Upload
mildredlagos
View
1.987
Download
2
Embed Size (px)
Citation preview
Manual de Protocolos para los Indicadores del Programa de Monitoreo y Evaluación de la Biodiversidad de
Centroamérica PROMEBIO
Versión 2 bajo revisión
Mayo 2011
Marzo de 2011
2
Esta es una publicación de la Comisión Centroamericana de Ambiente y Desarrollo
(CAAD) bajo el Programa Estratégico de Monitoreo y Evaluación de la Biodiversidad
(PROMEBIO)
Financiado bajo la Asistencia Técnica del Programa de Bienes Públicos Regionales del
Banco Interamericano de Desarrollo.
Equipo Consultor:
Wilfredo Matamoros, PhD
Juan Carrasco, MSc.
Samuel Rivera PhD
Héctor Portillo, MSc.
Coordinadora del PROMEBIO
Suyapa Triminio Meyer MSc.
Organismos Socios: Instituto Regional de Biodiversidad
Comité Técnico de Biodiversidad
Comité Técnico de Sistemas de Información Ambiental
3
TABLA DEL CONTENIDO
AGRADECIMIENTO ................................................................................................................... 6 INTRODUCCIÓN ......................................................................................................................... 6
EXPERIENCIAS DE MONITOREO DE BIODIVERSIDAD EN LOS PAÍSES
CENTROAMERICANOS .......................................................................................................... 10 Experiencias en la Selva Maya en Guatemala ............................................................ 11 El monitoreo biológico en Honduras .......................................................................... 11 Experiencias del Sistema de Monitoreo de la Gestión Ambiental por Cuenca
Hidrográfica en Panamá ............................................................................................. 12
Experiencias de monitoreo de lapa verde en Nicaragua y Costa Rica ....................... 12 Monitoreo permanente de aves en El Salvador .......................................................... 13 Instituto Smithsonian mas de 85 años de monitoreo .................................................. 14
PROPUESTA PRELIMINAR DE LOS SITIOS DE MONITOREO .................................... 16 Descripción general de los sitios ................................................................................ 17
HOJA METODOLOGICA Y ANALISIS DE LOS 3 INDICADORES DE
ESPECIES .................................................................................................................................... 20 Indicador 1: Especies en peligro extinción ................................................................. 20
2. Especies en peligro extinción ............................................................................. 20
Indicador 2: Presencia de especies indicadoras .......................................................... 22 2.Presencia de especies indicadoras ....................................................................... 22
Indicador 3: Presencia de especies invasoras ............................................................. 24 2.Presencia de especies invasoras ........................................................................... 24
PROTOCOLOS A NIVEL DE ESPECIES .............................................................................. 26 1. PRIMER PROTOCOLO: CONTINUO RIBEREÑO ......................................................... 26
Introducción ................................................................................................................ 26
¿Por qué un protocolo común? ................................................................................... 27 La hoja de recolección de datos y su protocolo .......................................................... 27
1.1 Información general de los colectores de datos y la localidad ....................... 28 1.2 Información del esfuerzo de muestreo............................................................ 29
1.3 Información de fijación, preservación y curación de muestras ...................... 31 1.4 Información de especies ................................................................................. 32 1.5 Manejo y curación de datos ............................................................................ 33
2. SEGUNDO PROTOCOLO: MONITOREO DE MAMIFEROS ....................................... 35 Introducción ................................................................................................................ 35
Preguntas a responderse.............................................................................................. 36 Selección de trampas cámara ...................................................................................... 36 METODOLOGÍAS DE MUESTREO ....................................................................... 38
SUPUESTO: ............................................................................................................... 38 Población cerrada (estudio para poblaciones de jaguar) ............................................ 38
Probabilidad de captura mayor que cero .................................................................... 39 Ajustando el diseño .................................................................................................... 40
Armando las trampas cámara en el campo ................................................................. 42 Registro automático de fecha y hora .......................................................................... 42 Lapso entre fotografías ............................................................................................... 42 Seleccionando sitios para las trampas cámara ............................................................ 43 Armando las trampas cámara ..................................................................................... 44
Revisando las trampas cámara .................................................................................... 46 Preparación y análisis de los resultados ..................................................................... 47
El programa Capture (para estimar la densidad relativa de jaguar) ........................... 47
4
Estimando la densidad poblacional ............................................................................ 48
Abundancia Relativas/ esfuerzo noches cámara ......................................................... 49
3. TERCER PROTOCOLO: MONITOREO DE AVES ......................................................... 51 Introducción ................................................................................................................ 51
Preguntas a responderse.............................................................................................. 52 Selección de métodos ................................................................................................. 52 Alcance geográfico ..................................................................................................... 52 Orden de prioridades .................................................................................................. 53 Ubicación de una estación de monitoreo .................................................................... 53
Estaciones permanentes .............................................................................................. 54 Especies a cubrir ......................................................................................................... 55 Métodos de censado ................................................................................................... 55 Consideraciones generales para el censado ................................................................ 55 Método de conteo por puntos ..................................................................................... 56
Método de transecto en franjas ................................................................................... 57
Método de mapeo de parcelas .................................................................................... 57
Elaboración del mapa y marcaje de la parcela ........................................................... 57 Métodos de evaluación del hábitat ............................................................................. 57 Clasificación general del hábitat................................................................................. 58 eBird ........................................................................................................................... 59
4. Monitoreo de especies exóticas, platas invasoras .............................................................. 60 Introducción ................................................................................................................ 60 Preguntas a responderse.............................................................................................. 60
Programa DesktopGarp una herramienta para la modelación de especies exóticas ... 64 Generalidades ......................................................................................................... 64
6. ANALISIS DE LOS 6 INDICADORES DE ECOSISTEMAS Y
ECORREGIONES / FRAGMENTACIÓN ............................................................................... 65 Área de estudio ........................................................................................................... 65
Metodología ................................................................................................................ 66
Indicador 4 .................................................................................................................. 66 Superficie cubierta en la región por tipo de ecosistemas (área). ............................ 66
Indicador 5 .................................................................................................................. 71
Superficie de áreas protegidas gubernamentales y privadas declaradas, terrestres y
marino costeras (bajo régimen legal). .................................................................... 71
Indicador 6 .................................................................................................................. 74 2. Área de cobertura boscosa. .................................................................................... 74 Indicador 7 .................................................................................................................. 81
2. Tamaño de parches del ecosistema meta. ........................................................... 81 Indicador 8 .................................................................................................................. 87
2. Forma de los parches (longitud del borde) del ecosistema meta. ....................... 87 Indicador 9 .................................................................................................................. 91
Distancia entre parches del ecosistema meta. ......................................................... 91
7. BIBLIOGRAFÍA ..................................................................................................................... 95 Protocolo continuo ribereño ................................................................................... 95 Protocolo trampas cámara ...................................................................................... 95 Protocolo de monitoreo de aves.............................................................................. 96
Aplicaciones de GARP ......................................................................................... 103 Bibliografía especies exóticas .............................................................................. 105 Bibliografía para la fragmentación de ecosistemas .............................................. 106
Listado de webs consultadas..................................................................................... 107
5
8. GLOSARIO ............................................................................................................................ 107
9. APÉNDICES .......................................................................................................................... 111 Apéndice 1: Protocolo del continuo ribereño ........................................................... 111 Apéndice 2: Hoja de información de datos recolectados de especies ...................... 116
Apéndice 3: Hoja de información de datos recolectados de parámetros ambientales
.................................................................................................................................. 116 Apéndice 4: Lista de materiales y equipo necesarios para implementar el protocolo
.................................................................................................................................. 117
6
AGRADECIMIENTO
Se agradece a todas las instituciones y personas que de una u otra manera han
contribuido a que este documento se genere. A la Comisión Centroamericana de
Ambiente y Desarrollo (CCAD) al Banco Interamericano de Desarrollo (BID) al
Programa de Monitoreo y Evaluación de la Biodiversidad (PROMEBIO), al Instituto
Regional de Biodiversidad (IRBIO) especialmente al Comité Técnico de Biodiversidad
(CTBIO) formado por los representantes de las direcciones de biodiversidad de los
países centroamericanos que participaron en los talleres en la ciudad de Belice y la
Universidad del Zamorano, Honduras en los meses de junio y septiembre del año 2010.
A los especialistas de la Universidad Zamorano y a la coordinación del PROMEBIO por
sus comentarios y aportes en la revisión del documento.
INTRODUCCIÓN
La Comisión Centroamericana de Ambiente y Desarrollo (CCAD) ha recibido una
donación del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) como parte de la Iniciativa de
Bienes Públicos Regionales para desarrollar la Plataforma Regional de Monitoreo y
Evaluación de la Biodiversidad en Centroamérica, cuyo objetivo principal es hacer
operativo el Programa de Monitoreo y Evaluación de la Biodiversidad (PROMEBIO)
articulado con el Nodo Temático de Biodiversidad, eliminando las asimetrías en cuanto
a la generación y disponibilidad de información sobre la biodiversidad de
Centroamérica.
La unidad ejecutora central del proyecto es el Instituto Regional de Biodiversidad
(IRBIO). El programa estratégico PROMEBIO complementa otros proyectos de alcance
regional, hemisférico y global. Entre ellos se destaca la Red Interamericana de
Información sobre Biodiversidad (IABIN), la Facilidad Global de Información sobre
Biodiversidad (GBIF) y la Red Mundial de Información sobre Biodiversidad (REMIB),
como sistema computarizado de información biológica, cuyas bases de datos de tipo
curatorial, taxonómico, ecológico, cartográfico, bibliográfico, etnobiológico y catálogos
sobre recursos naturales y otros temas están articulados a las colecciones y museos de
distintas organizaciones.
El Plan de Implementación del Convenio de Diversidad Biológica (CDB) establece
como una de las metas para 2010 la reducción significativa de la tasa de pérdida de
diversidad biológica, meta que ha sido asumida por las partes contratantes del convenio
y que en el caso de Centroamérica ha sido incorporada en las estrategias nacionales y la
estrategia regional de biodiversidad.
La región centroamericana se halla enfocada en el cumplimiento de esas metas, en
función de las cuales se han identificado y formulado nueve indicadores de
biodiversidad que permiten evaluar la disminución en la tasa de pérdida de la
biodiversidad en la región en tres niveles. Además ayudan a los países y a la región a
tomar decisiones para la conservación, protección y uso sostenible de la biodiversidad.
A continuación se enumeran los nueve indicadores de PROMEBIO.
7
Nivel del indicador: especie
1. Especies en peligro de extinción.
2. Presencia de especies invasoras.
3. Presencia de especies indicadoras.
Nivel del indicador: ecosistemas
4. Superficie cubierta en la región por tipo de ecosistemas
5. Superficie de áreas protegidas declaradas, terrestres y marino-costera (incluye áreas
privadas protegidas).
6. Cobertura de ecosistemas boscosos.
7. Tamaño de parches del ecosistema meta.
8. Forma de los parches del ecosistema meta.
9. Distancia entre parches del ecosistema meta.
En el presente manual se desarrollan los procedimientos y protocolos de monitoreo que
puedan ser aplicados en los niveles de especies, ecosistemas y ecorregiones según sea
pertinente al indicador, basados en principios científicos y estadísticos, fácilmente
aplicables por los países e instituciones encargadas de darle seguimiento al monitoreo.
Estos protocolos armonizados en el contexto de PROMEBIO ofrecen a los países de la
región una propuesta metodológica para el monitoreo de la biodiversidad que pudiera
aplicarse a distintos niveles y escalas de acuerdo con los fines del estudio y las
disponibilidades presupuestarias.
Por la naturaleza de la aplicación regional de los indicadores se requiere una visión
compartida e incluyente. Particularmente cuando el monitoreo implique trabajo de
campo y los sitios de monitoreo deban ser ecosistemas o ecorregiones compartidos entre
países, como las especies indicadoras y el continuo ribereño, se sugieren cuencas
transfronterizas como sitios de monitoreo, buscando compatibilidad,
complementariedad, experiencias y socios en la cuenca que estén dispuestos a apoyar
este monitoreo.
Los países deben tener en cuenta que el monitoreo de la biodiversidad es un proceso a
largo plazo que requiere el compromiso de las instituciones u organizaciones de los
países de la región centroamericana. Antes de ir al campo y asumiendo que existen las
estructuras nacionales y regionales que desarrollarán el monitoreo, este proceso debe
empezar con la construcción de una línea base de información por país y regional sobre
los objetos que se desea evaluar y monitorear en los diferentes niveles de los
indicadores de PROMEBIO.
El objetivo es producir en el mediano plazo una idea concluyente del estado de
conservación de los recursos naturales de la región que permitirá generar acciones de
control, manejo y conservación en los diferentes niveles. La línea base debe estar
construida con información proveniente de fuentes confiables como colecciones de
museos, herbarios, publicaciones científicas y reportes técnicos y deberá estar
disponible y accesible a todo público científico. De esa manera se tendrá un punto de
partida y de comparación que deberá continuar enriqueciéndose con los resultados del
monitoreo de PROMEBIO.
8
INTRODUCTION
The CCAD has received a grant from the Inter-American Development Bank (IDB) as
part of Regional Public Goods Initiative to develop a regional platform for monitoring
and evaluation of biodiversity in Central America. Its main objective is to set up the
Monitoring and Evaluation Biodiversity Program (PROMEBIO) articulated with the
Biodiversity Thematic Node, eliminating asymmetries in the generation and availability
of information on biodiversity in Central America.
The executing unit of this is the Regional Institute of Biodiversity (IRBIO).
PROMEBIO strategic program complements other projects of regional, hemispheric
and global. Prominent among these is the Inter-American Biodiversity Information
Network (IABIN), the Global Facility Biodiversity Information Facility (GBIF) and the
Global Biodiversity Information (REMIB) and computerized system of biological
information, which database type curatorial, taxonomic, ecological, cartographic,
bibliographic, ethnobiological use and natural resource catalogs and other issues are
articulated to the collections and museums in different organizations.
The Plan of Implementation of the CBD establishes as a goal for 2010 a significant
reduction in the rate of biodiversity loss, a goal that has been assumed by contracting
parties to the agreement and in the case of Central America has been incorporated into
the national strategies and regional biodiversity strategy.
Central America has focused on the compliance of those goals in terms of which have
been identified and formulated nine biodiversity indicators for assessing the decrease in
the rate of loss of biodiversity in the region into three levels. They also help countries
and the region to make decisions for the conservation, protection and sustainable use of
biodiversity. The following are the nine indicators established by PROMEBIO.
Indicator level: species
1. Endangered species.
2. Presence of invasive species.
3. Presence of indicator species.
Indicator level: ecosystems
4. Covered area in the region by type of ecosystem
5. Size of declared protected areas, terrestrial and marine-coastal (including private
protected areas).
6. Coverage of forest ecosystems.
7. Ecosystem patch size goal.
8. Shape of the target ecosystem patches.
9. Distance between patches of the target ecosystem.
In the present manual, procedures and monitoring protocols that can be applied in the
levels of species, ecosystems and ecoregions as relevant to the indicator, based on
scientific and statistical principles. They are easily applied by countries and institutions
9
to follow up the monitoring. These harmonized protocols in the context of PROMEBIO
offer to the region a methodology for monitoring of biodiversity that could be applied at
different levels and scales consistent with the aims of the study and the available
budget.
Countries should take into account that the monitoring of biodiversity is a long-term
process that requires the commitment of the institutions or organizations in the countries
of Central America. Before going to the field and assuming that there are national and
regional structures that will develop the monitoring, this process should begin with the
construction of a baseline of country and regional information on the objects to be
evaluated and monitored at different levels PROMEBIO indicators.
The aim is to produce in the medium term a conclusive idea of the conservation status
of natural resources in the region that will generate actions for control, management and
conservation at different levels. The baseline should be constructed with information
from trusted sources like museum collections, herbaria, scientific publications and
technical reports and should be available and accessible to all scientific audience. That
way there will be a starting point and should continue enriching comparison with
monitoring results PROMEBIO.
10
EXPERIENCIAS DE MONITOREO DE BIODIVERSIDAD EN LOS PAÍSES CENTROAMERICANOS
El presente documento pretende compartir algunas de las experiencias del monitoreo de
biodiversidad en los países centroamericanos con el objeto de conocer lecciones
aprendidas y de que sirva como retroalimentación de los futuros esfuerzos en el
monitoreo biológico en la región. Aquí se describen de manera general los métodos,
técnicas y experiencias de campo de todas las actividades en cada país y se coloca la
referencia del documento para todos aquellos interesados en consultar más información
11
que permita tener en detalle dicha actividad por país. Esperamos que esta información
sea de uso y consulta para todas las personas que deseen conocer estas experiencias.
Experiencias en la Selva Maya en Guatemala
Lecciones aprendidas tomado de CONAP & WCS, 2008 ―Una de las lecciones
aprendidas en el monitoreo en la Selva Maya es que éste debe compartirse con otras
organizaciones de la región con diferentes enfoques jerárquicos de monitoreo y un
enfoque de enlace de paisaje, en el que cada área representa un espacio entrelazado por
diferentes mosaicos de bosques, actividades agroforestales y silvopastoriles. Estas
mesas de monitoreo han generado plataformas de oportunidades para darle
sostenibilidad a esta actividad con monitoreos binacionales, regionales y locales.
El espacio generado por medio de la mesa de monitoreo ha permitido que el sistema de
monitoreo de la integridad ecológica de la Reserva Biológica Maya (RBM) discutido y
analizado por los actores locales involucrados en el manejo de la reserva. Es un foro
para presentar nuevas iniciativas de monitoreo e investigación en la RBM. Se estima
que el sistema propuesto de integración de indicadores provee un marco apropiado,
entendible y flexible para la síntesis de información sobre integridad ecológica en la
RBM. Su virtud más importante es la posibilidad de dar a sus usuarios potenciales
diferentes perspectivas de evaluación, empezando por unidades de manejo individuales.
Es también necesaria la incorporación completa de indicadores evaluados en este
ejercicio, pero que no fueron completamente integrados al sistema, y de otros que
tengan el potencial de proveer información relevante. Esta integración ocurrirá
únicamente si existe voluntad y recursos para ampliar líneas base y recolectar
información adicional, particularmente sobre el terreno, para mejorar el enfoque, la
sensibilidad y la utilidad del sistema. Es un esfuerzo que debe involucrar a todos los
interesados en aspectos de monitoreo en la RBM para lo que la mesa de monitoreo es
una plataforma de trabajo ideal a la que debe darse continuidad bajo la dirección del
CONAP‖ http://www.selvamayamonitoreo.org/.
El monitoreo biológico en Honduras
Lecciones aprendidas. ―Uno de los principales logros del programa de monitoreo
biológico en Honduras entre 2000 y 2006 fue potenciar el capital humano local como
guardas y paratécnicos para la toma de datos. Aunque una de las tareas más arduas es
otorgar formación a personas locales con baja educación académica se logró formar
técnicos con capacidad de recolectar y reportar fidedignamente información recabada en
el campo. Se creó conciencia de la importancia de la fauna como elemento fundamental
de las áreas protegidas; antes se consideraba únicamente la cobertura vegetal. Se
generaron listados de fauna (mamíferos, aves y reptiles) para las áreas protegidas.
Para ciertas áreas protegidas (ej. R.V.S. Cuero y Salado y P.N. Patuca) se elaboraron
mapas preliminares de distribución de algunas especies. En ese entonces se identificaron
sitios de observación de diferentes especies y se confeccionaron los primeros mapas de
distribución actualizados de especies como jaguar, guara roja y oso hormiguero gigante.
Se creó la línea base de muchas especies entre sitios de observación y mapas de
12
distribución potencial, pero sobre todo el capital humano calificado, que fue absorbido
por organizaciones de conservación en los sitios de origen de los guardas locales,
contribuyendo a mejorar la calidad de vida de muchos de los 104 guardas capacitados y
a incorporar personal calificado y comprometido con la conservación de las áreas
protegidas del país. Muchos llegaron a ofrendar sus vidas por este fin. Esto contribuyó a
que se concretaran iniciativas como el proyecto del Corredor de Dispersión del Jaguar y
otras que se concretarán próximamente, como la Estación Biológica de Mabita en Rus
Rus, en La Mosquitia hondureña‖.
Experiencias del Sistema de Monitoreo de la Gestión Ambiental por Cuenca Hidrográfica en Panamá
Tomado de (http: www.anam.gob.pa) ―Uno de los procesos novedosos aplicados es el
monitoreo ambiental, tomando como unidad la cuenca hidrográfica. A partir de estos
principios, el Sistema de Monitoreo y Evaluación de la Gestión Ambiental por Cuenca
Hidrográfica establece los métodos con que serán monitoreados, evaluados y
controlados los objetivos estratégicos para la toma oportuna de decisiones y la medición
de la efectividad de los resultados.
La metodología aplicada y los componentes del Sistema de Monitoreo y Evaluación por
Cuenca Hidrográfica se detallan en cuatro fases. La primera fase fue de aprendizaje
colectivo y abarcó el diagnóstico organizacional, para lo que se revisó la declaración de
la misión, visión estratégica, valores institucionales, competencias organizacionales,
objetivos estratégicos y análisis del entorno interno y externo, entre otros componentes,
empleando como referencia la Ley General del Ambiente de la República de Panamá, el
organigrama institucional, las políticas públicas de gestión ambiental, la Estrategia de
Gestión Ambiental para el Desarrollo Sostenible 2008-2012, los Lineamientos de
Política de la Autoridad Nacional del Ambiente 2004–2009, la Estrategia Nacional del
Ambiente (ENA) y la Gestión Ambiental para el Desarrollo Sostenible. Ello permitió
afianzar el sentido de pertenencia, el compromiso por la excelencia, el trabajo en equipo
y la fluidez en la comunicación, culminando en la redefinición de estos componentes
organizacionales y la generación de una nueva visión holística compartida‖
Experiencias de monitoreo de lapa verde en Nicaragua y Costa Rica
Tomado de (http://www.fundaciondelrio.org/campana.php/1) ―Desde el año 2000, la
Fundación del Río y el Centro Científico Tropical en Costa Rica empezaron un proceso
de sensibilización sobre la protección de los recursos naturales de las zonas
transfronterizas (sureste de Nicaragua y noroeste de Costa Rica).
Para ello se tomó como especie representativa la lapa verde (Ara ambiguus), endémica
centroamericana que, como se ha demostrado, está asociada a los bosques tropicales.
Esta especie se encuentra fuertemente amenazada por empresas madereras que
destruyen el hábitat y por cazadores que la utilizan para alimentarse o venderla en los
mercados nacionales e internacionales.
El objetivo es promover la protección y recuperación del hábitat de la lapa verde
mediante la integración de los pobladores locales en las actividades de investigación,
13
monitoreo, educación ambiental y conservación de bosque que asegure a la
sobrevivencia de la especie.
Investigación. Desde 2002, en las comunidades de la zona de amortiguamiento de la
Reserva Biológica Indio-Maíz se ha efectuado un monitoreo comunitario permanente de
lugares de anidación de lapas verdes y rojas.
Esto ha permitido la contabilización, hasta la fecha, de 35 nidos activos de lapas (treinta
de Ara ambiguus y cinco de Ara macao). Se mantiene un monitoreo permanente de
avistamiento; se han hecho cuatro censos binacionales simultáneos (Costa Rica-
Nicaragua). Se trabaja con telemetría satelital, colocándole un collar transmisor a un
individuo con el objetivo de estudiar su rango de migración y espacios utilizados. Con
el apoyo de integrantes de las comunidades (niñez, docencia, dueños de fincas y
guardaparques) se labora en una base de datos sobre avistamiento de lapas en las
comunidades del municipio, lo que ha permitido obtener más de 1,500 observaciones y
registro de lapas.
Educación ambiental. Se ha desarrollado una campaña de educación y sensibilización
ambiental para promover el orgullo por la lapa verde como ave emblema del municipio
El Castillo. En esta labor se visitan las escuelas de ese municipio para promover y
divulgar la importancia ecológica y biológica de esta ave. Se han publicado tres
ediciones de la cartilla escolar Coloreando la lapa verde, afiches, calendarios,
calcomanías, camisetas, plegables, cartillas ecológicas y cuñas radiales.
A partir del año 2005 se conformó la Red Municipal de Niños y Niñas Monitores de
Lapas. A sus integrantes se les ha capacitado y equipado (binoculares, tabla de campo,
hojas de monitoreo, camisetas, carné, broche, gorra, mochila, material didáctico) para
hacer el monitoreo biológico de las lapas en sus comunidades.
Radio Voz Juvenil/Fundación del Río transmiten el programa infantil de contenido
ambiental Arita, la hija de la lapa verde, que promueve valores de amor, cariño y
respeto por la lapa verde y todo su entorno. El programa es transmitido todos los
sábados de 9:30 a 10:30 AM. Como complemento del programa radial se desarrolla el
programa educativo Arita visita tu escuela. En éste, el personaje de Arita (disfraz de
lapa verde) visita once escuelas del municipio El Castillo. Las actividades abarcan
charlas dinámicas e interactivas con los estudiantes, juegos y presentación de videos.
Además promueve la elaboración de poemas, versos, bombas, canciones y dibujos
alusivos a la lapa verde‖ (http://www.fundaciondelrio.org/campana.php/1).
Monitoreo permanente de aves en El Salvador
Tomado de www.salvanatura.org/ ―Se están monitoreando cinco estaciones de aves en el
Parque Nacional El Imposible, Parque Nacional Los Volcanes (sector Los Andes y zona
de amortiguamiento Finca Nuevos Horizontes) y Parque Nacional Montecristo (bosque
pino-roble y nebuloso). En dos mil horas red y doce días de campo se atraparon y
liberaron 276 aves.
Entre las capturas más interesantes está la de un individuo de Amaurospiza con color -
semillero azul- en la estación de El Imposible (una de las especies más raras en el país
que tiene una población aislada en El Imposible), y la segunda captura de la especie
migratoria Hylocichla mustelina -zorzalito maculado- en la estación de Montecristo
Nebuloso. Entre las recapturas más antiguas está la de un Catharus frantzii -zorzalito de
Frantzius- anillado hace 69 meses en Los Andes, una Mniotilta varia -chipe trepador-
14
anillada 47 meses atrás en Finca Nuevos Horizontes y un Trogon collaris -trogón
collarejo- anillado hace 25 meses en Montecristo Pino Roble. Este último individuo
difiere de la mayoría de su especie porque tiene color anaranjado en el pecho, diferente
al rojo que presenta la mayoría de su especie. Con esta iniciativa de monitoreo
permanente de aves se pretende levantar las líneas base de aves de la región y empezar
procesos estratégicos de conservación de hábitats de importancia entre áreas
protegidas.‖
Instituto Smithsonian mas de 85 años de monitoreo
Tomado de http://www.stri.si.edu/
―La Isla de Barro Colorado, la principal estación de campo del Instituto Smithsonian de
Investigaciones Tropicales en el Lago Gatún, Panamá, celebra 85 años de investigaciones sobre
biología tropical. La historia de Barro Colorado está íntimamente ligada a la construcción del
Canal de Panamá. Lo que una vez fue la cima de una montaña se convirtió en una isla cuando el
valle del Río Chagres fue inundado entre 1911-1914 para formar el Lago Gatún. A esta isla de
1,560 hectáreas de extensión se le dio el nombre de Barro Colorado. El área se declara ―Reserva
Biológica‖ en 1923 y se convierte en una de las primeras reservas naturales tropicales en el
Nuevo Mundo. En 1977, en común acuerdo con el Gobierno de la República de Panamá, se crea
oficialmente el Monumento Natural Barro Colorado con una superficie de 5,600 hectáreas, que
consiste en la Isla de Barro Colorado y cinco penínsulas aledañas que sirven de área de
amortiguamiento.
Barro Colorado es reconocido internacionalmente como un modelo para la investigación,
conservación y la colaboración científica. Es una de las estaciones de investigación más
accesible en todo el trópico ya que la Reserva se encuentra entre las ciudades de Panamá y
Colón y a la vez está rodeada de bosque protegido que forma parte del Parque
Nacional Soberanía de Panamá. Más de 300 científicos del Smithsonian y de otras
organizaciones trabajan cada año en la estación. El programa ambiental público de la Isla recibe
anualmente alrededor de 5,000 visitantes, en su mayoría turistas y estudiantes. Un equipo de
empleados del Smithsonian –biólogos, guías naturalistas, guardaparques, lancheros, cocineros,
ingenieros, administradores— facilita el proceso científico y el mantenimiento de las
instalaciones que incluyen laboratorios con tecnología de punta, comedor y dormitorios. Esto
hace de Barro Colorado un sitio especial para la capacitación de estudiantes y para la ejecución
de proyectos de colaboración para la investigación con centros y universidades de todo el
mundo.
Los datos provenientes de las investigaciones realizadas en Barro Colorado, como registros a
largo plazo de niveles de lluvia, escorrentías y almacenamiento de agua en el suelo, entre otros,
han permitido establecer innovadores proyectos de investigación de impacto global.
