Propiedades de las comunidades

1. Propiedades de las comunidades

2. Perspectivas m�ltiples en el estudio de comunidades Espacial Local Regional

3. Perspectivas m�ltiples en el estudio de comunidades Espacial Local: Riqueza Abundancia Relaciones tr�ficas Regional Patrones de distribuci�n de especies (adaptaciones locales e interacciones interpoblacionales)

4. Riqueza N�mero de especies distintas en una comunidad

5. Diversidad Modelos de abundancia de especies

6. Diversidad Indices de riqueza de especies: Certeza de muestreo completo Atractivos por ser intuitivos Cuidado: tama�os de muestra (rarefacci�n para comparar muestras de diferente tama�o)

7. Diversidad Indices de riqueza de especies m�s usados Margalef Menhinick

8. Diversidad Modelos de abundancia de especies 4 modelos principales. Serie Geom�trica Serie Logar�tmica Vara partida (MacArthur) Distribuci�n Log Normal

9. Diversidad Modelos de distribuci�n de abundancia de especies Se toma en cuenta N�mero y Abundancia de especies. Equitabilidad: grado de dominancia de especies en una comunidad.

10. Equitabilidad Mayor equitabilidad

11. Curvas hipot�ticas para casos extremos de equitabilidad M�xima equitabilidad? M�nima equitabilidad?

12. Modelos de abundancia de especies

13. Serie Geom�trica �Niche pre-emption� estructura el ecosistema La especie 1 toma un porcentaje de los recursos y previene que otros lo usen. Asume el PRINCIPIO DE EXCLUSI�N COMPETITIVA La especie 2 toma un poco del sobrante Continua la repartici�n de recursos hasta que todos han sido usados y las especies incluidas. Cooperaci�n m�nima en el ecosistema.

16. Serie Geom�trica Usualmente en comunidades pobres en especies: Estadios tempranos de sucesi�n Ecosistemas degradados (enriquecidos o invadidos) Ecosistemas extremos, dif�ciles

19. Serie Logar�tmica Relacionada con la serie geom�trica Algunos estudios han encontrado ajuste de los mismo datos a ambos modelos /hongos Thomas & Shattock 1986) Similar a la serie geom�trica sobre el origen de las comunidades Llegada de especies a un nuevo ambiente Ambos modelos explican la estructura con pocos factores Ambos modelos sostienen que una (geom�trica) o unas pocas (log) especies dominan la comunidad Log difiere del modelo geom�trico en supuestos sobre la �llegada� de las especies: Las llegadas se dan al azar (continuas o espaciadas) En la serie geom�trica las llegadas son regulares y continuas

20. Descripci�n matem�tica del modelo Ecuaciones base Forma base: ?, (?x2 / 2), (?x3 / 3), � (?xn / n) Modelo: S = ?[-ln(1-x)] ? (indice de diversidad) = N(1-x) / x

23. Dsitribuci�n Log Normal La mayor�a de las comunidades se ajustan a una distribuci�n log normal Comunidades usualmente grandes y maduras Ej: �rboles de bosques templados La frecuencia con que se encuentra puede deberse a simple matem�tica La distribuci�n normal es freceuntemente resultado de sets de datos grandes Teorema del L�mite Central Muchos factores ? Variaci�n aleatoria resulta en distribuciones normales Supuesto central de estadistica param�trica

24. Distribuci�n Log Normal Las especies se agrupan en clases Octavos � agrupamiento m�s com�n (Log2) Cualquier base log puede usarse

26. Ensamble de comunidades tipo Log Normal Supuestos sobre la formaci�n de la comunidad Ruptura secuencial del nicho (Sugihara 1980) Cada especie que llega divide el espacio disponible. Ocupa un espacio de nicho proporcional a su abundancia relativa La probabilidad de que el espacio sea subdividido es independiente de su tama�o Las divisiones ocurren sucesivamente

27. Otras explicaciones Teorema del L�mite Central No es necesariamente una explicaci�n biol�gica (May 1981) Ugland & Gray 1982 Las especies pueden dividirse en tres categor�as de abundancia Raras (65%), Intermediase (25%), Comunes (10%) Las comunidades est�n compuestas por parches Abundancia de especies = suma de abundancias relativas en todos los parches ? Suficiente para resultaren distribuci�n Log Normal

