J.L. y Townsend, C.R. 1999. Ecología. Individuos, poblaciones y

comunidades. Omega. Barcelona. Rodríguez, J. 2001. Ecología. Pirámide. Madrid.

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