Datos acumulados durante 25 años sobre el crecimiento de los árboles y el monitoreo del
bosque en una parcela de 50 hectáreas en el centro de la Isla, han servido de base para diseñar el
mayor experimento de campo hasta ahora realizado. Con el apoyo del HSBC Climate
Partnership, los datos y la metodología generada en Barro Colorado se utilizarán para estudiar
la optimización del uso de suelo en la cuenca de Agua Salud y asegurar una fuente de agua
limpia y constante para las operaciones del Canal de Panamá. De igual forma, se estudiarán el
almacenamiento de carbono y la conservación de la biodiversidad en un sitio donde convergen
dos de los principales hotspots biológicos del mundo. El experimento de campo realizado en la
parcela de 50 hectáreas para el estudio de la dinámica del bosque en Barro Colorado, es uno de
los pocos que busca respuestas al cambio climático. Esta parcela proporcionó las bases para el
establecimiento de los Observatorios Globales de la Tierra del Instituto Smithsonian --una red
formada por 20 sitios para el estudio de los bosques en 17 países—mediante el cual datos
15
sencillos como crecimiento y mortandad de árboles indican si los bosques absorben gases de
invernadero de la atmósfera y cómo responderán a un mundo con temperaturas cada vez más
elevadas.
La investigación sobre animales que se adelanta en Barro Colorado también tiene un alcance
global. Los estudios sobre monos aulladores, que datan de 1930, establecieron el estándar para
estudios de campo sobre primates, así como las técnicas que son utilizadas aún en la actualidad.
El monitoreo de aves reveló una disminución importante en el número de especies existentes en
Barro Colorado desde que ésta se convirtió en isla, lo que enseñó a los conservacionistas que
para proteger efectivamente los ecosistemas, las reservas deben ser de gran extensión y estar
interconectadas a corredores biológicos. Los científicos que estudian insectos continúan
aprendiendo sobre las consecuencias de elegir una vida solitaria –vivir solo o en grupos de
pequeñas familias— o una vida en grandes colonias sociales de individuos emparentados.
Finalmente, los investigadores en Barro Colorado han aprovechado la nueva tecnología de
rastreo y monitoreo remoto para comprenderle comportamiento –aún no descrito—de los
animales que habitan en el bosque tropical. Panamá es a la vez puente y barrera biológica entre
dos continentes. Al crear una encrucijada científica en Barro Colorado, donde investigadores de
una amplia variedad de culturas y disciplinas se encuentran, el Smithsonian promueve el
pensamiento crítico desde diferentes perspectivas del bosque para adelantar la búsqueda
científica y responder a preguntas ambientales apremiantes que nos atañen a todos. El Instituto
Smithsonian de Investigaciones Tropicales administra varios laboratorios y centros de
investigación terrestre y marina, dos grúas de acceso al dosel del bosque, una biblioteca de
ciencias tropicales y un navío de investigaciones en Panamá. Pero de acuerdo al director de
STRI, Eldredge Bermingham, ―Barro Colorado seguirá siendo el centro intelectual de nuestro
trabajo científico en el futuro.‖
16
PROPUESTA PRELIMINAR DE LOS SITIOS DE MONITOREO
Reserva de la Biosfera Twahka en Honduras. Valle de Sutawala.
A manera de propuesta se identifican sitios transfronterizos o cuencas compartidas entre
los países para hacer el monitoreo y un análisis de los requisitos de cada uno de los
sitos, buscando compatibilidad, complementariedad, experiencias y socios en la cuenca
que estén dispuestos a apoyar este monitoreo.
Los sitios de monitoreo serán áreas fronterizas como cuencas, áreas protegidas y
corredores biológicos compartidos entre los países y se ubicarán en las vertientes
atlántica y pacífica. Esto permitirá obtener una mejor visión del estado de conservación
de los recursos naturales de la región y deberá facilitar la toma de decisiones. En
Centroamérica existen 237 cuencas hidrográficas -el 36% de las cuales son
transnacionales-, drenando el 70% en la vertiente atlántica y el 30% en la vertiente del
Pacífico (Marena, 2008).
Tabla 2. Cuencas, áreas protegidas y corredores biológicos compartidos entre los países
donde se hará el monitoreo de la biodiversidad
Países Áreas transfronterizas Ríos propuestos
Belice-Guatemala Cuenca del río Sarstún Sarstún/Sartstoon Temash
Honduras-Guatemala-
El Salvador
Parque Nacional Montecristo
– El Trifinio
Lempa
Costa Rica-Panamá La Amistad Sixsaloa
Nicaragua-Costa Rica Corredor biológico San Juan-
La Selva
San Juan
Honduras–Nicaragua Reserva de biosfera
transfronteriza Corazón del
Corredor Biológico
Mesoamericano
Plátano
Honduras-El Salvador Golfo de Fonseca Goascorán
17
Descripción general de los sitios
Cuenca transfronteriza del río Sarstún/Sartstoon. Se ubica en la frontera sur de
Belice con Guatemala. La reserva reúne humedales continentales, costeros y artificiales.
Tiene connotación binacional, ya que funciona como zona de amortiguamiento del
Parque Nacional Sartstoon-Temash en Belice. Posee muestras de los ecosistemas
remanentes del Corredor Biológico del Caribe y humedales con características únicas.
Varias especies de fauna en peligro han sido registradas. Los principales tipos de hábitat
en el área son los bosques de mangle rojo y mangle blanco con parches de mangle negro
correspondientes al segundo sistema de manglares más grande del Caribe de Guatemala.
Parque Nacional Montecristo-Trifinio. Para la región de Trifinio se hizo una
propuesta similar que incluye 106,200 ha, en las que se incluyen el Parque Nacional
Montecristo y las ANP San Diego-La Barra y El Pital. El Área Prioritaria Trifinio
abarca una extensión de 106,211 ha. Se delimita políticamente entre la República de El
Salvador al noroeste, Honduras al norte y por la línea fronteriza de la República de
Guatemala hacia el oeste. La región del Trifinio comprende aproximadamente 7,541
kilómetros cuadrados, de los cuales el 44.7% corresponde a Guatemala, 15.3% a El
Salvador y 40% a Honduras. Se constituye como una unidad ecológica indivisible a
través de un tratado suscrito por los gobiernos de El Salvador, Guatemala y Honduras
para la ejecución de un plan de desarrollo trinacional fronterizo denominado Plan
Trifinio. La región del Trifinio sustenta una riqueza en recursos hídricos. Se distingue
por ser parte relevante de uno de los sistemas hídricos más importantes de América
Central, en el que se destacan tres cuencas: la cuenca trinacional del río Lempa, la
cuenca binacional del río Motagua (entre Honduras y Guatemala) y la cuenca nacional
del río Ulúa en Honduras. La del río Lempa es la mayor de las cuencas hidrográficas
comunes de la región, por lo que el manejo coordinado de sus recursos naturales es
prioritario para los tres gobiernos. Éstos, por medio de la Comisión Trinacional del Plan
Trifinio, invierten conjuntamente en el manejo sostenible de la cuenca alta del río
Lempa. Se ubica en una zona de interconexión con corredores biológicos ya
identificados en los tres países dentro del marco del Corredor Biológico Mesoamericano
(CBM), reconocidos por su importancia como hábitats y avenidas de movimiento y
migración de especies de fauna en el istmo centroamericano
(www.sica.int/trifinio/trifinio/breve_trifinio.aspx?IdEnt=140).
Parque Internacional La Amistad, Río Sixaola (también llamado PILA). Es un
parque transfronterizo creado por los gobiernos de Costa Rica (PILA-Costa Rica) y
Panamá (PILA-Panamá) al reunir la reserva de la cordillera de Talamanca y el Parque
Nacional La Amistad en una sola entidad donde la dirección es compartida entre las dos
naciones. El parque fue declarado patrimonio de la humanidad por la Unesco en 1983 y
Parque Internacional de la Paz al seguir la recomendación de la Unesco del año 1988.
Tiene una superficie de 567,845 ha, la mayoría está en Costa Rica (193,929 ha), en las
provincias de San José, Cartago, Limón y Puntarenas, y es sumamente inaccesible y
parcialmente inexplorado. La parte panameña es de acceso más fácil, abarcando las
provincias de Bocas del Toro y Chiriquí. Está compuesto en su mayor parte de
pluviselva y abarca la zona de la cordillera de Talamanca, donde se encuentran las
cimas más altas de los dos países
(http://es.wikipedia.org/wiki/Parque_Internacional_La_Amistad).
18
Corredor Biológico San Juan-La Selva. La diversidad biológica presente en el
Corredor Biológico San Juan-La Selva es característica de la interfase entre las biotas de
la zona neotropical de Sudamérica y la neártica de Norteamérica. Florísticamente, la
zona entre el sur de Nicaragua y el norte de Costa Rica representa la frontera entre las
floras neotropical y neártica. Posiblemente, San Juan-La Selva sea el corredor con
mayor diversidad biológica en el país, con un número importante de especies vegetales
endémicas. Su fauna también refleja la situación transicional entre las zonas neotropical
y neártica.
En el Corredor Biológico San Juan-La Selva se han registrado 32 especies de
mamíferos, 63 de aves, 36 de anfibios, 28 de reptiles, 10 de peces y 34 especies de
árboles que sufren algún grado de vulnerabilidad, de las cuales 20 son endémicas, 25 en
peligro y al menos 168 se encuentran amenazadas. En un estudio de científicos de la
Estación Biológica La Selva sobre seis familias de plantas (Cyclanthaceae,
Marantaceae, Cecropiaceae, Clusiaceae, Lauraceae y Moraceae) se encontró que un
45% de las especies parecen ser endémicas de Centroamérica y un 10% de Costa Rica,
un número mucho más alto que el encontrado en zonas de alto endemismo en regiones
templadas. Un estudio de Amigos de la Tierra-Costa Rica comprobó que los sectores de
Cutris y Cureña contienen los índices de biodiversidad más altos del país: hasta 140
especies de árboles por hectárea. En ellos se mantienen poblaciones de nueve especies
de árboles en peligro de extinción, varias especies de flora amenazada y por lo menos
tres especies endémicas [Proyecto Río San Juan (2000), Plan de manejo del Refugio
Nacional de Vida Silvestre Corredor Biológico Fronterizo, PRSJ/AT/CBF, Costa Rica].
Reserva de Biosfera Transfronteriza Corazón del Corredor Biológico
Mesoamericano–Río Plátano. Los gobiernos de Honduras y Nicaragua y la Comisión
Centroamericana de Ambiente y Desarrollo, con la cooperación del Fondo para el
Medio Ambiente Mundial (GEF) y con el Banco Mundial como agencia
implementadora, ejecutan el Proyecto Reserva de Biosfera Transfronteriza Corazón del
Corredor Biológico Mesoamericano, cuyo objetivo es mejorar la gestión nacional y
binacional del área de la propuesta Reserva de Biosfera Transfronteriza Corazón del
Corredor Biológico Mesoamericano, respetando los derechos de los habitantes
ancestrales y tradicionales (www.sica.int/busqueda/Noticias.aspx). Grupos étnicos,
alcaldías y comunidades campesinas ubicadas en las zonas de influencia de la Reserva
del Hombre y Biosfera Río Plátano, Parque Nacional Patuca y Reserva Tawahka Asagni
impulsan acciones organizadas para la protección ambiental de los recursos naturales y
el combate contra la pobreza en estas áreas del territorio hondureño. Estas tres regiones
y la Reserva de Biosfera Bosawas de Nicaragua constituyen la Reserva Transfronteriza
Corazón del Corredor Biológico Mesoamericano. Ambos países solicitaron que la
UNESCO declare reserva de biosfera transfronteriza la superficie que conforman las
áreas protegidas mencionadas. Toda la región cubre 34,000 kilómetros cuadrados y en
ella habitan pueblos indígenas ancestrales como los Misquitos, Tawahkas, Pech,
Garífunas y Mayangnas, además de comunidades campesinas de población ladina o
mestiza. (rds.hn/index.php?documento=8856). En el interior existen varias cuencas y
ríos dentro o parcialmente dentro del corazón de corredor. Uno de los protocolos que se
utilizarán para el monitoreo será el del continuo ribereño, que implica estudiar la red
hídrica como un continuo desde su cuenca alta, media y baja, hasta su desembocadura
en el mar. Se recomienda hacer el monitoreo en la cuenca del río Plátano porque se
encuentra en su totalidad dentro del corazón del corredor, desemboca en el mar en un
estuario de río, el área de su cuenca es mediana y manejable y en general tiene buen
19
estado de conservación, por lo que los resultados de su estudio serán una buena
referencia de la biodiversidad en cuencas con condiciones ecológicas similares.
Golfo de Fonseca, río Goascorán. La propuesta de corredor biológico en el Golfo de
Fonseca se hizo en 2001 y plantea como misión asegurar la conectividad de las
poblaciones, comunidades y procesos ecológicos naturales del Golfo de Fonseca
mediante un proceso de planificación técnica y participación de los pobladores y
autoridades nacionales y locales para lograr la conservación, el uso sostenible de los
recursos naturales, la recreación y la educación (CBM 2001b). En esta propuesta
trinacional se plantean, para El Salvador, 100,984 ha de conexiones, además de las
37,540 ha de áreas núcleo del SANP. El área prioritaria Golfo de Fonseca abarca una
extensión de 138,123 ha y comprende un área terrestre y una marítima. El área terrestre
es de 56,802.25 ha y la marítima es de 81,320.79 ha, comprendida entre las aguas
marinas del Golfo y del océano Pacífico hasta una profundidad de 30 m. Esta área fue
definida bajo los criterios (CBM 2001) que se mencionan a continuación. Para
comenzar, el área delimitada incluye las tres áreas naturales más importantes
previamente delimitadas y propuestas por el Sistema de Áreas Naturales Protegidas, en
la zona. El área delimitada incluye regiones naturales que podrían ser estudiadas y
delimitadas como áreas de interconexión entre áreas protegidas identificadas. El área
delimitada coincide en más de un 70% de su cobertura territorial con el sector de El
Salvador incluido dentro del Proyecto de Conservación de Ecosistemas Costeros en el
Golfo de Fonseca (Progolfo) ejecutado en el área con financiamiento de la Autoridad
Danesa para el Desarrollo Internacional (Danida). Este proyecto produjo una importante
base de información sobre el área a partir de un diagnóstico de recursos biofísicos,
socioeconómicos e institucionales en los tres países que comparten el Golfo de Fonseca,
actualizando la información hasta 1997.
En el corredor biológico Golfo de Fonseca donde drena el río Goascorán, cuya cuenca
es compartida por Honduras (sur del país) y El Salvador (oriente del país). Tiene una
extensión superficial de 2,345.5 km² y está conformada por 36 subcuencas que forman
parte de los departamentos de La Unión y Morazán en El Salvador y La Paz, Valle,
Comayagua y Francisco Morazán en Honduras. Su desembocadura es en la bahía de
Chismuyo en el Golfo de Fonseca. La cuenca brinda electricidad y agua a ambos países;
la demanda más alta es en El Salvador. Se identificaron problemas por deforestación
para uso de leña, alta demanda para consumo humano y animales domésticos (CATIE,
2008). Con el apoyo de la Unión Europea, en la cuenca se organiza un grupo gestor de
la Cuenca Binacional del Río Goascorán (Ggbcg), que es una instancia multisectorial
creada para integrar, incidir y coordinar la gestión del manejo sostenible de dicha
cuenca compartida y mejorar las condiciones de vida de los habitantes de la región. En
ella, la Unión Europea ha llevado a cabo varias labores.
20
HOJA METODOLOGICA Y ANALISIS DE LOS 3 INDICADORES DE
ESPECIES
Indicador 1: Especies en peligro extinción
1.Nivel biológico: especies
Especies en peligro extinción
3. Definición del indicador: se refiere a la cantidad de especies en peligro de extinción,
presencia de especies indicadoras usadas por los países como especies bandera u objetos
de conservación. Las tendencias de aumento o disminución del número de especies a lo
largo del tiempo nos pueden dar a conocer las tendencias de distribución y abundancias
de cada especie como una alarma dentro de cada país.
4. Justificación e importancia del indicador: el número de especies en peligro de
extinción es revisado periódicamente por la UICN, de tal manera que posee un respaldo
institucional. La información que este indicador integra se relaciona con el flujo de
genes entre poblaciones y ―calidad‖ de los ecosistemas, por lo que se hace un análisis
amplio por grupo taxonómico (es decir, reptiles, aves, mamíferos, plantas, hongos, etc.)
y por grupo funcional (es decir, depredadores, omnívoros, etc.).
La lista roja constituye un instrumento crucial para evaluar el uso sostenible de la
biodiversidad en la región. Debido a la reducción drástica que está experimentando
nuestra biodiversidad, esta lista ya no está sólo en manos de la comunidad científica,
sino que comprende los aportes de las comunidades locales y de los tomadores de
decisiones a diferentes niveles.
5. Unidad de medida del indicador:
Número de especies (abundancias relativas por esfuerzo de muestreo, noches cámara).
6. Fórmula del indicador: número de individuos/esfuerzo de muestreo, noches cámara.
Se analizan las especies indicadoras seleccionadas por países, que se distribuyen en las
áreas protegidas de la región.
Con el fin de que la información del indicador tenga alguna relevancia es importante
cumplir los siguientes requisitos:
mismo sitio de muestreo,
misma metodología de captura/visualización de especies,
mismo esfuerzo de captura/visualización,
misma comunidad o grupo taxonómico,
misma época del año,
conocer la identificación de las especies para que cada año sea igual el proceso de
identificación y su historia natural de tal manera que se pueda definir su valor de
distribución.
La información que se levanta corresponde al número de individuos por especie en un
tiempo y área dada.
7. Descripción metodológica: uso de trampas cámara para la capturas de individuos y
estimar poblaciones de manera relativa y de manera absoluta. El esfuerzo de muestreo
se mide según el número de noches que las cámaras están en campo. Se llama
21
estaciones a la ubicación de las cámaras colocadas en parejas en sitios donde la captura
es por oportunidad.
7.1. Proceso de cálculo general del indicador: se parte de los estudios de trampas
cámara hechos en los países de Centroamérica.
7.2. Definición de cada variable de la fórmula: S = número de especies por esfuerzo
(noches cámara).
8. Limitaciones del indicador: solamente se podrán monitorear mamíferos medianos y
grandes.
9. Cobertura: regional.
10. Fuente de datos: estudios con trampas cámara por país en la región
centroamericana. WCS en Guatemala en El Petén, SALVANATURAS en el Parque
Nacional el Imposible, en El Salvador, Proyecto Pantera en el Corredor Caribe de
Honduras, WCS Reserva de la Osa en Costa Rica, Instituto Smithsonian en Barro
Colorado.
11. Disponibilidad de los datos: años 2000-2010.
12. Forma de presentación de los datos: tablas de Excel y gráficos, curvas de
acumulación.
13. Periodicidad del indicador: bienal.
14. Entidades responsables del indicador (CTBio proponga): UICN/ departamentos
de vida silvestre por país.
15. Documentación relacionada con el indicador: CCAD (1999), Libro rojo de la
fauna de Centroamérica y México. Listados de preocupación especial por país.
16. Bases de datos simplificadas y salida del indicador: listados, gráficos, tablas
17. Observaciones: se asume que la UICN está comprometida con el Libro rojo y que
seguirá actualizando la información.
19. Elaborado por: Matamoros/Rivera/Portillo/Carrasco
22
Indicador 2: Presencia de especies indicadoras
1.Nivel biológico: especies (aves)
Presencia de especies indicadoras
3. Definición del indicador: aplicable para especies indicadoras del grado de conservación
de ecosistemas en la región. Al desaparecer algunas de las especies indicadoras se
interpreta que la biodiversidad en general está disminuyendo.
4. Justificación e importancia del indicador: es un indicador directo de presencia o ausencia
de las especies seleccionadas por países que cumplan la condición de regionalidad. Existe
información disponible sobre especies indicadoras en los países de la que habría que
seleccionar las especies de ámbito regional.
5. Unidad de medida del indicador: abundancia relativa.
6. Fórmula del indicador: horas esfuerzo de monitoreo, número de individuos observados.
7. Descripción metodológica: para conocer el estado de conservación de las aves
indicadoras es necesario establecer las poblaciones de las diferentes especies; las
abundancias absolutas son las más recomendadas. Para esto se pueden utilizar lo que se
conoce como censos de poblaciones, consistentes en crear puntos de conteo donde se
establece un protocolo para tomar datos por sitio. En cada sitio se permanecerá dos horas y
se harán conteos cada 15 minutos con intervalos de 15 minutos, lo que representa 4 conteos
por cada 2 horas por las mañanas, iniciando a las 5.30 am y finalizando a las 8.30 am. Cada
conteo se hará durante tres días en cada uno de los sitios seleccionados en 5 sitios. Esto
representa 15 días de muestro. Se llenarán las hojas de los protocolos para luego ser
vaciadas en tablas para su posterior análisis.
Tipo de análisis
La toma de los datos por sitio de conteo nos permitirá ser flexibles en el análisis de los
mismos, siendo los siguientes los posibles paquetes estadísticos a usar con sus resultados:
Paquete estadístico Resultado Dominio: público/pagado
Distance 5 Abundancias relativas y
absolutas
Público
SPSS Estadística descriptiva, T-
test, Anovas
Pagado
R Análisis de estadística
descriptiva, correlaciones
Chi cuadrado, T-test,
análisis multivariados,
análisis de componentes
principales
Público
Sprecrich Abundancias relativas,
riqueza
Público
EstimateS Diversidad, riqueza,
rarefacciones
Público
1ArcGIS, 2ArcVIEW,
3Diva-GIS.
Distribución, buffers de
áreas hipotéticas de acción 1,2Pagado, 3público
7.1. Proceso de cálculo general del indicador: se analizan las especies indicadoras
seleccionadas por países, que se distribuyen en las áreas protegidas de la región.
Con el fin de que la información del indicador tenga alguna relevancia es importante
cumplir los siguientes requisitos:
23
mismo sitio de muestreo,
misma metodología de captura/visualización de especies/vocalización,
mismo esfuerzo de captura/visualización/vocalización,
misma comunidad o grupo taxonómico,
misma época del año,
conocer la identificación de las especies para que cada año sea igual el proceso de
identificación y su historia natural de tal manera que se pueda definir su valor de
distribución.
La información que se levanta corresponde al número de individuos por especie en un
tiempo y área dada.
7.2. Definición de cada variable de la fórmula: número de individuos/horas esfuerzo es el
número de individuos observados por periodos de tiempo según cada protocolo. Los
análisis básicos serán por abundancia relativa. Los análisis posteriores, usando paquetes
estadísticos, dependerán de la habilidad y/o necesidad de información de los investigadores.
8. Limitaciones del indicador: financiamiento para levantar base de datos.
9. Cobertura: regional.
10. Fuente de datos: grupos de ornitólogos por país, universidades, ONG con especialidad
en aves.
11. Disponibilidad de los datos: base de datos por país, listados oficiales de aves. Base de
datos de especies de interés especial.
12. Forma de presentación de los datos: tablas de Excel o base de datos, gráficos y mapas.
13. Periodicidad del indicador: bianual.
14. Entidades responsables del indicador (CTBio proponga): UICN.
15. Documentación relacionada con el indicador:
Listados UICN.
Listados de especies de preocupación especial por país.
Listados de Birdlife.
Listados de Partners in Flight.
16. Bases de datos simplificadas y salida del indicador: listados, gráficos, mapas.
17. Observaciones:
18. Tipo según EPIR: Estado.
19. Elaborado por: Matamoros/Rivera/ Portillo/Carrasco
24
Indicador 3: Presencia de especies invasoras
1.Nivel biológico: especie
Presencia de especies invasoras
3. Definición del indicador: se trata de identificar las especies animales y vegetales
introducidas, no presentes de forma natural en nuestros ecosistemas, que pueden suponer
una amenaza contra la biodiversidad autóctona. La simple presencia de una especie no
supone en sí misma un hecho negativo, pero sí una potencial amenaza. Hay que considerar
que en ocasiones en el pasado ciertas especies fueron introducidas y aclimatadas con éxito,
por lo que puede resultar complicado evaluar el impacto real de la introducción de estas
especies, que podrían llenar huecos en ciertos nichos de especies ya desaparecidas debido a
la acción humana directa.
4. Justificación e importancia del indicador: la introducción de especies invasoras y la
destrucción de hábitats son dos de las principales amenazas contra la biodiversidad. Las
especies introducidas pueden competir con una especie autóctona por un mismo nicho
ecológico, con el resultado final de desplazar a ésta por no disponer de enemigos naturales
o presentar un comportamiento agresivo hacia la otra. Se trata de un fenómeno difícilmente
recuperable una vez extendido y muchas veces es resultado de acciones involuntarias y de
rápida extensión, especialmente en el mar.
5. Unidad de medida del indicador: abundancia de especies y su distribución por medio de
modelación, usando variables ambientales y condiciones. Se recomienda emplear paquetes
de modelación basados en georreferenciaciones y mapas grids. Entre ellos podemos
recomendar el DesktopGarp, que es de dominio público y compatible con la mayoría de
sistemas de información geográfica.
6. Fórmula del indicador: no aplica.
7. Descripción metodológica: DesktopGarp funciona en la plataforma Intel/Windows,
incluyendo Windows 98, ME, NT4, 2000 y XP. No funciona en Windows 95 ni en la
primera edición de 98. No funciona en Mac, Linux, Solaris o cualquier tipo de Unix.
GARP es un algoritmo genético con el cual se crea un modelo de nicho ecológico para una
especie que representa las condiciones ambientales donde dicha especie sería capaz de
mantener su población. GARP utiliza como entrada un conjunto de localidades (puntos)
donde se sabe que la especie está presente y un grupo de coberturas geográficas que
representan los parámetros ambientales que pueden limitar la capacidad de supervivencia
de la especie.
7.1. Proceso de cálculo general del indicador:
Insumos: base de datos de especies invasoras con localidades georreferenciadas.
Paquete estadístico.
Base de datos de mapas grids por país (temperatura, humedad, precipitación, cobertura).
Correr paquete de modelación.
Análisis de los mapas generados.
7.2. Definición de cada variable de la fórmula:
8. Limitaciones del indicador:
Requiere al menos 10 datos georreferenciados.
Manejo de paquetes estadísticos.
25
Manejo de paquetes de sistemas de información geográfica.
9. Cobertura: regional.
10. Fuente de datos: UICN/SIAM, listados de especies introducidas por país.
11. Disponibilidad de los datos: búsqueda de información en herbarios, museos, secretarías
de Estado y organizaciones ambientales.
12. Forma de presentación de los datos: mapas digitales formatos raster y grid.
13. Periodicidad del indicador: bianual.
14. Entidades responsables del indicador (CTBio proponga): SICAP, UICN, OIT, CDB.
15. Documentación relacionada con el indicador: listados de UICN.
16. Bases de datos simplificadas y salida del indicador: listado de especies e informes, así
como mapas de distribución.
17. Observaciones: las modelaciones deberán ser interpretadas por grupos de especialistas
que puedan identificar tendencias de las modelaciones y sus especies de acuerdo con la
biología y ecología de la misma.
18. Tipo de información: mapas grid, mapas en formato jpg.
19. Elaborado por: Matamoros/Rivera/ Portillo/Carrasco
26
PROTOCOLOS A NIVEL DE ESPECIES
A continuación se presentan tres protocolos para el monitoreo y evaluación de la
biodiversidad para los indicadores a nivel de especie. Se consideraron estos protocolos
como producto de retroalimentación con especialistas de los gobiernos especialmente el
CTBIO en varios talleres durante el año 2010. Con ellos se pretende cubrir las especies
de mayor importancia y preocupación en el área continental terrestre de la región.
1. Un protocolo para las especies de ríos, peces y macroinvertebrados
2. Un protocolo para mamíferos, cámaras para especies terrestres medianos y
grandes
3. Un protocolo de aves, especies aviares
4. Monitoreo de especies exóticas: platas invasoras.
1. PRIMER PROTOCOLO: CONTINUO RIBEREÑO
Introducción
La biota de Centroamérica ha sido fuertemente influenciada por la historia geológica de
la región (Coates & Obando, 1996), así como por el intercambio de flora y fauna
producido durante el levantamiento del istmo de Panamá y el cierre final de la conexión
del puente terrestre que conecta Sur y Norteamérica hace 3.5 millones de años (Bussing,
1976). Estos fenómenos han creado una riqueza en la biodiversidad por la cual se
caracteriza la región, catalogada como hot spot de biodiversidad de la Tierra (Meyers et
al., 2000). El hecho que la región sea llamada un hot spot de biodiversidad no implica
necesariamente que la biota y fauna de la región sean conocidas apropiadamente y
aunque la cantidad de conocimiento varía entre grupos taxonómicos, la fauna de los
ecosistemas fluviales de la región tiene algunos de los grupos taxonómicos más
desconocidos (por ejemplo peces, insectos y crustáceos). En el caso de los peces, si
bien es cierto que existen listados taxonómicos para la mayoría de los países, por
ejemplo, Belice (Greenfield & Thomerson, 1997), Guatemala (Kinh-Pineda et al.,
2006), Honduras (Matamoros et al., 2009), El Salvador (Hildebrand, 1925), Nicaragua
(Villa, 1982), Costa Rica (Bussing, 2002) y Panamá (Lofting, 1965); muchas de estas
listas necesitan ser actualizadas. Pero tal vez lo más importante es que el conocimiento
sobre la ecología de las comunidades ícticas en sistemas fluviales es un tema de
investigación que no ha sido explorado, con la excepción de un par de publicaciones en
la literatura científica (ver Angermeir & Karr, 1983; Esselman et al., 2006) que en la
mayor parte de los casos sugieren que es imperativo estudiar los sistemas fluviales
locales y proponer cuáles son los mecanismos que determinan la distribución y
biodiversidad íctica en ríos centroamericanos.
