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Ecología espacial

La ecología espacial estudia la unidad de distribución o espacial última que ocupa una especie . En un hábitat particular compartido por varias especies, cada una de ellas suele...

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La ecología espacial estudia la unidad de distribución o espacial última que ocupa una especie . En un hábitat particular compartido por varias especies, cada una de ellas suele estar confinada a su propio microhábitat o nicho espacial, ya que dos especies en el mismo territorio no suelen ocupar el mismo nicho ecológico durante un período de tiempo significativo.

Descripción general

En la naturaleza, los organismos no se distribuyen ni de forma uniforme ni aleatoria , sino que forman algún tipo de patrón espacial . [ 1 ] Esto se debe a diversos aportes de energía, perturbaciones e interacciones entre especies que dan lugar a estructuras o gradientes espacialmente irregulares . Esta variabilidad espacial en el entorno crea diversidad en las comunidades de organismos, así como en la variedad de los eventos biológicos y ecológicos observados. [ 1 ] El tipo de disposición espacial presente puede sugerir ciertas interacciones dentro y entre especies, como la competencia , la depredación y la reproducción . [ 2 ] Por otro lado, ciertos patrones espaciales también pueden descartar teorías ecológicas específicas que antes se consideraban ciertas. [ 3 ]

Aunque la ecología espacial se ocupa de los patrones espaciales, generalmente se basa en datos de observación en lugar de en un modelo existente . [ 2 ] Esto se debe a que la naturaleza rara vez sigue un orden establecido y esperado. Para investigar adecuadamente un patrón espacial o una población, se debe detectar su extensión espacial. Idealmente, esto se lograría de antemano mediante un estudio espacial de referencia, que determinaría si el patrón o proceso se encuentra a escala local, regional o global. Sin embargo, esto es poco común en la investigación de campo real, debido a la falta de tiempo y financiación, así como a la naturaleza siempre cambiante de organismos tan ampliamente estudiados como los insectos y la fauna silvestre . [ 4 ] Con información detallada sobre las etapas de vida, la dinámica, la demografía , el movimiento, el comportamiento, etc., de una especie, se pueden desarrollar modelos de patrones espaciales para estimar y predecir eventos en lugares no muestreados. [ 2 ]

Historia

La mayoría de los estudios matemáticos en ecología del siglo XIX asumían una distribución uniforme de los organismos vivos en su hábitat. [ 1 ] En el último cuarto de siglo, los ecólogos han comenzado a reconocer el grado en que los organismos responden a los patrones espaciales en su entorno. Debido a los rápidos avances en la tecnología informática en el mismo período, se han comenzado a utilizar métodos más avanzados de análisis de datos estadísticos. [ 3 ] Además, el uso repetido de imágenes de teledetección y sistemas de información geográfica en un área particular ha llevado a un mayor análisis e identificación de patrones espaciales a lo largo del tiempo. [ 4 ] Estas tecnologías también han aumentado la capacidad de determinar cómo las actividades humanas han impactado el hábitat animal y el cambio climático . [ 5 ] El mundo natural se ha vuelto cada vez más fragmentado debido a las actividades humanas; el cambio antropogénico del paisaje ha tenido impactos en cadena en las poblaciones de vida silvestre, que ahora tienen más probabilidades de ser pequeñas, de distribución restringida y cada vez más aisladas entre sí. En parte como reacción a este conocimiento, y en parte debido a desarrollos teóricos cada vez más sofisticados, los ecólogos comenzaron a enfatizar la importancia del contexto espacial en la investigación. La ecología espacial surgió de este movimiento hacia la rendición de cuentas espacial; "la introducción progresiva de la variación y complejidad espacial en el análisis ecológico, incluidos los cambios en los patrones espaciales a lo largo del tiempo". [ 6 ]

