Densidad poblacional de aves en el Parque Nacional Natural Selva de Florencia en el 2016 y 2017

Study Extent

El Monitoreo de Poblaciones de aves se realiza en los Sectores el convenio, Diamante, Quindio, Bretaña, Cabaña, Divisa, Estrella, Morabia, Colonias, Encimadas, Montebello, San Antonio, San Francisco, San Lucas, Santa Isabel, Viboral, Yarumalito, donde se establecieron puntos de conteo en los ecosistemas de, Bosque húmedo subandino al interior del área protegida y su zona con función amortiguadora.

Sampling

Para estimar la densidad poblacional de aves, de tal forma que los índices de diversidad incluyan información de la abundancia corregida por probabilidad de detección se utiliza el método de muestreo por distancias con puntos de conteo (Buckland et al. 2001).

Quality Control

Georefenciación y variables mediante la validación técnica de los equipos local y territorial. La validación de taxonomía y formatos la realiza la herramienta directamente

Method steps

1. Este método implica contar los animales vistos por un observador que está ubicado en un punto de conteo, midiendo la distancia radial, hasta el punto donde se observó el animal o hasta el centro geográfico del grupo observado. Esta metodología se lleva a cabo bajo los siguientes supuestos: Los puntos de conteo están ubicados aleatoriamente con respecto a los animales; los animales encontrados a cero metros de distancia radial son siempre detectados, es decir, la probabilidad de detección a 0 m es igual a 1 (100%);los datos de los animales detectados deberán ser registrados en la posición inicial en que fueron observados por primera vez, y evitar que los individuos sean contados dos o más veces durante una misma repetición; las distancias deberán ser medidas con exactitud; y las observaciones deben ser eventos independientes.
2. Se implementa un diseño completamente aleatorio sobre el área de interés. La cantidad de puntos de conteo depende de las condiciones del área. No obstante, se intenta establecer al menos 40 puntos de conteo. Si bien, en términos de ubicación el diseño puede leerse sistemático, los puntos y transectos estarán ubicados aleatoriamente con respecto a los objetos de estudio.
3. Toma de datos: Los puntos (al menos cuarenta) son geo-posicionados. Los muestreos son visuales y se usan binoculares 842 o 1042. Las medidas de distancia radial son hechas con una cinta métrica, no estimadas “a ojo”. Generalmente, se realizan muestreos simultáneos con uno o máximo dos observadores por punto, tratando de que sin poner en riesgo su integridad física estén lo mejor camuflados con el ambiente. El tiempo de permanencia en cada punto de conteo es de 10 minutos.
4. Para cada punto de conteo se registra fecha y hora de ejecución, nombre del punto, coordenada, repetición y observadores. Para cada detección se registra fecha, hora, especie, nombre del punto, distancia radial en metros y número de individuos, adicionalmente en observaciones se registra actividad.
5. Análisis de Datos: La densidad poblacional de los objetos de estudio, se estima con el programa DISTANCE 6.0 de acuerdo con Thomas et al. (2009). El análisis se corre con una base de datos que contiene los puntos de conteo, el esfuerzo total de muestreo para cada punto (número de repeticiones), las medidas de distancia radial o perpendicular (m) y el número de individuos contados en cada observación. El objetivo del análisis del muestreo a distancia, es ajustar una función de detección de las distancias radiales o perpendiculares de las observaciones y usar esta función, para estimar la proporción de objetos que no se detectaron en el muestreo. De esta forma, se puede obtener el valor real de la densidad y la abundancia de objetos en el área muestreada (Thomas et al. 2002). Para hallar la función de detección que mejor se ajusta, se compara la distribución de frecuencias de las distancias radiales con seis modelos teóricos: 1. Half normal con serie de expansión Coseno, 2. Half normal con Hermite polynomial, 3. Uniforme con Coseno, 4. Uniforme con Simple polynomial, 5. Hazard-rate con Coseno y 6. Hazard-rate con Simple polynomial. De los anteriores modelos se elige el que presente el menor valor en el criterio de información de Akaike (AIC). El AIC es un método cuantitativo para la selección del modelo que mejor se ajusta a los datos y que emplea menor número de parámetros (Buckland et al. 2001).

Durante los conteos realizados, se obtuvieron 461 registros visuales de aves, los cuales corresponden a 35 familias, 116 géneros y 148 especies.

1. Accipitridae
   rank: family
2. Anatidae
   rank: family
3. Apodidae
   rank: family
4. Bucconidae
   rank: family
5. Cardinalidae
   rank: family
6. Cathartidae
   rank: family
7. Cinclidae
   rank: family
8. Coerebidae
   rank: family
9. Columbidae
   rank: family
10. Corvidae
    rank: family
11. Cotingidae
    rank: family
12. Cracidae
    rank: family
13. Cuculidae
    rank: family
14. Emberizidae
    rank: family
15. Falconidae
    rank: family
16. Fringillidae
    rank: family
17. Furnariidae
    rank: family
18. Grallariidae
    rank: family
19. Hirundinidae
    rank: family
20. Icteridae
    rank: family
21. Mimidae
    rank: family
22. Momotidae
    rank: family
23. Muscicapidae
    rank: family
24. Pandionidae
    rank: family
25. Parulidae
    rank: family
26. Pipridae
    rank: family
27. Psittacidae
    rank: family
28. Ramphastidae
    rank: family
29. Thamnophilidae
    rank: family
30. Thraupidae
    rank: family
31. Trochilidae
    rank: family
32. Troglodytidae
    rank: family
33. Trogonidae
    rank: family
34. Turdidae
    rank: family
35. Tyrannidae
    rank: family

El Parque Nacional Natural Selva de Florencia, se constituye en un fragmento boscoso aislado de la cadena principal de los Andes centrales, perteneciente a la Provincia biogeográfica de Chocó Magdalena, con uno de los vestigios relativamente mejor conservados de las comunidades vegetales del cinturón cafetero de la Cordillera Central.