Una aproximación multivariada para identificar la escala de análisis en estudios de asociación entre comunidades de aves y la composición del paisaje

Abstract

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y la disponibilidad de imágenes satelitales proveen una fuente de información que ha permitido el desarrollo de numerosos estudios de la distribución de especies y su relación con variables ambientales. La escala a la que se analiza el fenómeno de interés no es trivial y muchas veces no es claro cuál es la más adecuada. Las aproximaciones metodológicas basadas en métodos algorítmicos, como las técnicas de reducción de la dimensión, permiten explorar grandes conjuntos de datos sin necesidad de asumir un modelo estocástico subyacente. En este trabajo se propone una aproximación multivariada para identificar la escala de análisis en estudios de co-variación entre comunidades y la composición del paisaje. La metodología propuesta se basa en el ordenamiento multidimensional de los datos correspondientes a comunidades de aves y de los datos de composición paisajística, con una posterior cuantificación del consenso entre ambas ordenaciones. Asimismo, se comparan las escalas espaciales a la cual dicha co-variación es máxima entre distintos gremios y grupos de aves. Se utilizaron los datos provenientes del relevamiento de aves en 46 transectas en las Sierras Grandes de Córdoba. La composición del paisaje se estimó a distintas escalas para cada transecta, extrayendo la información de áreas de distintos tamaños de un SIG. La asociación entre ambos sets de variables (densidades de especies y proporciones de tipos de hábitat) se estimó a partir del Análisis de Co-inercia. Las escalas y la magnitud de la máxima co-variación difirieron entre gremios, la comunidad en total y las aves endémicas. La distribución de especies de aves endémicas en la zona de estudio presentó mayor co-variación con la composición del paisaje en áreas mayores que los otros agrupamientos (35-40 ha). Identificar las escalas de mayor asociación entre comunidades y el ambiente es importante tanto para la comprensión de los mecanismos por los cuales los organismos responden al paisaje como para el manejo del hábitat. El algoritmo propuesto representa una herramienta para contribuir con estudios destinados a explorar la variación de patrones y procesos en distintas escalas espaciales sin necesidad de asumir asociaciones ni distribuciones de probabilidad a priori.