Conceptos

Escala

En ecología espacial, la escala se refiere a la extensión espacial de los procesos ecológicos y a la interpretación espacial de los datos. [ 7 ] La respuesta de un organismo o una especie al ambiente es particular a una escala específica y puede responder de manera diferente a una escala mayor o menor. [ 8 ] Elegir una escala apropiada para el proceso ecológico en cuestión es muy importante para formular hipótesis con precisión y determinar la causa subyacente. [ 9 ] [ 10 ] Con frecuencia, los patrones ecológicos son el resultado de múltiples procesos ecológicos, que a menudo operan en más de una escala espacial. [ 11 ] Mediante el uso de métodos estadísticos espaciales como la geoestadística y el análisis de coordenadas principales de matrices vecinas (PCNM), se pueden identificar relaciones espaciales entre organismos y variables ambientales en múltiples escalas. [ 8 ]

Autocorrelación espacial

La autocorrelación espacial se refiere a que los valores de muestras tomadas cerca unas de otras tienen más probabilidades de tener una magnitud similar que por mera casualidad. [ 7 ] Cuando un par de valores ubicados a cierta distancia son más similares de lo esperado por azar, se dice que la autocorrelación espacial es positiva. Cuando un par de valores son menos similares, se dice que la autocorrelación espacial es negativa. Es común que los valores estén autocorrelacionados positivamente a distancias cortas y negativamente a distancias largas. [ 1 ] Esto se conoce comúnmente como la primera ley de geografía de Tobler , que se resume como "todo está relacionado con todo lo demás, pero los objetos cercanos están más relacionados que los objetos distantes".

En ecología, existen dos fuentes importantes de autocorrelación espacial, que surgen de procesos espacio-temporales, como la dispersión o la migración : [ 11 ]

  • La autocorrelación espacial verdadera/inherente surge de las interacciones entre individuos ubicados muy cerca. Este proceso es endógeno (interno) y da como resultado que los individuos estén espacialmente adyacentes de forma irregular . [ 7 ] Un ejemplo de esto sería la reproducción sexual , cuyo éxito requiere la cercanía de un macho y una hembra de la especie.
  • La autocorrelación espacial inducida (o " dependencia espacial inducida ") surge de la respuesta de la especie a la estructura espacial de factores exógenos (externos), que a su vez están espacialmente autocorrelacionados. [ 7 ] Un ejemplo de esto sería el área de distribución del hábitat invernal de los ciervos, que utilizan coníferas para la retención de calor y el forraje .

La mayoría de los datos ecológicos presentan cierto grado de autocorrelación espacial, dependiendo de la escala ecológica (resolución espacial) de interés. Dado que la disposición espacial de la mayoría de los datos ecológicos no es aleatoria, las muestras poblacionales aleatorias tradicionales tienden a sobreestimar el valor real de una variable o a inferir una correlación significativa donde no la hay. [ 1 ] Este sesgo puede corregirse mediante el uso de geoestadística y otros modelos estadísticos más avanzados. Independientemente del método, el tamaño de la muestra debe ser apropiado para la escala y el método estadístico espacial utilizado para que sea válido. [ 4 ]

Patrón

Los patrones espaciales, como la distribución de una especie, son el resultado de una autocorrelación espacial real o inducida. [ 7 ] En la naturaleza, los organismos no se distribuyen ni de forma uniforme ni aleatoria. El entorno está estructurado espacialmente por diversos procesos ecológicos, [ 1 ] que, en combinación con la respuesta conductual de las especies, generalmente dan como resultado:

  • Gradientes (tendencias): cambio direccional constante en los números a lo largo de una distancia específica.
  • Parches (grupos): un área relativamente uniforme y homogénea separada por huecos.
  • Ruido (fluctuaciones aleatorias): variación que no puede explicarse mediante un modelo.

