Teorías de uso del espacio de nicho entre las especies

Presentación del tema: "Teorías de uso del espacio de nicho entre las especies"— Transcripción de la presentación:

1 Teorías de uso del espacio de nicho entre las especies
¿Qué determina qué especies y en qué abundancia van a estar en una comunidad? Teorías de uso del espacio de nicho entre las especies Una especie que coloniza un hábitat ocupa espacio del nicho según: Sus requerimientos La disponibilidad de nicho La ocupación por otras especies Los tipos de interacciones con las otras especies

2 Variedad y disponibilidad de recursos
Uso de los recursos Número y tipo de especies Abundancia de las especies Marco teórico Similitud límite entre especies por competencia La abundancia de una especie es proporcional a la proporción del nicho total de la que se apropia

3 Estructura de nichos y abundancias relativas
Definición de Hutchinson de nicho de una especie: espacio multidimensional de condiciones y recursos donde ésta puede desarrollarse D1 Nicho D2: alimento D3 Estados del recurso Tamaños de semillas Gama de recursos disponibles

4 Un hábitat va a estar caracterizado por la gama de recursos disponibles en cada dimensión del nicho, y por la abundancia o disponibilidad de recursos. Estados Gama de recursos disponibles

5 Utilización de recursos por una especie sobre un eje del nicho
óptimo amplitud Dentro del nicho no todos los estados son igualmente favorables Amplitud: cantidad de estados que usa la especie. También puede tener en cuenta la proporción. B=1/Σpi2 Óptimo: donde está la mayor proporción de individuos

6 Cuando hay varias especies
Superposición: estados del recurso usados por más de una especie. También puede tener en cuenta el uso relativo Similitud: distancia entre los óptimos. similitud Óptimo Superposición amplitud

7 d: similitud- distancia entre modas
w: dispersión en el uso R w2 w1 d/w: Distancia estandarizada entre especies Dos especies coexisten si d/w>1

8 Hipótesis de compensación en las dimensiones del nicho:
Alta superposición en un eje puede ser compensada por segregación en otro eje Jaksic y Marone 2006

9 Ejes del nicho que se compensan en animales
Alimento y hábitat Alimento y período de actividad Hábitat y período de actividad Hábitat horizontal y vertical Tamaño e identidad de las presas

10 Estrategias de ocupación de nichos
Especies competitivas: coexisten por segregación de nichos Especies oportunistas: evitan competencia utilizando recursos abundantes Especies fugitivas: malas competidoras, usan recursos no utilizados por otras especies

11 La abundancia de una especie es proporcional al espacio del nicho del que se apropie
Estados del recurso Especie 1 come semillas entre 0,001 y 10 (g) Especie 2 come semillas de más de 10 g Especie 1 es más abundante que la 2

12 Modelos para los patrones de abundancia
Con supuestos acerca de interacciones Sin supuesto acerca de interacciones entre especies Basados en el reparto del espacio de nicho en una dimensión limitante Log normal: el número de individuos sigue una distribución log normal Logarítmico: el número de individuos por especie sigue una distribución logarítmica El número de individuos de cada especie depende del reparto del espacio de nicho entre las especies

13 Modelo geométrico o de pre ocupación (Whittaker 1965):
Cada especie se apropia de una fracción constante del espacio de nicho que queda disponible Especie % Especie % del 60 %: % Especie % del 36%: ,4 % y así sucesivamente Proporción del nicho total ocupada por cada especie según el modelo geométrico

14 Modelo de vara partida (Mac Arthur 1957):
los límites entre los nichos se establecen al azar: la vara se rompe en sitios al azar. Es más probable que se subdivida el nicho de las especies de mayor amplitud No hay superposición de nichos El reparto se realiza sobre un eje limitante Proporción del nicho total ocupada por cada especie según el modelo de vara partida

15 Mayor equitatividad Vara partida Menor equitatividad Mayor dominancia Modelo geométrico

16 La distribución del número de especies de acuerdo a su abundancia según el modelo log- normal

17 Distribución de los números de especies de acuerdo a su abundancia según la serie logarítmica
Número de especies Número de individuos por especie

