Efecto del tamaño de trampa al cuantificar la caída de material vegetal /

Introducción: Muchos fenómenos naturales estudiados en ecología (como lluvia de semillas y producción de hojarasca) requieren métodos cuantitativos que recolecten datos in absentia, por ejemplo, las trampas. Las trampas varían en forma, tamaño y material, y se debe considerar cuidadosamente su selec...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Quesada-Acuña, Sergio Gabriel
Otros Autores: Pérez Gómez, Gabriela
Formato: Capítulo de libro
Lenguaje:English
Publicado: San José, Costa Rica : EUNED, c2023.
Materias:
Acceso en línea:https://revistas.uned.ac.cr/index.php/cuadernos
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520 3 |a Introducción: Muchos fenómenos naturales estudiados en ecología (como lluvia de semillas y producción de hojarasca) requieren métodos cuantitativos que recolecten datos in absentia, por ejemplo, las trampas. Las trampas varían en forma, tamaño y material, y se debe considerar cuidadosamente su selección. Hay pocos estudios que comparen el desempeño de trampas de diferentes tamaños y su efecto en las estimaciones. Objetivo: Comparar dos tamaños de una trampa común diseñada para cuantificar la caída de material vegetal. Métodos: En un parque urbano tropical en San José, Costa Rica, colocamos un total de 74 trampas cuadradas (trampa grande = 0,50m2 , con una subsección concéntrica de 0,25m2 que representa la trampa pequeña) en tres microhábitats (pasto; borde del bosque y bajo árboles aislados). Desde julio de 2021 hasta junio de 2022, recolectamos el contenido de las trampas dos veces al mes (esfuerzo de muestreo anual: 144 horas por trampa). Resultados: la trampa grande da como resultado estimaciones de densidad más bajas, lo que genera errores y desviaciones estándar más altos. La trampa pequeña estima densidades más altas, pero reduce la desviación estándar y el error. Los coeficientes de variación de ambas trampas fueron similares. Conclusión: Los estudios con trampas de vegetación deben considerar el efecto del tamaño de trampa en las estimaciones de densidad, el error estimado y las desviaciones estándar. 
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