Teóricamente, cualquiera de estas estructuras puede ocurrir en cualquier escala dada. Debido a la presencia de autocorrelación espacial, en la naturaleza los gradientes generalmente se encuentran a nivel global, mientras que los parches representan escalas intermedias (regionales) y el ruido a escalas locales. [ 11 ]

El análisis de patrones ecológicos espaciales comprende dos familias de métodos: [ 12 ]

  • El análisis de patrones de puntos estudia la distribución de individuos en el espacio y se utiliza para determinar si la distribución es aleatoria. [ 13 ] También describe el tipo de patrón y permite extraer conclusiones sobre el proceso que lo originó. Los métodos estadísticos más utilizados son el de densidad de cuadrantes y el del vecino más cercano .
  • El análisis de patrones superficiales se ocupa de fenómenos espacialmente continuos. Una vez determinada la distribución espacial de las variables mediante muestreo discreto, se utilizan métodos estadísticos para cuantificar la magnitud, la intensidad y la extensión de la autocorrelación espacial presente en los datos (como correlogramas , variogramas y periodogramas), así como para representar gráficamente la cantidad de variación espacial.

Aplicaciones

Investigación

El análisis de tendencias espaciales se ha utilizado para investigar la gestión de la vida silvestre , la ecología del fuego , la ecología de poblaciones , la ecología de enfermedades , las especies invasoras , la ecología marina y la modelización del secuestro de carbono, utilizando las relaciones y patrones espaciales para determinar los procesos ecológicos y sus efectos en el medio ambiente. Los patrones espaciales tienen diferentes funciones ecosistémicas en ecología, por ejemplo, una mayor productividad. [ 14 ]

Interdisciplinario

Los conceptos de ecología espacial son fundamentales para comprender la dinámica espacial de la ecología de poblaciones y comunidades . La heterogeneidad espacial de poblaciones y comunidades desempeña un papel central en teorías ecológicas como la sucesión , la adaptación , la estabilidad de la comunidad, la competencia , las interacciones depredador-presa , el parasitismo y las epidemias . [ 1 ] El campo de la ecología del paisaje, en rápida expansión, utiliza los aspectos básicos de la ecología espacial en su investigación. [ 15 ]

El uso práctico de los conceptos de ecología espacial es esencial para comprender las consecuencias de la fragmentación y la pérdida de hábitat para la vida silvestre. Comprender la respuesta de una especie a una estructura espacial proporciona información útil en relación con la conservación de la biodiversidad y la restauración del hábitat. [ 16 ]

La modelización de la ecología espacial utiliza componentes de teledetección y sistemas de información geográfica (SIG). [ 17 ]

Pruebas estadísticas

Se han desarrollado diversas pruebas estadísticas para estudiar dichas relaciones.

Pruebas basadas en la distancia

Clark y Evans' R

Clark y Evans en 1954 [ 18 ] propusieron una prueba basada en la densidad y la distancia entre organismos. Bajo la hipótesis nula, la distancia esperada ( r e ) entre los organismos (medida como la distancia al vecino más cercano) con una densidad constante conocida ( ρ ) es

rmi=12ρ{\displaystyle r_{e}={\frac {1}{2{\sqrt {\rho }}}}}

La diferencia entre el valor observado ( r o ) y el valor esperado ( r e ) se puede comprobar con una prueba Z.

Z=ro−rmiSmi{\displaystyle Z={\frac {r_{o}-r_{e}}{SE}}}
Smi=0,26136norteρ{\displaystyle SE={\frac {0.26136}{\sqrt {N\rho }}}}

donde N es el número de mediciones del vecino más cercano. Para muestras grandes, Z se distribuye normalmente. Los resultados se suelen presentar en forma de razón: R = ( r o ) / ( r e )

α de Pielou

Pielou, en 1959, ideó una estadística diferente. [ 19 ] En lugar de los vecinos más cercanos, consideró la distancia entre un organismo y un conjunto de puntos aleatorios preseleccionados dentro del área de muestreo, asumiendo nuevamente una densidad constante. Si la población está dispersa aleatoriamente en el área, estas distancias serán iguales a las distancias de los vecinos más cercanos. Sea ω la razón entre las distancias desde los puntos aleatorios y las distancias calculadas a partir de los cálculos de los vecinos más cercanos. El α es

α=πdω{\displaystyle \alpha =\pi d\omega }

donde d es la densidad común constante y π tiene su valor numérico habitual. Los valores de α menores que, iguales o mayores que 1 indican uniformidad, aleatoriedad (una distribución de Poisson ) o agregación, respectivamente. Se puede comprobar si alfa presenta una desviación significativa de 1 calculando el estadístico de prueba.