Los ríos centroamericanos están siendo objeto de cambios radicales debido al desarrollo
hidroeléctrico en la región, la introducción de especies exóticas (ej. tilapia) y
contaminación tanto química como orgánica de nuestros sistemas fluviales. Estas
intervenciones que afectan negativamente nuestros sistemas fluviales pueden ser -antes
que nada- prevenidas o mitigadas apropiadamente sólo cuando se tiene el conocimiento
de las funciones ecológicas y biológicas que se están afectando al intervenir estos
sistemas. Entonces, es importante enfatizar que sin información básica de la
biodiversidad, distribución, biología y ecología de las comunidades ícticas que habitan
los ríos de la región, la tarea de dictar las medidas de manejo apropiadas para la
27
conservación de nuestros sistemas fluviales será aun más ardua para las agencias de
manejo de recursos naturales tanto del Estado como privadas. Este protocolo está
diseñado con el propósito de proveer una herramienta de muestreo comprensible de uso
común, que se espera sea adoptada por las diferentes agencias de manejo de recursos
naturales en la región, con el objetivo de producir información sensible y útil sobre
nuestros sistemas fluviales.
¿Por qué un protocolo común?
La biodiversidad íctica de un río puede ser medida o estimada por muchos medios. Las
artes de pesca son diversas y pueden ir desde simples conteos visuales, el uso de
atarrayas, trasmallos, trampas o técnicas que implican tecnología más moderna como el
uso de electropesca. El caso es que no existe un arte de pesca que sea perfecto y cuando
una técnica trabaja bien con determinada especie y clases de talla o hábitat, otras
técnicas son más efectivas con otras especies, tallas y hábitats. Un sistema de monitoreo
apropiado es aquel que da la flexibilidad a los investigadores en su protocolo de detectar
la mayoría de las especies presentes en sus diferentes clases de tallas en un tiempo y
espacio determinado.
El objetivo de este protocolo es proveer a investigadores de la región de una
herramienta de recolección de datos comprensible, de fácil aplicación y suficientemente
fuerte para producir información que nos permitan entender:
1. Las relaciones entre las comunidades ícticas en diferentes ríos de
Centroamérica.
2. La relación de estas comunidades con su entorno biótico y abiótico.
3. Cambios ecosistémicos en los continuos ribereños de la Región
centroamericana a través de espacio y tiempo. De esta forma los
esfuerzos de muestreo locales, nacionales (a nivel de país) o regionales
(dos o más países) podrán ser consecuentemente combinados y
comparados.
La hoja de recolección de datos y su protocolo
En la sección Apéndices se presenta una hoja de recolección de datos con varias
secciones (Apéndice 1). Cada sección de la hoja de datos es explicada detalladamente
con cada uno de sus incisos. Luego se presentan las tablas de información de especies
(Apéndice 2) y parámetros ambientales (Apéndice 3) que son el resultado final de las
recolecciones de campo. Finalmente, en el apéndice 4 se presenta la lista de equipo y
materiales necesarios para completar el trabajo propuesto en este protocolo.
La hoja de recolección de datos está dividida en:
1. Información general de los colectores de datos y la localidad.
2. Información del esfuerzo de muestreo.
3. Información de recolección de datos por transectos y puntos de muestreo en los
transectos.
28
4. Información de fijación, preservación y curación de muestras.
5. Información de especies.
6. Manejo y curación de datos.
1.1 Información general de los colectores de datos y la localidad
Número de campo: es el número único que identifica el número de muestreo
que ha realizado la persona a cargo del equipo de muestreo. Usualmente son las
iniciales del nombre, año y el número de muestreo que esta persona está
practicando. Por ejemplo, si mi nombre es Wilfredo A. Matamoros y saldré a
muestrear por primera vez en el año 2011, mi número de campo debe ser
WAM11-01.
Fecha: el día, mes y año en que el muestreo se está desarrollando.
Nombre: nombres de las personas que hacen los muestreos, el nombre número
uno debe ser el de la persona a cargo del equipo de muestreo.
Inicio: hora de llegada al sitio de muestreo.
Final: hora en la que se terminaron los muestreos.
Vertiente: Pacífico o Atlántico.
Cuenca: cuenca en que se encuentra el río o tributario en que se está
muestreando. Por favor consultar el mapa nacional de cuencas para establecer
correctamente la localidad de la cuenca en que se está trabajando.
Río: nombre del río en que se encuentra la localidad de muestreo.
Tributario 1: indicar si éste es un tributario de determinado río.
Tributario 2: indicar si éste es un tributario de un tributario.
Orden del tributario: indicar el orden del cuerpo de agua en que se encuentra el
punto de muestreo.
Latitud: latitud dada en grados decimales.
Longitud: longitud dada en grados decimales.
País: Belice, Guatemala, El Salvador, Honduras, Nicaragua, Costa Rica o
Panamá.
Departamento: departamento político en el que se encuentra el punto de
muestreo.
Municipio: municipalidad en la que se encuentra el punto de muestreo.
Ciudad o pueblos cercanos: indicar cuáles son las ciudades, pueblos o caseríos
cercanos al punto de muestreo.
Localidad: en este espacio se dará una descripción del sitio de muestreo; es
importante realzar atributos reconocibles de la localidad que la pueden hacer
fácil de encontrar. Por ejemplo, esta localidad se encuentra a 1 kilómetro al
oeste de la ciudad de Tela, precisamente bajo el puente en el río Lancetilla. Río
con poco caudal, fondos lodos, vegetación a los alrededores. Aquí se puede
anotar cualquier característica del sitio que lo hace particular o fácil de
reconocer.
Distancia en kilómetros del punto de muestreo a la boca del río: esta es la
distancia más corta en kilómetros de río desde la boca del río hasta el punto de
muestreo.
A.s.n.m. (m) en el punto = Altura sobre el nivel del mar en metros, altura del
punto de muestreo sobre el nivel del mar.
29
A.s.n.m. (m) 500 m río arriba = Altura sobre el nivel del mar en metros, 500
metros río arriba del punto de muestreo.
A.s.n.m. (m) 500 m río abajo = Altura sobre el nivel del mar en metros, 500
metros río abajo del punto de muestreo.
Las tres medidas de arriba servirán para calcular la pendiente en el punto de muestreo
de la siguiente forma: pendiente = (a.s.n.m. (m) 500 m río arriba – a.s.n.m. (m) 500 m
río abajo)/1000) X 100.
Figuras 1 y 2. Selección de transecto: se procura muestrear diversos hábitats; el largo del
transecto depende del ancho del cauce.
1.2 Información del esfuerzo de muestreo
En esta parte del protocolo se determinará el largo de la sección de río a muestrear. Esta
distancia será calculada basada en cinco medidas al azar de ancho del río en los sitios de
muestreo y el promedio aritmético que estas medidas produzcan.
-Se deben tomar cinco medidas de anchura de río.
-Se calculará el promedio de ancho del río.
-Este promedio debe caer dentro de las seis categorías indicadas en el protocolo.
Estas categorías dan el largo de la sección de río que debe ser muestreada. Por ejemplo,
si la anchura promedio resulta ser de entre 5 y 10 m, una sección de río de 100 m debe
ser muestreada así como está indicado en el protocolo.
-Número de pasos de trasmallo: indica cuántas veces se pasó el trasmallo en la
sección de río a muestrear.
-Número de pasos con el aparato de electropesca: indica cuántas veces se usó el
aparato de electropesca en la sección de río a muestrear.
Información de recolección de datos por transectos y puntos de muestreo en los
transectos
30
Medidas por transectos
En cada sección de río se muestrearán cinco transectos equidistantes. Por ejemplo, si la
sección de río a muestrear es de 100 m, se colocarán 5 transectos separados cada 20 m
comenzando río abajo (transecto I) y terminando río arriba (transecto V). En cada
transecto se tomarán una serie de medidas únicas:
Velocidad de la corriente: velocidad de la corriente en metros/segundo, usando
un correntómetro.
Pequeños rápidos: presencia (1) o ausencia (0) de rápidos pequeños.
Rápidos: presencia (1) o ausencia (0) de rápidos.
Remansos: presencia (1) o ausencia (0) de remansos.
Cascadas: presencia (1) o ausencia (0) de cascadas. Altura de las cascadas si están
presentes.
Ancho del río: ancho del río en el lugar del transecto.
Dosel (%): estimación del porcentaje de área de cauce de rio cubierta por el dosel.
Salinidad: salinidad en partes por mil (PPM).
Temperatura: temperatura del agua en grados Celsius (°C).
pH: para medir el grado de acidez o alcalinidad del agua.
Oxígeno disuelto (OD): mide la cantidad de oxígeno disuelta en el agua. Se
medirá en mg/l.
Conductividad: mide la capacidad del agua para conducir la corriente eléctrica;
en este protocolo se medirá en microSiemens/cm (µS/cm).
Secchi: mide la penetración luminosa; las medidas se tomarán en cm.
Hábitat (%): estima la cantidad de espacio que los peces u otra taxa tienen para
refugiarse, por ejemplo piedras, rocas, troncos, etc.
Vegetación en el agua (%): se estima el porcentaje de área cubierta por
vegetación sumergida y emergente.
Erosión (orilla derecha %): estimar la erosión en el banco derecho.
Erosión (orilla izquierda %): estimar la erosión en el banco izquierdo.
Pequeñas partes de árboles (%): estimar el porcentaje de área cubierta por
pequeñas piezas de árboles.
Partes grandes de árboles (%): estimar el porcentaje de área cubierta por partes
grandes de árboles.
Medidas adicionales en tres puntos dentro de cada transecto
Primero es necesario determinar cuál es el banco derecho e izquierdo del río. La forma
más sencilla de hacer esto es pararse en cualquiera de los dos bancos e imaginar que
estamos en el centro del río, viendo río arriba. El banco derecho es el lado del río que se
esté dirigiendo hacia nuestra mano derecha y el izquierdo hacia nuestra mano izquierda.
Los puntos número 1, 4, 7, 10 y 13 están localizados en el banco derecho. Los puntos 3,
6, 9, 12 y 15 están localizados en el banco izquierdo. Los puntos 2, 5, 8, 11 y 14 están
localizados en el centro del transecto. Ver apéndice 1, hoja de toma de datos.
En tres puntos del transecto, uno en el centro del río y uno cerca (dar distancia
proporcional, como 50% entre orilla y el centro) de cada banco se medirán los
siguientes parámetros:
Profundidad (en cm)
Velocidad: (en m/s).
31
Detritus (%): se estimará qué % del detritus está cubriendo el área.
Finalmente se determinará el tipo de sustrato presente en cada punto de
muestreo.
Arcilla (%): sustratos arcillosos son aquellos que miden ≤ 0.002 mm.
Lodo o limo (%): sustratos lodos son aquellos que miden entre 0.002 mm y 0.06
mm.
Arena (%): sustratos que miden entre 0.06 y 2 mm.
Grava (%): sustratos que miden entre 2mm y 6 cm.
Cantos rodados (%): sustratos que miden entre 6 cm y 25 cm.
Bloques (%): sustratos que miden > de 25 cm.
1.3 Información de fijación, preservación y curación de muestras
Esta parte del protocolo es para garantizar que las muestras sean apropiadamente
identificadas y fijadas después de ser recolectadas en el campo. Una etiqueta con el
número de campo correspondiente a la localidad tendrá que ser introducida en el o los
recipientes en donde se almacenaran las muestras. Las muestras en el campo serán
fijadas en una solución de formalina al 10%. Aquí es importante indicar en qué
colección las muestras serán depositadas.
Básicamente se tiene que marcar la etiqueta con el número de campo que ha sido
introducido en los recipientes, el número de recipientes y si las muestras han sido
fijadas en formalina al 10%. En esta parte se debe indicar en qué colección se pretende
depositar estas muestras.
Peces____ Etiqueta en el frasco__________ Muestra fijada en formalina al 10%______
Insectos____Etiqueta en el frasco_________ Muestra fijada en formalina al 10%______
Camarones___Etiqueta en el frasco _______Muestras fijadas en formalina al 10%_____
Si las muestras se preservan en otras soluciones (ej. etanol), se ofrece debajo de
estos campos espacio para explicar esta parte de los procedimientos. Aunque hay
espacio en la sección del conteo de especies para anotar números de muestras de tejido
y otros particulares, se recomienda anotar también esta información en esta parte del
protocolo.
En esta parte del protocolo se indicará en qué museo se depositarán las muestras.
Museo depositario: ______________________________________
32
Artes de pesca
La Figura 3. Muestra diversas artes de pesca:
1. Seine de bolsa. Arte de pesca muy eficaz, utilizada en áreas someras, de aguas
lentas o de corrientes suaves, fondos arenosos o lodosos.
2. Atarraya. Es una de las artes de pesca más generalistas. Puede ser utilizada en
diversos hábitats, salvo en zonas profundas o con muchas ramas donde se puede
enredar.
3. Pesca con anzuelo. Arte de pesca popular; se utiliza en todo tipo de hábitats.
4. Pesca con arpón. Se utiliza en áreas de rápidos y pozas. Es un arte selectiva.
5. Red agallera. Utilizada en aguas tranquilas. Se puede colocar paralela a las
orillas o transversal al cauce o haciendo círculos o encierros. 6. Electropesca. Arte de alta eficacia, generalista, utilizada en diversos hábitats, la
electro pesca tiene la limitante de que funcionará bien en hábitats no muy
profundos (menos de 1 metro) en los que el operador se pueda mover libre y
cómodamente.
1.4 Información de especies
En esta parte del protocolo se anotarán primero en el campo la lista de especies de peces
y macro-invertebrados y su abundancia. La segunda lista incluye los conteos de las
especies hechos ya en el laboratorio. Se asume que la segunda identificación es más
minuciosa y que los potenciales errores cometidos en el campo serán corregidos aquí.
Ésta es la información que potencialmente los curadores de los museos recibirán y la
información que será publicada en la base de datos de los museos.
33
En los mismos puntos en donde se colectan los peces. Se realizan los muestreos de los
macro invertebrados; en cada uno de los transectos, se pasa una red de mano de 50o
micrómetros de luz de malla por espacio de 10 metros y una sola vez. En total se
colectan 3 muestras por cada punto de muestreo. Procedimiento (las muestras son
identificadas en el laboratorio: a) se colectan las muestras, b) se fijan en formalina y c)
se llevan al laboratorio para su clasificación. Cada muestra se identifica con el
respectivo número de campo que será el mismo utilizado para la identificación de las
muestras de peces.
Se aconseja que las muestras de peces y macro-invertebrados sean depositadas en
museos que pertenecen a bases de datos regionales o globales como debe ser:
Neodat: www.neodat.org
CONABIO: http://www.conabio.gob.mx/remib/doctos/acerca_remib.html
Fishnet2: http://www.fishnet2.net/
1.5 Manejo y curación de datos
Es importante que inmediatamente después de recolectar los datos en el campo se
transcriban estos datos a hojas de cálculo electrónicas. Uno de los programas de
computadoras más usados para este trabajo es Excel, del cual se pueden convertir las
hojas de cálculos a los diferentes formatos (ej. CSV, txt) que otros programas de
computadoras requieren para descargar datos dentro de ellos. ¿Por qué ejecutar este
paso de inmediato? Entre más rápido se transfieran los datos a hojas de cálculo
electrónicas, aquellos problemas que han sido pasados por alto en el campo aparecerán
cuando el investigador esté en su escritorio transfiriendo datos. Es más fácil recordar un
incidente que ha pasado hace 24-48 horas que un par de meses más tarde. En otras
palabras, es vital pasar esta información cuando está fresca en la memoria. Cuando aquí
se recomienda que los datos sean puestos en Excel, se hace el énfasis en que Excel no es
el único programa de computadoras que maneja este tipo de datos, y que éstos también
pueden ser descargados directamente en programas de base de datos como Access u
otros. Esta opción es altamente recomendada, ya que el manejo de datos desde una base
de datos es mucho más eficiente que desde una hoja de cálculo.
Análisis de datos y producción de manuscritos
Cuando los datos han sido arreglados en una forma electrónica, el siguiente paso es
analizarlos e interpretarlos. Para cumplir esta parte de nuestra investigación será
necesario transferirlos a los programas de computadoras requeridos para hacer estos
análisis. ¿Cuáles son los programas más apropiados para esta labor? Esto dependerá de
las preguntas que se han planteado y del acceso a los paquetes estadísticos.
Personalmente recomiendo el uso del paquete estadístico R (R Development Team;
http://www.r-project.org/), pues es un programa extremadamente versátil, con capacidad
casi ilimitada para su uso en estadística. Más importante es que R es distribuido
gratuitamente y se actualiza constantemente. Otros paquetes estadísticos comunes como
SPSS, SAS, Primer y PC-ORD tienen ventajas y desventajas, pero no son gratuitos y
usualmente tienen más limitaciones que R en el tipo de análisis que pueden practicar.
34
Los investigadores tienen que recordar que los datos que están recolectando no son de
su propiedad y que las agencias financieras probablemente tienen fechas límites para
recibir reportes de avance y los reportes finales. Sin embargo, como investigadores,
nuestra meta debería ser convertir estos reportes producto de nuestra investigación en
publicaciones arbitradas en la literatura científica. Esto demuestra con mayor severidad
la calidad del producto de la investigación, que se ha seguido el proceso científico y que
los resultados han logrado pasar por el proceso de revisión exitosamente.
35
2. SEGUNDO PROTOCOLO: MONITOREO DE MAMIFEROS
Introducción
El presente manual pretende mostrar de manera sistemática y entendible el uso de
trampas cámara como un método en que son relativamente altas las posibilidades de
captura de especies grandes de mamíferos y aves terrestres. Inicialmente el método se
aplica en la estimación de la densidad de jaguares bajo un protocolo que puede ser
explorado en la página web del Proyecto Pantera. Sin embargo se ha mostrado a través
de la experiencia de los diferentes trabajos realizado en los países centroamericanos
que también se registran otras especies de mamíferos grandes como pumas, (Puma
concolor) ocelotes, (Leopardus pardalis) dantos, (Tapirus bairdii) venados,
(Odocoileus virginianus, Mazama americana) mamíferos medianos como los
tepezcuintles, ( Cunniculus paca) guatuzas,( Dasyprocta punctata) osos hormigueros
(Tamandua mexicana) y en algunos casos marsupiales y pequeños roedores de la
familia Muridae. El diseño del monitoreo con trampas cámara podrá variar de acuerdo a
las necesidades de conocer ciertos aspectos ecológicos de las especies como ser la
abundancia relativa, actividades diarias, ámbitos hogareños, rangos mínimos y máximos
de distribución. A Continuación se presenta un ejemplo de datos comparativos a nivel
de región con una especie monitoreada, cuyos datos fueron colectados bajo el diseño del
protocolo de densidad relativa de jaguares. Esto nos puede dar tendencias de las
poblaciones y su estado de conservación en el sitio de muestreo (ver tabla N 1.)
El objetivo de este protocolo es proveer a investigadores de la región de una
herramienta de recolección de datos comprensible, de fácil aplicación y suficientemente
fuerte para producir información que nos permitan tomar decisiones para su
conservación.
Tabla N 1. Tabla comparativa de abundancias relativas de ocelotes (Leopardos
pardalis) usando trampas cámaras a nivel de región
Fecha País Especie Sitio AR/Noches
trampa
cámara
2008 Guatemala1 Leopardos
pardalis
Selva
Maya
12/2400
2008 Honduras2 Leopardos
pardalis
Rus Rus 4/2400
2006 Belice3 Leopardos
pardalis
cockscomb 18/2400
2009 Costa
Rica4
Leopardos
pardalis
Parque
Nacional
de
Corcovado
19/2400
2008 Panamá5 Leopardos
pardalis
Barro
Colorado
12/2400
36
Fuente: 1. www.selvamayamonitoreo.org 2. Informe densidad poblacional de jaguar Rus Rus, WCS 3. HAINES
A., JANECKA J., TEWES M.,GRASSMAN L. & MORTON P. 2006. The importance of private lands for ocelots
Leopardus pardalis conservation in theUnited States. Oryx 40(1): 1-5. 4.
http://pantheracostarica.org/sections/biblioteca/Carazo-Cambios.pdf 5. Moreno, R. & J. Giacalone. 2006. Ecological
data obtained from latrine use by ocelots (Leopardus pardalis) on Barro Colorado Island, Panama. Tecnociencia. 8
(1): 7-21
En el protocolo se muestran los pasos para lograr con éxito el registro y el análisis de las
especies capturadas; se muestran algunas imágenes de cámaras recomendadas para este
tipo de investigación, pero existe una amplia variedad de marcas y diseños que pueden
ser explorados por los interesados en usar esta metodología y el equipo. Se dan algunas
recomendaciones sobre el equipo y sugerencias para lograr un buen análisis de la
información recolectada. Si se desea mayor detalle de la metodología, se recomienda
visitar la siguiente página: www.panthera.org/publications/technical. A continuación se
hace una descripción de la metodología y sus recomendaciones.
Preguntas a responderse
Con la presente metodología se pretende contestarse 3 preguntas básicas a nivel de país
y con un enfoque regional siendo estas: ¿qué hay?, ¿dónde está? y ¿cuánto hay? Estas
son preguntas de diversidad, abundancia y distribución, como preguntas de hipótesis
básica. Así mismo esto nos permitirá evaluar las acciones y políticas de conservación
por país y región.
Selección de trampas cámara
Existen dos tipos de trampas cámara, activa o pasiva, según el mecanismo de disparo.
Trampas cámara activas. Las trampas cámara activas fotografían un animal u objeto
cuando cruza un rayo infrarrojo. Estas trampas cámara raras veces fallan en fotografiar
el animal de interés, pero registran muchas capturas falsas, por ejemplo de hojas
impulsadas por el viento o de gotas de lluvia. En un día con mucho viento o lluvia
pueden disparar rollos enteros en fotos inútiles.
Trampas cámara pasivas. Las trampas cámara pasivas disparan cuando un objeto con
una temperatura diferente a la ambiental se mueve dentro de la zona de detección de la
trampa cámara. Estas trampas cámara tienen menos problemas con capturas falsas, pero
no detectan animales cuando la temperatura ambiental se acerca a las temperaturas
corporales altas de esos animales. La luz directa del sol agrava el problema.
En general, las trampas cámara usan rollos tradicionales. Últimamente se han
desarrollado trampas con cámaras digitales. La posibilidad de eliminar el uso de rollos y
de guardar un gran número de fotografías es una característica muy útil, pero dos
problemas limitan todavía su efectividad en muestreos para jaguares y otros mamíferos
que lo acompañan. En primer lugar, las cámaras digitales listas para disparar gastan las
pilas en poco tiempo y hay que reemplazarlas muy seguido. Muchos proveedores
publicitan que sus pilas duran de 2 a 3 meses, aunque se calcula generalmente
permitiendo que la cámara se ―duerma‖ y conserve las pilas, pero se tarda tres segundos
o más en disparar al detectar un animal. En segundo lugar se puede prolongar el lapso
37
entre el momento cuando se detecta un animal y cuando se dispara la cámara. Si tarda
más de un segundo, el animal puede haberse desplazado antes del disparo de la cámara.
Los modelos de trampas cámara tienen diferentes características y diseños y la selección
del modelo depende generalmente de las características específicas del estudio. A
continuación se presenta una lista parcial de factores por considerar en la selección de
trampas cámara:
Costos. Las trampas cámara cuestan entre $50 y 500. Un muestreo para mamíferos
puede necesitar entre 20 y 50 trampas cámara y los requerimientos financieros varían
enormemente.
Experiencia técnica. Algunos modelos de trampas cámara requieren cierta experiencia
para su uso adecuado. En general, los sistemas con sensores activos exigen mayor
habilidad técnica para ser armados.
Logística. Cuando el acceso a las trampas cámara es limitado y son revisadas con poca
frecuencia se debería tomar en cuenta el tiempo que duran pilas y rollos y el peso de las
trampas cámara. Se recomienda siempre llevar una trampa cámara de repuesto en cada
viaje de revisión. Si se hacen viajes largos para revisar varias estaciones de trampas
cámara, se recomienda llevar varios repuestos. Si se tiene que transportar las trampas
cámara por largas distancias, los modelos más grandes y pesados pueden ser más
problemáticos.
Seguridad. Aunque sea casi imposible asegurar definitivamente las trampas cámara,
algunos modelos vienen con accesorios antirrobo. Los diseños más seguros incluyen
una caja metálica y un mecanismo antirrobo que permite amarrar la trampa cámara a un
árbol. Si no hay peligro de robo en el área de muestreo, los modelos sin accesorios
antirrobo son menos pesados.
Figura 4. Locales misquitos colocando una trampa cámara en las selvas de La
Mosquitia hondureña.
Clima. Algunos modelos de trampa cámara son unidades cerradas y resistentes al clima.
Ciertos modelos resistentes al agua se pueden sumergir completamente, mientras que
otros tienen sensores que se pueden estropear si les ingresa agua que puede provenir de
lluvias fuertes o de inundaciones.
Acceso a apoyo técnico. Se recomienda consultar a otros investigadores sobre sus
experiencias con proveedores de trampas cámara. ¿Cuál es la garantía original? ¿Cuánto
38
cuestan las reparaciones comunes? ¿Hay acceso telefónico? ¿Cuánto tiempo se tarda en
reparar o remplazar unidades con fallas mecánicas? Todos estos factores pueden afectar
de manera significativa el número de trampas cámara disponible para el investigador y
que siguen funcionando en el campo.
Figura 5. Cámara Bushnell Scoutgard
Figura 6. Cámara Camtrakker Figura 7. Cámara Deercam
METODOLOGÍAS DE MUESTREO
Al usar esta metodología se consideran los siguientes supuestos 1.población cerrada y
probabilidad de captura mayor que cero. Se utiliza como ejemplo el monitoreo de
poblaciones de jaguar como una experiencia en la región.
SUPUESTO:
Población cerrada (estudio para poblaciones de jaguar)
El modelo de captura-recaptura se basa en una población cerrada para el área de
muestreo, o sea sin nacimientos, muertes, inmigración o emigración de individuos
durante el muestreo. En realidad, pocas poblaciones de jaguares son cerradas, así que se
39
respeta la suposición al limitar la duración del muestreo. Mientras más tiempo dura el
muestreo, es más probable que la población sea abierta. Considerando la historia natural
de los tigres, Karanth y Nichols decidieron limitar el periodo de muestreo a un máximo
de tres meses, asumiendo que la población se mantiene cerrada durante ese lapso.
Muestreos con leopardos africanos también se llevaron a cabo en dos o tres meses
(Henschel & Ray, 2003). Aunque existan pocos datos sobre el historial natural de los
jaguares, es razonable pensar que una duración similar es adecuada. Muchos muestreos
para jaguares se han hecho en un periodo de tres meses o menos (Wallace et al., 2003;
Silver et al., 2004; Maffei et al., 2004) para la toma de datos.
Probabilidad de captura mayor que cero
El segundo supuesto es que cada individuo del área de muestreo tenga alguna
probabilidad de captura (o sea debe haber por lo menos una trampa cámara dentro del
área de acción del individuo durante el muestreo). Es importante notar que no todos los
jaguares (y otros mamíferos) en el área de muestreo tienen que ser fotografiados, pero
que cada individuo tenga alguna posibilidad de ser fotografiado. (Este supuesto
determina la distancia entre trampas cámara y el área máxima continua dentro del área
de muestreo sin ninguna trampa cámara). La distancia mínima entre trampas cámara la
puede determinar el investigador, pero no debe haber vacíos entre trampas cámara lo
suficiente extensos como para abarcar el área de acción entera de un jaguar.
Una manera conservadora de respetar este supuesto es emplear como área mínima con
una trampa cámara por lo menos el área de acción mínima documentada para la especie
en el hábitat y/o región geográfica. Conociendo el área mínima se calcula el diámetro de
un círculo que representa el área máxima; las trampas cámara se pueden acercar más.
Aunque no haya distancia mínima absoluta entre trampas cámara, el muestreo no
generará datos confiables si todas las trampas cámara se concentran en un área de
muestreo muy pequeña donde se pueden capturar pocos jaguares (y otros mamíferos).
