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El análisis de viabilidad de poblaciones (PVA)



  1. Utilidad de proyectar la viabilidad de una población en conservación
  2. Factores deben tenerse en cuenta a la hora de diseñar un P.V.A. para una especie en particular
  3. Bibliografía
  4. Anexo

El análisis de viabilidad de poblaciones (PVA) puede definirse como: "evaluación de datos y modelos para anticipar la probabilidad de que una población pueda persistir durante algún tiempo elegido arbitrariamente en el futuro" ¹, "aplicación de datos y modelos para estimar las probabilidades de persistencia de una población a lo largo del tiempo" 2 o "el uso de métodos cuantitativos para predecir el estatus futuro de una población" 3

Utilidad de proyectar la viabilidad de una población en conservación

Es según Dunning4 et al. (2006) una forma sistemática de predecir el tamaño de una población en el futuro y provee información importante de cómo diferentes opciones de manejo pueden alterar la persistencia en el tiempo de las especies; se considera una herramienta útil para calcular el riesgo de extinción pero también puede medir cuando una población es muy pequeña para ser ecológicamente funcional. Usualmente se utiliza la sigla PVA para hacer referencia a un solo tipo de análisis, pero de hecho se basa en un amplio rango de análisis de datos y métodos de modelación que pueden variar ampliamente en el tipo y cantidad de datos que requiere. Por lo general los esfuerzos en colectas de datos son altos con el fin de obtener un estimado cercano al número total de individuos, separando adultos, hembras en edad reproductiva y juveniles. Suelen hacerse censos anuales usualmente llamados "Count-based PVAs".

Factores deben tenerse en cuenta a la hora de diseñar un P.V.A. para una especie en particular

Factores como la probabilidad de persistencia, duración de la persistencia en el año, la duración de la persistencia en las generaciones, el tipo de modelo o método utilizado para derivar estimación MVP, la proporción de sexos al nacer, la proporción de sexos de adultos, forma de dependencia de la densidad, capacidad de carga, efecto Allee (presente / ausente), la depresión endogámica, probabilidad de catástrofe, probabilidad de supervivencia de adultos, la supervivencia de adultos, porcentaje de crías femeninas de la población, la fecundidad, edad al momento del parto, la longevidad, densidad y la capacidad de dispersión5. La utilización o no de estos datos pueden cambiar según la metodología del análisis elegido por cada autor.

Dunning y colaboradores4 (2006) hacen referencia además a los cuestionamientos al realizar y utilizar los PVAs, entre los cuales está el ignorar efectos estocásticos; también hay críticas con respecto a la lectura literal de los resultados, la elección de un modelo estadístico adecuado y la fidelidad del resultado que puede depender de la disponibilidad de datos y a su vez generar análisis a partir de aproximaciones matemáticas lo que disminuiría la rigurosidad del PVA.

Gerbe6 (2006), así como otros autores, propone la implementación de datos adicionales teniendo en cuenta que características comportamentales propias de los individuos pueden afectar la permanencia de la población, por lo que propone datos que como: fecundidad masculina, particularidades reproductivas dependientes de la especie tiene implicaciones importantes en la viabilidad de la población.

Bibliografía

  • 1. Shaffer, M. L. 1981. Minimum population size for species conservation. BioScience 31:131-34

  • 2. Mills, L.S. 2013. Conservation of Wildlife Populations. Demography, Genetics, and Management. Blackwell, Oxford

  • 3. Morris, F.W. y Doak, D.F. 2002. Quantitative Conservation Biology: Theory and Practice of Population Viability Analysis. Conservation Ecology 7(2): 2

  • 4. Dunning, J. B. et al. 2006. Species and landscape approaches to conservation. Pp. 432-436, in: Groom, M. J., et al. Principles of Conservation Biology, Sinauer Associates, Sunderland, MA

  • 5. Trailla, L., Bradshawb, C., Brook, B. 2007. Minimum viable population size: A meta-analysis of 30 years of published estimates. Biological Conservation. 139: 159 – 166

  • 6. Gerber, L. 2006. Including Behavioral Data in Demographic Models Improves Estimates of Population Viability. Ecological Society of America. 4(8): 419-427

ANEXO

Tablas usos

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Autor:

S. Estefanny Molina Lugo

Daniela Quintero Contreras

Angie Daniela Chaparro

Maria Isabel Cardona Garibello

Ibague, Colombia

Junio, 2016

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