χ2norte2=2norteα{\displaystyle \chi _{2n}^{2}=2n\alpha }

donde χ² se distribuye con 2n grados de libertad. Aquí , n es el número de organismos muestreados.

En 1961, Montford demostró que, al estimar la densidad en lugar de utilizar una constante conocida, esta versión de alfa tendía a sobreestimar el grado real de agregación. Proporcionó una formulación revisada que corrige este error. Existe una amplia gama de problemas matemáticos relacionados con los modelos ecológicos espaciales, que se refieren a patrones y procesos espaciales asociados con fenómenos caóticos, bifurcaciones e inestabilidad. [ 20 ]

Véase también

Referencias

  1. 1 2 3 4 5 6 7 Legendre, P.; Fortin, M.-J. (1989). "Patrón espacial y análisis ecológico". Ecología vegetal . 80 (2): 107– 138. CiteSeerX 10.1.1.330.8940 . doi : 10.1007/BF00048036 . S2CID 17101938 .  
  2. 1 2 3 Perry, JN; AM Liebhold; MS Rosenberg; J. Dungan; M. Miriti; A. Jakomulska; S. Citron-Pousty (2002). "Ilustraciones y directrices para seleccionar métodos estadísticos para cuantificar patrones espaciales en datos ecológicos" (PDF) . Ecography . 25 (5): 578– 600. doi : 10.1034/j.1600-0587.2002.250507.x .
  3. 1 2 Liebhold, AM; J. Gurevitch (2002). "Integración del análisis estadístico de datos espaciales en ecología". Ecography . 25 (5): 553– 557. CiteSeerX 10.1.1.564.6946 . doi : 10.1034/j.1600-0587.2002.250505.x . 
  4. 1 2 3 Tobin, PC (2004). "Estimación de la función de autocorrelación espacial: consecuencias del muestreo de poblaciones dinámicas en el espacio y el tiempo". Ecography . 27 (6): 765– 775. CiteSeerX 10.1.1.505.4030 . doi : 10.1111/j.0906-7590.2004.03977.x . 
  5. ↑ Keitt, Timothy H.; Ottar N. Bjørnstad; Philip M. Dixon; Steve Citron-Poust (2002). "Considerando el patrón espacial al modelar las interacciones organismo-ambiente". Ecography . 25 (5): 616– 625. doi : 10.1034/j.1600-0587.2002.250509.x .
  6. ↑ Rockwood, Larry L. (2006). Introducción a la ecología de poblaciones . Malden, MA, EE. UU.: Blackwell Publishing Ltd. pp. 108–110 . ISBN  9781405132633.
  7. 1 2 3 4 5 Fortin, Marie-Josée; Mark RT Dale (2005). Análisis espacial: una guía para ecólogos . Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-80434-9.
  8. 1 2 Bellier, E.; P. Monestiez; J.-P. Durbec; J.-N. Candau (2007). "Identificación de relaciones espaciales a múltiples escalas: coordenadas principales de matrices vecinas (PCNM) y enfoques geoestadísticos". Ecography . 30 (3): 385– 399. doi : 10.1111/j.0906-7590.2007.04911.x .
  9. ↑ De, Knegt; van Langevelde, F.; Coughenour, MB; Skidmore, Alaska; de Boer, WF; Heitkönig, IMA; Knox, Nuevo México; Slotow, R.; van der Waal, C.; Prins, HHT (2010). "Autocorrelación espacial y escalamiento de las relaciones especie-medio ambiente" . Ecología . 91 (8): 2455–2465.doi : 10.1890 / 09-1359.1 . PMID 20836467 . 