Una distribución demasiado limitada corre el peligro de no muestrear suficientes
individuos como para estimar una densidad poblacional confiable. La distribución tiene
que abarcar un área suficientemente grande como para fotografiar varios individuos
diferentes con la misma superficie. Ese diámetro es la distancia máxima posible, en
línea recta, entre trampas cámara. La Figura 8 presenta un ejemplo de la distribución de
trampas cámara. En este caso, una revisión de la literatura estableció que el área de
acción mínima reportada para jaguares en el área de muestreo era de 10 km2. Por ende
se permitió un máximo de 3.6 km (el diámetro de un círculo con superficie de 10 km2)
como distancia máxima en línea recta entre trampas cámara.
Antes de seleccionar sitios para armar las trampas cámara se debe definir la duración del
muestreo y la distancia a la que se van a instalar las trampas cámara. En ambos casos,
las estimaciones pueden ser conservadoras sin violar los supuestos del modelo de
población cerrada. No existe una duración mínima de muestreo ni una densidad mínima
de trampas cámara para conseguir suficientes datos y generar una estimación de
densidad a través de un estudio de captura-recaptura.
40
Ajustando el diseño
Al establecer el diseño básico que respeta los supuestos, se tiene que ajustar la
ubicación de las trampas cámara. Cabe destacar que la ubicación de las trampas cámara
puede no ser al azar. La ubicación de las trampas cámara debe maximizar las
probabilidades de captura en el área de muestreo, cubriendo el área máxima posible de
muestreo para maximizar el número de individuos fotografiados. Implica buscar un
equilibrio entre la distribución de trampas cámara lo suficientemente cerca entre sí para
respetar el supuesto de que cada individuo tenga una probabilidad de captura mayor que
cero (como se describe arriba), cubriendo un área de muestreo lo suficientemente
grande para fotografiar varios individuos. También es deseable que los animales del
área de muestreo tengan probabilidades de captura similares. Mientras hay maneras
analíticas para tomar en cuenta probabilidades de captura variables, las estimaciones son
más simples y más precisas cuando la probabilidad de captura no varía mucho entre
individuos. Con este fin se recomienda mantener una distribución consistente de
trampas cámara a través del área de muestreo. Se debe evitar colocar varias trampas
cámara dentro del área de acción de un individuo y una sola trampa cámara dentro del
área de acción de otro.
Para diseñar un muestreo se empieza con un mapa topográfico del área de muestreo. Se
marcan sitios que presentan una alta probabilidad de fotografiar jaguares, (u otros
mamíferos) como sendas, caminos sin asfaltar, etc. Se distancian las trampas cámara lo
más que se pueda sin perder sitios óptimos ni violar el supuesto de que sea una
población cerrada en términos geográficos. Es necesario recordar que las trampas
cámara se tienen que revisar periódicamente, lo que puede presentar algunas
limitaciones logísticas para el diseño.
Después de identificar en el mapa los sitios ideales para trampas cámara se buscan
vacíos entre trampas cámara que exceden el área mínima permitida para poner trampas
cámara a manera de llenar los vacíos o desplazar y acercar algunos de los sitios iniciales
seleccionados. Puede que algunas trampas cámara se ubiquen en sitios con pocos rastros
de jaguares, (u otros mamíferos) pero se deben evitar sitios donde se sabe que un jaguar
nunca pasará, por ejemplo pendientes severas. En algunos casos se tendrán que abrir
sendas nuevas para colocar trampas cámara.
41
Figura 8. Mapa de los puntos localizados para la colocación de las estaciones de
trampas cámara.
Se registran las coordenadas exactas de los sitios predeterminados. Estos sitios se
denominarán ―coordenadas predeterminadas‖. Éstas sirven de guía general para la
ubicación de las trampas cámara, pero la ubicación definitiva puede variar en el campo
(ver la siguiente sección). Si se dispone de un número de trampas cámara limitado, se
puede aumentar el área de muestreo de la siguiente manera. Se diseñan dos
distribuciones de trampas cámara adyacentes y se muestrean en dos periodos
consecutivos. Empleando todas las trampas cámara, se muestrea la primera distribución
primero para conseguir un submuestreo del periodo total de muestreo (p. ej. cuatro
semanas), luego se llevan las trampas cámara a la segunda distribución de ubicaciones,
durante el mismo periodo de muestreo (en este caso, cuatro semanas, para constituir un
periodo total de muestreo de ocho semanas). Al analizar los datos se consideran los dos
submuestreos como simultáneos. Todos los jaguares (y otros mamíferos) fotografiados
el primer día de cualquiera de los dos submuestreos se registra como fotografiado el día
1; los que se fotografían el día 2 de cualquier submuestreo se registran como
fotografiados el día 2, ( esto en el caso de los jaguares). Los animales fotografiados en
días distintos se consideran recapturas. Esta técnica se puede repetir si es necesario
(aumentando el número de submuestreos) y los datos analizados de la misma manera,
pero el periodo total de muestreo no puede sobrepasar el tiempo máximo que respeta el
supuesto de que la población sea cerrada.
42
Armando las trampas cámara en el campo
Antes de armar las trampas cámara (rollos o digital) es esencial etiquetar cada rollo con
la fecha de inicio y el número de la trampa cámara (relacionado con la ubicación de la
trampa cámara) antes de armarlas en el campo. Cuando se retiran y revelan los rollos,
puede haber decenas de rollos de 20-30 ubicaciones y trampas cámaras diferentes. Es
imprescindible conocer la ubicación de la que proviene cada fotografía para luego
estimar el área de muestreo efectiva (ver abajo).
Figura 9. Poblador misquito programando una trampa cámara en la zona de Rus Rus.
Registro automático de fecha y hora
Las fotografías no sirven si no llevan la fecha y la hora cuando se tomaron. La fecha en
cada fotografía es esencial para determinar el evento de captura para el individuo
fotografiado. Cada periodo de 24 horas se considera un evento independiente, así que
todas las tomas de un mismo individuo fotografiado en la misma fecha se consideran
una sola captura. La impresión en las fotografías de la información sobre fecha y hora
varía entre distintos modelos de trampas cámara, pero lo importante es que sea
consistente entre todas las trampas cámara del muestreo.
Lapso entre fotografías
Para toda trampa cámara se puede programar un lapso entre fotografías sucesivas. Es un
tema relevante porque grupos de turistas, manadas de pecaríes u otros animales que no
sean objetivos del muestreo pueden sacar gran cantidad de fotografías inútiles y además
acabar con rollos antes de finalizar el muestreo. Una cámara sin rollo crea un vacío de
43
información en el diseño del muestreo que puede invalidar todos los datos del muestreo
durante ese periodo. El lapso programado debe basarse en la probabilidad de encontrar
grupos grandes de especies que no sean de interés: la experiencia durante el estudio
piloto ayuda a definir el lapso apropiado para el muestreo. Un lapso mayor aumenta la
probabilidad de perder una captura; entonces, como regla básica, el investigador debe
usar el lapso mínimo con el cual se siente cómodo. Cada ubicación de trampa cámara
(llamada estación) debe contar con dos trampas cámara en ambos lados de la senda, río,
o camino, orientadas a un ángulo perpendicular a la ruta que tomará supuestamente el
jaguar. Se recomienda siempre incluir dos trampas cámara por estación para asegurar
que se fotografíen ambos lados de cada jaguar (permitiendo la identificación definitiva a
través de una sola captura) y proveyendo cierto nivel de redundancia si falla alguna
trampa cámara.
Seleccionando sitios para las trampas cámara
En el campo, el investigador debe buscar el mejor sitio lo más cerca que pueda de las
coordenadas predeterminadas. El sitio específico se selecciona para maximizar la
probabilidad de obtener fotografías buenas cada vez que pasa un jaguar o cualquier otra
especie.
Figuras 10 y 11. Biólogo y paratécnicos locales planificando los sitios que
seleccionarán para colocar estaciones de trampas cámara.
El objetivo es fotografiar cada costado del jaguar, ya que es la parte del cuerpo con
manchas más notables y fáciles de distinguir.
Seleccionando un buen sitio. En la zona de las coordenadas predeterminadas se busca
el sitio más cercano con buenas posibilidades de ser visitado por un jaguar u otros
animales de interés. Elementos paisajísticos como sendas, caminos sin asfaltar, orillas
de ríos, playas y sendas hechas por otros animales son frecuentados por jaguares. Se
pueden buscar indicios de jaguares (huellas, heces o avistamientos).
44
Figuras 12 y 13. Patrones de manchas de jaguar para identificación de individuos.
Figuras 14 y 15. Búsqueda de evidencias que nos ayuden a corroborar la presencia de
otras especies, como método alterno de monitoreo.
En general, si hay indicios de jaguares ( y otros mamíferos) en la senda, inclusive a
unos cuantos kilómetros, es probable que estén usando la senda entera.
Determinación de la ruta del jaguar. Se selecciona un sitio que limita la ruta del
jaguar al espacio entre las dos cámaras. Por ejemplo, un sitio con muchos indicios de
jaguares, pero con una multitud de sendas diferentes cruzándose no es un sitio bueno
para la ubicación de trampas cámara. Si hay varias sendas es más difícil predecir la ruta
que seleccionará el jaguar y será difícil apuntar las cámaras correctamente. Un sitio
abierto tampoco es bueno porque el jaguar puede pasar en cualquier parte tomando
cualquier ruta. Una senda con indicios de jaguares ( y otros mamíferos) y con pocas
rutas alternativas es óptima para la ubicación de trampas cámara.
El área de detección de la trampa cámara. Una senda amplia tiene más rutas donde el
jaguar puede cruzar el sensor y un área mayor que tiene que abarcar la cámara. De
nuevo se quiere conseguir fotografías de ambas trampas cámara. La distancia máxima
entre las trampas cámara no debe sobrepasar la distancia que abarca el ―flash‖.
El terreno. El suelo debajo del rayo del sensor debe ser relativamente plano. La
presencia de zanjas o pendientes puede ocultar el jaguar de los sensores y es posible
perder fotografías. Una pendiente pronunciada podría resultar en un sensor al nivel del
hombro del jaguar si pasa por el lado alto de la senda y que no logra detectar al mismo
animal si pasa por el lado bajo de la senda. Hay que considerar todas las posibles rutas
entre las trampas cámara.
Armando las trampas cámara
45
Una vez contemplados todos los factores mencionados arriba se pueden armar las
trampas cámara. Se busca un sitio con dos árboles o palos adecuados frente a frente en
ambos lados de una senda. Son adecuados árboles con troncos relativamente rectos, lo
suficientemente angostos para amarrar un cable, pero no demasiado pequeños que
puedan ser movidos fácilmente por el viento, personas o animales. En el caso de
trampas pasivas hay que minimizar el contacto directo con luz del sol, porque el calor
excesivo disminuye la sensibilidad de los sensores para detectar animales endotérmicos.
Las trampas cámara se deben ubicar por lo menos a dos metros del punto más cercano
donde un jaguar puede cruzar el sensor. Esto permite obtener fotografías claras, bien
enfocadas, y un área de detección suficientemente grande. La probabilidad de capturar
al jaguar aumenta con el tiempo que permanece en el área de detección. Como el sensor
debe apuntar al hombro del jaguar, la trampa cámara se debe armar a unos 50-70
centímetros del suelo y paralelo al mismo. Las dos trampas cámara deben apuntar
aproximadamente al mismo punto, pero no el punto directamente entre ellas, para evitar
cualquier interferencia mutua entre los flashes. Se recomienda el uso de cables livianos
y flexibles para amarrar la trampa cámara al tronco seleccionado. Con un alicate se
ajusta el cable o alambre cuando la posición de la trampa cámara sea óptima. Si se usan
cadenas (o candados para bicicletas) para evitar el robo de las trampas cámara se
amarran las trampas cámara con alambre antes de asegurarlas.
Figuras 16 y 17. Cables acerados utilizados para asegurar y fijar las cámaras en árboles
seleccionados como sitios de colocación de las cámaras. Se recomienda colocar las
cámaras a la altura de la rodilla; esto permite un amplio ángulo para la captura
fotográfica de otras especies pequeñas y medianas.
Las cadenas y los candados no son lo suficientemente flexibles para amarrar la trampa
cámara al árbol. Se pueden cortar palos o ramas adicionales para ajustar la trampa
cámara contra el tronco. Un palito entre la caja de la trampa cámara y el tronco del árbol
sirve para ajustar la orientación del sensor. (Se recomienda el uso de palos/palitos
verdes para estos ajustes, por ser más flexibles que palos/palitos secos). Una vez armada
la trampa cámara se quita todo obstáculo (plantas, palos, ramas) del área entre la misma
y la ruta del animal. Cualquier obstrucción del sensor disminuye la capacidad de
detección de la trampa cámara y puede producir fotografías nulas. Las hojas grandes
pueden hacer disparar las trampas cámara cuando se calientan al sol y se mueven con el
viento. Es mejor no apuntar a objetos expuestos al sol que pueden calentarse y disparar
los sensores, como piedras grandes o superficies de agua.
Se debe comprobar el área de detección de ambas trampas cámara, pasando por todas
las rutas posibles entre las dos, confirmando cada vez la toma de fotografías por ambas
46
trampas cámara. La mayoría de los modelos de trampa cámara viene con un indicador
que se prende cuando el sensor detecta un cuerpo en movimiento. Cuando cruce frente a
la trampa, agáchese para aproximar el tamaño de un jaguar. A veces el terreno y la falta
de árboles pueden afectar la cobertura completa de la senda. En estos casos se pueden
echar ramas o palos en una parte de la senda para reducir las rutas posibles. Esta técnica
también sirve si no se puede alejar la trampa cámara de la senda, para evitar que el
jaguar pase tan cerca que la cámara no logre tomar una fotografía bien enfocada.
Figuras 18 y 19. Ubicación de una estación de trampas cámara en un sitio donde la
probabilidad de captura es mayor debido a la cantidad de huellas observadas en los
senderos (captura por oportunidad).
Revisando las trampas cámara
La cantidad de animales fotografiados (de cualquier especie) y la sensibilidad del
modelo de trampa cámara definirán con qué frecuencia se deben cambiar rollos y pilas.
Es muy importante evitar que los rollos o las pilas se acaben durante el muestreo. Un
buen estudio piloto ayudará a determinar el intervalo adecuado para reemplazar rollos y
pilas. Todas las estaciones deben estar funcionando durante todo el periodo de muestreo
para respetar los supuestos del diseño. La logística para la revisión de las trampas
cámara puede ser el factor limitante en cuanto el número de estaciones armadas. Se
recomienda ser conservador al estimar la frecuencia del reemplazo de rollos y pilas.
Figuras 20 y 21. Pobladores locales revisando trampas cámara en el parque nacional
Pico Bonito, La Ceiba, Atlántida, Honduras.
47
Preparación y análisis de los resultados
Al sacar el rollo de cada trampa cámara se revisa su etiqueta, indicando el número de la
trampa cámara y el sitio y la fecha de inicio del rollo. Al revelar los rollos se asegura la
transferencia de estos datos a los negativos o a las fotografías reveladas. Una vez se
tienen todas las fotografías se identifican los individuos de jaguares, (u otros
mamíferos) comparando patrones de manchas. Se confirma la identificación con una
revisión independiente de las mismas fotografías por otra persona. Se anota la fecha
cuando cada individuo se fotografió. Se anota en cada fotografía el número de la trampa
cámara, el sitio y el código de identificación del individuo. Una buena base de datos en
esta etapa es imprescindible.
El programa Capture (para estimar la densidad relativa de jaguar)
Existen varios programas de computadora para analizar datos poblacionales según
marca-recaptura u otros diseños. Se pueden encontrar varios de estos programas en la
página web del Patuxent Wildlife Research Center http://www.mbr-
pwrc.usgs.gov/software.html, donde además se puede ver una descripción corta de cada
uno para el análisis de poblaciones animales. El programa que más se utiliza para el
análisis de abundancia de jaguares por medio de fotografías de trampas cámara es el
Capture (Otis et al., 1978; White et al., 1982; Rexstad & Burnham, 1991). Este
programa emplea una serie de modelos para generar estimaciones de abundancia
basándose en el número de individuos capturados y la proporción de recapturas. Los
modelos varían de acuerdo con las fuentes de variación en probabilidad de captura,
incluyendo diferencias entre individuos (p. ej. debido a sexo, edad, movimientos,
dominancia, actividad), variación en el tiempo, cambios de comportamiento debido a la
captura (flash) y combinaciones de los factores anteriores.
El programa Capture lleva una función que determina el modelo y el estimador más
apropiado para los datos del muestreo. Para ejecutar el análisis de los datos en Capture
se crea una matriz con la historia de captura de cada individuo fotografiado e
identificado con un número en orden secuencial. Cada fila de la matriz describe la
historia de captura de un individuo durante el muestreo. Cada día (o grupo de días) del
periodo de muestreo se considera una ocasión de muestreo y se representa en una
columna independiente 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 ―sólo 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.
48
Estimando la densidad poblacional
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 traslapan 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. Vacíos grandes (por ejemplo cuerpos de agua,
pueblos, etc.) que no pueden contener jaguares se restan del área efectiva de muestreo.
49
Figura 22. Ejemplo de una hoja del programa Capture donde se corren los análisis de
las capturas y los individuos identificados en las fotografías de trampas cámara.
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 con el 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 áreas 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 más cerca o simplemente no tomando en cuenta los huecos que quedan entre
los buffers. 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 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 interpretan 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 a hábitat,
el muestreo genera estimaciones de abundancia que se pueden aplicar sólo 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 con el área de muestreo.
Abundancia Relativas/ esfuerzo noches cámara
Como se explico anteriormente el protocolo inicialmente se diseño para jaguares, sin
embargo las trampas cámara nos ayudan y de manera relativa se registran otras especies
que no son crípticas y que por el esfuerzo de captura se pueden estimar sus poblaciones.
Hay que tener en cuenta que se pueden estimar las abundancias relativas de las especies
fotografiadas con base en las observaciones sobre noches trampas cámara y de esta
manera podemos establecer línea base de especies con algún interés especial. Este
número relativo obtenido puede ser el número de las otras especies que acompañan al
jaguar en un estudio diseñado para esto. Sin embargo también es aplicable a estudios
donde no es densidad lo que se requiere, sino mas bien el número de individuos por
esfuerzo de muestreo (abundancia relativas de especies) de las cuales se quiere conocer
un número de individuos en el sitio de estudio, tal como se muestra en el siguiente
cuadro.
50
Tabla 2. Abundancias relativas (AR) especies/trampas cámara del Parque Nacional de
Pico Bonito, Río Cangrejal 2006.
Especies Encontradas Nombre común AR/noches trampa
Scirius variegatoides Ardilla 2 / 706 Trampas noche
Dasyprocta punctata Guatuza 42 / 706Trampas noche
Leopardus pardalis Ocelote 5 / 706 Trampas noche
Nasua narica Pizote 5 / 706 Trampas noche
Eira barbara Tayra 5 / 706 Trampas noche
Dasipus novemcintus Armadillo 1 / 706 Trampas noche
Cunniculus paca Tepezcuintle 6 / 706 Trampas noche
Fam Didelfidae Marsupial 8 / 706 Trampas
noche
Fam Muridae Ratón 3 / 706 Trampas noche
Conepatus semistriatus Zorrillo 1 / 706 Trampas noche
.
Se recomienda con el fin de que la información del indicador tenga alguna relevancia,
es importante cumplir los siguientes requisitos:
a) mismo sitio de muestreo,
b) misma metodología de captura
c) mismo esfuerzo de captura
d) misma comunidad o grupo taxonómico,
e) misma época del año,
f) conocer la identificación de las especies para que cada año sea igual el proceso
de identificación y su historia natural de tal manera que se pueda definir su valor
de distribución.
51
3. TERCER PROTOCOLO: MONITOREO DE AVES
Introducción
El presente protocolo describe los pasos necesarios para el establecimiento de un
programa de monitoreo de aves. Se incluyen métodos utilizados para la determinación
del tamaño poblacional, índices de productividad y sobrevivencia, distribución de
edades, proporción de sexos, relaciones con el hábitat y otros parámetros. Describimos
con detalle cuatro métodos para la determinación del tamaño de la población, dos
métodos para la medición de factores demográficos y dos sistemas de evaluación del
hábitat. Se aporta información sobre requisitos básicos en cuanto a equipo, personal,
recursos y técnicas necesarias para llevar a cabo con éxito el programa. Dependiendo de
los recursos económicos y humanos disponibles, diversas combinaciones de los
métodos aquí descritos pueden ser adaptadas a prácticamente cualquier situación y
presupuesto. También se menciona de manera ligera la exploración de ebird.org la cual
es una opción que se maneja recientemente para el manejo de datos a nivel local,
regional y mundial. Esta herramienta es de fácil uso y manejo, por lo tanto se deja como
una opción para el manejo y almacenamiento de datos.
El objetivo de este protocolo es proveer a investigadores de la región de una
herramienta de recolección de datos comprensible, de fácil aplicación y suficientemente
fuerte para producir información que nos permitan tomar decisiones de conservación.
52
Codornices en sábana de Pino en la Mosquitia Hondureña
Preguntas a responderse
Con la presente metodología se pretende contestarse 3 preguntas básicas a nivel de país
y con un enfoque regional siendo estas: ¿qué hay?, ¿dónde está? y ¿cuánto hay? Estas
son preguntas de diversidad, abundancia y distribución, como preguntas de hipótesis
básica. Así mismo esto nos permitirá evaluar las acciones y políticas de conservación
por país y región.
Selección de métodos
Las metodologías estandarizadas presentadas aquí deben ser aplicadas tal como
aparecen descritas a fin de mantener la compatibilidad entre los datos de distintas
estaciones de monitoreo. Estas metodologías son de carácter integrado y jerárquico, de
manera que los sistemas de monitoreo de una zona puedan complementar los de otras y
facilitar la comparación de datos entre ellas. Los métodos presentados deben llevarse a
cabo durante un periodo mínimo de tres años y preferiblemente más, aunque
dependiendo de los objetivos particulares es posible obtener resultados en uno o dos
años.
Alcance geográfico
Aunque lo idóneo sería poder cubrir la totalidad de una región, provincia o estado, es
inevitable que existan lagunas geográficas en el alcance del método. Se sugiere que en
cada unidad geográfica se desarrollen tanto métodos poblacionales como demográficos,
cubriendo cualquier superficie, desde unas decenas hasta varias miles de hectáreas. Se
53
recomienda que la toma de datos dentro de cada unidad geográfica esté estratificada al
menos por tipo de hábitat, por ejemplo: bosque de coníferas, páramo, manglar, chaparral
litoral, etc. Por lo general, los datos utilizados en cada análisis no deberán incluir más
de un tipo de hábitat. Los datos resultantes de estas unidades proporcionarán patrones
poblacionales a gran escala, como decrementos en toda una región o en un determinado
tipo de hábitat. Los resultados de estos análisis permitirán detectar tendencias que
requieran investigación adicional o mayor intensidad de monitoreo a fin de identificar
sus causas. De hecho, el programa en su conjunto podría ser considerado un mecanismo
generador de hipótesis a gran escala.
Orden de prioridades
Este manual describe tres técnicas de censado; el método de conteo por puntos de radio
fijo ha sido adoptado como método estándar recomendado y su operación se describe
más adelante. Cada método descrito está organizado en intervalos de diez días, a
excepción del primero, que dura un solo día. Por ejemplo, si se dispone de recursos para
veintiún días de trabajo de campo, solamente se llevarán a cabo las prioridades I, II y
III. Estas estimaciones no incluyen el tiempo empleado en instalación y entrenamiento,
los cuales variarán en función de la calificación del personal. Las cantidades mínimas de
puntos de conteo o series de redeo que presentamos a continuación derivan de nuestra
experiencia con diversos programas de monitoreo. Creemos que son útiles, pero en
ningún caso restrictivas.
Ubicación de una estación de monitoreo
Figura 23. Punto de muestreo. Monitoreado por locales en una de las estaciones para
observación de Ara macao.
Una estación de monitoreo debe ubicarse en un hábitat representativo de la zona o en un
área de especial interés. La estación puede abarcar varios tipos de hábitats, algunos de
los cuales contarán con mayores densidades de aves que otros. Debido a la posibilidad
de que los parámetros poblacionales y demográficos derivados sean altamente sensibles
a cambios sucesorios de la vegetación, las estaciones no deberán situarse en hábitats
demasiado jóvenes.
Sin embargo, el uso de un hábitat joven es aceptable si éste se mantiene en un estadio
sucesorio bajo debido a técnicas de manejo activas en la zona (tala forestal, agricultura,
54
etc.). Si el método de monitoreo utilizado en la estación incluye un elevado número de
puntos de conteo, éstos pueden repartirse a lo largo de una red de carreteras o senderos,
cubriendo una amplia superficie dentro de la zona estudiada. Esto aportará solidez a los
datos obtenidos, ya que cada punto se encontrará situado en un lugar representativo de
los hábitats de la zona. Para los métodos de búsqueda de nidos y mapeo de parcelas, las
parcelas de estudio, normalmente cuadradas o rectangulares, suelen establecerse en
zonas de un solo tipo de hábitat. Las parcelas situadas en hábitats heterogéneos no
suelen ser tan útiles, ya que resulta difícil analizarlas en función de cada uno de los
hábitats que contienen. Para el método de captura con redes, sugerimos que las redes se
sitúen donde el número de capturas sea alto. Por el contrario, los puntos de conteo y las
parcelas de búsqueda de nidos deben situarse en lugares representativos de la zona.
Figura 24. Ara macao observada en uno de los puntos de monitoreo en Casa Sola, Rus
Rus. Honduras
Estaciones permanentes
Aunque los programas de monitoreo a gran escala son de vital importancia, estudios
detallados en áreas protegidas, tales como parques o reservas biológicas, pueden
contribuir notablemente a aumentar nuestros conocimientos sobre las poblaciones de
aves terrestres. Los estudios intensivos sobre la biología de especies determinadas,
normalmente mediante el marcaje de individuos con anillos de colores, pueden aportar
valiosa información para su manejo. Asimismo, el desarrollo simultáneo de otras
investigaciones biológicas en la estación ayudará a conocer mejor los distintos factores
que afectan a las poblaciones de aves y sus hábitats. Las estaciones de monitoreo
permanentes con proyectos de campo activos y alojamiento para biólogos son idóneas
para el desarrollo de programas intensivos en zonas remotas y a menudo atraen
voluntarios. La obtención de patrocinadores institucionales para estaciones permanentes
puede dar lugar a compromisos de largo plazo. Un programa de monitoreo con dichos
compromisos continuará adelante a pesar de reemplazos en el personal y, con suerte,
contará con un aporte estable de fondos. Además, la participación de voluntarios locales
en la toma de datos y otras actividades de la estación puede dar lugar al desarrollo de
programas educativos que promuevan el acercamiento entre la estación, otras entidades
de la región y la comunidad local. Los observatorios ornitológicos y las estaciones
biológicas universitarias en Norteamérica y América Latina llevan años poniendo en
práctica programas de estas características.
55
Especies a cubrir
De las muchas especies que serán censadas en cada estación, solamente algunas serán
capturadas y sólo de unas pocas se podrán localizar los nidos. En climas templados cada
estación debería obtener una buena estimación del tamaño poblacional de unas treinta
especies y datos demográficos sobre unas diez especies. Los datos procedentes de
diferentes estaciones podrán combinarse a fin de obtener patrones poblacionales y
demográficos de un número superior de especies.
Métodos de censado
La estimación de índices de abundancia debe ser una parte integral de cualquier
programa de monitoreo. Un gran número de métodos ha sido empleado y probado a
fondo (véase Ralph y Scott, 1981). Durante mucho tiempo, la abundancia de aves ha
sido utilizada como indicador de la condición de un hábitat. Sin embargo, este método
es retrospectivo, no aporta información sobre las posibles causas de las tendencias
observadas y estas últimas pueden incluso resultar engañosas (Van Horne, 1983). Es
aconsejable utilizar un método que permita al investigador censar el mayor número
posible de puntos en el tiempo disponible con el fin de conseguir el mayor número
posible de puntos de datos independientes. En otras palabras, estadísticamente es
preferible censar cinco puntos en un intervalo de diez días que censar cinco veces desde
un mismo punto. Mientras mayor sea la distancia entre los puntos, más probabilidades
tendrán los datos obtenidos de ser extrapolados a zonas más amplias.
A continuación se describen cuatro métodos principales. Dos de ellos, el de conteo por
puntos (point counts) y el mapeo de parcelas (spot mapping), son los más comúnmente
utilizados (para definiciones véase Ralph, 1981b). El método de conteo por puntos suele
ser el más apropiado en la mayoría de los casos y ha sido adoptado como método
estándar de monitoreo (Ralph et al., 1995). La metodología para estos dos métodos ha
sido extraída en parte del excelente libro por Koskimies y Vaisanen (1991). Además se
presentan los métodos de transecto en franjas (strip transect count) y búsqueda intensiva
(area search).
