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Vol. 23 Núm. 32 (2014)
Estimación de la densidad de tapires utilizando cámaras trampa
Departamento Central de Investigación Universidad Laica “Eloy Alfaro” de Manabí Manta, Ecuador
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Enviado
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24 mayo 2025
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Publicado
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2014-06-01
Resumen
El tamaño de la población es un concepto clave en la evolución, la ecología y la conservación. Sin embargo, contabilizar animales en movimiento en el bosque no es tarea fácil, especialmente si hablamos de tapires, animales muy reservados con patrones de actividad crepusculares o nocturnos. Estas características dificultan aún más el conteo. Para solucionar esta dificultad, estadísticos y biólogos han desarrollado técnicas especiales conocidas como muestreo de distancia, que implican recorrer largos transectos lineales. En cada transecto, se registra la distancia perpendicular entre el observador y el animal observado. Estos datos se utilizan para calcular una función de detectabilidad, y posteriormente se calcula la densidad aplicando sofisticadas técnicas matemáticas en un software ampliamente utilizado llamado Distance.
Recientemente, Mathias Tobler, miembro del TSG, y sus colaboradores [1] han utilizado un método novedoso para resolver muchos de los problemas relacionados con el conteo de tapires de tierras bajas mediante cámaras trampa. Colocaron las cámaras trampa en una cuadrícula regular utilizando la estimación del tamaño del área de distribución, datos que ahora tenemos para todas las especies de tapires en diferentes entornos, para establecer la distancia mínima entre cámaras. Al suponer que los tapires tienen centros de actividad relacionados con su área de distribución y al aplicar técnicas estadísticas muy sofisticadas (estadística bayesiana), pudieron estimar la densidad de tapires de tierras bajas, abordando el problema de la baja detectabilidad de una manera muy elegante.
Referencias
- 1. Tobler MW, Hibert F, Debeir L, and Richard-Hansen C. 2014. Estimates of density and sustainable harvest of the lowland tapir Tapirus terrestris in the Amazon of French Guiana using a Bayesian spatially explicit capture–recapture model. Oryx. 48(3):410–9. https://doi.org/10.1017/S0030605312001652
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