Un método espacialmente explícito para estimar el uso del espacio y la densidad de la jineta común
Muchas especies que se presentan en bajas densidades no se estiman con precisión utilizando métodos de captura y recaptura, puesto que tales técnicas suponen que las poblaciones están bien definidas en el espacio. Para resolver este sesgo, recientemente se han elaborado modelos de captura y recaptura espacialmente explícitos (SECR). Estos modelos incorporan el movimiento y pueden determinar las zonas en la que es más probable que los individuos concentren su actividad. En el presente estudio, utilizamos datos obtenidos con cámaras de trampeo en estudios sobre la jineta común (Genetta genetta) en Serra da Malcata (Portugal) concebidos para comparar las estimaciones de abundancia producidas por los modelos de SECR y los modelos tradicionales de captura para una población cerrada. Utilizando los modelos de SECR, observamos la existencia de heterogeneidad espacial en la distribución de la jineta y las estimaciones de la densidad fueron aproximadamente dos veces inferiores a las obtenidas en los modelos para poblaciones cerradas. Las estimaciones del modelo no espacial se limitaron al tamaño de la cuadrícula de muestreo y probablemente infravaloraron los movimientos, lo que conllevaría que se sobreestimara la densidad. Los estudios futuros deberían sopesar la incorporación de modelos de carga–distancia que puedan incluir hipótesis explícitas sobre la forma en que las variables medioambientales influyen en la métrica de la distancia.Un método espacialmente explícito para estimar el uso del espacio y la densidad de la jineta común
Muchas especies que se presentan en bajas densidades no se estiman con precisión utilizando métodos de captura y recaptura, puesto que tales técnicas suponen que las poblaciones están bien definidas en el espacio. Para resolver este sesgo, recientemente se han elaborado modelos de captura y recaptura espacialmente explícitos (SECR). Estos modelos incorporan el movimiento y pueden determinar las zonas en la que es más probable que los individuos concentren su actividad. En el presente estudio, utilizamos datos obtenidos con cámaras de trampeo en estudios sobre la jineta común (Genetta genetta) en Serra da Malcata (Portugal) concebidos para comparar las estimaciones de abundancia producidas por los modelos de SECR y los modelos tradicionales de captura para una población cerrada. Utilizando los modelos de SECR, observamos la existencia de heterogeneidad espacial en la distribución de la jineta y las estimaciones de la densidad fueron aproximadamente dos veces inferiores a las obtenidas en los modelos para poblaciones cerradas. Las estimaciones del modelo no espacial se limitaron al tamaño de la cuadrícula de muestreo y probablemente infravaloraron los movimientos, lo que conllevaría que se sobreestimara la densidad. Los estudios futuros deberían sopesar la incorporación de modelos de carga–distancia que puedan incluir hipótesis explícitas sobre la forma en que las variables medioambientales influyen en la métrica de la distancia.Many species that occur at low densities are not accurately estimated using capture–recapture methods as such techniques assume that populations are well–defined in space. To solve this bias, spatially explicit capture–recapture (SECR) models have recently been developed. These models incorporate movement and can identify areas where it is more likely for individuals to concentrate their activity. In this study, we used data from camera–trap surveys of common genets (Genetta genetta) in Serra da Malcata (Portugal), designed to compare abundance estimates produced by SECR models with traditional closed–capture models. Using the SECR models, we observed spatial heterogeneity in genet distribution and density estimates were approximately two times lower than those obtained from the closed population models. The non–spatial model estimates were constrained to sampling grid size and likely underestimated movements, thereby overestimating density. Future research should consider the incorporation of cost–weighed models that can include explicit hypothesis on how environmental variables influence the distance metric