Consideraciones generales para el censado
Hora del día. La mejor hora para efectuar censos en la mayoría de las zonas en
latitudes templadas suele ser entre las 5:00 y las 9:00 de la mañana. Generalmente no
deberán efectuarse censos más tarde de las 10:00, aunque se pueden dar excepciones si
el censo se lleva a cabo fuera de la temporada reproductora. Es preferible comenzar
durante los 15 primeros minutos después de la hora oficial de la salida del sol, siendo
las 3 ó 4 horas siguientes el periodo más estable en cuanto a la detección de aves. Para
la mayoría de especies, las tasas de canto son más altas durante el periodo entre la
primera luz del día (el amanecer) y la salida del sol. Sin embargo, a fin de poder
comparar la probabilidad de detección de distintas especies entre diferentes puntos se
56
recomienda comenzar a censar después de la salida del sol y no antes. En zonas
tropicales, los horarios de canto de las diferentes especies pueden ser variables. Blake
(1992) recomienda censar desde antes del amanecer hasta tres horas después.
Periodo de censado. Los censos por puntos durante la temporada reproductora deben
efectuarse cuando la tasa de detección para las especies estudiadas es más estable. En
Norteamérica, mayo, junio y la primera semana de julio son la mejor época para contar
paseriformes. Sin embargo, en zonas más septentrionales, los periodos estables de
censado pueden comenzar en abril, mientras que en las zonas boreales pueden alargarse
considerablemente. En los trópicos, la temporada reproductora es considerablemente
más larga y pueden efectuarse censos provechosos a lo largo de todo el año.
Condiciones atmosféricas. No deberán efectuarse censos cuando la lluvia o el viento
interfieran con la intensidad o la audibilidad de las vocalizaciones de las aves, cuando
haya niebla o lluvia que no permitan una visibilidad adecuada o cuando periodos de frío
intenso reduzcan la actividad vocal de las aves.
Método de conteo por puntos
Sugerimos dos tipos de conteos por puntos: los conteos extensivos se efectúan desde
puntos situados como mínimo a intervalos de 250 m, normalmente a lo largo de
carreteras o caminos y cubriendo toda una región; los conteos intensivos se llevan a
cabo dentro de áreas de captura con redes o parcelas de búsqueda de nidos (o cualquier
otra área de estudio de dimensiones reducidas) y los puntos están situados a intervalos
de 75 a 150 m.
Figuras 25 y 26. En muchos de los casos, para la observación de aves es recomendable
buscar sitios altos para una mejor identificación de las especies.
Antecedentes y objetivos. Los conteos por puntos son el principal método de monitoreo
de aves en un gran número de países debido a su eficacia en todo tipo de terrenos y
hábitats y a la utilidad de los datos obtenidos. El método permite estudiar los cambios
anuales en las poblaciones de aves en puntos fijos, las diferentes composiciones
específicas según el tipo de hábitat y los patrones de abundancia de cada especie.
Repetición de los conteos por puntos. En general, cada estación debe ser censada una
vez cada temporada. Los censos se pueden repetir si se desea obtener estimaciones más
exactas sobre áreas determinadas. El periodo del año en que una ruta de puntos es
censada debe mantenerse constante de año en año y no debe diferir en más de siete días
57
de la fecha del primer censo. Si existen diferencias interanuales en cuanto a la fenología
de la vegetación, las fechas pueden ser cambiadas y ajustadas como corresponda. La
hora del comienzo del censo no debe diferir en más de media hora de la del primer año.
Si es posible, cada ruta de puntos deberá ser censada cada año por el mismo observador.
Método de transecto en franjas
Este método es similar a los conteos por puntos, pero aquí el observador registra las
aves detectadas mientras camina a través de un área en línea recta. Las divisiones de
dicha línea recta son las unidades de medición y pueden ser de 100 ó 250 m. Este
método es útil en hábitats abiertos, donde el observador puede concentrarse en las aves
sin tener que prestar atención a dónde pisa. El observador debe cubrir cada intervalo del
transecto en un tiempo determinado, por ejemplo 100 m en 10 minutos.
Método de mapeo de parcelas
Este método de censado se basa en la conducta territorial de las aves y consiste en
marcar sobre un plano la posición de los individuos observados en visitas consecutivas a
la parcela de estudio a lo largo de la temporada reproductora. El objetivo es determinar
el número de territorios y estimar la densidad de machos reproductores por especie en el
área. Esta técnica no suele ser utilizada en programas de monitoreo a gran escala, ya que
requiere mucho más tiempo y trabajo que los censos por puntos o los transectos en
franjas. Sin embargo, el método resulta muy útil cuando se necesitan datos precisos
sobre distribución territorial, número de parejas nidificadoras o densidades específicas
en un área de estudio reducida. El método convencional presentado aquí es menos
apropiado para el censado de especies que viven en colonias, así como para aves no
territoriales o con territorios demasiado extensos.
Elaboración del mapa y marcaje de la parcela
La parcela de estudio debe ser lo más cuadrada o circular posible a fin de mantener la
longitud de los bordes al mínimo, ya que los territorios sobre los bordes son los más
difíciles de analizar. Cuando el área ha sido seleccionada, se debe trazar un plano de la
zona (plano de visita) de escala 1:2,000 a partir de un mapa topográfico (1:20,000). Los
límites de la parcela de estudio y accidentes del terreno como arroyos, caminos,
senderos, edificios, árboles aislados, ecotonos, etc., deben ser incluidos en el plano. Éste
debe contar con suficientes puntos de referencia para que el observador pueda localizar
la situación de las aves con precisión. Si la zona no cuenta con suficientes marcas
naturales, el área deberá ser marcada con una cuadrícula de estacas situadas cada 50 m,
marcadas con cinta plástica de colores y con las coordenadas escritas sobre ellas
(cuadrícula de censado). Se necesitará una copia del mapa en cada visita y deberán
reservarse suficientes copias para elaborar mapas diferentes para cada especie.
Métodos de evaluación del hábitat
Numerosas aplicaciones de los análisis de la vegetación pueden encontrarse en la
literatura (véase por ejemplo Verner et al., 1986). Describir los distintos tipos de
análisis practicables no es parte de los objetivos del presente manual, aunque sí se
considera necesario resaltar la importancia de evaluar las características de la
58
vegetación en cualquier estación de monitoreo. Los objetivos de dicha evaluación
pueden ser muchos y variados, aunque el más común es relacionar los cambios en
composición y abundancia de la avifauna con cambios en la vegetación. Estos cambios
en la vegetación pueden consistir en cambios a lo largo del tiempo o bien en diferencias
entre hábitats. Dos buenos métodos de evaluación son los de James y Shugart (1970),
especialmente para hábitats boscosos, y el de Noon (1981). Un método excelente y
rápido que puede sustituir al método de evaluación de las características de la
vegetación descrito más abajo es el de MacArthur y MacArthur (1961), el cual incluye
la estimación de la densidad del follaje. Este método ha sido comprobado y ha
proporcionado resultados confiables (Conner y O‘Halloran, 1986; Conner, 1990). Si el
investigador desea caracterizar las interacciones entre las aves y el hábitat en una zona
determinada deberá clasificar la vegetación tomando muestras de los diferentes hábitats
existentes de manera proporcional a la abundancia relativa de cada uno en la zona. El
muestreo, estratificado con respecto al hábitat, debe llevarse a cabo con la asistencia de
un bioestadística.
Clasificación general del hábitat
Objetivos. Este método proporciona una clasificación breve y general de la vegetación,
así como un plano de la vegetación del área que otros investigadores pueden utilizar
para evaluar el hábitat de la estación. Estos datos son el mínimo recomendado en una
estación de monitoreo. Si la evaluación del hábitat es más detallada, la toma de datos en
este nivel no será necesaria.
Consideraciones. La información recogida debe permitir determinar los tipos de
vegetación presentes. El método no proporciona información cuantitativa para
ordenaciones y análisis correlativos.
Procedimiento. Lo mejor es trazar un mapa de escala 1:2,000 de los principales hábitats
de la estación al principio de cada temporada. El mapa debe contener los principales
tipos de vegetación y cubrir un área mínima de 100 m más allá de la red de captura más
alejada. Además debe incluir caminos, senderos, arroyos, marismas, etc., y la ubicación
exacta de las redes de captura y de los puntos de conteo. También es necesario que
aparezca sobre el mapa un punto de referencia localizable sobre un mapa topográfico
oficial del servicio geográfico local. Se recomienda utilizar diferentes colores para
delinear los distintos hábitats y registrar los siguientes datos:
1. Tipo de hábitat: indicar la categoría general del hábitat (bosque, chaparral,
marisma, pradera, etc.)
2. Vegetación arbustiva: listar las especies de arbustos que ocupan más del 10% del
área en orden de abundancia.
3. Arbolado: listar las especies de árboles que ocupen más del 10% del área en
orden de abundancia.
4. Altura de la vegetación: registrar la altura media aproximada de la vegetación
(en metros).
5. Vegetación a nivel del suelo: describir la vegetación a nivel del suelo,
registrando el nombre común de los principales grupos de especies presentes,
por ejemplo, gramíneas, hierba, cactus, musgo, etc.
6. En zonas húmedas: indicar la profundidad del agua y la presencia o ausencia de
arroyos o estanques de carácter temporal.
59
1 Tomado y adaptado del Manual de métodos de campo para el monitoreo de aves
terrestres de C. John Ralph, Geoffrey R. Geupel, Peter Pyle, Thomas E. Martin, David
F. DeSante y Borja Milá.
eBird
A continuación se presenta una opción novedosa y poderosa en el manejo de datos y
análisis de distribución de aves. Se recomienda se explore y se decida si es útil en el
estudio de aves y el manejo de datos. Tomado de eBird.org
―eBird es un proyecto desarrollado por el Laboratorio de Ornitología de Cornell y la
Sociedad Nacional Audubon de Estados Unidos. eBird es una herramienta sencilla para
poder llevar un seguimiento de las aves que observes en cualquier lugar de México o el
resto de América del Norte (Canadá y Estados Unidos). Puede almacenar y recuperar en
cualquier momento, la información de las observaciones de aves que hagas desde tu
jardín, tu colonia, o desde tus localidades favoritas de observación. También puedes
tener acceso a toda la base de datos históricos para saber qué es lo que otros
observadores de aves están reportando desde diferentes lugares de América. La base de
datos de eBird es utilizada por aficionados, científicos, manejadores de fauna y
conservacionistas que quieren saber más sobre la distribución y patrones de movimiento
de las aves a través del país y de América.‖ La base de datos de eBird que estás
ayudando a crear puede ser utilizada para y por:
Hacer seguimiento de tus observaciones personales y mantener listados de todas
las aves que has visto, puedes verlas por localidades específicas o por períodos
específicos de tiempo; también puedes crear listados de aves registradas por
otros usuarios y para distintas localidades y fechas.
Otros observadores de aves y naturalistas aficionados, podrán saber más sobre
las aves que hay en la región donde vives.
Los científicos, podrán descubrir los patrones de distribución y los movimientos
de las aves en toda América, incluyendo rutas migratorias, áreas de hibernación
y áreas de reproducción, fechas de llegada y fechas de partida, expansiones o
contracciones de las áreas de distribución de las especies y muchas otras
relaciones ambientales importantes.
Los conservacionistas, pueden identificar áreas o sitios importantes para las aves
a partir de las áreas de distribución actuales, dar seguimiento a las tendencias de
las poblaciones para ayudar a diseñar planes de manejo o recuperación para
especies amenazadas o en peligro de extinción.
Los educadores ambientales, pueden utilizar la base de datos de aves para
enseñar a sus alumnos sobre el trabajo de los científicos y en general sobre las
aves, incluyendo la obtención, análisis e interpretación de resultados.
Cualquier persona, puede descubrir dónde se encuentran las especies a lo largo
del año; qué aves están regularmente en una localidad específica en América;
cuándo llegan o cuándo se van ciertas especies a sus áreas de hibernación o
reproducción; y muchas otras posibilidades.
60
4. Monitoreo de especies exóticas, platas invasoras
Introducción
Existe a nivel regional la preocupación de los efectos de las especies exóticas en la
biodiversidad existente, razón por la cual de manera conjunta se buscan mecanismos de
prevención control y educación. Es así como a través del Convenio Internacional del
Trafico de Especies (CITES) se han propuesto alguna alternativas con un enfoque
regional, pero de manera operativa por cada país de la región centroamericana. Para
CITES una especie exótica es: ―Especies introducidas, las cuales se han establecido en
ecosistemas naturales, y amenazan la biodiversidad nativa.‖ La propuesta de abordaje
ante tal riesgo es la siguiente bajo el siguiente proceso metodológico:
• Pre diagnóstico nacional
• Comunicación regional
• Diagnóstico Biogeográfico nacional
• Diagnóstico institucional nacional
• Formulación de proyectos
• Ejecución
• Evaluación y monitoreo
El objetivo de este protocolo es proveer a investigadores de la región de una
herramienta de recolección de datos comprensible, de fácil aplicación y suficientemente
fuerte para producir información que nos permitan tomar decisiones de conservación.
Preguntas a responderse
Con la presente metodología se pretende contestarse 3 preguntas básicas a nivel de país
y con un enfoque regional siendo estas: ¿qué hay?, ¿dónde está? y ¿cuánto hay? Estas
son preguntas abundancia y distribución como hipótesis a contestar. Así mismo esto nos
permitirá evaluar las acciones y políticas de conservación por país y región.
A raíz de dichas preocupaciones ha habido una serie de propuestas para la prevención
de las especies exóticas e invasoras tomaremos algunas párrafos de las recomendaciones
de Jenny A. Ericsson de su propuesta ―Técnicas de monitoreo para el manejo de
especies invasoras‖ tomado de
(http://www2.ine.gob.mx/publicaciones/libros/507/cap9.html
―Especie exótica es una especie que no es nativa de un ecosistema dado se le designa
como exótica o no nativa. Existe un subgrupo de especies exóticas que se consideran
como invasoras en virtud de la capacidad que tienen de causar daños ambientales o
económicos, o a la salud humana (U.S. Executive Order 13112). Estas especies por lo
general exhiben características como altas tasas de crecimiento y de fecundidad,
cualidades excepcionales de dispersión y una amplia tolerancia ambiental. Al hablar de
inventarios y monitoreo es importante empezar por aclarar los conceptos y la
terminología. El término inventario se utiliza para definir la extensión de una población.
La extensión de la población de las especies invasoras es representada por el número de
individuos en el caso de animales o insectos invasores y por el número de acres o
hectáreas plagadas en el caso de plantas invasoras. Un inventario crea un punto de
61
referencia para el monitoreo, frecuentemente asociado al tratamiento de una población
invasora. Además de proporcionar información acerca del estado de una población, el
monitoreo ayuda a determinar qué tan efectivo ha sido el manejo de las tierras en lo que
al tratamiento de la infestación se refiere, y nos proporciona una base para el manejo
adaptativo.
Al desarrollar sistemas de monitoreo y de inventarios es importante adherirse a los
estándares aceptados para la toma de datos. Las técnicas que se emplean hoy día para
obtener datos son variadas, algunas representan métodos muy avanzados, como la
percepción remota, el modelaje y la elaboración de predicciones, y otras son el
reflejo de una recolección muy innovadora que se basa en datos obtenidos del
campo. Los sistemas de monitoreo y de inventario usualmente son administrados por
científicos profesionales y por los que manejan las tierras pero hay un esfuerzo creciente
en Estados Unidos para equipar y entrenar a científicos ciudadanos voluntarios. El
National Wildlife Refuge System (Sistema Nacional de Refugios Silvestres),
administrado por el U. S. Fish and Wildlife Service (Servicio de Pesca y Vida Silvestre
– USFWS por sus siglas en inglés) de Estados Unidos, participa en un proyecto piloto
que integra a voluntarios para la conservación a nivel comunitario por medio de
inventarios y monitoreo de especies invasoras en estos refugios.
Estándares para los datos
La falta de estandarización de datos ha sido identificada como uno de los principales
desafíos a los cuales hacemos frente en el monitoreo de áreas de conservación, tanto a
nivel nacional como internacional (Gauthier, en este volumen). En el campo del manejo
de especies invasoras, el desarrollo de estándares para la toma de datos empezó hace
alrededor de cinco años, cuando un comité bilateral de científicos y de responsables del
manejo de malezas fue convocado en Montreal. Los miembros del comité reconocieron
la necesidad de estandarizar la manera en la cual se toman los datos para permitir que
los responsables del manejo de las tierras los compartan y se puedan producir mapas
que vayan más allá de los limites de las áreas individuales. Estos estándares permitirían
referencias cruzadas de datos y ayudarían a facilitar el desarrollo de planes integrados
de manejo de paisajes que se basaran en conjuntos compatibles de datos. El compartir
información con estándares comunes de datos a través de las fronteras políticas es vital
para los esfuerzos cooperativos de manejo.
El conjunto de estándares que surgieron de esta reunión son hoy día conocidos como los
estándares NAWMA (North American Weed Management Association–Asociación
Norteamericana de Manejo de Malezas) y son reconocidos abiertamente como el
mínimo necesario que debe ser obtenido cuando se esté haciendo el inventario y el
mapeo de las plantas invasoras en el paisaje (www.nawma.org). La información se
toma para un número de variables que deben de responder a tres preguntas
básicas: ¿qué es?, ¿dónde está? y ¿cuánto hay? Una respuesta a la pregunta qué
identifica a la especie invasora con el nombre científico. La identificación del nombre
común es opcional. Las respuestas a la pregunta dónde incluye la ubicación exacta
(UTM, Lat/Long) así como el tipo de propiedad (vgr. si la tierra es propiedad federal,
estatal, de un condado o privada) en la que se encuentra. La pregunta cuánto define al
área infestada de acuerdo a la cobertura del dosel, que puede ser un buen indicador de la
severidad de la invasión. Se dibuja un polígono alrededor del perímetro del área
infestada que contenga una o más especies de hierbas y se estima la cobertura del dosel
62
como un porcentaje del terreno cubierto por el follaje de una maleza en particular. La
anotación de metadatos, como fecha en la que se tomaron los datos, y su fuente, entre
otros, es también un requisito de los estándares NAWMA.
Es importante apuntar que los estándares NAWMA siguen en desarrollo. Poco tiempo
después de que fueran aprobados y avalados por la comunidad más amplia de gente
preocupada de una u otra forma por las especies invasoras, Stohlgren et al. (2002)
publicaron Beyond NAWMA Standards (Más allá de los estándares NAWMA). Con la
perspectiva del manejo de datos, Beyond NAWMA propone métodos de campo para que
los estándares originales se vuelvan aún más robustos estadísticamente hablando, y
recomienda la toma de datos adicionales para realzar el rigor del conjunto. Estas
sugerencias fueron diseñadas para incrementar el poder de los datos y para permitir una
mayor posibilidad de inferencia a lo largo de áreas no muestreadas. Por ejemplo,
Beyond NAWMA recomienda el registro de ausencia de la especie, además de su
presencia. La identificación de la ubicación de cada región muestreada y libre de
especies no nativas de plantas puede aumentar nuestra comprensión acerca de áreas
resistentes a la invasión. Además, puesto que la toma de datos bajo los estándares
NAWMA originales se basa principalmente en un muestreo subjetivo, Beyond NAWMA
argumenta a favor de la adjudicación de diez por ciento de los recursos financieros
totales dedicados a la toma de datos a fin de tener un proceso estadísticamente más
riguroso que siga un diseño estratificado, al azar y con medidas de control de calidad.
Percepción remota. En estos últimos años hemos empezado a comprender las ventajas
que ofrecen el uso de tecnologías geoespaciales tales como la percepción remota para
predecir, detectar, mapear y monitorear plantas invasoras. De acuerdo con el U. S.
Department of Agriculture(Departamento de Agricultura de Estados Unidos–USDA por
sus siglas en inglés), el uso por parte de los Servicios forestales de tecnologías
geoespaciales puede reducir los costos y aumentar la eficiencia y efectividad de
programas de manejo de malezas cuando se enfrenta uno a ciertas especies de plantas.
El sitio web del USDA (www.fs.fed.us) enumera más de treinta plantas invasoras
comunes a los Estados Unidos que muy posiblemente sean identificables por medio de
tecnologías de percepción remota. El sitio web también identifica la mejor estación para
tomar datos y enumera las características biológicas por medio de las cuales estas
plantas pueden ser distinguidas con esta tecnología. Por ejemplo, durante los periodos
de floración máxima, las plantas como Euphorbia esula, Cardaria draba, y Lepidium
latifolium, que son difícilmente distinguibles de la vegetación que las rodea, son
fácilmente identificables.
Además de su detección, la percepción remota puede proporcionar claves para
determinar los efectos de las invasiones biológicas en los ecosistemas. Un ejemplo de
esto es el caso reciente en el cual la tecnología de percepción remota de la NASA
permitió detectar cambios en la composición química del dosel de los bosques
tropicales de montaña del parque Nacional de los Volcanes de Hawai (Asner y Vitousek
2005). En la región del parque del Volcán Kilauea, una versión mejorada del
espectrómetro de imágenes visibles e infrarrojas de aeronaves de la NASA (AVIRIS por
sus siglas en inglés) fue utilizada para estimar la concentración en nitrógeno de las hojas
y el contenido de agua del dosel. Los datos del AVIRIS identificaron áreas en donde un
árbol nativo, el metrosideros o árbol de hierro (Metrosideros polymorpha), localmente
conocido como ‗ohia‘, estaba siendo desplazado por otro árbol, la faya (Myrica faya),
un árbol originario de las Islas Canarias. Metrosideros polymorpha es normalmente el
63
árbol dominante en estos bosques y tiene típicamente una concentración baja de
nitrógeno foliar, cuyo rango varía entre 0.6 y 0.8 %.
Los sensores de gran altitud del AVIRIS identificaron niveles de nitrógeno foliar y un
contenido de agua mucho más elevados, en el dosel. Por medio de investigaciones
adicionales, la presencia de fayas de las Islas Canarias, que contienen entre 1.5 y 1.8 %
de nitrógeno foliar y un alto contenido de agua, fue confirmada. A diferencia de de la
vegetación nativa que prolifera en los suelos volcánicos jóvenes del parque, la faya es
un fijador de nitrógeno, y su presencia aumenta la entrada y la disponibilidad de
nitrógeno y está, al parecer, afectando de manera profunda la dinámica del ecosistema
en esta área. Por supuesto, las observaciones aéreas no sustituyen a los estudios
biogeoquímicos de campo, pero pueden ayudar a orientar estos estudios con base en una
comprensión regional de la química del dosel.
Modelaje predictivo. El modelaje puede ser utilizado para identificar lugares que
pudieran ser vulnerables a la invasión, facilitando así el monitoreo de nuevas
infestaciones. El modelaje puede incrementar nuestra comprensión acerca de la
susceptibilidad de ciertos tipos de vegetación a la invasión de determinadas especies.
Los modelos de propagación de malezas pueden ayudar a los que manejan programas de
especies invasoras a visualizar la tasa y los límites de la propagación, permitiéndoles
priorizar los diferentes tratamientos. Al usar variables como las del clima, también
pueden hacerse predicciones acerca del movimiento de insectos y patógenos invasores.
La participación de voluntarios en el monitoreo de plantas invasoras
Un método para aumentar el nivel de educación y la conciencia pública acerca de las
especies invasoras animales y vegetales, así como para aumentar el número de personas
que las combaten, es la de involucrar a la población local en el monitoreo. A lo largo de
los dos últimos años, en Estados Unidos, los voluntarios se han unido al personal de los
Refugios Nacionales de Vida Silvestre en proyectos piloto para tomar datos y mapear la
expansión de las especies invasoras en las tierras de los refugios, por medio de
computadoras de mano y geoposicionadores (GPS) (http://www.refugenet.org/new-
invasives/vimp.html). El monitoreo de la presencia y la expansión de especies exóticas
e invasoras sobre áreas protegidas para la conservación es de particular importancia
debido a la diversidad biológica que albergan (Haber 1997). Los datos tomados pueden
ser utilizados para desarrollar programas de manejo y control de especies invasoras que,
a su vez, pueden llevar a la protección de especies raras y en peligro, así como de
habitats frágiles de vida silvestre. Los mapas de datos producidos por este programa
piloto ayudarán a los biólogos de estos refugios a seguir las infestaciones a través del
tiempo, a priorizar los esfuerzos de control y además, a evaluar su efectividad. El
proyecto piloto fue establecido con el propósito preciso de involucrar a voluntarios y a
grupos de amigos del refugio en el manejo de especies invasoras.
A continuación se presenta el software DESKTOPGARP como una de las varias
opciones para modelar con especies en general pudiendo ser esta la herramienta para la
predicción de la distribución y la abundancia de especies invasoras, respondiendo a tres
preguntas básicas y fundamentales: ¿qué es?, ¿dónde está? y ¿cuánto hay?
64
Programa DesktopGarp una herramienta para la modelación de especies exóticas
Generalidades
DesktopGarp es un software para hacer investigación en biodiversidad y ecología que
permite al usuario predecir y analizar la distribución de especies.
Es la versión de ―escritorio‖ del algoritmo GARP. El acrónimo viene del inglés genetic
algorithm for rule-set production (algoritmo genético basado en reglas). GARP fue
desarrollado originalmente por David Stockwell en el ERIN Unit of Environment
Australia y mejorado en San Diego Supercomputer Center. Una versión interactiva del
algoritmo, implementada por la vía web, se encuentra en la página web de Biodiversity
Species Workshop.
GARP es un algoritmo genético que crea un modelo de nicho ecológico para una
especie que representa las condiciones ambientales donde dicha especie sería capaz de
mantener su población. GARP utiliza como entrada un conjunto de localidades (puntos)
donde se sabe que la especie está presente y un grupo de coberturas geográficas que
representan los parámetros ambientales que pueden limitar la capacidad de
supervivencia de la especie.
GARP trata, de forma interactiva, de encontrar las correlaciones entre las presencias y
ausencias de la especie con los parámetros ambientales, utilizando una serie de reglas
diferentes. Cada tipo de regla implementa un método diferente para construir los
modelos de predicción de la especie. Actualmente hay cuatro tipos de reglas
implementadas: atómica, regresión logística, envoltura bioclimática y negación de la
envoltura bioclimática. Para una descripción detallada del algoritmo GARP, vaya al
documento escrito por David Stockwell, ―GARP technical manual and user‘s guide‖.
Para más información ver el Anexo 1 de este manual.
65
6. ANALISIS DE LOS 6 INDICADORES DE ECOSISTEMAS Y
ECORREGIONES / FRAGMENTACIÓN
En las siguientes fichas se describen los seis indicadores regionales del nivel de
ecosistemas y ecorregiones propuestos para Centroamérica. La siguiente figura muestra
el diagrama de flujo para la obtención de los indicadores.
Diagrama de flujo para el proceso del cálculo de los indicadores de fragmentación de
ecosistemas.
Para obtener los valores se usan los programas de sistemas de información geográficos
(SIG): ArcGIS, Erdas-Imagine y Fragstats. El proceso empieza bajando y seleccionando
la imagen Modis, bajando el mapa de ecosistemas de la mapoteca de la CCAD y otros
mapas SIG relacionados con información geográfica. Paralelamente a este documento
se ha diseñado un protocolo de cálculo de los indicadores. Favor referirse a éste para
mayor información técnica concerniente a los procedimientos.
Área de estudio
El área de estudio comprende los países del área centroamericana: Belice, Guatemala,
El Salvador, Honduras, Nicaragua, Costa Rica y Panamá. Cada país calcula los
indicadores, dependiendo de las necesidades de información y la experiencia de los
encargados de calcular los indicadores.
66
Metodología
La metodología consiste, en forma general, en efectuar un análisis de la cobertura y el
uso de la tierra para el área centroamericana y la manipulación en un SIG: de un mapa
de CA, mapa de áreas protegidas y mapa de ecosistemas. En todos se obtienen sus
respectivas medidas de fragmentación que incluyen los siguientes indicadores:
4. Superficie cubierta en la región por tipo de ecosistemas.
5. Superficie de áreas protegidas gubernamentales y privadas declaradas.
6. Área de cobertura boscosa.
7. Tamaño de fragmentos por tipo de ecosistema.
8. Forma de los fragmentos (longitud del borde) por tipo de ecosistema.
9. Distancia entre fragmentos por tipo de ecosistema.
Indicador 4
1. Nivel biológico: ecosistemas.
Superficie cubierta en la región por tipo de ecosistemas (área).
3. Definición del indicador: se refiere al área de ciertos ecosistemas en los países de
la región. Los ecosistemas escogidos se basan en el mapa de ecosistemas (2004)
generado por los países de la región, el cual usa la siguiente simbología. Las clases
representan los ecosistemas más representativos de la región.
4. Justificación e importancia del indicador: la disminución de la superficie de ciertos
ecosistemas conllevaría directamente a una pérdida en la biodiversidad de sus
componentes y a su propio peligro como entidad supraespecífica. Este indicador
complementa la información incluida en los indicadores de fragmentación de
espacios naturales, así como el de especies, de manera que se abarcan todos los
componentes del medio, no sólo exclusivamente biológicos, sino también sistémicos
relacionados. El ecosistema es considerado objeto de protección y conservación en
múltiples herramientas de ordenación. Bajo la Clasificación Centroamericana
UNESCO, un ecosistema es definido como una unidad relativamente homogénea
(distinguible a nuestra escala de 1:250,000) de organismos, procesos ecológicos y
elementos geofísicos como suelo, clima y régimen de aguas, que interactúan entre sí.
