En ecología espacial y macroecología , el patrón de ocupación de escala ( SPO ), también conocido como área de ocupación ( AOO ), es la forma en que la distribución de especies cambia a través de escalas espaciales. En la geografía física y el análisis de imágenes , es similar al problema de la unidad de área modificable . Simon A. Levin (1992) [1] afirma que el problema de relacionar fenómenos a través de escalas es el problema central en biología y en toda la ciencia . La comprensión de las OPP es, por tanto, un tema central en ecología.
Descripción del patrón
Este patrón a menudo se representa como grano transformado logarítmicamente (tamaño de celda) versus ocupación transformada logarítmicamente. Kunin (1998) [2] presentó un SPO lineal log-log y sugirió una naturaleza fractal para las distribuciones de especies. Desde entonces, se ha demostrado que sigue una forma logística , lo que refleja un proceso de filtración . Además, el SPO está estrechamente relacionado con la relación intraespecífica de ocupación-abundancia . Por ejemplo, si los individuos se distribuyen aleatoriamente en el espacio, el número de individuos en una celda de tamaño α sigue una distribución de Poisson , siendo la ocupación P α = 1 - exp (- μα ), donde μ es la densidad. [3] Claramente, P α en este modelo de Poisson para individuos distribuidos aleatoriamente también es el SPO. También se pueden aplicar otras distribuciones de probabilidad, como la distribución binomial negativa , para describir el SPO y la relación de ocupación-abundancia para individuos distribuidos de forma no aleatoria. [4]
Otros modelos de ocupación-abundancia que se pueden utilizar para describir el SPO incluyen el modelo exponencial de Nachman, [5] el modelo de metapoblación de Hanski y Gyllenberg , [6] El modelo binomial negativo mejorado de él y Gaston [7] aplicando la ley de potencia de Taylor entre la media y la varianza de distribución de especies, [8] y el modelo de percolación de cola caída de Hui y McGeoch. [9] Una aplicación importante del SPO en ecología es estimar la abundancia de especies basándose en datos de presencia-ausencia, o solo de ocupación. [10] Esto es atractivo porque la obtención de datos de presencia-ausencia suele ser rentable. Utilizando una prueba de interruptor dipswitch que consta de 5 subpruebas y 15 criterios, Hui et al. [11] confirmó que el uso de la SPO es robusto y confiable para la estimación de abundancia regional a escala de ensamblaje. La otra aplicación de las OPP incluye la identificación de tendencias en las poblaciones, lo cual es extremadamente valioso para la conservación de la biodiversidad . [12]
Explicación
Los modelos que proporcionan explicaciones al patrón de ocupación de escala observado incluyen el modelo fractal , el modelo de escala cruzada y el modelo de estimación bayesiano. El modelo fractal se puede configurar dividiendo el paisaje en cuadrantes de diferentes tamaños, [13] [14] o dividiéndolo en cuadrículas con una relación especial de ancho a largo (2: 1), [15] [16] y produce lo siguiente SPO:
donde D es la dimensión fractal de recuento de cajas. Si durante cada paso un cuadrante se divide en q subcuadrados, encontraremos una porción constante ( f ) de subcuadrados que también está presente en el modelo fractal, es decir, D = 2 (1 + log ƒ / log q ). Dado que esta suposición de que f es independiente de la escala no siempre es el caso en la naturaleza, [17] se puede suponer una forma más general de ƒ , ƒ = q - λ ( λ es una constante), lo que produce el modelo de escala cruzada: [ 18]
El modelo de estimación bayesiano sigue una forma de pensar diferente. En lugar de proporcionar el modelo de mejor ajuste como el anterior, la ocupación a diferentes escalas puede estimarse mediante la regla bayesiana basándose no solo en la ocupación sino también en la autocorrelación espacial en una escala específica. Para el modelo de estimación bayesiano, Hui et al. [19] proporcionan la siguiente fórmula para describir la SPO y las estadísticas de recuento de combinaciones de autocorrelación espacial:
donde Ω = p ( a ) 0 - q ( a ) 0 / + p ( a ) + y = P ( un ) 0 (1 - p ( un ) + 2 (2 q ( un ) + / + - 3) + p (a) + ( q ( un ) + / + 2 - 3)). p ( a ) + es ocupación; q ( a ) + / + es la probabilidad condicional de que un cuadrante adyacente elegido al azar de un cuadrante ocupado también esté ocupado. La probabilidad condicional q ( a ) 0 / + = 1 - q ( a ) + / + es la probabilidad de ausencia en un cuadrado adyacente a uno ocupado; ay 4 a son los granos. El código R del modelo de estimación bayesiano se ha proporcionado en otro lugar [17] . El punto clave del modelo de estimación bayesiano es que el patrón de escala de distribución de especies, medido por ocupación y patrón espacial, se puede extrapolar a través de escalas. Más adelante, Hui [20] proporciona el modelo de estimación bayesiano para escalas que cambian continuamente:
donde b , c y h son constantes. Este SPO se convierte en el modelo de Poisson cuando b = c = 1. En el mismo documento, el patrón de escala de autocorrelación espacial de recuento de uniones y asociación de múltiples especies (o co-ocurrencia ) también fue proporcionado por el modelo bayesiano, lo que sugiere que " el El modelo bayesiano puede captar la esencia estadística de los patrones de escalado de especies " .
