Cálculo de los parámetros a y b de la Ley de Poder de Taylor para especies macrobentónicas de marisma.

Autores/as

  • M. N. Flynn
  • R. L. S. Pereira

DOI:

https://doi.org/10.37543/oceanides.v24i2.57

Palabras clave:

Marisma, macrofauna bentónica, distribución espacial, Ley de Poder de Taylor

Resumen

En la región de Cananeia al SE de Brasil, el pasto Spartina alterniflora coloniza los bajos de marea de las marismas que rodean los manglares,  mostrando una zonación típica de monocultivos. El
patrón observado se puede explicar por el efecto combinado de la resistencia de los organismos a la
exposición al aire y a la dependencia física de las plantas como hábitat. En este contexto, es interesante cuantificar el índice de agregación para las especies dominantes asociadas a la marisma. Una herramienta que nos permite hacerlo es la Ley de Poder de Taylor, la cual combina las distribuciones promedio y de la varianza de las especies en un área conocida. De agosto de 1988 a enero de 1989, diez muestras mensuales fueron tomadas aleatoriamente de la marisma superior e inferior mediante un nucleador de 20 cm de diámetro (0.03 m2) a una profundidad de 10 cm. Las cinco especies más representativas del sistema
fueron elegidas para un análisis posterior y se calcularon los parámetros de la Ley de Poder de Taylor a cada una de ellas. Las especies de epifauna presentaron un índice de agregación cercano a la aleatoriedad. Los índices de agregación de las especies de la endofauna mostraron consistentemente altos valores, incluso en diferentes condiciones de densidad de población y de disponibilidad de materia orgánica. El reducido número de formas de endofauna en la marisma inferior, comparada con la superior, no apunta a
una desventaja competitiva, ya que no hay alteraciones en los valores de b. Solo para las especies de endofauna, el valor de a mostró un agudo decremento desde la marisma inferior hacia la superior.

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Citas

Ascombe, F. J. 1949. The Statistical Analysis of Insect Counts Based on the Negative Binomial Distributions. Biometrics, 5: 165-173. https://doi.org/10.2307/3001918

Eisler, Z., I. Bartos & J. Kertész. 2008. Fluctuation scaling in complex systems: Taylor's law and beyond. Adv. Phys., 57: 89-142. https://doi.org/10.1080/00018730801893043

Flynn, M. N., A. S. Tararam & Y. Wakabara. 1996. Effects of habitat complexity on the structure of macrobenthic association in a Spartina alterniflora marsh. Braz. J. Oceanogr.,44 (1): 9-21. https://doi.org/10.1590/S1413-77391996000100002

Flynn, M. N., Y. Wakabara & A. S. Tararam. 1998. Macrobenthic associations of the lower and upper marshes of a tidal flat colonized by Spartina alterniflora in Cananeia lagoon estuarine region (southeastern Brazil). Bull. Mar. Sci., 63(2): 427-442.

Gaston, K. J., P. A. Borges, F. He, C. Gaspar. 2006. Abundance, spatial variance and occupancy: arthropod species distribution in the Azores. J. Anim. Ecol., 75: 646-656. https://doi.org/10.1111/j.1365-2656.2006.01085.x

He, F. & K.J. Gaston. 2003. Occupancy, spatial variance, and the abundance of species. Amer. Nat., 162, 366-375. https://doi.org/10.1086/377190

Kilpatrick, A. M. & A. R. Ives. 2003. Species interactions can explain Taylor's power law for ecological time series. Nature, 422:65-68. https://doi.org/10.1038/nature01471

Lana, P. C. & C. Guiss. 1992. Macrofauna-plant-biomass interactions in euhaline salt marsh in Paranagua Bay (SE Brazil). Mar. Ecol. Prog. Ser., 80: 57-64. https://doi.org/10.3354/meps080057

Rader, R. D. 1984. Salt-marsh benthic invertebrates: small scale patterns of distribution and abundance. Estuaries, 7: 413-420. https://doi.org/10.2307/1351622

Schaeffer-Novelli, Y., H. S. L. Mesquita & B. Cintron-Molero. 1990. The Cananeia lagoon estuarine system, São Paulo, Brazil. Estuaries, 13: 193-203. https://doi.org/10.2307/1351589

Taylor, L. R. 1961. Aggregation, variance and the mean. Nature, 189: 732-735. https://doi.org/10.1038/189732a0

Taylor, L. R. 1970. Agregation and the transformation of counts of Aphis fabae Scop. on beans. Ann. Appl. Biol., 65: 181-189. https://doi.org/10.1111/j.1744-7348.1970.tb04577.x

Taylor, L. R. 1977. Migration and the spatial dynamics of an aphid. J. Anim. Ecol., 46: 411-423. https://doi.org/10.2307/3820

Taylor, L. R., I. P. Woiwod & J. N. Perry. 1979. The negative binomial as a dynamic ecological model for aggregation, and the density dependence of k. J. Anim. Ecol., 48: 289-304. https://doi.org/10.2307/4114

Taylor, L. R. & I. P. Woiwod. 1982. Comparative synoptic dynamics: 1. Relationships between interspecific and intraspecific spatial and temporal variance-mean population parameters. J. Anim. Ecol., 51: 879-906. https://doi.org/10.2307/4012

Tokeshi, M. 1995. On the mathematical basis of the variance-mean power relationship. Res. Popul. Ecol., 37(1): 43-48. https://doi.org/10.1007/BF02515760

Zar, J.H. 1999. Biostatistical Analysis. 4 ed. Prentice-Hall, Upper Saddle River.

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Publicado

2009-12-04

Cómo citar

Flynn, M. N., & Pereira, R. L. S. (2009). Cálculo de los parámetros a y b de la Ley de Poder de Taylor para especies macrobentónicas de marisma. CICIMAR Oceánides, 24(2), 85–90. https://doi.org/10.37543/oceanides.v24i2.57

Número

Sección

Artículos