28. Miscelanea Log Normal Especies �perdidas� Muchas especies raras no ser�n muestreadas Aquellas menos abundantes que el n�mero cr�tico se encuentran detr�sn de la �veil line� Es necesario estmar cu�ntas especies est�n ah� Menor muestra ? Mayor n�mero de especies detr�s de la �veil line� Simplicity of calculations Would be there, but for the veil line Pielou (1975) created a fit to truncated log normal

31. Distribuci�n Log Normal Se puede predecir el n�mero total de especies en una comunidad (N), incluyendo aquellas no representadas en la muestra, conociendo n0 (la clase modal de abundancia y la amplitud de la distribuci�n (s):

33. Modelo de Vara partida �Broken stick� MacArthur (1957) Una vara partida al azar simult�neamente en S piezas No hay una relaci�n real entre especies �tempranas� y el tama�o del nicho de los arrivos subsecuentes A diferencia de los modelos anteriores

34. Ejemplos que se ajustan a la Vara Partida Ejemplos Aves (MacArthur 1960) Gasteropodos (King 1964) En general: Se ajustan casos de comunidades definidas taxon�micamente (organismos relacionados, que comparten el uso de alg�n factor ecol�gico importante) No se requiere un �ndice de diversidad ad hoc si los datos se ajustan a la vara partida S es una medida adecuada de la diversidad

35. Indices basados en abundancias relativas de especies

36. Niveles de diversidad Progresi�n de local a regional Puntual: diversidad en un punto o microambiente Alfa: diversidad dentro de un ambiente Generalmente consiste en varias submuestras en un habitat Beta: diversidad de especies a lo largo de transectos y gradientes Gamma: diversidad a nivel regional

37. Diversidad de diversidades La diferencia en el valor de diversidad es en general uno de los puntos enf�ticos en la comparaci�n de dos ambientes Se toman en cuenta dos caracter�sticas principales Riqueza Abundancia Cada �ndice difiere en el m�todo matem�tico que relaciona estos dos puntos

38. Indices de diversidad �Indices de Heterogeneidad� Consideran equitabilidad Y riqueza Los modelos vistos anteriormente S�LO consideran la equitabilidad No existen supuestos sobre la distribuci�n de abundancia de las especies Causas de la distribuci�n Forma de la curva �No param�tricos� Libres de supuestos de normalidad

39. Dos categor�as generales de �ndices �Teor�a de informaci�n� (c�lculos complicados) Diversidad (o informaci�n) de un sistema natural como analog�a de un c�digo o mensaje Ejemplos: Shannon y Brillouin Medida de dominancia de especies (c�lculos simples) Carga hacia la abundancia de la especie m�s abundante La riqueza total de especies tiene menos peso que la equitabildiad Ejemplos: Simpson y Berger-Parker

40. Dos categor�as generales de �ndices �Teor�a de informaci�n� (c�lculos complicados) Diversidad (o informaci�n) de un sistema natural como analog�a de un c�digo o mensaje Ejemplos: Shannon y Brillouin

41. Indice de Shannon Derivado por Shannon y Wiener independientemente en los 40�s Desarrollo de un modelo general de comunicaci�n y teor�a de informaci�n Inicialmente desarrolado para separar �ruido� de se�ales que conten�an informaci�n Otros nombres Shannon-Weaver, Shannon-Wiener, o Shannon

42. Shannon Supuestos Todos los individuos son muestreados al azar Las poblaciones son efectivamente infinitas Todas las especies de la comunidad son representadas Resultado:dif�cil de justificar para muchas comunidades Particularmente para comunidades muy diversas Muestreo incompleto ?error significativo Y sesgo

43. Matem�tica de Shannon Ecuaci�n pi = proporci�n de individuos en la especie i No puede conocerse usando ni / N Estimaci�n fallida, se requiere una ecuaci�n m�s sofosticada Error En genral debido a un muestreo incompleto Estimados incorrectos de pi son despreciables en la mayor�a de los casos

44. Matem�tica de Shannon Rango de valores Entre 1.5 y 3.5 Ocasionalmente sobreasa 4.5 Si la distribuci�n subyacente es log-normal Se requieren 100,000 especies para H� > 5.0

45. H� Medidad de equitabilidad (E) �til para determinar dominancia Hmax = diversidad m�xima, la cual ocurre si todas las especies son igualmente abundantes 0 < E < 1 H� siempre ser� menor que Hmax Asume que todas la especies se han muestreado �Biol�gicamente irreal?