Implicaciones para la conservación biológica
La probabilidad de extinción de especies y colapso del ecosistema aumenta rápidamente a medida que disminuye el tamaño del rango. En protocolos de evaluación de riesgos como la Lista Roja de Especies de la UICN o la Lista Roja de Ecosistemas de la UICN , el área de ocupación (AOO) se utiliza como una medida estandarizada, complementaria y ampliamente aplicable de la propagación del riesgo frente a amenazas espacialmente explícitas. [21] [22]
Referencias
- ^ Levin, SA. 1992. El problema del patrón y la escala en ecología. Ecology, 73, 1943-1967. [1]
- ^ Kunin, NOSOTROS. 1998. Extrapolando la abundancia de especies a través de escalas espaciales. Science, 281: 1513-1515. [2]
- ^ Wright, DH 1991. Se esperan correlaciones entre incidencia y abundancia por casualidad. Journal of Biogeography, 18: 463–466. [3]
- ^ He, F., Gaston, KJ 2000. Estimación de la abundancia de especies a partir de la ocurrencia. American Naturalist, 156: 553–559. [4]
- ^ Nachman, G. 1981. Un modelo matemático de la relación funcional entre densidad y distribución espacial de una población. Journal of Animal Ecology, 50: 453–460. [5]
- ^ Hanski, I., Gyllenberg, M. 1997. Uniendo dos patrones generales en la distribución de especies. Science, 284: 334–336. [6]
- ^ Él, F., Gaston, KJ 2003. Ocupación, variación espacial y abundancia de especies. American Naturalist, 162: 366–375. [7]
- ^ Taylor, LR 1961. Agregación, varianza y media. Nature, 189: 732–735. [8]
- ^ Hui, C., McGeoch, MA. 2007. Capturando la "cola caída" en la relación ocupación-abundancia. Ecoscience, 14: 103-108. [9]
- ^ Hartley, S., Kunin, WE. 2003. Escala de dependencia de rareza, riesgo de extinción y prioridad de conservación. Biología de la conservación, 17: 1559-1570.
- ^ Hui, C., McGeoch, MA, Reyers, B., le Roux, PC, Greve, M., Chown, SL 2009. Extrapolando el tamaño de la población de la relación de ocupación-abundancia y el patrón de escala de ocupación. Aplicaciones ecológicas, 19: 2038-2048. [10]
- ^ Wilson, RJ., Thomas, CD., Fox, R., Roy, RD., Kunin, WE. 2004. Los patrones espaciales en la distribución de especies revelan cambios en la biodiversidad. Nature, 432: 393–396. [11]
- ^ Hasting, HM & Sugihara, G. (1993) Fractales: una guía del usuario para las ciencias naturales. Prensa de la Universidad de Oxford.
- ^ Kunin, NOSOTROS. 1998. Extrapolando la abundancia de especies a través de escalas espaciales. Science, 281: 1513-1515.
- ^ Harte, J., Kinzig, AP y Green, J. (1999) Auto-similitud en la distribución y abundancia de especies. Science 294, 334–336. [12]
- ^ Hui, C. y McGeoch, MA (2007) Un modelo de auto-similitud para distribuciones de frecuencia de ocupación. Biología teórica de poblaciones 71: 61–70. [13]
- ^ Hui, C. y McGeoch, MA (2007) Modelado de distribuciones de especies rompiendo el supuesto de auto-semejanza. Oikos 116: 2097–2107. [14]
- ^ Lennon, JJ, Kunin, WE, Hartley, S. y Gaston, KJ (2007) Patrones de distribución de especies, escalado de diversidad y pruebas de fractales en aves del sur de África. En: Scaling Biology (D. Storch, PA Marquet y JH Brown, eds.), Págs. 51–76. Prensa de la Universidad de Cambridge.
- ^ Hui, C., McGeoch, MA y Warren, M. (2006) Un enfoque espacialmente explícito para estimar la ocupación de especies y la correlación espacial. Journal of Animal Ecology 75: 140-147. [15]
- ^ Hui, C. (2009) Sobre los patrones de escala de distribución espacial y asociación de especies. Revista de biología teórica 261: 481–487. [dieciséis]
- ^ Murray, Nicholas J .; Keith, David A .; Bland, Lucie M .; Nicholson, Emily; Regan, Tracey J .; Rodríguez6,7,8, Jon Paul; Bedward, Michael (2017). "El uso del tamaño del rango para evaluar los riesgos para la biodiversidad de las amenazas estocásticas" . Diversidad y distribuciones . 23 (5): 474–483. doi : 10.1111 / ddi.12533 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Murray, Nicholas (2017). "Redes globales de 10 x 10 km adecuadas para su uso en evaluaciones de la Lista Roja de Ecosistemas de la UICN (formato vectorial y raster)". Figshare . doi : 10.6084 / m9.figshare.4653439.v1 .