Un ecosistema se define primordialmente por la apariencia física y estructura
(fisonomía) de su especie dominante de planta y también por sus procesos ecológicos
dominantes, como fuego, inundaciones y pastoreo (Vreugdenhil et al., 2002).
5. Unidad de medida del indicador: km2.
6. Fórmula del indicador: el indicador es la sumatoria en km2 de todos los
ecosistemas de la región o país y se denota por la siguiente fórmula: SER = EEi …
EEn.
Descripción metodológica: para el cálculo de este indicador hay que establecer a
priori los ecosistemas que se tendrán en cuenta, ya que este indicador comprende
ecosistemas boscosos y no boscosos. Es importante tener a disposición el mapa de
ecosistema actualizado obtenido de la mapoteca de la CCAD
(http://www.ccad.ws/mapas/mapoteca.htm del sitio web SIAM) o de la entidad
67
correspondiente por país.
La información deberá ser procesada y analizada con la ayuda de Sistemas de
Información Geográfica. El mapa de abajo muestra los diferentes ecosistemas
encontrados en el istmo centroamericano:
7.1. Proceso de cálculo general del indicador: el cálculo se hace partiendo del mapa
de ecosistemas en el nivel centroamericano o de país o región, según el criterio de
cada país. Posteriormente se calcula la extensión de cada polígono correspondiente a
cada tipo de ecosistema utilizando ArcGIS, se hace la sumatoria de cada uno de ellos
por tipo, así como una sumatoria total final.
Cada país calcula la cobertura de sus propios ecosistemas, haciendo una selección en
ArcGIS de los ecosistemas de cada país. La siguiente figura muestra el mapa de
ecosistemas de Nicaragua, así como la correspondiente tabla de atributos
(desplegada):
68
Se crea el archivo para cada país, con el país seleccionado en la tabla de atributos. Se
seleccionan los ecosistemas de cada país en la tabla de atributos y luego se crea un
archivo sólo para los ecosistemas de Nicaragua, en este caso. En la tabla de atributos
se ordenan los ecosistemas por nombre (ya sea en forma ascendente o descendente) y
luego la tabla se exporta como un archivo .dbf, que se puede abrir y guardar en
Excel.
En Excel se hacen las sumatorias por tipo de ecosistema. Esto dará como resultado
las estadísticas correspondientes al área de los tipos de ecosistemas listados en la
simbología, en este caso de Nicaragua. La sumatoria de las superficies por
ecosistemas se usará como valor de este indicador.
Si es necesario se convierte de mapa vector a raster usando la función Polygon to
raster. Se crea el raster file y luego este se procesa con la función Zonal statistical as
table de Spatial analysis tool para obtener unas estadísticas más detalladas. Esto da
las medidas de paisaje de los polígonos de los ecosistemas. Se pueden establecer
estas medidas para efectos de comparación posterior.
69
7.2. Definición de cada variable de la fórmula:
SER: superficie del ecosistema en la región.
EE: extensión de los fragmentos del ecosistema en la región.
i: fragmento
n: total de fragmentos
8. Limitaciones del indicador: es importante mencionar que el mapa de ecosistemas
puede en algunas ocasiones definirse como un mapa hipotético, más predictivo que
descriptivo, que en otras palabras demuestra la que podría ser la ubicación real de
determinado tipo de ecosistema.
Entonces tiene que saberse con anticipación si éste es ese tipo de mapa o si se está
trabajando sobre un mapa basado en la ubicación real de los ecosistemas. Definido
en estos términos, se considera que un ecosistema es una aproximación de una
comunidad relativamente homogénea y única de especies que permite el uso de
nuestros datos para aproximar la información que pudiera recogerse a partir de
inventarios globales de fauna y flora (Vreugdenhil et al., 2002).
9. Cobertura: regional.
10. Fuente de datos: los mapas de ecosistemas de la región para identificar los tipos
de ecosistemas se pueden obtener de la mapoteca de la CCAD:
http://www.ccad.ws/mapas/mapoteca.htm del sitio web SIAM o referirse al Corredor
Biológico Mesoamericano: http://www.biomeso.net/.
11. Disponibilidad de los datos: línea base del mapa de ecosistemas (2004). Este
mapa es el esfuerzo más completo que se ha hecho en Centroamérica. El mapa fue
elaborado en 2002 y actualizado por la CCAD y el Banco Mundial con la
colaboración de los Ministerios de Ambiente e institutos geográficos de la región. El
mapa fue publicado en agosto de 2004.
Las citas son:
El documento:
Vreugdenhil, Daan., Jan Meerman, Alain Meyart, Luis Diego Gómez y Douglas J.
Graham (2002), Map of ecosystems of Central America: final report, World Bank,
Washington DC.
Mapa de ecosistemas de Centroamérica:
World Bank y CCAD (2000), Ecosystems of Central America (ArcView map files at
1:250,000), World Institute for Conservation and Environment (WICE) y Centro
Agronómico de Investigación y Enseñanza (Catie), Washington DC
(http://www.worldbank.org/ca-env).
12. Forma de presentación de los datos: tablas de Excel y mapas.
13. Periodicidad del indicador: bienal.
14. Entidad responsable del indicador: SIAM.
15. Documentación relacionada con el indicador:
Mapa de ecosistemas de Centroamérica:
World Bank y CCAD (2000), Ecosystems of Central America (ArcView map files at
1:250,000), World Institute for Conservation and Environment (WICE) y Centro
Agronómico de Investigación y Enseñanza (Catie), Washington DC
(http://www.worldbank.org/ca-env).
70
16. Bases de datos simplificadas y salida del indicador: mapas y gráficos.
17. Observaciones:
18. Tipo según EPIR: Estado.
19. Elaborado por: Samuel Rivera.
71
Indicador 5
1. Nivel biológico: ecosistemas y ecorregiones.
Superficie de áreas protegidas gubernamentales y privadas declaradas, terrestres y
marino costeras (bajo régimen legal).
3. Definición del indicador: se refiere al área en este concepto de manejo existente en
los países de la región.
4. Justificación e importancia del indicador: su disminución conllevaría directamente
a una pérdida en la biodiversidad.
5. Unidad de medida del indicador: área expresada en porcentaje del total (%).
6. Fórmula del indicador: área bajo protección (%) = área del país (km2) (SAPCA =
SAPi,n, sumatoria de las áreas protegidas en km2) x 100/ área total del país.
El siguiente ejemplo muestra la tabla de atributos del mapa de áreas protegidas de
Honduras:
7. Descripción metodológica: del sitio oficial de la CCAD se toma el mapa de áreas
protegidas por país (ver figura abajo). Estas áreas deben incluir las áreas protegidas
gubernamentales y privadas declaradas, terrestres y marino-costeras que se encuentran
bajo régimen legal.
72
Una vez obtenido el shape file, se exporta la tabla la medición como una tabla dbf que
luego se puede abrir en Excel y hacer los cálculos de áreas.
Si es necesario se convierte de mapa vector a raster usando la función Polygon to raster.
Se crea el raster file y luego éste se procesa con la función Zonal statistical as table de
Spatial analysis tool para obtener estadísticas más detalladas. Esto da las medidas de
paisaje de los polígonos de los ecosistemas. Se pueden establecer estas medidas para
efectos de comparación posterior.
7.1. Proceso de cálculo general del indicador: el cálculo se efectúa partiendo de los
datos oficiales de la CCAD o de cada Ministerio de Ambiente de cada país, que tienen
en cuenta los registros de solicitudes oficializadas por los Ministerios del Ambiente de
los países de la región: http://www.ccad.ws/mapas/mapoteca.htm del sitio web SIAM o
referirse al Corredor Biológico Mesoamericano: http://www.biomeso.net/.
Se suman las áreas protegidas por categorías, así como las reservas privadas protegidas,
resaltando las modificaciones entre los momentos de monitoreo. Los resultados se
deben expresar también en términos de porcentaje.
7.2. Definición de cada variable de la fórmula:
SAPCA: superficie de áreas protegidas gubernamentales y privadas en Centroamérica.
SAP: superficie de área protegida.
i: identificación de área protegida gubernamental y privada.
n: total de áreas protegidas medidas en la muestra de la región.
8. Limitaciones del indicador: los datos varían según la tecnología utilizada en los
procesos de digitalización y en la interpretación de los decretos sobre los límites
establecidos.
La declaración de áreas protegidas no significa que los sistemas contenidos representen
73
a ecosistemas naturales. Cada país tiene definiciones diferentes para el manejo de las
áreas protegidas; algunas con presencia humana, manteniendo actividades de ganadería
y agricultura.
Es importante mencionar que algunas veces cuando existen áreas costeras o marinas,
estén o no estén dentro del área continental o territorial, entonces esta área es mayor que
el área territorial o terrestre de cada país. Por ejemplo, Honduras tiene aprox. 114,000
kilómetros cuadrados de extensión territorial, pero éstos no incluyen los arrecifes de
coral que se encuentran sumergidos ni otros ecosistemas marinos.
9. Cobertura: regional.
10. Fuente de datos: CCAD, SIAM y SICAP.
11. Disponibilidad de los datos: no hay datos disponibles por el momento. Es
importante el levantamiento de una línea base de información.
Mapoteca de la CCAD: http://www.ccad.ws/mapas/mapoteca.htm del sitio web SIAM o
referirse al Corredor Biológico Mesoamericano: http://www.biomeso.net/.
12. Forma de presentación de los datos: el área de las áreas protegidas se muestra en
hojas Excel a través del tiempo y en gráficos que ilustran los cambios.
Se encuentran en formato digital e impreso.
13. Periodicidad del indicador: bienal.
14. Entidad responsables del indicador:
Sistema Centroamericano de Áreas Protegidas (Sicap).
15. Documentación relacionada con el indicador: mapas, decretos y leyes de áreas
protegidas.
Sistema Centroamericano de Áreas Protegidas (2003), ―Un entorno para conservar la
diversidad biológica‖, Informe regional 2003: avance en el cumplimiento del Convenio
sobre la Diversidad Biológica, Guatemala, febrero de 2003.
16. Bases de datos simplificadas y salida del indicador: listado de áreas protegidas y
su extensión.
17. Observaciones: es importante mencionar que algunas veces cuando existen áreas
costeras o marinas, están no están dentro del área continental o territorial, entonces esta
área es mayor que el área territorial o terrestre de cada país.
18. Tipo según EPIR: Estado.
19. Elaborado por: Samuel Rivera.
74
Indicador 6
1. Nivel biológico: ecosistemas y ecorregiones.
Área de cobertura boscosa.
3. Definición del indicador: se refiere al área de cobertura de bosque natural en la región.
4. Justificación e importancia del indicador: hay una relación directa entre la disminución de la
cobertura de bosque y la pérdida de biodiversidad. Centroamérica tiene la segunda tasa mundial de
deforestación (Eggen-McIntosh et al., 1994). Casi todos los países de Centroamérica están
clasificados con una amenaza alta de perder sus recursos boscosos (Honduras, Nicaragua y Belice),
mientras que otros no cuentan con una evaluación exacta de la pérdida de sus recursos (Guatemala y
El Salvador) (Global Forest Watch, 2010, http://www.globalforestwatch.org/). El monitoreo
apropiado es un paso importante para determinar cuánto recurso bosque debe ser manejado y
conservado. Los acercamientos de la teledetección para determinar y supervisar recursos
proporcionan los medios rentables por los cuales los inventarios del bosque y la supervisión de la
utilización del suelo puedan ser alcanzados.
5. Unidad de medida del indicador: área en km2.
6. Fórmula del indicador: SEBR = EEBRi = [( EEB1) + ( EEB2)+ ... ( EEBn)]
75
7. Descripción metodológica: en el proceso del cálculo de la cobertura boscosa, cada país puede
utilizar el medio que estime conveniente. En este indicador recomendaremos tres diferentes métodos
para la calificación de una imagen Modis. Todos estos métodos son apropiados; sólo hay que tomar
en cuenta que si se utilizan como línea base, siempre se debe utilizar el mismo método, a los dos
años, para que las áreas puedan ser comparables y se pueda estimar si existe un aumento o una
disminución del área de bosque. Cada método tiene sus ventajas y desventajas, dependiendo de la
experiencia de cada país o institución encargada de hacer el monitoreo. La siguiente figura muestra
una imagen Modis clasificada, con las áreas boscosas en verde:
Los métodos son explicados ampliamente en un manual adjunto a estas fichas, pero se hace un
resumen a continuación:
Una clasificación no supervisada de una imagen Modis tomada de enero a marzo de 2010 constituye
el primer método. La clasificación no supervisada debe ser de siete clases, en un proceso automático
de Erdas-Imagine llamado Isodata. Esta imagen de ser bajada, georreferenciada y almacenada en al
menos 7 bandas usando la función Layer stack. Una vez clasificada en siete clases, las clases deben
ser agrupadas usando la experiencia del analista para dejar dos clases: bosque y no-bosque. El mapa
que se obtendrá debe semejarse al siguiente:
76
El segundo método consiste en bajar una imagen que contenga un producto Modis, que puede ser el
Índice Mejorado de la Vegetación (EVI, por su sigla en inglés) -izquierda- o el Índice Normalizado
de Diferenciación de la Vegetación (NDVI, por su sigla en inglés) –derecha-. Ambos índices son
obtenidos mediante una combinación de bandas espectrales que denotan o resaltan el verdor o el
contenido de clorofila de la vegetación. Los mapas de abajo muestran el verdor de la vegetación por
medio de ambos índices en Honduras, El Salvador y parte de Nicaragua y Belice. El analista puede
comparar cuál de los índices podría representar una mejor opción, siempre tomando en cuenta que
será la cobertura que deberá usar para hacer comparaciones. Es importante mencionar que en estos
índices hay que establecer el valor que divide la vegetación baja o arbustiva de la leñosa, que
caracteriza los bosques.
77
El tercer método será tomar la imagen cruda de Modis y efectuar una clasificación supervisada
usando los algoritmos de Erdas. La imagen abajo muestra las áreas en verde como las áreas de
vegetación. Éste es el método más exacto, pero el más costoso porque necesita tomar bastantes
muestras de campo con el fin de entrenar al software para que ―busque‖ las áreas de bosque y no-
bosque, basado en muestras espectrales previamente identificadas. El mapa de abajo muestra una
clasificación supervisada de Honduras, obtenida a través de muestras asignadas. Los países que
cuentan con suficientes muestras espectrales (también llamadas áreas de entrenamiento) pueden
optar por este método.
78
7.1. Proceso de cálculo general del indicador: el cálculo se hace partiendo de imágenes satelitales en
las que se identifican las formaciones boscosas mediante uno de los tres tipos de clasificaciones
descritas anteriormente.
Posteriormente se calcula la extensión de cada polígono correspondiente a cada parche de bosque
utilizando la tabla de atributos de ArcGIS. Esta tabla se puede exportar como un archivo dbf y se
puede leer en Excel y hacer los cálculos. También si se quieren tener estadísticas más completas se
puede utilizar la función de Spatial analyst denominada Zonal statistics as table.
7.2. Definición de cada variable de la fórmula:
SEBR: superficie de los parches de bosque existentes en la región.
EEBR: número de los parches ecosistema meta existentes en la región.
i: identificación de los parches 1 hasta n.
n: total de parches medidos en la muestra de la región.
EEB1: extensión del parche de bosque.
En la tabla de atributos se puede exportar a un archivo dbf, que posteriormente puede ser abierto en
Excel para hacerlos cálculos de áreas y establecer el número de polígonos. Para tener estadísticas
más completas se puede utilizar la función de Spatial analyst de Zonal statistic as table. Ver la
siguiente figura:
79
8. Limitaciones del indicador: la sumatoria de parches brinda una cifra que será interpretada como
proporcional al comportamiento de la biodiversidad en la región. Es importante recordar que el
tamaño de los parches determina la viabilidad de las poblaciones presentes; en consecuencia, para
que las poblaciones presentes en parches pequeños sobrevivan deberán encontrarse a distancias con
otros parches franqueables para mantener un flujo genético suficiente que mantenga a las especies.
Se recomienda que la interpretación de este indicador se lleve a cabo junto con los indicadores de
tamaño (ficha 7), forma (ficha 8) y distancia (ficha 9) entre los parches.
El analista puede comparar cuál de las clasificaciones propuestas podría representar una mejor
opción, siempre tomando en cuenta que será la misma clasificación que deberá usar para hacer
comparaciones, manteniendo el principio de que sólo se pueden comparar ―manzanas con manzanas
y naranjas con naranjas‖.
9. Cobertura: regional.
10. Fuente de datos: imágenes de satélite (Modis) de la región.
11. Disponibilidad de los datos:
Mapoteca de la CCAD: http://www.ccad.ws/mapas/mapoteca.htm, sitio web SIAM.
Google localiza el USGS Global Visualization Viewer: http://glovis.usgs.gov/.
12. Forma de presentación de los datos: tablas de Excel y mapas.
13. Periodicidad del indicador: quinquenal.
14. Entidad responsable del indicador: SIAM.
15. Documentación relacionada con el indicador:
Mapa de ecosistemas y cobertura boscosa de Centroamérica.
Eggen-McIntosh, S. K. B. Lannon y D. M. Jacobs (1994), Mapping distributions of Central America
and Mexico, USDA-USFS, Southern Experiment Station, New Orleans, Lousiana, USA. Proceeding
reprint.
Forest Watch (2010), http://www.globalforestwatch.org/.
FAO (2005), Forest resources assessment, FAO, Roma, Italia.
Unesco (1973), International Classification and Mapping of Vegetation, United Nations.
Congalton, R. y K. Green (1999), Assessing the accuracy of remotely sensed data: principles and
practices, Lewis Publishers, New York.
80
Foody, G. (2002), ―Status of land-cover classification accuracy assessment‖, Remote sensing of
environment, 80:185-201.
McGarigal, K.; S. A. Cushman; M. C. Neel y E. Ene (2002), Fragstats: spatial pattern analysis
program for categorical maps. Computer software program produced by the authors at the
University of Massachusetts, Amherst. Disponible en este web site:
www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html.
Poiani, K. A.; B. D. Richter; M. G. Anderson y H. E. Richter (2000), ―Biodiversity conservation at
multiple scales: functional sites, landscapes and networks‖, Bioscience, 50: 133-146.
16. Bases de datos simplificadas y salida del indicador: mapas y gráficos.
17. Observaciones:
18. Tipo según EPIR: Estado.
19. Elaborado por: Samuel Rivera.
81
Indicador 7
1. Nivel biológico: ecosistemas y ecorregiones.
Tamaño de parches del ecosistema meta.
3. Definición del indicador: se refiere a los parches originados por la fragmentación de un
ecosistema originalmente continuo dentro del ámbito de una matriz. También se refiere a porciones
de ecosistemas naturales rodeados de sistemas productivos, creando un ―potencial‖ aislamiento
entre una porción de ecosistema natural y otro. Se dice con ello que un ecosistema se encuentra
fragmentado. Es importante agregar que en la medida que aumenta la fragmentación, disminuye la
conectividad y con ello se reduce el flujo genético.
4. Justificación e importancia del indicador: este índice es complementario de los indicadores de
cobertura de bosque, ya que permite determinar el dato del tamaño de los parches de los
ecosistemas en la región. Es sabido que hay una relación directa entre la disminución del tamaño de
los parches y la pérdida de biodiversidad, lo que se aprecia sobre todo en especies de mamíferos
grandes y aves. La mayoría de los paisajes altamente fragmentados son producto del desarrollo de
las actividades humanas.
La siguiente figura explica de manera sencilla cómo el fraccionamiento del paisaje afecta la
movilización y distribución de especies animales y vegetales.
La configuración del paisaje puede tener un efecto muy grande en las diferentes especies de
animales y plantas que se encuentran en la zona.
Revisiones de los efectos de la fragmentación sobre la biodiversidad pueden encontrarse en Forman
82
(1994), Saunders et al. (1991) y Turner (1996) o en la bibliografía citada en esta ficha
metodológica.
5. Unidad de medida del indicador: km2 o ha.
6. Fórmula del indicador: Ā = APi /n.
7. Descripción metodológica: es importante tener a disposición un mapa de áreas de bosque
obtenido de imágenes satelitales recientes de la región que servirán de base para hacer las
mediciones. La información deberá ser procesada y analizada con la ayuda de sistemas de
información geográfica.
Como primer paso se separa el ecosistema meta: bosques siempreverdes y semisiempreverdes de
latifoliadas (en verde), presente en toda la región centroamericana, muy susceptible y fácilmente
identificable cuando se cambia su cobertura. Esta separación del ecosistema se hace en ArcGIS
usando la función Select de la tabla de atributos y creando el shape file a partir de esta selección. El
resultado se muestra en el siguiente mapa:
Ya sea para cada país o para toda la región, calcularemos las medidas de paisaje del área de bosque
que ocupa las áreas delimitadas por los ecosistemas meta; en este caso hemos escogido bosques
siempreverdes y semisiempreverdes de latifoliadas. Este traslape del mapa de bosque de CA y el
mapa del ecosistema meta lo logramos con las herramientas Combine o Merge del Spatial analyst
de ArcGIS. Como resultado obtenemos un mapa que muestra las áreas de bosque que están dentro
de las áreas delimitadas por el ecosistema meta. Queda a criterio de cada país si quiere usar el
ecosistema meta o un área protegida importante como área de cálculo de los indicadores de las
83
medidas de paisaje.
El cálculo de este indicador: distancia entre fragmentos por tipo de ecosistema meta requiere el uso
del programa computacional Fragstats. El análisis de los patrones de fragmentación del paisaje se
lleva a cabo por medio del cálculo de índices de fragmentación, utilizando el programa Fragstats
(McGarigal y Marks, 1994) y programas desarrollados en ArcGIS. El paisaje se considera un
mosaico de elementos o parches.
Los índices describen la fragmentación del paisaje caracterizando cada parche (su tamaño. forma,
aislamiento) y la totalidad del paisaje (proporción y arreglo espacial de los elementos que lo
componen).
El Programa Fragstats funciona como un apéndice de ArcGIS. Y se baja en forma gratuita del
siguiente sitio web (http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html):
Se procede a la instalación del programa Fragstats y luego se necesita tener instalado el programa
Erdas ArcGIS para correrlo. Se instala el archivo descomprimido al seleccionar el archivo set
up.exe localizado en C:/Program files/ArcGIS/Bin. Se corre al seleccionar el archivo Fragstat.exe.
Se obtiene una pantalla como la siguiente:
84
En una pantalla similar a ésta se indicarán el tipo de archivo que se correrá y los parámetros de
salida:
7.1. Proceso de cálculo general del indicador: el cálculo se hace partiendo de imágenes satelitales
en las que se determinan los fragmentos y se definen como polígonos cubiertos de bosque por
separación de colores. Posteriormente se calcula el área de cada polígono utilizando el software
adecuado para tal efecto, de manera que pueda monitorearse el aumento o la disminución del
tamaño promedio de los parches presentes en Centroamérica.
85
La cuantificación de la configuración de parche en el paisaje es necesaria para la base del análisis y
la comprensión de la ecología del paisaje. Se trata de cuantificar parches individuales, clases o todo
el paisaje para evaluar la continuidad, contigüidad o fragmentación de los elementos del paisaje.
En este estudio usaremos únicamente las medidas de los parches de bosque dentro del ecosistema
meta. Las medidas de parches por obtener se describe a continuación:
Zona
Densidad de parches
Tamaño del parche
Variabilidad del borde
Forma
Núcleo zona
Vecino más cercano
Diversidad
Contagio y entremezclado.
La siguiente figura muestra el archivo de salida de Fragstats:
¡Error! No se pueden crear objetos modificando códigos de campo. Para este indicador usaremos el LSIM (índice de similaridad de paisaje), definido por la siguiente
fórmula:
―a‖ es la sumatoria de todos los parches de bosque dentro del ecosistema meta. ―A‖ es el área total
del ecosistema meta. Para cada tipo de parche o area boscosa dentro del ecosistema meta, el LSIM
es la proporción (porcentaje) del bosque dentro de ese ecosistema meta. Es un indicador del
predominio relativo del área cubierta de bosque dentro de esa área mayor que es el ecosistema
meta. El Fragstats lo calcula automáticamente y los muestra como LSIM.
7.2. Definición de cada variable de la fórmula: para este indicador usaremos el LSIM (índice de
similaridad de paisaje), definido por la sumatoria de todos los parches de bosque dentro del
ecosistema meta. Para cada tipo de parche o área boscosa dentro del ecosistema meta, el LSIM es la
proporción (porcentaje) del bosque dentro de ese ecosistema meta. Es un indicador del predominio
relativo del área cubierta de bosque dentro de esa área mayor que es el ecosistema meta.
8. Limitaciones del indicador: la interpretación del indicador es general. En la medida que el
promedio del tamaño de los parches disminuya, deberá entenderse que hay un peligro inminente de
disminución en la biodiversidad general de la región.
9. Cobertura: regional.
10. Fuente de datos: SIAM.
11. Disponibilidad de los datos: no hay datos disponibles al momento. Es importante el
levantamiento de una línea base de información.
12. Forma de presentación de los datos: tablas de Excel y mapas.
13. Periodicidad del indicador: quinquenal.
14. Entidad responsable del indicador (CTBio proponga): SIAM.
15. Documentación relacionada con el indicador: Mapa de ecosistemas de Centroamérica.
86
El documento:
Vreugdenhil, Daan.; Jan Meerman; Alain Meyart; Luis Diego Gomez y Douglas J. Graham (2002),
Map of ecosystems of Central America: final report, World Bank, Washington DC.
Mapa de ecosistemas de Centroamérica. World Bank y CCAD (2000), Ecosystems of Central
America (ArcView map files at 1:250,000). World Institute for Conservation and Environment
(WICE) y Centro Agronómico de Investigación y Enseñanza (Catie), Washington DC,
(http://www.worldbank.org/ca-env).
Bibliografía sobre fragmentación:
Burkey, T. V. (1993), ―Edge effects in seed and egg predation at two neotropical rainforest sites‖,
Biological Conservation, no. 66, pp. 139-143.
Didham, R. K. (1997), ―The influence of edge effects and forest fragmentation on leaf litter
invertebrates in central Amazonia‖, en Laurance, W. F. y R. O. Bierregaard Jr. (editores), Tropical
forest remnants-ecology, management and conservation of fragmented communities, The
University of Chicago Press, pp. 55-70.
MacArthur, R. H. y E. O. Wilson (1967), The theory of island biogeography, Princeton University
Press, Princeton.
Lauga J., J. J. (1992), ―Modeling the effects of forest fragmentation on certain species of forest
breeding birds‖, Landscape Ecology, no. 6, pp. 183-193.
Mclntyre. N. E. (1995), ―Effects of forest patch size on avian diversity‖, Landscape Ecology, vol.
10, no. 2, pp. 85-99.
McGarigal, K.; S. A. Cushman; M. C. Neel y E. Ene (2002), Fragstats: spatial pattern analysis
program for categorical maps. Computer software program produced by the authors at the
University of Massachusetts, Amherst, disponible en el web site
www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html.
Mas, Jean-Francois y Jorge Correa Sandoval (2000), ―Análisis de la fragmentación del paisaje en el
área protegida ‗Los Petenes‘‖, Boletín del Instituto de Geografía, Campeche, México,
Investigaciones Geográficas UNAM, 43, pp. 42-59.
16. Bases de datos simplificadas y salida del indicador: mapas y gráficos.
17. Observaciones:
18. Tipo según EPIR: Estado.
19. Elaborado por: Samuel Rivera.
87
Indicador 8
1. Nivel biológico: ecosistemas y ecorregiones.
Forma de los parches (longitud del borde) del ecosistema meta.
3. Definición del indicador: se refiere a la forma de los parches originados por la
fragmentación de un ecosistema originalmente continuo dentro del ámbito de una matriz. Al
aumentar la irregularidad de los parches aumentan las características propicias de especies
colonizadoras y por ende disminuye la cantidad de espacio disponible para las especies
―originales‖ del parche. Conforme aumenta el indicador, disminuye la biodiversidad.
4. Justificación e importancia del indicador: Este indicador está relacionado con el
indicador ―tamaño de parches‖ y ―cobertura boscosa‖, ya que según varios autores la forma de
los parches determina el tipo de biodiversidad que éstos albergan.
5. Unidad de medida del indicador: factor de 1 a 2.
6. Fórmula del indicador: el segundo índice es la dimensión fractal (DF).Originalmente, ésta
describe una relación invariable en la escala de observación entre el perímetro y la superficie
de un objeto como lo indica la ecuación de abajo (Mandelbrot, 1977). Donde IF = dimensión
fractal, PT = perímetro y A = superficie.
Gráficamente, In(K) se determina como la ordenada al origen entre la pendiente de la
regresión, es decir, el valor de In(PT) cuando In(A) es igual a cero. En el algoritmo utilizado
por el programa Fragstats se considera que K = 1, es decir, que In (K) = O (ecuación 4). La
dimensión fractal toma valores entre 1 y 2. Valores cercanos a uno indican formas
geométricas sencillas. Los valores se acercan a 2 conforme las formas se vuelven más
complejas.