18 Si el ensamble está dominado por competencia que lleva a la partición aleatoria de un eje del nicho se espera la Distribución de Vara Partida Suele darse en comunidades con hábitat homogéneo y animales taxonómicamente emparentados. Desarrollada para aves que ocupan sitios de nidificación durante la temporada reproductiva

19 Si el ensamble está dominado por competencia a lo largo de un eje del nicho y hay una fuerte dominancia de algunas especies se espera la Distribución Geométrica Se observa en comunidades de plantas en ambientes adversos, como bosques de alta montaña A lo largo de una sucesión se puede cambiar de una distribución geométrica hacia una de vara partida

20 Cuando la partición no es totalmente aleatoria y algunas especies ocupan una proporción mayor que el azar se espera la serie logarítmica Capturas de lepidópteros en trampas de luz Si el ensamble se estructura en base a varios ejes del nicho y en cada uno la partición es al azar se espera la distribución log normal Puede resultar de muestras grandes y heterogéneas, que involucran más de una comunidad, cada una con otra distribución

21 Whittaker 1970 Abundancia relativa (%) Vara partida: parejas de aves reproductivas Log normal: plantas vasculares en un bosque deciduo con alta riqueza de especies Geométrico: plantas vasculares en bosque subalpino

22 Los límites de las comunidades
¿Cómo hacemos para delimitar las comunidades? 1. Ubicación en mapas de las distintas comunidades Agua Bosque Totoral Pastizal 2. Representación de las comunidades según gradientes de variaciones ambientales Bosque Altura Pastizal Totoral Humedad

23 3. Representación de especies individuales según gradientes ambientales
Proporción de individuos variable ambiental variable ambiental Valor del parámetro ambiental variable ambiental variable ambiental

24 Descripción y comparación de las comunidades
Para reconocer las comunidades presentes se delimitan porciones del terreno que comparten determinadas características: presencia y abundancia relativa de las especies, cobertura, altura de la vegetación, estratificación. Para ello se debe realizar un muestreo ¿Cuántas comunidades hay? Abundancia relativa de las especies Altura Cobertura

25 Para poder describir adecuadamente una comunidad, es necesario conocer su área mínima de expresión, que representa la superficie por debajo de la cual no puede expresarse en su totalidad. Por ejemplo, no podría obtener una representación de la riqueza de especies de un bosque tropical si el área de muestreo fuera de 2x2 m2.

26 Se muestrea inicialmente un área de tamaño 1,
Método de área mínima: Se muestrea inicialmente un área de tamaño 1, luego se duplica el área incorporando la parte 2, luego se vuelve a duplicar incorporando 3, después se suma el área 4. Así se puede seguir hasta abarcar toda el área de estudio. : 3 3 4 1 1 2

27 Estamos abarcando otra comunidad
Método de área mínima Se grafica el número de especies presentes en función del tamaño del cuadrante de muestreo utilizado Número de especies Estamos abarcando otra comunidad : AM Tamaño del muestreador

28 Las descripciones de las comunidades involucran una gran cantidad de información cuya interpretación sólo es posible luego de ordenarla y simplificarla. Especies Censo 1 Censo 2 Censo 3 Censo 4 Censo 5 Censo 6 Stipa hyalina 1 Stipa papposa Bromus uniol Lolium multif Baccharis pingraea Baccharis leptop. Brassica cam.

29 Una de las primeras cosas es ver cuáles censos se parecen entre sí:
Se utilizan Indices de similitud que sirven para agrupar censos semejantes. Pueden usar variables discretas (presencia -ausencia) o continuas. Para datos discretos: Indice de Jaccard, basado en la presencia compartida respecto al total de especies: Comunidad o censo A Presentes Ausentes Comunidad o censo B a b c d  IS= a/(a+b+c) (Jaccard) No tiene en cuenta las dobles ausencias.  IS= 2(a+d)/(2(a+d) + b+ c) Indice de Sokal y Sneath: da mayor peso a las ausencias y presencias conjuntas.  IS= 2 a/ (2 a + b + c) Indice de Sorensen. No tiene en cuenta las dobles ausencias.