46. La equitabilidad aumenta la diversidad (dominancia de especies) Aumento en equitabilidad ?mayor diversidad

47. Comparar valores de H� Usar una prueba de t Puede usarse una prueba simple de t para calcular las diferencias entre dos muestras Se requiere conocer la varianza en H� y grados de libertad

48. Comparar valores de H� Shannon y ANOVA Los valores de H� tienden a estar normalmente distribuidos Se puede usar una prueba de ANOVA pra ver diferencias en m�ltiples sitios Se requieren r�plicas para esta prueba Se introduce error si se tienen pseudor�plicas

49. Ejemplo de pseudoreplicaci�n Pseudoreplicacion = tomar estrellas del mismo color como r�plicas Replicacion = incluir solo una estrella de cada color en el promedio

50. Indice de Brillouin �til cuando La aleatoreidad de la muestra no peude ser garantizada Ej: trampas de luz para insectos La comunidad ha sido completamente censada Similar a Shannon Asume Comunidad completamente muestreada No asume Aleatoreidad del muestreo

51. Matem�tica de Brillouin HB Raramente mayor a 4.5 Rango entre 1 y 4 comunmente

52. Brillouin vs. Shannon-Wiener Dan vaores similares. Significativamente correlacionados Brillouin < Shannon-Wiener Brillouin tiene certeza de que todas las especies han sido muestreadas No estima aquellas que no fueron muestreadas como en Shannon Does not estimate those that were not sampled, as in Shannon Brillouin es m�s sensible al tama�o total de la muestra Se comparar colecciones, no muestras Esto impide comparaciones estad�sticas ya que todas las colecciones son distintas

53. Dos categor�as generales de �ndices Medida de dominancia de especies (c�lculos simples) Carga hacia la abundancia de la especie m�s abundante La riqueza total de especies tiene menos peso que la equitabildiad Ejemplos: Simpson y Berger-Parker

54. Indice de Simpson Base Probabilidad de que 2 individuos toamdos al azar de una comunidad infinitamente grande pertenezcan a la misma especie Expresado como: D, 1-D, or 1/D D disminuye cuando la diversidad aumenta Va de 1 � 30 1-D and 1/D incrementan cuandl la diversidad auemta 0.0 < 1-D < 1.0 0.0 < 1/D < 10+

55. Indice de Simpson Da mucho peso a la especie m�s abundante No es sensible a cambios en la riqueza de especies Si la riqeuza es > 10 ? el modelo de abundancia subyacente es importante para determinar el valor del �ndice Inapropiado para los modelos Log & Geometrico Mejor para Log-Normal Posiblemente Vara partida

56. Berger-Parker C�lculo simple = d Expresa la importancia proporcional de la especie m�s abundante

57. Berger-Parker Disminuci�n de los valores d ? incremento de diversidad Usualmente 1 / d Incremento 1 / d ? incrementa diversidad Y reducci�n de dominancia de una especie Independiente de S, influenciada pro tama�o de muestra Es posible comparar sitios si los esfuerzos de muestreo son estandarizados

58. Javk-Knife de indices de diversidad Mejora la precisi�n de cualquier estimado Supuestos: No se supone nada sobre la distribuci�n de abundancia subyacente No pretende estimar el n�mero real de especies presentes Como en Shannon No es necesario muestreo aleatorio Medidas repetidas libran cualquier sesgo

59. Datos para Jack-Knifing Se requieren muestras m�ltiples para llevar a cabo el procedimiento Debate al respecto, puede hacerse con una sola muestra

60. Procedimiento Jack-Knifing Procedimiento Cear un indice global de diversidad Se toman submuestras de los datos reales Se crean pseudovalores del estad�stico en cuesti�n Los pseudovalores est�n normalmente distribuidos con respecto a la media La media es el mejor estimado del estad�stico en cuesti�n L�mites de confianza Se pueden calcular a partir de la distribuci�n normal de los pseudovalores

61. Aplicaciones de Jack-Knife Usado par los indices m�s comunes Shannon y Simpson en particular Tambi�n es �til para otros valores Varianza de los pseudovalores M�s �til que Var H� de Shannon Da un mejor estimado de la precisi�n e impacto de muestreos no aleatorios