La longitud total del borde existente en todos los parches contra el área que representan en
referencia al área de un círculo estándar supone que la forma óptima que alberga las especies
del ecosistema ―original‖ es el círculo.
IF = PT / (2 * A)
Dimensión fractal (FRACT)
Este índice indica la convolución de la forma de cada parche y se localiza entre
1 < =FRACT <=2.
Valores de 1 para las formas simples (círculo, cuadrado) y valores de 2 para formas altamente
complicados o con un perímetro con muchas vueltas.
88
7. Descripción metodológica: como primer paso se separa el ecosistema meta: bosques
siempreverdes y semisiempreverdes de latifoliadas (en verde), presente en toda la región
centroamericana y muy susceptible y fácilmente identificable cuando se cambia su cobertura.
Esta separación del ecosistema se hace en ArcGIS usando la función Select de la tabla de
atributos y creando el shape file a partir de esta selección. El resultado se muestra en el
siguiente mapa de Costa Rica, donde se separaron todas las áreas que cubre el ecosistema
meta:
Ya sea para cada país o para toda la región, calcularemos las medidas de paisaje del área de
bosque que ocupa las áreas delimitadas por los ecosistemas meta; en este caso hemos escogido
bosques siempreverdes y semisiempreverdes de latifoliadas. Este traslape del mapa de bosque
de CA y el mapa del ecosistema meta lo logramos con las herramientas Combine o Merge del
Spatial analyst de ArcGIS. Como resultado obtenemos un mapa que muestra las áreas de
bosque que están dentro de las áreas delimitadas por el ecosistema meta. Queda a criterio de
cada país si quieren usar el ecosistema meta o un área protegida importante como área de
cálculo de los indicadores de las medidas de paisaje.
El cálculo de la 2. Forma de los fragmentos (longitud del borde) por tipo de ecosistema meta
requiere el uso del programa computacional Fragstats. El programa Fragstats funciona como
un apéndice de ArcGIS y se baja gratuitamente del sitio web
89
http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html.
7.1. Proceso de cálculo general del indicador: el cálculo se hace partiendo del mapa de bosque
traslapado con el mapa de ecosistemas. El cálculo del índice lo hace directamente en el output
de Fragstats, como se muestra a continuación:
¡Error! No se pueden crear objetos modificando códigos de campo. Dimensión fractal (FRACT).
Este índice indica la convolución de la forma de cada parche y se localiza entre
1 < =FRACT <=2.
Valores de 1 para las formas simples (círculo, cuadrado) y valores de 2 para formas altamente
complicados o con un perímetro con muchas vueltas. El programa Fragstats lo calcula
automáticamente.
7.2. Definición de cada variable de la fórmula:
IF: índice de forma fractal:
IF = PT / (2 * A).
PT: perímetro total (incluyendo perímetros internos).
A: área total de parches en la región.
: letra griega pi: 3.1416 ó 22/7.
8. Limitaciones del indicador: la dimensión fractal presenta un sesgo con la superficie. La
dimensión fractal es la medición a diferentes escalas basada en el concepto de la similitud a
través de las mismas. Los parches de diferentes tamaños observados a una sola escala se
utilizan para substituir los cambios de escala. La constante K debe determinarse por un objeto
fractal (observado a diferentes escalas) y no para una mezcla de formas diferentes, como en el
caso de los parches de un paisaje (Frohn, 1998).
9. Cobertura: regional.
10. Fuente de datos: (CTBio proponga): SIAM.
11. Disponibilidad de los datos: no hay datos disponibles al momento. Es importante el
levantamiento de una línea base de información.
12. Forma de presentación de los datos: tablas de Excel y gráficos de cambio.
13. Periodicidad del indicador: quinquenal.
14. Entidad responsable del indicador: SIAM.
15. Documentación relacionada con el indicador: mapa de ecosistemas de Centroamérica.
El documento:
Vreugdenhil, Daan.; Jan Meerman; Alain Meyart; Luis Diego Gómez y Douglas J. Graham
(2002), Map of ecosystems of Central America: final report, World Bank, Washington DC.
Mapa de Ecosistemas de Centroamérica, World Bank y CCAD (2000), Ecosystems of Central
America (ArcView map files at 1:250,000). World Institute for Conservation and
Environment (WICE) y Centro Agronómico de Investigación y Enseñanza (Catie),
90
Washington DC (http://www.worldbank.org/ca-env).
Bibliografía sobre fragmentación.
Burkey, T. V. (1993), ―Edge effects in seed and egg predation at two neotropical rainforest
sites‖, Biological Conservation, no. 66, pp. 139-143.
Didham, R. K. (1997), ―The influence of edge effects and forest fragmentation on leaf litter
invertebrates in central Amazonia‖ en Laurance, W. F. y R. O. Bierregaard Jr. (ed.), Tropical
forest remnants-ecology, management and conservation of fragmented communities, The
University of Chicago Press, pp. 55-70.
MacArthur, R. H. y E. O. Wilson (1967), The theory of island biogeography, Princeton
University Press, Princeton.
Lauga J., J. J. (1992), ―Modeling the effects of forest fragmentation on certain species of
forest breeding birds‖, Landscape Ecology, no. 6, pp. 183-193.
Mclntyre. N. E. (1995), ―Effects of forest patch size on avian diversity‖, Landscape Ecology,
vol. 10, no. 2, pp. 85-99.
McGarigal, K.; S. A. Cushman; M. C. Neel y E. Ene (2002), Fragstats: spatial pattern analysis
program for categorical maps. Computer software program produced by the authors at the
University of Massachusetts, Amherst. Disponible en el web site
www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html.
Mas, Jean-Francois y Jorge Correa Sandoval (2000), ―Análisis de la fragmentación del paisaje
en el área protegida ‗Los Petenes‘‖, Boletín del Instituto de Geografía, Campeche, México.
Investigaciones Geográficas UNAM. Núm. 43, pp. 42-59.
16. Bases de datos simplificadas y salida del indicador: mapas y gráficos.
17. Observaciones:
18. Tipo según EPIR: Estado.
19. Elaborado por: Samuel Rivera.
91
Indicador 9
1. Nivel biológico: Ecosistemas y ecorregiones.
Distancia entre parches del ecosistema meta.
3. Definición del indicador: se refiere a la distancia existente entre los parches. Hay una
relación directa entre el aumento de la distancia entre parches y la pérdida de biodiversidad.
4. Justificación e importancia del indicador: la distancia entre los parches se utiliza como
un indicador de potencial flujo genético entre los parches (es decir aislamiento biogeográfico).
A medida que esta distancia aumenta, se disminuye el movimiento de individuos entre los
parches y por ende la viabilidad de las poblaciones presente en los parches.
5. Unidad de medida del indicador: unidades: ninguna (m2/m2).
PROXIM = 0 si el parche no tiene vecinos del mismo tipo en el radio de búsqueda
especificados. El índice PROXIM aumenta a medida que la cercanía entre los parches de la
misma clase aumenta (definida por el radio de búsqueda especificado). Esto indica si está más
o menos fragmentado el paisaje con respecto a la distribución de parches. El límite superior de
la proximidad se ve afectado por el radio de búsqueda y la distancia mínima entre parches.
PROXIM se reporta como "NA" en el nombre base. Nombre del archivo completo y un punto
"." en el nombre base. Parche si un radio de búsqueda no se ha especificado por el usuario.
6. Fórmula del indicador: el grado de asilamiento de un parche puede ser calculado por
medio de la distancia al parche vecino más cercano. El programa Fragstats permite calcular
adicionalmente el alejamiento y el tamaño de los parches vecinos. Este índice es igual a la
suma de la superficie de los parches vecinos dividida por el cuadrado de la distancia y se
denomina índice de proximidad (PROXIM).
PROXIM es igual a la suma del área de parche (m2) dividida por la distancia más cercana de
borde a borde al cuadrado (m2) entre el parche y todos los bordes de los parches del mismo
tipo dentro de una distancia especificada (m). Tenga en cuenta que cuando el buffer de
búsqueda se extiende más allá de los límites del paisaje, sólo parches contenidos en el paisaje
son considerados en los cálculos.
7. Descripción metodológica: como primer paso se separa el ecosistema meta: bosques
siempreverdes y semisiempreverdes de latifoliadas (en verde), presente en toda la región
centroamericana y es muy susceptible y fácilmente identificable cuando se cambia su
cobertura. Esta separación del ecosistema se hace en ArcGIS usando la función Select de la
92
tabla de atributos y creando el shape file a partir de esta selección. El resultado se muestra en
el siguiente mapa de Belice, donde se separaron todas las áreas que cubre el ecosistema meta:
Ya sea para cada país o para toda la región, calcularemos las medidas de paisaje del área de
bosque que ocupa las áreas delimitadas por los ecosistemas meta, en este caso hemos escogido
Bosques siempreverdes y semisiempreverdes de latifoliadas. Este traslape del mapa de bosque
de CA y el mapa del ecosistema meta lo logramos con las herramientas Combine o Merge del
Spatial analyst de ArcGIS. Como resultado obtenemos un mapa que muestra las áreas de
bosque que están dentro de las áreas delimitadas por el ecosistema meta. Queda a criterio de
cada país si quiere usar el ecosistema meta o un área protegida importante como área de
cálculo de los indicadores de las medidas de paisaje.
El cálculo de la distancia entre parches por tipo de ecosistema meta requiere el uso del
programa computacional Fragstats. El programa Fragstats funciona como un apéndice de
ArcGIS y se baja gratuitamente del sitio web
http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html.
7.1. Proceso de cálculo general del indicador: usando imágenes satelitales se obtiene la
información base de la ubicación de los parches de bosque en la región centroamericana.
Después de digitalizar la información con los bordes de los polígonos que representan a los
parches se procede, con un sistema de información geográfica, a definir las distancias
mínimas entre los parches (polígonos). Con esta lista de distancia mínimas entre los polígonos
es posible generar el promedio existente. Fragstats calcula directamente el índice de
proximidad (PROXIM):
¡Error! No se pueden crear objetos modificando códigos de campo.
93
7.2. Definición de cada variable de la fórmula:
DP: distancia promedio entre parches.
DPm: distancia mínima entre los parches identificados.
i: identificación del parche i.
j: identificación del parche j.
n: número total de distancias medidas entre parches.
8. Limitaciones del indicador: en cuanto al índice de proximidad, su interpretación es
delicada, pues refleja a la vez la distancia de los parches vecinos y su tamaño. Cuando la
distancia del parche vecino disminuye a la mitad, el valor del índice, que depende del inverso
de la distancia al cuadrado, se multiplica por cuatro. En el caso de parches muy cercanos, las
variaciones del índice pueden carecer de sentido desde el punto de vista de su interpretación
ecológica.
9. Cobertura: regional.
10. Fuente de datos: SIAM.
11. Disponibilidad de los datos:
12. Forma de presentación de los datos: hojas Excel y gráficos de cambio en el tiempo.
13. Periodicidad del indicador: quinquenal.
14. Entidad responsable del indicador: SIAM.
15. Documentación relacionada con el indicador:
Mapa de ecosistemas de Centroamérica.
El documento:
Vreugdenhil, Daan.; Jan Meerman; Alain Meyart; Luis Diego Gómez y Douglas J. Graham
(2002), Map of ecosystems of Central America: final report, World Bank, Washington DC.
Mapa de Ecosistemas de Centroamérica.
World Bank y CCAD (2000), ―Ecosystems of Central America (ArcView map files at
1:250,000), World Institute for Conservation and Environment (WICE) y Centro Agronómico
de Investigación y Enseñanza (Catie), Washington DC (http://www.worldbank.org/ca-env).
Bibliografía sobre fragmentación.
Burkey, T. V. (1993), ―Edge effects in seed and egg predation at two neotropical rainforest
sites‖, Biological Conservation, no. 66, pp. 139-143.
Didham, R. K. (1997), ―The influence of edge effects and forest fragmentation on leaf litter
invertebrates in central Amazonia‖ en Laurance, W. F. y R. O. Bierregaard Jr. (ed.), Tropical
forest remnants-ecology, management and conservation of fragmented communities, The
University of Chicago Press, pp. 55-70.
MacArthur, R. H. y E. O. Wilson (1967), The theory of island biogeography, Princeton
University Press, Princeton.
Lauga J., J. J. (1992), ―Modeling the effects of forest fragmentation on certain species of
forest breeding birds‖, Landscape Ecology, no. 6, pp. 183-193.
Mclntyre. N. E. (1995), ―Effects of forest patch size on avian diversity‖, Landscape Ecology,
vol. 10, no. 2, pp. 85-99.
94
McGarigal, K.; S. A. Cushman; M. C. Neel y E. Ene (2002), Fragstats: spatial pattern analysis
program for categorical maps. Computer software program produced by the authors at the
University of Massachusetts, Amherst, disponible en el web site
www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html.
Mas, Jean-Francois y Jorge Correa Sandoval (2000), ―Análisis de la fragmentación del paisaje
en el área protegida ‗Los Petenes‘‖, Boletín del Instituto de Geografía, Campeche, México,
Investigaciones Geográficas UNAM, 43, pp. 42-59.
16. Bases de datos simplificadas y salida del indicador: obtenidos por Fragstats. Una tabla
similar a ésta debe ser el resultado (output) de Fragstats:
Fuente: Mas y Correa-Sandoval, 2000.
17. Observaciones:
18. Tipo según EPIR: Estado.
19. Elaborado por: Samuel Rivera.
95
7. BIBLIOGRAFÍA
Protocolo continuo ribereño
Angermeier, P. y Karr, J. (1983), ―Fish communities along environmental gradients in a
system of tropical streams‖, Environmental Biology of Fishes, 9, 117-135.
Bussing, W. (1976), ―Geographic distribution of the San Juan ichthyofauna of Central
America with remarks on its origin and ecology‖, en Thorson, T.B. (ed.), Investigations
of the ichthyofauna of Nicaraguan lakes, University of Nebraska, Lincoln, Nebraska,
pp. 157-175.
Bussing, W.A. (2002), Peces de las aguas continentales de Costa Rica/Freshwater fishes
of Costa Rica, Universidad de Costa Rica, San José, Costa Rica, 468 pp.
Coates, A. y Obando, J. (1996), ―The geologic evolution of the Central American
isthmus‖, en Jackson, J.; Budd, A. & Coates, A. (ed.), Evolution and environment in
tropical America, University of Chicago Press, Chicago, pp. 21–56.
Esselman, P.C.; Freeman, M.C. y Pringle, C.M. (2006), ―Fish-assemblage variation
between geologically defined regions and across a longitudinal gradient in the Monkey
River basin, Belize‖, Journal of the North American Benthological Society, 142-156.
Greenfield, D.W. y Thomerson, J.E. (1997), Fishes of the continental waters of Belize,
University Press of Florida, Gainesville, FL, 311 pp.
Kihn-Pineda, P.H.; Cano, E.B. y Morales, A. (2006), ―Peces de las aguas interiores de
Guatemala‖, en Cano, E.B. (ed.), Biodiversidad de Guatemala, Universidad del Valle de
Guatemala, Guatemala, pp. 457–486.
Loftin, H.G. (1965), The geographical distribution of freshwater fishes in Panama‖,
Florida State University, Tallahassee, FL., 528 pp.
Matamoros, W.A.; Schaefer, J.F. y Kreiser, B.R. (2009), ―Annotated checklist of the
freshwater fishes of continental and insular Honduras‖, Zootaxa, 2307, 1-38.
Myers, N.; Mittermeier, R.; Mittermeier, C.; da Fonseca, G. y Kent, J. (2000),
―Biodiversity hot spots for conservation priorities‖, Nature, 403, 853-858.
Villa, J. (1982), Peces nicaragüenses de agua dulce, Colección Cultural del Banco de
América, Serie geográfica y naturaleza, Managua, Nicaragua, 253 pp.
Protocolo trampas cámara
Henschel, P. y Ray, J. (2003), Leopards in african rainforests: survey and monitoring
techniques, WCS Global Carnivore Program website.
96
Karanth, K.U. y Nichols, J.D. (1998), ―Estimation of tiger densities in India using
photographic captures and recaptures‖, Ecology, 79(8), 2852–2862.
Karanth, K.U. y 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. y 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 capturerecapture models‖, Biological Conservation, 71, 333–338.
Maffei, L.; Cuellar, E. y Noss, A. (2004), ―One thousand jaguars (Panthera onca) in
Bolivia's Chaco? Camera trapping in the Kaa-Iya National Park‖, Journal of Zoology,
262 (3): 295-304.
Otis, D.L.; Burnham, K.P.; White, G.C. y Anderson, D.R. (1978), ―Statistical inference
from capture data on closed populations‖, Wildlife Monographs, 62, 1–135.
Rexstad, E. y Burnham, K.P. (1991), User‘s guide for interactive program Capture.
Abundance estimation of closed populations, Colorado State University, Fort Collins,
Colorado, USA.
Silver, S.C.; Ostro, L.E.; Marsh, L.K.; Maffei, L.; Noss, A.J.; Kelly, M.J.; Wallace,
R.B.; Gomez, H. y Ayala, G. (2004), ―The use of camera traps for estimating jaguar
(Panthera onca) abundance and density using capture/recapture analysis‖, Oryx, 38 (2):
148-154.
Wallace, R.B.; Gomez, H.; Ayala, G. y Espinoza, F. (2003), ―Camera trapping capture
frequencies for jaguar (Panthera onca) in the Tuichi Valley, Bolivia‖, Mastozoologia
Neotropical, 10(1): 133-139.
White, G.C.; Anderson, D.R.; Burnham, K.P. y Otis, D.L. (1982), Capture-recapture
and removal methods for sampling closed populations, Los Alamos National
Laboratory, Los Alamos, New Mexico, USA.
Protocolo de monitoreo de aves
Ambrose, S. (1989), ―The Australian bird count–have we got your numbers?‖, RAOU
Newsletter, publicado por The Royal Australasian Ornithologists Union, Moonee
Ponds, Vic. 3039, Australia, 80:1-2.
Baillie, S.R.; Green, R.E.; Boddy, M. y Buckland, S.T. (1986), An evaluation of the
constant efforts sites scheme. Report of the Constant Effort Sites Review Group to the
Ringing Committee of the British Trust for Ornithology, British Trust for Ornithology,
97
Beech Grove, Tring, Herts. HP23 5NR, Reino Unido. [Se pueden conseguir copias a
precio de costo por medio del BTO o los autores de este manual.]
Baillie, S. y Holden, B. (1988), ―Population changes on constant effort sites 1986-
1987‖, BTO (British Trust for Ornithology) News, 155: 8-9.
Baldwin, S.P. (1931), Bird banding by systematic trapping, scientific publication,
Cleveland Museum of Natural History, I (5): 125-168.
Baldwin, S.P.; Oberholser, H.C. y Worley, L.G. (1931), Measurements of birds,
scientific publication, Cleveland Museum of Natural History II.
Bart, Jonathan (1977), ―Impact of human visitations on avian nesting success‖, Living
Bird, 16:187-192.
Bart, Jonathan y Robson, D.S. (1982), ―Estimating survivorship when the subjects are
visited periodically‖, Ecology, 63(4): 1078-1090.
Berthold, P. y Scherner, R. (1975), ―Das «Mettnau-Reit-Illmitz-Programm», ein
langfristiges Vogelfangprogramm der Vogelwarte Radolfzell mit vielfaltiger
Fragestellung‖, Vogelwarte, 28:97-123.
Blake, John C. (1963), The brood patch, Eastern Bird Banding Association Workshop
manual, 2:8-9.
Blake, John C. (1992), ―Temporal variation in point counts of birds in a lowland wet
forest in Costa Rica‖, Condor, 94:265-267.
Bleitz, D. (1957), ―On the use of mist nets‖, News from the Bird Banders (Western
Bird-Banding Association), 32:22-25.
Bleitz, D. (1970), ―Mist nets and their use‖, Inland Bird Banding News 42(2). [Se
pueden conseguir copias gratis a través de Avinet, P.O. Box 1103, Dryden, NY 13053,
E.U.A.].
Bub, H. (1991), Bird trapping and bird banding, Ithaca, NY, Cornell University Press,
330 pp.
Burley, N. (1980), ―Clutch overlap and clutch size: alternative and complementary
reproductive tactics‖, American Naturalist, 115: 223-246.
CWS y USFWS (Canadian Wildlife Service and U.S. Fish and Wildlife Service) (1991),
North American bird banding, U.S. Department of Interior, Fish and Wildlife Service,
Laurel, MD, E.U.A., y Ottawa, Canada, Environment Canada, Canadian Wildlife
Service.
Conner, Richard N. y O‘Halloran, Kathleen A. (1986), ―A comparison of the
MacArthur foliage density estimate with actual leaf surface area and biomass‖,
Southwestern Naturalist, 31: 270-273.
98
Conner, Richard N. (1990), ―The effect of observer variability on the MacArthur foliage
density estimate‖, Wilson Bulletin, 102: 341-343.
Cooperrider, Allen Y.; Boyd, Raymond J. y Stuart, Hanson R. (1986), Inventory and
monitoring of wildlife habitat, Denver, CO, Service Center, Bureau of Land
Management, U.S. Department of Interior, 858 pp. [Copias disponibles por medio de
Superintendent of Documents, U.S. Government Printing Office, Washington, DC,
20402, E.U.A., GPO # 024-011-00170-1].
Daubenmire, R.F. (1968), Plant communities: textbook of plant synecology, New York,
NY, Harper and Row, 300 p.
DeSante, David F. (1991), The Monitoring Avian Productivity and Survivorship
(MAPS) program: first annual report, The Institute for Bird Populations, Inverness, CA
[copias disponibles por medio del IBP, P.O. Box 1346, Point Reyes Station, CA 94956,
E.U.A.].
DeSante, David F. (1992a), ―Monitoring Avian Productivity and Survivorship (MAPS):
a sharp, rather than blunt, tool for monitoring and assessing landbird populations‖, en
McCullough, Dale R.; Barrett, Reginald H. (editores), Wildlife 2001: populations,
Londres, Reino Unido, Elsevier Applied Science, 511-521.
DeSante, David F. (1992b), An invitation and instructions for participation in the
Monitoring Avian Productivity and Survivorship (MAPS) program, Institute for Bird
Populations, P.O. Box 1346, Point Reyes Station, CA 94956.
DeSante, David F. y Geupel, Geoffrey R. (1987), ―Landbird productivity in central
coastal California: the relationship to annual rainfall, and a reproductive failure in
1986‖, Condor, 89:636-653.
Geupel, Geoffrey R.; Howell, S.N.G.; Pyle, P. y Webb, S. (1992), Ornitología de campo
tropical, curso de identificación de aves neotropicales y métodos de monitoreo de sus
poblaciones, llevado a cabo en Chiapas, México, en abril de 1992, informe para el
Centro de Aves Migradoras de la Smithsonian Institution y el U. S. Fish and Wildlife
Service, documento no publicado, Point Reyes Bird Observatory, Stinson Beach,
California, E.U.A.
Geupel, Geoffrey R. y DeSante, David F. (1990a), ―Incidence and determinants of
double brooding in wrentits‖, Condor, 92: 67-75.
Geupel, Geoffrey R. y DeSante, David F. (1990b), The Palomarin handbook, Stinson
Beach, CA, Point Reyes Bird Observatory.
Ginn, H.B. y Melville, D.S. (1983), Moult in birds, BTO guide 19, Hertfordshire, Reino
Unido, British Trust for Ornithology, 112 pp.
Gottfried, Bradley M. y Thompson, Charles F. (1978), ―Experimental analysis of nest
predation in an old-field habitat‖, Auk, 304-312.
Herman, S.G. (1989), The naturalist field journal, based on the method by J. Grinnell,
Vermillion, SD, Buteo Books.
99
Higgins, Kenneth F.; Kirsch, Leo M. y Ball, I. Joseph, Jr. (1969), ―A cable-chain device
for locating duck nests‖, Journal of Wildlife Management, 33: 1009-1011.
Hilden, Olavi; Koskimies,Pertii; Pakarinen, Raimo y Vaisanen, Risto A. (1991), ―Point
count of breeding landbirds‖ en Koskimies, Pertii; Vaisanen, Risto A. (ed.), Monitoring
bird populations, Helsinki, Zoological Museum, Finnish Museum of Natural History,
University of Helsinki, 27-32.
Huff, Mark H.; Manuwal, David A. y Putera, Judy A. (1991), ―Winter bird communities
in the southern Washington cascade range‖ en Wildlife and vegetation of unmanaged
Douglas-fir forests, Gen. Tech. Rep. PNW-285. Portland, OR, Pacific Northwest
Research Station, Forest Service, U.S. Department of Agriculture, 533 pp.
Hutchinson, G.E. (1978), An introduction to population ecology, New Haven, CT, Yale
University Press.
I.B.C.C. (International Bird Census Committee) (1970), ―An international standard for a
mapping method in bird census work recommended by the International Bird Census
Committee‖, Audubon Field Notes, 24: 722-726.
James, F.C. y Shugart, H.H., Jr. (1970), ―A quantitative method of habitat description‖
Audubon Field Notes, 24: 727-736.
Karr, James R. (1981), ―Surveying birds with mist nets‖ en Ralph, C. John y Scott, J.
Michael (ed.), Estimating numbers of terrestrial birds, studies in avian biology, 6: 62-
67.
Kendeigh, S. C. (1952), Parental care and its evolution in birds, Illinois Biological
Monograph, 22: 1-357.
Kepler, Cameron B. y Scott, J. Michael (1981), ―Reducing bird count variability by
training observers‖ en Ralph, C. John y Scott, J. Michael (ed.), Estimating numbers of
terrestrial birds, studies in avian biology, 6: 366-371.
Keyes, B.E. y Grue C.E. (1982), ―Capturing birds with mist nets: a review‖, North
American Bird Bander, 7(1):2-1.
Koskimies, Pertii y Vaisanen, Risto A. (1991), Monitoring bird populations, Helsinki:
Zoological Museum, Finnish Museum of Natural History, University of Helsinki, 145
pp. [Se pueden conseguir copias a través de Natural History Book Service, 2 Wills Rd.,
Totnes, Devon TQ9 5XN, Reino Unido, o St. Ann‘s Books, 26 Priory Rd., Great
Malvern, Worcs., WR14 3DR, R.U.]
Labisky, R.F. (1957), ―Relation of hay harvesting to duck nesting under a refuge-
permittee system‖, Journal of Wildlife Management, 21: 194-200.
Lack, David. (1954), The natural regulation of animal numbers, Londres, Oxford
University Press.
100
Lack, David (1966), Population studies of birds, Oxford, Clarendon Press.
Lincoln, F.C. (1947), Manual for bird banders, edición revisada, Washington, DC, U.S.
Fish and Wildlife Service.
Lincoln, F.C. y Baldwin, S.P. (1929), Manual for bird banders, miscel. publ., No. 58.
Washington, DC, U.S. Department of Agriculture.
Lockley, R.M. y Russell, R. (1953), Bird-ringing: the art of bird study by individual
marking, Londres, Crosby Lockwood & Son Ltd.
Low, S.H. (1957), ―Banding with mist nets‖, Bird Banding, 28: 115-128.
Lyon, Bruce E. y Montgomerie, Robert D. (1987), ―Ecological correlates of incubation
feeding: a comparative study of high arctic finches‖, Ecology, 68(3): 713-722.
MacArthur, Robert H. y MacArthur, John W. (1961), ―On bird species diversity‖,
Ecology, 42:594-598.
Major, Richard E. (1989), ―The effect of human observers on the intensity of nest
predation‖, Ibis, 132(4): 608-612.
Manuwal, David A. y Huff, Mark. (1987), ―Spring and winter bird populations in a
Douglas-fir forest sere‖, Journal of Wildlife Management, 51(3): 586-595.
Martin, Thomas E. (1992), ―Breeding productivity considerations: what are the
appropriate habitat features for management?‖ en Hagan, J.M. y Johnston, D.W. (ed.),
Ecology and conservation of neotropical migrant birds, Washington, D.C., Smithsonian
Institute Press, 455-473.
Martin, Thomas E. y Geupel, Geoffrey R. (1993), ―Nest-monitoring plots: methods for
locating nests and monitoring success‖, Journal of Field Ornithology, 64:507-519.
Martin, Thomas E. y Li, P. (1992), ―Life history traits of cavity-versus open-nesting
birds‖, Ecology, 73(2): 579-592.
Martin, Thomas E. y Roper, J.J. (1988), ―Nest predation and nest site selection of a
western population of the hermit thrush‖, Condor, 90: 51-57.
Mayfield, Harold F. (1961), ―Nesting success calculated from exposure‖, Wilson
Bulletin, 73: 255-261.
Mayfield, Harold F. (1975), ―Suggestions for calculating nesting success‖, Wilson
Bulletin, 87: 456-466.
McClure, H.E. (1984), Bird banding, Pacific Grove, CA, The Boxwood Press, 183
Ocean View Blvd. [Disponible por medio del editor]
McDonald, M.V. y Greenberg, R. (1991), ―Nest departure calls in female songbirds‖,
Condor, 93: 365-373.
101
Mueller-Dombois, D. y Ellenberg, H. (1974), Aims and methods of vegetation ecology,
New York, NY, John Wiley and Sons, Inc., 547 pp.