30 Ejemplo: En el total de las comunidades muestreadas hay 100 especies. Cada comunidad tiene entre 20 y 40 especies Comunidad o censo A Presentes Ausentes Comunidad o censo B 5 18 15 62 Indice de Jaccard: a/(a+b+c)= 5/38= 0,13 Indice de Sokal y Sneath= 2*(a+d)/(2*(a+d) +b+c)= 2*67/(2* )= 0,80 Indice de Sorensen= 2a/(2a+b+c)= 10/( )= 0,23 ¿Qué implica cuando comparamos las comunidades de a pares que haya muchas especies que están ausentes en ambas?

31 Indices cuantitativos: tienen en cuenta la proporción relativa de las especies en cada comunidad. Ejemplo: I. de Czekanowski:  IS=  mín (pi1, pi2) pi1: proporción de individuos de i en la comunidad o censo 1, pi2: proporción de la especie i en la comunidad o censo 2. La sumatoria va de la especie i a la especie s (donde s es el total de especies encontradas). Ese valor mínimo representa la mínima coincidencia entre ambas comunidades.

32 Especie Comunidad A Comunidad B
% % % % % % % % IS= = 68%

33 Representación y Análisis de datos para la descripción de comunidades
Especie 2 Censos Especie 1 Especie 3 Cada eje representa la abundancia de una especie. Para describir las comunidades o censos debería incluir un eje por especie

34 Sp 2 Sp 2 Sp 2 Eje 2 Eje 1 Sp1 Sp1 Sp1 Las comunidades se ven como nubes de puntos separadas entre sí por distancias equivalentes a los coeficientes de similitud o a su complemento, la distancia. Los puntos rara vez se reparten en forma homogénea en el espacio, hay zonas con mayor concentración de puntos, y zonas con menor número. Caso 1. Como una nube esférica Caso 2. Como varias nubes esféricas relativamente aisladas entre sí Caso 3. Formando una nube elipsoidal

35 Métodos para estructurar los datos clasificación ordenación
Métodos para estructurar los datos clasificación ordenación La clasificación consiste en dividir las nubes de puntos en grupos formados por muestras más similares entre sí La ordenación trata de reducir el número de ejes del espacio multidimensional, obteniendo un sistema con el menor número posible de ejes que contengan la mayor parte de la variación. Estos ejes se construyen haciendo combinaciones lineales de los ejes de las variables originales (abundancia de especies)

36 Técnicas de clasificación:
Técnicas divisivas: Parten del conjunto de datos, y se los va separando Técnicas aglomerativas: se parte de una muestra, y se le van uniendo las semejantes En ambos casos, las muestras van a quedar agrupadas de acuerdo a su semejanza en atributos como la composición de especies.

37 De acuerdo a la matriz de similitud en base al índice de Jaccard
Sitio 1 2 3 4 5 6 0,8 0,14 0, 09 0,8 1 IS 2 3 4 5 6

38 Técnicas de ordenación. Componentes principales
Tienen como objetivo reducir el número de dimensiones, encontrando ejes que expliquen la mayor parte de la variación entre muestras. Se ubican las muestras en los nuevos ejes de variación. Se pueden obtener tantos ejes derivados como dimensiones originales había en el sistema, pero en general se utilizan los primeros, que agrupan la mayor parte de la variación. En el ejemplo, vemos que los puntos muestran la principal variación sobre el eje I, pero también podría considerarse un segundo eje (2). Los ejes son perpendiculares entre si. Como resultado de la ordenación, los sitios quedan ordenados sobre los principales ejes de variación: sitios más semejantes estarán ubicados más cercas en el espacio multidimensional

39 Cambio de los ejes de variación
Sp 2 Eje 1 Eje 2 4 sp 1, 3 sp 2, 1 sp3 Sp1 Censo 1 Sp 3 5,5 eje 1, -3 eje 2 Eje 2 Eje 1: 1 Sp1+2 Sp2- 0,5 Sp3 Técnicas de ordenación. Componentes principales