RESUMEN
Los análisis de selección de recursos basados en datos de detección se utilizan ampliamente para parametrizar las superficies de resistencia empleadas para identificar corredores ecológicos. Para realizar con éxito la resistencia, es crucial desacoplar los comportamientos de residentes y dispersantes, pero hasta la fecha los estudios de conectividad que utilizan datos de detección no han abordado esta cuestión. En este trabajo, los autores han desacoplado los datos de lobos residentes y dispersantes analizando los datos de detección recogidos en un corredor natural que atraviesa una llanura dominada por el hombre en Italia. Para ello, realizaron un análisis de Densidad Kernel para investigar si existen agrupaciones de puntos de detección de lobos caracterizadas por una densidad de puntos marcadamente superior y comprobaron si las áreas delimitadas por estas agrupaciones (áreas núcleo) poseen características específicas. A continuación se realizó un análisis de selección de hábitat para comparar la intensidad de la selección de hábitat llevada a cabo por los supuestos residentes y dispersantes. Se identificó una agrupación de alta densidad de 30 puntos de detección que delimitaba una pequeña zona núcleo situada de forma estable en la parte central del parque. Las drásticas diferencias del R-2 y el AUC de los modelos de selección de hábitat realizados dentro (R-2 = 0,506; AUC = 0,952) y fuera (R-2 = 0,037; AUC = 0,643) del área central corroboraron la hipótesis de que el área central encierra efectivamente puntos de detección pertenecientes a residentes. Estos resultados muestran que a través de análisis simples de uso del espacio es posible discriminar aproximadamente entre puntos de detección pertenecientes a individuos residentes y dispersantes, y que los modelos de selección de hábitat realizados por separado sobre estos datos tienen resultados extremadamente diferentes con fuertes posibles efectos sobre las superficies de resistencia parametrizadas a partir de estos modelos.
Los autores y otros datos del artículo:
Dondina, O., A. Meriggi, L. Bani and V. Orioli (2022). «Decoupling residents and dispersers from detection data improve habitat selection modelling: the case study of the wolf in a natural corridor”. Ethology Ecology & Evolution 34 (6): 617-635.
La revista Ethology Ecology & Evolution tuvo un factor de impacto en el año 2021 de 1,14 (Web of Science, 2023).
| Categoría de la revista | Total de revistas | Clasificación de la revista | Cuartil |
| Etología | 53 | 53 | Q4 |
| Zoología | 176 | 119 | Q3 |
REFERENCIAS
Web of Science (2023). Consultado el 19 de Marzo de 2023. https://www.webofscience.com/wos/woscc/summary/5e9102a6-5d75-4fc9-b581-878543d22d1d-7a1dc57e/relevance/1