Área de distribución

Un área de distribución es el área en la que un animal vive y se desplaza periódicamente. Está relacionado con el concepto de territorio de un animal , que es el área que se defiende activamente. El concepto de área de distribución fue introducido por WH Burt en 1943. Dibujó mapas que mostraban dónde se había observado al animal en diferentes momentos. Un concepto asociado es la distribución de utilización , que examina dónde es probable que se encuentre el animal en un momento dado. Los datos para mapear un área de distribución solían recopilarse mediante una observación cuidadosa, pero en años más recientes, se coloca al animal un collar de transmisión o un dispositivo GPS similar .

La forma más sencilla de medir el área de distribución es construir el polígono convexo más pequeño posible alrededor de los datos, pero esto tiende a sobreestimar el área de distribución. Los métodos más conocidos para construir distribuciones de utilización son los llamados métodos de densidad de kernel de distribución normal o gaussiana bivariada . Más recientemente, se han utilizado métodos no paramétricos como la envoltura alfa de Burgman y Fox y la envoltura convexa local de Getz y Wilmers . Hay software disponible para utilizar métodos de kernel tanto paramétricos como no paramétricos.

El concepto de área de distribución se remonta a una publicación en 1943 de WH Burt, quien construyó mapas que delineaban la extensión espacial o el límite exterior del movimiento de un animal durante el curso de sus actividades cotidianas. ^[1] Asociado con el concepto de área de distribución está el concepto de distribución de utilización , que toma la forma de una función de densidad de probabilidad bidimensional que representa la probabilidad de encontrar un animal en un área definida dentro de su área de distribución. ^{[2] [3]} El área de distribución de un animal individual generalmente se construye a partir de un conjunto de puntos de ubicación que se han recopilado durante un período de tiempo, identificando la posición en el espacio de un individuo en muchos puntos en el tiempo. Dichos datos ahora se recopilan automáticamente utilizando collares colocados en individuos que transmiten a través de satélites o utilizando tecnología de teléfonos celulares móviles y tecnología de sistemas de posicionamiento global ( GPS ), a intervalos regulares.

La forma más sencilla de trazar los límites de un área de distribución a partir de un conjunto de datos de ubicación es construir el polígono convexo más pequeño posible alrededor de los datos. Este enfoque se conoce como el método del polígono convexo mínimo (MCP), que todavía se utiliza ampliamente ^{[4] [5] [6] [7],} pero tiene muchos inconvenientes, incluida la sobrestimación frecuente del tamaño de las áreas de distribución. ^[8]

Los métodos más conocidos para construir distribuciones de utilización son los denominados métodos de densidad de kernel de distribución normal o gaussiana bivariada . ^{[9] [10] [11]} Este grupo de métodos es parte de un grupo más general de métodos de kernel paramétricos que emplean distribuciones distintas de la distribución normal como elementos del kernel asociados con cada punto en el conjunto de datos de ubicación.

Recientemente, el enfoque del núcleo para construir distribuciones de utilización se amplió para incluir una serie de métodos no paramétricos, como el método de casco alfa de Burgman y Fox ^[12] y el método de casco convexo local (LoCoH) de Getz y Wilmers. ^[13] Este último método ahora se ha extendido desde un método LoCoH de punto fijo puro a métodos LoCoH de radio fijo y de punto/radio adaptativo. ^[14]

Si bien, actualmente, hay más software disponible para implementar métodos paramétricos que no paramétricos (debido a que el último enfoque es más nuevo), los artículos citados por Getz et al. demuestran que los métodos LoCoH generalmente brindan estimaciones más precisas del tamaño del área de distribución hogareña y tienen mejores propiedades de convergencia a medida que aumenta el tamaño de la muestra que los métodos kernel paramétricos.

Los métodos de estimación del área de distribución que se han desarrollado desde 2005 incluyen:

• CoH bajo ^[15]
• Puente Browniano ^[16]
• Kernel basado en líneas ^[17]
• GeoElipse ^{[18] [19]}
• Buffer de línea ^[20]

Los paquetes informáticos para utilizar métodos kernel paramétricos y no paramétricos están disponibles en línea. ^{[21] [22] [23] [24]} En el apéndice de un artículo de JMIR de 2017 , se informan las áreas de distribución de más de 150 especies de aves diferentes en Manitoba . ^[25]

• Territorialidad
• Querido reconocimiento enemigo