  10. ^ Wilschut, LI; Addink, EA; Heesterbeek, JAP; Heier, L.; Laudisoit, A.; Begón, M.; Davis, S.; Dubyanskiy, VM; Burdelov, L.; de Jong, SM (2013). "Posibles corredores y barreras para la propagación de la peste en Asia central" . Revista Internacional de Geografía de la Salud . 12 (49): 49. doi : 10.1186/1476-072X-12-49 . PMC 4228490 . PMID 24171709 .  
  11. 1 2 3 Fortin, M.-J.; MRT Dale; J. ver Hoef (2002). "Análisis espacial en ecología" (PDF) . Enciclopedia de Environmetría . 4 : 2051–2058 .
  12. ↑ Legendre, P. (1993). "Autocorrelación espacial: ¿problema o nuevo paradigma?". Ecology . 74 (6): 1659– 1673. doi : 10.2307/1939924 . ISSN 0012-9658 . JSTOR 1939924 .  
  13. ↑ Wilschut, LI; Laudisoit, A.; Hughes, NK; Addink, EA; de Jong, SM; Heesterbeek, JAP; Reijniers, J.; Eagle, S.; Dubyanskiy, VM; Begon, M. (2015). "Patrones de distribución espacial de los huéspedes de la peste: análisis de patrones puntuales de las madrigueras de los jerbos grandes en Kazajstán" . Journal of Biogeography . 42 (7): 1281– 1291. doi : 10.1111/jbi.12534 . PMC 4737218. PMID 26877580 .  
  14. ↑ Rietkerk, M.; Van de Koppel, J. (2008). "Formación de patrones regulares en ecosistemas reales". Trends in Ecology and Evolution . 23 (3): 169– 175. doi : 10.1016/j.tree.2007.10.013 . PMID 18255188 . 
  15. ↑ "Ecología del paisaje | Ciencias ambientales | Iniciadores de investigación | EBSCO Research" . EBSCO . Consultado el 25 de febrero de 2026 .
  16. ↑ Collinge, SK (2001). "Ecología espacial y conservación biológica: Introducción". Conservación biológica . 100 : 1–2 . doi : 10.1016/s0006-3207(00)00201-9 .
  17. ↑ "Investigación ICEESR" . Centro Internacional de Investigación sobre Energía y Sostenibilidad Ambiental, UNIUYO . 6 de noviembre de 2019. Consultado el 25 de febrero de 2026 .
  18. ↑ Clark, PJ; Evans, FC (1954). "Distancia al vecino más cercano como medida de las relaciones espaciales en poblaciones". Ecology . 35 (4): 445– 453. doi : 10.2307/1931034 . JSTOR 1931034 . 
  19. ↑ Pielou, EC (1959). "El uso de distancias de punto a planta en el estudio de patrones en poblaciones de plantas". J Ecol . 47 : 607–613 . doi : 10.2307/2257293 . JSTOR 2257293 . 
  20. ↑ Papadimitriou, Fivos (2010). "Modelado matemático de sistemas complejos espacioecológicos: una evaluación" . Geografía, medio ambiente, sostenibilidad . 1 (3): 67– 80. doi : 10.24057/2071-9388-2010-3-1-67-80 .
  • Spatial Ecology aloja software para su uso en análisis ecológicos espaciales.
  • Programa de Investigación en Ecología Espacial de la Universidad de Helsinki
  • Laboratorio de Ecología Espacial de la Universidad de Queensland
  • Ecography publica artículos revisados ​​por pares sobre ecología espacial.
  • Centro Nacional de Análisis y Síntesis Ecológica de la Universidad de California, Santa Bárbara
  • Laboratorio de Ecología Espacial de la Universidad de Alaska, Fairbanks
  • Ecología espacial (Wikipedia) , recursos en línea para aprender análisis ecológico espacial y procesamiento de datos utilizando software de código abierto.
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