Edafodiversidad y Biodiversidad 9: Sobre los Modelos de Distribuci\u00f3n de Abundancia. Introducci\u00f3n<\/SPAN><\/B> Los modelos de distribuci\u00f3n de abundancia<\/SPAN><\/I><\/B> <\/SPAN>(ADMs <\/SPAN>en su terminolog\u00eda inglesa), tambi\u00e9n denominados relaciones S:N<\/I> <\/SPAN>(p. ej. series geom\u00e9tricas, series logar\u00edtmicas, distribuciones lognormales, distribuciones gamma, leyes potenciales, modelos de palo quebrado o bast\u00f3n roto, etc.) son herramientas estad\u00edsticas que los ec\u00f3logos han aplicado durante d\u00e9cadas para analizar las regularidades intr\u00ednsecas en diversas entidades biol\u00f3gicas y ecol\u00f3gicas, abstractas o delimitadas en el espacio y\/o el tiempo. En consecuencia, como en el caso de los \u00edndices de riqueza y diversidad, resulta interesante aplicar estas t\u00e9cnicas en el \u00e1mbito de otros recursos naturales no biol\u00f3gicos, con objeto de detectar las similitudes y diferencias entre las entidades de estos recursos, tal como ha hecho el listillo del administrador de esta weblog. Los ADMs son, al menos desde el punto de vista matem\u00e1tico, las herramientas que ofrecen una descripci\u00f3n m\u00e1s completa de la informaci\u00f3n. Sin embargo su uso es m\u00e1s complicado de lo que pudiera parecer a simple vista, dando lugar a controversias interminables, como en el caso de los \u00edndices de diversidad<\/SPAN>. De nuevo, en otras disciplinas, como la econom\u00eda<\/SPAN>, muchas series de datos se ajustan a los mismos modelos que los aqu\u00ed expuestos. En esta disciplina, por ejemplo, tal tipo de distribuciones son denominadas gen\u00e9ricamente como de colas grasas. <\/SPAN>En cualquier caso cabe mencionar que no se ajustan nunca a las distribuciones normales, tan aplicadas en los estudios m\u00e1s convencionales de estad\u00edstica. <\/SPAN> M\u00e1s recientemente<\/SPAN> se han propuesto otro tipo de modelos, incorrectamente denominados biol\u00f3gicos<\/SPAN>. Estos \u00faltimos pueden dividirse entre los modelos orientados a la partici\u00f3n de nicho y los que no lo son<\/SPAN>. Seg\u00fan algunos expertos, los modelos biol\u00f3gicos son m\u00e1s \u00fatiles que los mencionados con anterioridad (a los que denomina estad\u00edsticos) en lo que se refiere a la interpretaci\u00f3n del ensamblaje de especies en comunidades. Sin embargo, nuestra opini\u00f3n, as\u00ed como la de algunos matem\u00e1ticos que los han analizado (p. ej. J Caniego y F. San Jos\u00e9 de la ETSI Agr\u00f3nomos, UPM<\/SPAN>) es que \u00e9stos s\u00f3lo constituyen modelos de fragmentaci\u00f3n de objetos<\/SPAN>, ya estudiados en el \u00e1mbito de las matem\u00e1ticas, por lo que su \u00absignificaci\u00f3n biol\u00f3gica\u00bb es tan cuestionable como la de los modelos estad\u00edsticos<\/SPAN>. M\u00e1s a\u00fan, a menudo sus resultados pueden formalizarse igualmente mediante ciertos de estos \u00faltimos modelos. Por otro lado, algunos ec\u00f3logos est\u00e1n haciendo uso de modelos de simulaci\u00f3n con vistas a testar los modelos previos propuestos en la literatura. Del mismo modo, Frontier,<\/SPAN> en 1987 introdujo una familia de modelos a los cuales denomina de Zipf-Mandelbrot<\/SPAN>, previamente usados en contextos ling\u00fc\u00edsticos y socioecon\u00f3mico<\/SPAN>s (tal como hizo Zip en 1949 1 1965) y posteriormente modificados por Mandelbrot con vistas al an\u00e1lisis fractal <\/SPAN>del contenido de informaci\u00f3n. A pesar de que en la bibliograf\u00eda se han detallado numerosos modelos de distribuci\u00f3n de abundancia, la mayor parte de los trabajos publicados tan solo suelen tener en cuenta cuatro: series geom\u00e9tricas, logar\u00edtmicas, logaritmo normal y palo quebrado<\/SPAN>. Las razones son explicadas por Magurran<\/SPAN> (1988) y seg\u00fan esta autora existe un orden secuencial de estos modelos de menor (en las distribuciones geom\u00e9tricas<\/SPAN> unos pocos objetos son muy abundantes, mientras que la mayor\u00eda son muy infrecuentes o ocupan escasa extensi\u00f3n) a mayor (palo quebrado<\/SPAN>) grado de equitabilidad de los datos. Las distribuciones logar\u00edtmicas y normales logar\u00edtmicas<\/SPAN>, se caracterizan por tener grados de equitabilidad intermedios entre las dos anteriores. De acuerdo al modelo de palo quebrado, el n\u00famero o la extensi\u00f3n ocupada por cada taxa u objeto distinto estudiado se distribuir\u00eda de manera similar a un palo roto, aleatoria y simult\u00e1neamente en trozos de todos los tama\u00f1os. Al representar los datos en los denominados gr\u00e1ficos de rango-abundancia, las series geom\u00e9tricas y logar\u00edtmicas tienden hacia l\u00edneas rectas, mientras que las distribuciones