Impactos del cambio en los usos del suelo sobre grupos funcionales de aves en la Orinoquia colombiana : propuesta de indicadores de vulnerabilidad basados en diversidad funcional
Fecha
2018-08-24Autor(es)
Rincón-Parra, Víctor JulioEvaluador(es)
Laverde Rodriguez, Oscar AlbertoPublicador
Pontificia Universidad Javeriana
Facultad
Facultad de Ciencias
Programa
Biología
Título obtenido
Biólogo (a)
Tipo
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Citación
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Resumen
Los cambios en los usos del suelo son uno de los principales impulsores de perdida de diversidad biológica. La respuesta de la diversidad a estos cambios está determinada por su diversidad de rasgos, y su estudio permite comprender el funcionamiento de los ecosistemas. Este estudio evaluó la respuesta de grupos funcionales de aves a cambios en los usos del suelo de coberturas naturales por agrícolas, con el fin de aportar a una mayor comprensión y capacidad de predicción del impacto de cambios en el uso del suelo sobre la diversidad biológica. Se recopilaron y midieron 13 rasgos morfométricos y de historia de vida de 364 especies registradas en bosques, sabanas, cultivos de arroz y palma de aceite, y pasturas en el Zonobioma húmedo tropical del piedemonte del Meta, y el Anfibioma Arauca – Casanare en la Orinoquia colombiana. Mediante sucesivas repeticiones de análisis Random Forest se identificaron los rasgos que potencialmente influyen en la respuesta de las especies en los diferentes cambios de uso evaluados, y a partir de la influencia de cada rasgo, por medio de análisis de agrupamientos jerárquicos se relacionaron grupos funcionales de respuesta. Los grupos funcionales variaron en su respuesta a los cambios entre coberturas y uso, de forma que algunos grupos estuvieron representados en menor o mayor proporción en coberturas de uso agrícola que en coberturas naturales. Cultivo de arroz, seguidas de pasturas de ganadería presentaron el mayor impacto sobre grupos funcionales de aves en bosque en los dos biomas evaluados. En el Anfibioma Arauca - Casanare, cultivos de arroz, seguidos de cultivos de palma presentaron el mayor impacto sobre los grupos funcionales de aves de sabanas. Los análisis realizados se proponen como una herramienta para priorizar rasgos funcionales de respuesta como indicadores de vulnerabilidad que abarcan varios grupos funcionales.
Abstract
The land-use changes are one of the main drivers of biological diversity loss. The response of biodiversity to these changes is determined by its diversity of traits, and its study allows understand the ecosystems functioning. This study evaluated the response of birds functional groups to land-use changes of natural covers for agricultural use, with the objective to contribute to a greater understanding and prediction ability of land-use change impact about biological diversity. Were compiled 13 morphometric and life history traits of 364 species registered in forests, rice and oil palm cultivation, and cattle pastures in the Meta Piedmont tropical humid zonobiome and Arauca-Casanare amphibian biome in the orinoquia region, Colombia.Through successive repetitions of Random Forest analysis, was identified traits that potentially influence the response of species to land use change and as from every trait, was classified response functional groups by hierarchical clustering analysis. The response of functional groups varied betwen land-use change models, in such a way that some groups were represented in lower or higher proportion ins agricultural uses that in natural coverages. Rice cultivation, followed by cattle pastures presented the higher impact on forest birds functional groups in the two evaluated biomes. In the Arauca-Casanare amphibian biome, rice cultivation, followed by oil pal cultivation presented the higher impact on savanna birds functional groups. The analyzes made in this studie are proposed as a prioritize tool of functional response traits as vulnerability indicators that encompass several functional groups.
Keywords
Functional diversityFunctional analysis
Vulnerability
Probabilistic model
Machine learning
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