Noon, Barry R. (1981), ―Techniques for sampling avian habitats‖ en The use of
multivariate statistics in studies of wildlife habitat, Capen, David E. (editor), Gen. Tech.
Rep. RM-87, U.S. Department of Agriculture, Forest Service, 42-52.
Peach, Will J. (1992), Combining mark-recapture data sets for small passerines,
Proceedings of the Euring 1992 Technical Conference.
Peach, Will J. y Baillie, Stephen (1991), ―Population changes on constant effort sites
1989-1990‖, BTO (British Trust for Ornithology) News, 173: 12-14.
Peach, Will J.; Baillie, Stephen y Underhill, Les. (1991), ―Survival of British sedge
warblers Acrocephalus schoenobaenus in relation to west African rainfall‖, Ibis,
133:300-305.
Peach, Will J.; Buckland, S.T. y Baillie, Stephen R. (1990), ―Estimating survival rates
using mark-recapture data from multiple ringing sites‖, The Ring, 13: 87-102.
Picozzi, N. (1975), ―Crow predation on marked nests‖, Journal of Wildlife Mangement,
39: 151-155.
Pyle, Peter; Howell, S.N.G.; Yunick, R.P. y DeSante, David F. (1987), Identification
guide to North American passerines, Bolinas, CA, Slate Creek Press, P.O. Box 219,
94924, E.U.A. [Se pueden conseguir copias por medio de la editorial].
Ralph, C. John (1967), Taking data at a banding station, Western Bird-Banding
Association Workshop Manual, Bolinas, CA, Point Reyes Bird Observatory, Bolinas,
California.
Ralph, C. John (1976), ―Standardization of mist net captures for quantification of avian
migration‖, Bird-Banding, 47: 44-47.
Ralph, C. John (1978), ―Disorientation and possible fate of young passerine coastal
migrants‖, Bird-Banding, 49: 237-247.
Ralph, C. John (1981a), ―Age ratios and their possible use in determining autumn routes
of passerine migrants‖, Wilson Bulletin, 93: 164-188.
Ralph, C. John (1981b), ―Terminology used in estimating numbers of Birds‖ en Ralph,
C. John y Scott, J. Michael (ed.), Estimating numbers of terrestrial birds. Studies in
avian biology, No. 6: 577-578.
Ralph, C. John (1988), A brief guide to banding birds. Western Bird-Banding
Association Workshop manual, Arcata, CA: Humboldt Bay Bird Observatory.
Ralph, C. John (1992), ―In memoriam: L. Richard Mewaldt, 1917-1990‖, Auk, 109(3),
646-647.
102
Ralph, C. John; Droege, Sam y Sauer, John R. (1995), ―Managing and monitoring birds
using point counts: standards and applications‖ en Ralph, C. John; Sauer, John R. y
Droege, Sam (ed.), Monitoring landbirds with point counts, Gen. Tech. Rep.
PSW.GTR-149 Albany, CA, Pacific Southwest Research Station, Forest Service, U.S.
Department of Agriculture.
Ralph, C. John y Scott, J. Michael, ed. (1981), ―Estimating numbers of terrestrial birds‖,
Studies in avian biology, No. 6. 630 pp.
Ricklefs, R.E. (1969a), ―An analysis of nesting mortality in birds‖, Smithsonian
Contributions Zoology, 9: 1-48.
Ricklefs, R.E. (1969b), ―The nesting cycle of songbirds in tropical and temperate
regions‖, Living Bird, 8: 165-175.
Ricklefs, R.E. y Bloom, G. (1977), ―Components of avian breeding productivity‖, Auk,
94: 86-96.
Robbins, Chandler S.; Bridge, D. y Feller, R. (1959), ―Relative abundance of adult male
redstarts at an inland and a coastal locality during fall migration‖, Maryland Birdlife,
15: 23-25.
Robbins, Chandler S.; Bystrak, Danny y Geissler, Paul H. (1986), The breeding bird
survey: its first fifteen years, 1965-1979, resource publication 157, Washington, DC,
U.S. Department of Interior, Fish and Wildlife Service.
Robbins, Chandler S.; Sauer, John R.; Greenberg, R.S. y Droege, Sam (1989),
―Population declines in North American birds that migrate to the neotropics‖,
Proceedings of the National Academy of Sciences (USA), 86: 7658-7662.
Shreve, A. (1965), ―Preventing net casualties‖, Eastern Bird Banding Association
Workshop manual, Vol. 4: 1-22.
Silver, R.; Andrews, H. y Ball, G.F. (1985), ―Parental care in an ecological perspective:
a quantitative analysis of avian subfamilies‖, American Zool., 25: 823-840.
Slack, R.D. (1976), ―Nest guarding behavior by male gray catbirds‖, Auk, 93: 292-300.
Temple, Stan A. y Wiens, J.A. (1989), ―Bird populations and environmental changes:
can birds be bio-indicators?‖, American Birds, 43: 260-270.
Van Horne, B. (1983), ―Density as a misleading indicator of habitat quality‖, Journal of
Wildlife Management, 47(4): 893-901.
Verner, Jared y Milne, Kathleen A. (1989), ―Coping with sources of variability when
monitoring population trends‖, Ann. Zool., 26: 191-200.
103
Verner, Jared; Morrison, Michael L. y Ralph, C. John, ed. (1986), Wildlife 2000:
modeling habitat relationships of terrestrial vertebrates, Madison, WI, University of
Wisconsin Press, 470 pp.
Westmoreland, D. y Best, L.B. (1985), ―The effect of disturbance on mourning dove
nesting success‖, Auk, 102: 774-780.
Willis, E.O. (1973), ―Survival rates for visited and unvisited nests of bicolored
antbirds‖, Auk, 90: 263-267.
Zerba, E. y Morton, M.L. (1983), ―The rhythm of incubation from egg-laying to
hatching in mountain white-crowned sparrows‖, Ornis Scandinavica, 14: 188-197.
Algoritmo GARP
Stockwell, D. R. B. (1999), ―Genetic algorithms II‖ en A. H. Fielding (ed.), Machine
learning methods for ecological applications, Kluwer Academic Publishers, Boston, pp.
123-144.
Stockwell, D. R. B. y Peters, D. P. (1999), ―The GARP modelling system: problems and
solutions to automated spatial prediction‖, International Journal of Geographic
Information Systems, 13:143-158.
Stockwell, D. R. B. y Noble, I. R. (1992), ―Induction of sets of rules from animal
distribution data: a robust and informative method of analysis‖, Mathematics and
Computers in Simulation, 33:385-390.
Aplicaciones de GARP
Anderson, R. P.; Laverde, M. y Peterson, A. T. (2002), ―Geographical distributions of
spiny pocket mice in South America: insights from predictive models‖, Global Ecology
and Biogeography, 11:131-141. (*)
Anderson, R. P.; Laverde, M. y Peterson, A. T. (2002), ―Using niche-based GIS
modeling to test geographic predictions of competitive exclusion and competitive
release in South American pocket mice‖, Oikos, 93:3-16. (*)
Anderson, R. P.; Lew, D. y Peterson, A. T., en imprenta, ―Evaluating predictive models
of species‘ distributions: criteria for selecting optimal models‖, Ecological Modelling,
v. 162, p. 211 232. (*)
Chen, G. Y Peterson, A. T. (2000), ―A new technique for predicting distributions of
terrestrial vertebrates using inferential modeling‖, Zoological Research, 21:231-237.
Chen, G. y Peterson, A. T., en imprenta, ―Prioritization of areas in China for
biodiversity conservation based on the distribution of endangered bird species‖, Bird
Conservation International.
104
Feria, T. P. y A. T. Peterson (2002), ―Using point occurrence data and inferential
algorithms to predict local communities of birds‖, Diversity and Distributions, 8:49-56.
Godown, M. E. y A. T. Peterson (2000), ―Preliminary distributional analysis of U.S.
endangered bird species‖, Biodiversity and Conservation, 9:1313-1322.
Papes, M. y Peterson, A. T., en imprenta, ―Predictions of the geographic course of the
invasion of Ageratina adenophora in China‖, Journal of Wuhan Botanical Research. (*)
Peterson, A. T. (2001), ―Predicting species‘ geographic distributions based on
ecological niche modeling‖, Condor, 103:599-605.
Peterson, A. T.; Ball, L. G. y Cohoon, K. C., (2002), ―Predicting distributions of
tropical birds‖, Ibis, 144:e27-e32.
Peterson, A. T. y Cohoon, K. C., (1999), ―Sensitivity of distributional prediction
algorithms to geographic data completeness‖, Ecological Modelling, 117:159-164.
Peterson, A. T.; Ortega-Huerta, M. A.; Bartley, J.; Sanchez-Cordero, V.; Soberon, J.R.;
Buddemeier, H. y Stockwell, D. R. B. (2002), ―Future projections for Mexican faunas
under global climate change scenarios‖, Nature, 416:626-629.
Peterson, A. T.; Sanchez-Cordero, V.; Beard, C. B. y Ramsey, J. M. (2002), "Ecologic
niche modeling and potential reservoirs for Chagas disease, Mexico‖, Emerging
Infectious Diseases, 8:662-667. (*)
Peterson, A. T.; Sanchez-Cordero, V.; Soberon, J.; Bartley, J.; Buddemeier, R. H. y
Navarro-Siguenza, A. G. (2001), ―Effects of global climate change on geographic
distributions of mexican cracidae‖, Ecological Modelling, 144:21-30.
Peterson, A. T.; Soberon, J. y Sanchez-Cordero, V. (1999), ―Conservatism of ecological
niches in evolutionary time‖, Science, 285:1265-1267.
Peterson, A. T.; Stockwell, D. R. B. y Kluza, D. A. (2002), ―Distributional prediction
based on ecological niche modeling of primary occurrence data‖ en J. M. Scott, P. J.
Heglund y M. L. Morrison (ed.), Predicting species occurrences: issues of scale and
accuracy, Island Press, Washington, D.C., 617-623 (*)
Peterson, A. T. y Vieglais, D. A. (2001), ―Predicting species invasions using ecological
niche modeling‖, BioScience, 51:363-371.
Stockwell, D. R. B. y Peterson, A. T. (2002a), ―Controlling bias in biodiversity data‖,
en J. M. Scott, P. J. Heglund y M. L. Morrison (ed.), Predicting species occurrences:
issues of scale and accuracy, Island Press, Washington, D.C., 537-546.
Stockwell, D. R. B. y Peterson, A. T. (2002b), ―Effects of sample size on accuracy of
species distribution models‖, Ecological Modelling, 148:1-13.
(*) Artículos que emplean el DesktopGarp.
105
Bibliografía especies exóticas
Asner, G. P. y P. M. Vitousek. Remote analysis of biological invasion and
biogeochemical change. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United
States of America 102(12): 4383-4386.
Fofonoff, P. W., G. M. Ruiz, B. Steves y J. T. Carlton. 2003. Ships or on ships?
Mechanisms of transfer and invasion for nonnative species to the coasts of North
America. In. Ruiz G. M y J. T. Carlton (eds). Invasive species: vectors and management
strategies. Island Press. Washington. EUA. Pp. 152-182.
Erich, H. 1997. Guide to monitoring exotic and invasive plants. Reporte preparado para:
Ecological Monitoring and Assessment Network. Environment Canada.
Kraus, F. 2003. Invasion Pathways for terrestrial vertebrates. En: G. M. Ruiz y J. T.
Carlton (eds). Invasive species: vectors and management strategies. Island Press.
Washington, D. C. EUA. Pp. 68-92.
Mooney, H. A. y R.J. Hobbs (eds.). 2000. Invasive species in a changing world. Island
Press. Washington D. C. EUA.
North American Weed Management Association. 2002. North American invasive plant
mapping standards. Report approved by the North American Weed Management
Association and endorsed by the Federal Interagency Committee for the Management of
Noxious and Exotic Weeds.
Pearce, C. M. y D.G. Smith. 2003. Saltcedar: distribution, abundance, and dispersal
mechanisms, northern Montana USA. Wetlands 23(2): 215-228.
Ruiz, G. M. y J. T. Carlton. 2003. Invasion vectors: A conceptual framework for
management strategies. Island Press. Washington. D. C. EUA.
Simonson, S. E., T. J. Stohlgren, L.Tyler, W.P. Gregg, R. Muir y L. J. Garett. 2005.
Preliminary assessment of the potential impacts and risks of the invasive cactus moth,
Cactoblastis cactorum Berg, in the U.S. and Mexico. Reporte final a la Agencia
Internacional de la Energía Atómica.
Stohlgren, T. J., D. T. Barnett y S. E. Simonson. 2002. Beyond North American Weed
Management Association standards. Reporte interno: National Institute of Invasive
Species Science. Fort Collins, Colorado EUA.
Zavaleta, E. 2000. Valuing ecosystem services lost to Tamarisk invasion in the United
States. En: H. A. Mooney y R. J. Hobbs (eds). Invasive species in a changing world.
Island Press, Washington D. C. ,EUA. Pp. 261-300.
106
Bibliografía para la fragmentación de ecosistemas
AFE-COHDEFOR, 2006. Evaluación Nacional Forestal de Honduras 2005-2006.
Proyecto Apoyo al Inventario y Evaluación de Bosques y Arboles TC-HON-
3001 (A). Resultatdos del Inventrio de Bosques y Arboles 2005-2006.
Honduras. Octubre 2006. 127 p.
Burkey, T. V. (1993), ―Edge effects in seed and egg predation at two neotropical
rainforest sites‖, Biological Conservation, no. 66, pp. 139-143.
Cherrington, E. A., E. Ek, P. Cho, B. F. Howell, B. E. Hernandez, E. R. Anderson, A. I.
Flores, B. C. Garcia, E. Sempris And D. E. Irwin., 2010. Forest And
Deforestation In Belize: 1980-2010. 41 P. Unpublished Report.
Didham, R. K. (1997), ―The influence of edge effects and forest fragmentation on leaf
litter invertebrates in central Amazonia‖ en Laurance, W. F. y R. O. Bierregaard
Jr. (ed.), Tropical forest remnants-ecology, management and conservation of
fragmented communities, The University of Chicago Press, pp. 55-70.
Eggen-McIntosh, S. K. B. Lannon and D. M. Jacobs, 1994. mapping distributions of
central America and Mexico. USDA-USFS. Southern Experiment Station. New
Orleans LA. USA. Proceeding reprint.
FAO, 2005. Forest Resources Assessment. FAO. Rome, Italy.
Forest Watch, 2010: http://www.globalforestwatch.org/
Green, E.P., Mumby, P.J., Edwards, A.J. & Clark, C.D. (Ed. A.J. Edwards).
(2000):Remote Sensing Handbook For Tropical Coastal Management, Coastal
Management Sourcebooks 3, United Nations Educational, Scientific and
Cultural Organization, Paris, France, Pp. X + 316.
MacArthur, R. H. y E. O. Wilson (1967), The theory of island biogeography, Princeton
University Press, Princeton.
Mclntyre. N. E. (1995), ―Effects of forest patch size on avian diversity‖, Landscape
Ecology, vol. 10, no. 2, pp. 85-99.
Lauga J., J. J. (1992), ―Modeling the effects of forest fragmentation on certain species
of forest breeding birds‖, Landscape Ecology, no. 6, pp. 183-193.
McGarigal, K.; S. A. Cushman; M. C. Neel y E. Ene (2002), Fragstats: spatial pattern
analysis program for categorical maps. Computer software program produced by
the authors at the University of Massachusetts, Amherst, disponible en el web
site www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html.
107
Mas, Jean-Francois y Jorge Correa Sandoval (2000), ―Análisis de la fragmentación del
paisaje en el área protegida ‗Los Petenes‘‖, Boletín del Instituto de Geografía,
Campeche, México, Investigaciones Geográficas UNAM, 43, pp. 42-59.
Ordónez, T. M. M. and P. House. 2002. Mapa de Ecosistemas Vegetales de Honduras:
Manual de Consulta. Proyecto P.A.A.R., Tegucigalpa, Honduras.
UNESCO, 1973. International Classification and Mapping of Vegetation. United
Nations Educational, and Scientific
Listado de webs consultadas
CDB: www.cbd.int/
FAO: www.fao.org/index_es.htm
CATHALAC: www.servir.net/
"Base de Datos SIG de Mesoamérica / CCAD-BM" ... Ecosistemas (CCAD-BM,
rev. 2003), Hacer click para ver imagen JPG. Belice Costa Rica: El Salvador: ...
www.ccad.ws/documentos/mapas.html -
www.ccad.ws/mapas/mapoteca_pfa00.htm
www.ccad.ws/tecnicos/siam.html
geo-civil.blogspot.com/.../mapas-de-centroamericana.html -
http://www.natureserve.org/lacSite/Publicaciones/boletinLac.jsp#natureserve.
http://biogeodb.stri.si.edu/bioinformatics/IABIN/FormatoEstandar/presentacionf
ormatoestandar.html#
8. GLOSARIO
ArcGIS: programa computacional para manipular, analizar y desarrollar mapas u otra
información geo-espacial.
Área buffer: radio de tres kilómetros de cada una de las estaciones de trampas cámara,
estimadas usando sistemas de información geográfica.
Área de detección: distancia de alcance de una cámara al tomar una fotografía de día y
por las noches cuando usa el flash.
Área máxima continua: cobertura de todas las estaciones de cámaras colocadas en el
sitio de estudio. Puede ser entre 100 km² y 180 km².
Área mínima de muestreo: cobertura mínima de las estaciones, pudiendo ser desde 28
km².
Biodiversidad íctica: riqueza de especies de peces.
108
Captura-recaptura: método ecológico para determinar poblaciones cerradas (número de
individuos por área). Se usó con peces por primera vez.
Capturas falsas: son todas aquellas fotografías que no registran individuos o especies de
interés para el estudio.
Comunidad íctica: los miembros de todas las especies de peces en función de tiempo y
espacio.
Clasificación No-supervisada: clasificación de una imagen de satélite en clases de uso
del suelo, donde el software asigna el nombre a las clases de acuerdo a información
espectral, y no se requiere información adquirida en el terreno.
Clasificación Supervisada: clasificación de una imagen de satélite en clases de uso del
suelo, donde el analista asigna el nombre a las clases de acuerdo a información
adquirida en el terreno.
Continuo ribereño: hipótesis basada en la idea de que el cauce del río es un ecosistema
abierto que está en constante interacción con sus bancos y en constante movimiento
desde su naciente en la cuenca alta hasta la boca en la cuenca baja. Los cambios a lo
largo del río son constantes y las bases de estos cambios están relacionadas con el
cambio gradual en las condiciones físicas como ancho del río, profundidad, descarga,
temperatura, etc. Estos cambios graduales en las condiciones físicas están altamente
correlacionados con cambios en la estructura de los ensambles bióticos (ver Vannote et
al. 1980 por una explicación completa).
Coordenadas predeterminadas: sitios donde se han tomado coordenadas geográficas
como lugares potenciales de estaciones para el estudio con trampas cámara.
Datos poblacionales: el número de individuos de una especie en un área determinada,
sean relativos o absolutos en espacio y tiempo de esfuerzo de muestreo.
Diseño básico de estudio: diseño mínimo requerido para establecer la abundancia de
especies crípticas, 20 estaciones y 60 días de muestreo 80-100 km² de área a cubrir.
Ecosistema meta: ecosistema, previamente seleccionado, donde se efectúan mediciones
de paisaje.
Efectividad en muestreos: eficacia o eficiencia en la captura (registro) de fotografías en
el estudio.
Electropesca: técnica de pesca en la cual se aplican impulsos eléctricos en la columna de
agua para desmayar los peces. Cuando los peces están desmayados se utilizan redes de
mano para capturarlos.
Entorno abiótico: caracteres del entorno natural que son vivos. En el caso del río, para
enumerar algunos: ancho del río, caudal, temperatura, erosión, etc.
Entorno biótico: se refiere a los recursos vivos u orgánicos como plantas y animales.
109
ERDAS: programa computacional para importar, preparar, analizar imágenes de
satélite, con el objetivo de producir mapas de cobertura y uso del suelo.
Estación de muestreo: sitio donde se han colocado dos cámaras una frente a la otra de
manera que puedan capturar ambos lados de las especies crípticas.
Estudio piloto: periodo de tiempo menor que el estudio del protocolo para conocer el
funcionamiento de cámaras, senderos, esfuerzo de muestreo, tiempo de duración de
baterías y otros necesarios que nos den la experiencia para desarrollar de manera exitosa
la investigación a largo plazo.
Especie exótica: especies introducidas, las cuales se han establecido en ecosistemas
naturales, y amenazan la biodiversidad nativa.
Factores demográficos: variables que inciden en el crecimiento de una población dada,
como muerte, natalidad, inmigración y emigración.
Fenología de la vegetación: ciencia que estudia la relación entre los factores climáticos
y los ciclos de los seres vivos. La fitofenología es la parte de la fenología que estudia
cómo afectan las variables meteorológicas a las manifestaciones periódicas o
estacionales de las plantas (floración, aparición –cuajado- de frutos y su maduración).
FRAGSTAT: programa computacional utilizado para efectuar medidas de paisaje.
Hot spot de biodiversidad: región con alta concentración de especies que ha mantenido
al menos un 70% de su vegetación original (Myers).
Lagunas geográficas: espacios territoriales no monitoreados, dejando vacíos de
información en algún sitio determinado de muestreo o investigación.
MODIS: imagen satelital de especto de moderada resolución de 500 metros o 1 km.
Usada para caracterización de paisajes a nivel de país, principalmente.
Parches: unidad mínima de mapeo en fragmentación de paisajes.
Patrones de manchas: formas y ubicación de las manchas (rosetas) de los felinos
especialmente usadas para su identificación.
Población abierta: estructura poblacional de una especie que cuenta con eventos de
muertes, nacimientos, inmigración y emigración por un determinado tiempo.
Población cerrada: estructura poblacional de una especie que no cuenta con eventos de
muertes, nacimientos, inmigración y emigración por un determinado tiempo.
Probabilidad de captura: posibilidad estadística de que las cámaras capturen una especie
en un tiempo determinado.
Protocolo de muestreo: guías y directrices estandarizadas para completar los muestreos
de campo propuestos.
110
Sensores activos: parte electrónica de las trampas cámara sensibles al movimiento o al
calor de los cuerpos de las especies o animales.
Sistemas fluviales: se refiere a ríos y sus tributarios.
Submuestreo: estudio parcial en tiempo y espacio, cuando no se cuenta con el total de
las estaciones de cámaras. Se hacen en dos períodos conocidos como tiempo 1 y tiempo
2.
Tabla de Atributos: datos tabulados asociados a un mapa o una referencia cartográfica.
Zona de detección: área donde estadísticamente puede haber posibilidades de captura de
especies (pueden ser radios de tres kilómetros o más).
111
9. APÉNDICES
Apéndice 1: Protocolo del continuo ribereño
Hoja de recolección de datos con todos sus campos. En el campo, el investigador se
debe asegurar de que se tienen suficientes hojas para los puntos que muestreará en un
día de trabajo. La hoja de materiales debe ser revisada antes de salir al campo para
asegurarse de que no falta equipo ni materiales para completar el trabajo. Por ejemplo,
el GPS y las cámaras trabajan con baterías y por ello siempre es necesario acarrear
baterías extras para recargar cuando se gasten las que están en uso. Esta regla se aplica a
todo tipo de material que pueda perecer en el campo.
Hoja de recolección de datos
# de campo Fecha Nombre (1)
Nombre (2)
Comenzó Terminó Nombre (3)
Nombre (4)
Vertiente Cuenca Río Tributario 1
Tributario 2 Orden del tributario
Latitud Longitud
País Departamento
Municipio Ciudad o pueblos cercanos
Localidad
Distancia en kilómetros del punto de muestreo a la boca del río
A.s.n.m.(m) en el punto
A.s.n.m.(m) 500 m río
arriba
A.s.n.m.(m) 500 m río
abajo
Anchura promedio del río (_______+_______+_______+_______+_______)/5 =
>0 a 2m =
50m
>2 a 5m =
75m
>5m a 10m =
100
>10 a 20m =
200
>20 a 30m =
300m >30m = 400m
112
Parámetro
Transecto
I II III IV V
Velocidad de la corriente
Pequeños rápidos
Remansos
Cascadas
Ancho del río
Dosel (%)
Salinidad
Temperatura
pH
DO (mg/l)
Conductividad
Secchi/turbidez
Hábitat (%)
Vegetación en el agua
Erosión (derecho %)
Erosión (izquierdo %)
Pequeñas partes de árboles
Partes de árboles grandes
Medidas en cada punto de los transectos
Sustratos
Punto
Profundida
d (cm)
Velocidad
(m/s)
Detritu
s (0 o
1)
Arcill
a (%)
Lodo
(limo)
(%)
Aren
a
(%)
Grav
a
(%)
Cantos
rodado
s (%)
Bloques
(%)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
# de pases trasmallo # de pases electropesca
113
11
12
13
14
15
Arcilla = 0.002 mm; lodo (limo) = 0.002 – 0.06 mm; arena = 0.06 – 2 mm; cantos
rodados = 6 -25 cm; bloques = > 25 cm
Peces____ Etiqueta en el frasco__________ Muestra fijada en formalina al
10%______
Insectos____ Etiqueta en el frasco_________ Muestra fijada en formalina al
10%______
Camarones___ Etiqueta en el frasco _______Muestra fijada en formalina al 10%_____
Muestras serán depositadas en el siguiente museo (s)
_____________________________________
Notas
114
Conteo de especies en el campo Conteo de especies en el laboratorio
Fecha: Fecha:
Persona que identificó: Persona que identificó:
Especies identificadas Especies identificadas
1. 1.
2. 2.
3. 3.
4. 4.
5. 5.
6. 6.
7. 7.
8. 8.
9. 9.
10. 10.
11. 11.
12. 12.
13. 13.
14. 14.
15. 15.
16. 16.
17. 17.
18. 18.
19. 19.
20. 20.
21. 21.
22. 22.
23. 23.
24. 24.
25. 25.
26. 26.
27. 27.
28. 28.
115
Conteo de especies en
el campo Conteo de especies en el laboratorio
Fe
ch
a
Identif
icado
por Fecha Identificado por
Nombre de
la especie Tejido
Nombre de la
especie
Tejid
o
Etiqueta Etiqueta Etiqueta
116
Apéndice 2: Hoja de información de datos recolectados de especies
Localidad Especie
1
Especie
2
Especie
3
Especie
4
Especie
5
Especie
6
Especie
7
Localidad
1
Localidad
2
Localidad
3
Localidad
4
Localidad
5
Localidad
6
Localidad
7
Apéndice 3: Hoja de información de datos recolectados de parámetros ambientales
Localidad Profundidad Velocidad pH DO Conductividad Arcilla Lodo
Localidad
1
Localidad
2
Localidad
3
Localidad
4
Localidad
5
Localidad
6
Localidad
7
117
Apéndice 4: Lista de materiales y equipo necesarios para implementar el protocolo
En el campo
Hoja de recolección de campo impresa en papel para lluvia (asegurarse de que habrá
suficientes hojas para todos los puntos).
Cartapacios impermeables para mantener las hojas de recolección de datos.
Tijeras.
Suficiente formalina para el día de muestreo.
Suficiente etanol para el día de muestreo.
Frascos (nalgene) para almacenar las muestras en el campo de peces. Se deben tener
diferentes botellas para los peces, insectos y crustáceos.
Etiquetas para cada muestra en cada botella (peces, insectos y crustáceos).
Viales para almacenar tejido si se recolecta tejido para estudios futuros de genética.
Lápices de carbón y sacapuntas.
Cámara fotográfica digital.
GPS.
Altímetro.
Medidor digital de distancia (range finders).
Estacas con banderas (para marcar los transectos).
Trasmallos sin bolsa y trasmallos con bolsa.
Electropesca.
Baterías para el electropesca.
Cargador para las baterías del electropesca.
Bastón con ánodo y cátodo para el electropesca.
Correntómetro.
Medidor de calidad de agua multiparámetros (salinidad, pH, temperatura, oxígeno
disuelto, conductividad).
Disco de secchi.
Regla de madera o metálica para medir profundidad.
En el laboratorio
Agua potable para lavar las muestras. Las muestras deben estar en formalina al 10% por
lo menos 72 horas. Luego pueden ser enjuagadas en agua del grifo y ser transferidas a
etanol al 75%.
Los materiales requeridos en el laboratorio son:
Etanol puro para diluirlo al 75% para la preservación de las muestras.
Frascos de diferentes tamaños para almacenar las muestras.
Bandejas metálicas o plásticas.
Estereoscopio y microscopio.
Pinzas de diferentes tamaños.
Papel resistente a la lluvia para hacer las etiquetas.
Lápices de carbón.
Guías de identificación de taxa (peces, insectos y crustáceos).
Acceso a agua potable.
Para enviar y depositar las muestras en la colección de un museo:
Las muestras deberán ir apropiadamente identificadas y contadas. Envueltas en gasa y
simplemente rociadas en etanol al 75%. Antes de enviar las muestras a cualquier museo,