Métodos para la estimación de abundancia de mariposas (Lepidoptera: Papilionoidea) a partir de recorridos cronometrados
Cartel presentado en el XXXIII Congreso Venezolano de Entomología “Dr. José Ramón Labrador”, en Maracaibo, Venezuela, del 9 al 12 de julio de 2013.
Título en inglés: Methods for butterfly abundance estimation based on timed captures
Resumen:
Los protocolos para el monitoreo de mariposas (Lepidoptera: Papilionoidea) generalmente se basan en el conteo de individuos observados o capturados en un recorrido de longitud o tiempo fijo, sin tomar en cuenta diferencias en la actividad y capacidad de detección de las especies. En este trabajo exploramos métodos de estimación simultánea de abundancia y probabilidad de detección de mariposas a partir de capturas en recorridos cronometrados realizados a lo largo de dos transecciones de 40 km en el estado Anzoátegui en agosto de 2006. Utilizamos variables ambientales derivadas de imágenes de satélite de moderada resolución (Modis) para caracterizar la condición de la vegetación, tipo de hábitat, evapotranspiración, y temperatura. Adicionalmente incluimos variables que afectan la efectividad del muestreo, como la hora, las condiciones meteorológicas y la experiencia del colector. Utilizamos modelos compuestos basados en la distribución Poisson multinomial para la estimación de abundancia a partir de los datos de captura por tiempo y captura por colector y comparamos los modelos por el criterio de información de Akaike. Analizamos datos de distribución para cuatro especies: Euptoieta hegesia, Agraulis vanillae (Nymphalidae), Aricoris erostratus (Riodinidae) y Phoebis sennae (Pieridae). En general las diferencias en abundancia fueron explicadas mejor por la variable de tipo de habitat, y las diferencias en detectabilidad por la hora del muestreo, sin embargo otras combinaciones de variables fueron igualmente informativas. E. hegesia fue más abundante en las sabanas y sabanas arboladas, A. vanillae tuvo una distribución más uniforme, y P. sennae y A. erostratus fueron más abundantes en las sabanas y alrededor de las zonas cultivadas. Un análisis detallado de este tipo de modelos combinados con datos de muestreo en escalas amplias permitirá mejorar la comprensión de la relación entre las especies nativas y su habitat.
