Microsoft PowerPoint Portada taller Jaguares
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- Estimando la densidad poblacional
de la matriz. Para cada jaguar el 0 representa una ocasión cuando el animal no se capturó, mientras que el 1 significa que el animal se capturó en esa ocasión. El número de filas es el mismo que el número de individuos fotografiados, mientras que el número de columnas coincide con el número de ocasiones de muestreo. La matriz se debe guardar como “solo texto”. Luego, para su análisis, la matriz se pega directamente en el programa CAPTURE en la siguiente página web: http://www.mbr-pwrc.usgs.gov/software/capture.html . Los datos se pueden analizar directamente en la misma página web, o se puede bajar el programa a una computadora. Tanto la página web como el Apéndice 1 dan ejemplos de la descripción del formato y de la matriz apropiada para el análisis en CAPTURE, además de las tareas que puede ejecutar el programa.
El programa CAPTURE genera una estimación de abundancia, y no de densidad. Se calcula la densidad dividiendo la estimación de abundancia que genera CAPTURE por el área efectiva de muestreo. El área efectiva de muestreo abarca todas las trampas-cámara además de una franja o “buffer” alrededor de las mismas que toma en cuenta los individuos cuyas áreas de acción se solapan con la distribución de trampas-cámara. Existen varios métodos para estimar el ancho de la franja (ver Karanth y Nichols 2002). Karanth y Nichols (1998), a partir del polígono dibujado por las cámaras externas, agregaron alrededor una franja con un ancho igual a la mitad del promedio de distancias máximas de desplazamiento (HMMDM) para todos los individuos que se fotografiaron en dos o más puntos diferentes durante el muestreo. En Belice, determinamos HMMDM y usamos un SIG para crear un “buffer” circular alrededor de cada trampa-cámara; el radio del círculo es igual a HMMDM. La sobreposición de todos los “buffers” circulares representa el área de muestreo completa (Figura 2). Vacíos grandes (por ejemplo
20 cuerpos de agua, pueblos, etc.) que no pueden contener jaguares se restan del área efectiva de muestreo. Se considera el promedio de las distancias máximas de desplazamiento (MMDM) como estimación del diámetro del área de acción. MMDM también sirve para confirmar el supuesto original en relación al área de acción mínima y la distribución de trampas-cámara. Si la aplicación del “buffer” presenta vacíos dentro del área efectiva de muestreo, indica que algunas área entre trampas-cámara exceden el área de acción del animal, y la suposición de que cada jaguar tiene una probabilidad de captura >0 no ha sido respetada (Nichols com. pers.). En este caso se debe realizar un segundo muestreo ubicando las trampas mas cerca o simplemente no tomando en cuenta los huecos que quedan entre los “buffer”.
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Figura 2. Área efectiva de muestreo (en rojo) para el muestreo de jaguares en Cockscomb representado por la sobre-posición de los “buffers” alrededor de cada trampa-cámara. El promedio de las distancias máximas de desplazamiento (MMDM) puede variar bastante entre muestreos (inclusive en la misma zona). Si se dispone de datos de muestreos múltiples en la misma zona, usamos la mitad del MMDM acumulado. Este MMDM acumulado promedia las distancias máximas de desplazamiento de todos los individuos registrados durante muestreos múltiples en la misma zona. Aumenta el tamaño de muestreo y disminuye la varianza asociada con la estimación de MMDM, produciendo una estimación más correcta del área efectiva de muestreo. Aparte de estimar la abundancia, el programa CAPTURE también genera una probabilidad de captura, el error estándar de la estimación de abundancia y un intervalo de confianza de 95%. Este método no precisa una cifra absoluta, sino una estimación robusta en términos estadísticos del rango. El error estándar y el intervalo de confianza expresan el grado de confiabilidad que tenemos sobre nuestros datos y son importantes en determinar cómo se interpreta los mismos. La estimación de densidad no siempre se puede usar para extrapolar densidades fuera de la zona de estudio. Con la excepción de una región muy homogénea en cuanto hábitat, el muestreo genera estimaciones de abundancia que se pueden aplicar solo en la misma área de muestreo. No se debe asumir que la estimación de abundancia de un muestreo se puede aplicar de forma general a una región más amplia donde la topografía y las condiciones meteorológicas varían bastante en relación al área de muestreo. Agradecimientos Agradezco el apoyo de Linde Ostro y de Luke Hunter en preparar este protocolo. Ambos contribuyeron sugerencias y revisiones en varias etapas que mejoraron el manuscrito. James Nichols, Kathleen Conforti y Alan Rabinowitz también revisaron el manuscrito y contribuyeron comentarios y sugerencias útiles. Finalmente, agradezco a Rob Wallace, Andy Noss, Marcella Kelly, Bart Harmsen y otros las horas de discusiones que mejoraron mis conocimientos de la metodología. 23
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Karanth, K.U. & Nichols, J.D. (1998) Estimation of tiger densities in India using photographic captures and recaptures. Ecology 79(8), 2852–2862.
Karanth, K.U. & Nichols, J.D. (2000) Ecological status and conservation of tigers in India. Final Technical Report to the Division of International Conservation, U.S. Fish and Wildlife Service, Washington D.C. and Wildlife Conservation Society, New York. Centre for Wildlife Studies, Bangalore, India.
Karanth, K.U. and Nichols, J.D. (2002) Monitoring tigers and their prey: A manual for researchers, managers and conservationists in Tropical Asia. Centre for Wildlife Studies BANGALORE India.
Karanth, K.U. (1995) Estimating tiger (Panthera tigris) populations from camera-trap data using capture-recapture models. Biological Conservation 71, 333–338.
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White, G.C., Anderson, D.R., Burnham, K.P., & Otis, D.L. (1982) Capture-recapture and removal methods for sampling closed populations. Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, New Mexico, USA.
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APÉNDICE 1 Ejemplo del formulario de datos listos para su análisis en el programa CAPTURE. Estos datos representan las historias de captura para 8 jaguares (nombrados de A hasta H), durante 35 días de muestreo. En este ejemplo, el jaguar A fue fotografiado en dos ocasiones (día 4 y día 11). Cuatro animales (B, D, F, y H) fueron fotografiados solo una vez. El archivo debe tener el formato preciso como sigue:
title='Example Jaguar Survey' task read captures occasions=35 x matrix format='(2x,a1,5x,35f1.0)' read input data A 00010000001000000000000000000000000 B 00000000000000000000000000000001000 C 10000000000000000100000001000000000 D 01000000000000000000000000000000000 E 00000000000000100000000000100000000 F 00000000010000000000000000000000000 G 00000001000000000000100000000000100
H 00000000000000000000010000000000000 task closure test task model selection task population estimate ALL task population estimate APPROPRIATE
Los detalles de las filas son los siguientes:
da al muestreo task read captures occasions=35 x matrix x matrix se refiere al formato de los datos # días de muestreo
25 # de caracteres en la ID de cada animal (A, B, C, etc) # de días de muestreo # de espacios entre ID y los datos (entre A, B, C, etc. y el primer número de la fila de 0 y 1) # espacios antes de la ID del animal (antes de A, B, C, etc.)
26 read input data YOUR DATA task closure test task model selection task population estimate ALL task population estimate APPROPRIATE Estas son las tareas que el programa CAPTURE debe cumplir.
La página web provee mayores detalles: http://www.mbr-pwrc.usgs.gov/software/capture.html
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