Estimación de densidades de ocelotes (Leopardus pardalis) en la Amazonía ecuatoriana a través de análisis captura-recaptura, trampas cámara y Sistemas de Información Geográfica.
- Authors
- Mosquera, Diego
- Format
- BachelorThesis
- Status
- publishedVersion
- Description
Neotropical felids like the Ocelot (Leopardus pardalis) are difficult to study with tradicional methods due to their elusive and nocturnal nature. Because of this, little is known about their density and population status. In this study, densities of ocelots were estimated for the area of Tiputini Biodiversity Station in the ecuadorean Amazon using a combination of trapcameras, capture–recapture statistical analysis, and Geographic Information Systems. Ocelots were captured with trap-cameras and identified based on their fur pattern. Population sizes were estimated using capture–recapture statistical analysis, and the area covered was defined based on the maximum distance moved by the individuals during the sample period using the Minimum Convex Polygon and individual circular Buffer techniques and Geographic Information Systems Tools. A density between 138 and 102 individuals / 100 km2 was estimated with the MCP Technique and a density between 149 and 125 individuals / 100 km2 was estimated using an individual Buffer. Two extense sampling periods were analized, between December 2004 and december 2008 (49 months) and February 2011 and february 2011 (13 months) with a trap effort of 17.000 and 7000 trap/nights. For comparison purposes, density was also estimated in two shorter periods of 12 weeks each, between June and August of 2005 and 2008. A density between 98 and 70,5 individuals / 100 km2 was estimated with the MCP and between 132 and 92 individuals / 100 km2 with an individual Buffer. Results are considered high when compared with previous studies of the same specie in different habitats.
Los felinos neotropicales como el Ocelote (Leopardus pardalis) son difíciles de estudiar con métodos tradicionales debido a su naturaleza nocturna y elusiva. Debido a esto, se conoce poco sobre sus densidades y estatus poblacional. En el presente estudio, se estimó la densidad de ocelotes para el área de la Estación de Biodiversidad Tiputini (EBT) en la Amazonía ecuatoriana mediante una combinación de trampas-cámara, análisis estadísticos de captura-recaptura y Sistemas de Información Geográfica. Los ocelotes fueron capturados con trampas cámara e identificados por su patrón de manchas. El tamaño de la población se estimó utilizando análisis estadístico de captura-recaptura y el área cubierta en base a las distancias máximas de desplazamiento de los individuos durante un periodo de muestreo con las técnicas del Polígono Mínimo Convexo (PMC) y Buffer Individual y herramientas SIG. Se estimó una densidad de entre 138 y 102 individuos / 100 km2 con la técnica de Polígono Mínimo Convexo (PMC) y entre 149 y 125 individuos / 100 km2 con un Buffer Individual, en dos periodos extensos de muestreo desde diciembre de 2004 a diciembre de 2008 (49 meses) y desde febrero de 2010 hasta febrero de 2011 (13 meses), con un esfuerzo de trampeo de entre 17.000 y 7000 trampas/noche. Con fines comparativos, se estimó además la densidad en dos periodos cortos de 12 semanas cada uno entre los meses de junio y agosto de 2005 y 2008 respectivamente, estimándose una densidad de entre 98 y 70, 5 individuos / 100 km2 con la metodología del PMC y de entre 132 y 92 individuos / 100 km2 con la metodología de Buffer individual. Los resultados se consideran altos comparados con estudios previos de la misma especie en diferentes hábitats. La utilización de técnicas estadísticas y herramientas de Sistemas de Información Geográfica en este estudio probó ser extremadamente útil para la detección de tendencias poblacionales.
- Publication Year
- 2011
- Language
- esp
- Topic
- Población animal
Métodos estadísticos
Sistemas de información geográfica
CIENCIAS
- Repository
- Repositorio Universidad San Francisco de Quito
- Get full text
- http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/1391
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/