logaritmo normales y de bast\u00f3n roto (o palo quebrado) se comportan del mismo modo cuando los datos de los datos del rango, pero no los de abundancia han sido sometidos a una transformaci\u00f3n logar\u00edtmica (ver gr\u00e1ficos 9, 10, 11 y 12 en la galer\u00eda de diversidad<\/SPAN>). Mientras el an\u00e1lisis de los patrones de abundancia de las especies puede, en teor\u00eda, ser estudiado en cualquier tipo de comunidad, estos s\u00f3lo son relevantes si se pueden conocer a priori<\/I> los cambios en los mencionados patrones asociados a las perturbaciones naturales o las degradaciones antr\u00f3picas. En otras palabras primero deben conocerse los modelos a los que se ajustan comunidades \u00abverdaderamente\u00bb inalteradas, para posteriormente centrarse en los cambios debidos a las modificaciones mencionadas. As\u00ed, por ejemplo, Sir Robert May<\/SPAN> uno de los ec\u00f3logos matem\u00e1ticos m\u00e1s afamados a nivel mundial, demostr\u00f3<\/SPAN> en 1975 y 1981 que la mayor parte de las comunidades inalteradas, la distribuci\u00f3n de especies suele ajustarse con preferencia a la serie normal logar\u00edtmica. Sin embargo, las comunidades pobres en especies<\/SPAN> (primeros estadios de una sucesi\u00f3n ecol\u00f3gica) o sujetas a estr\u00e9s, suelen ajustarse a las series con menor equitabilidad (logar\u00edtmica y geom\u00e9trica)<\/SPAN>. Lo mismo <\/SPAN>parece ser cierto para peque\u00f1as muestras de comunidades extensas<\/SPAN>. De este modo, el cambio de ajuste de una distribuci\u00f3n lognormal a otra geom\u00e9trica o logar\u00edtmica ha sido utilizado como indicador indirecto de impactos ambientales por diversos investigadores<\/SPAN>. En el caso de las peque\u00f1as muestras tomadas de extensos conjuntos de especies, el ajuste a las series geom\u00e9tricas y logar\u00edtmicas ha sido justificado por el modo de distribuci\u00f3n espacial de los organismos vivos. <\/SPAN>En efecto si los individuos de las especies se distribuyeran uniformemente o aleatoriamente a lo largo de una comunidad el ajuste debiera ser a una lognormal. Sin embargo este no suele ser el caso, sino que aparecen agrupados en lo que se denomina \u00abdistribuciones contagiosas<\/SPAN>\u00ab. Bajo estas circunstancias es donde las distribuciones menos equitativas desplazan tambi\u00e9n a las m\u00e1s equitativas. Por otro lado, de los primeros comentarios del p\u00e1rrafo anterior se desprende la necesidad de<\/SPAN> (i<\/SPAN><\/B>) elaborar un inventario georreferenciado y (ii<\/SPAN><\/B>)<\/SPAN> monitorizar los cambios acaecidos en el tiempo. No es posible una buena monitorizaci\u00f3n sin un inventario previo. Mientras en los primeros estudios se trabajaba mayoritariamente s\u00f3lo con inventarios, debido al tiempo requerido para la monitorizaci\u00f3n, actualmente los responsables de las pol\u00edticas cient\u00edficas s\u00f3lo desean invertir en \u00e9sta \u00faltima, soslayando la necesidad de disponer de inventarios (p. ej. de biodiversidad y suelos). Se trata de un ejemplo de c\u00f3mo las pol\u00edticas cient\u00edficas pueden ser una barrera para el avance del conocimiento cient\u00edfico a la par que despilfarradores de unos recursos financieros escasos<\/SPAN>. En otra contribuci\u00f3n se detallar\u00e1n las caracter\u00edsticas de diferentes modelos de distribuci\u00f3n de abundancia (ADMs), y se abordar\u00e1 su proyecci\u00f3n actual en ecolog\u00eda. Seguidamente, mostraremos algunos ejemplos de su aplicaci\u00f3n a inventarios edafol\u00f3gicos concretos (p. ej. Las Islas Brit\u00e1nicas y del Egeo, as\u00ed como <\/SPAN>a la Pen\u00ednsula Ib\u00e9rica). M\u00e1s adelante realizaremos ciertas consideraciones sobre la posible huella de estructuras fractales (p. ej. la ubicuidad del exponente z<\/I> =0.25 de las denominadas curvas especies-\u00e1rea o SPARs). Juanjo Ib\u00e1\u00f1ez (aburriendo al personal y encima amenazando.. continuar\u00e1<\/I>)<\/SPAN><\/P><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Edafodiversidad y Biodiversidad 9: Sobre los Modelos de Distribuci\u00f3n de Abundancia. Introducci\u00f3n Los modelos de distribuci\u00f3n de abundancia (ADMs en su terminolog\u00eda inglesa), tambi\u00e9n denominados relaciones S:N (p. ej. series geom\u00e9tricas, series logar\u00edtmicas, distribuciones lognormales, distribuciones gamma, leyes potenciales, modelos de palo quebrado o bast\u00f3n roto, etc.) son herramientas estad\u00edsticas que los ec\u00f3logos han aplicado durante d\u00e9cadas para analizar las regularidades intr\u00ednsecas en diversas entidades biol\u00f3gicas y ecol\u00f3gicas, abstractas o delimitadas en el espacio y\/o el tiempo. 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