Autor: James D. Nichols

La estimación de abundancia de poblaciones de mamíferos es imprescindible para programas de monitoreo y para muchas investigaciones ecológicas. La primera etapa para cualquier estudio de variación espacial o temporal de abundancia de mamíferos es definir los objetivos y cómo y por qué los datos de abundancia serán usados. Los datos que se usan para estimar abundancia son estadísticos de conteo en la forma de conteos de animales o sus signos. Hay dos fuentes de incertidumbre importantes que se deben considerar en el diseño del estudio: la variación espacial y la relación entre abundancia y estadístico de conteo. La variación espacial en la distribución de animales o signos puede ser considerada con un diseño de muestreo espacial apropiado. Los estadísticos de conteo pueden ser considerados variables aleatorias, con valor esperado representado por la abundancia poblacional verdadera multiplicada por el coeficiente p. En conteos directos p representa la probabilidad de detección o captura de individuos y en conteos indirectos representa la tasa de producción de signos y su probabilidad de detección. Las comparaciones de abundancia utilizando estadísticos de conteo de diferentes lugares y tiempos suponen que p_i es igual para todos los lugares y tiempos comparados (p = p_i). A pesar de que existe abundante evidencia que indica que este supuesto raramente es válido, es hecho comúnmente en estudios de abundancia de mamíferos, como cuando el número mínimo vivo o un índice basado en signos de animales se usa para comparar abundancia entre distintos hábitats o tiempos. Las alternativas para no depender de esta suposición son calibrar los índices, poniendo a prueba la suposición de p = p_i, o incorporar la estimación de p al diseño del estudio.

Considerations for the estimation of abundance of mammal populations. Estimation of abundance of mammal populations is essential for monitoring programs and for many ecological investigations. The first step for any study of variation in mammal abundance over space or time is to define the objectives of the study and how and why abundance data are to be used. The data used to estimate abundance are count statistics in the form of counts of animals or their signs. There are two major sources of uncertainty that must be considered in the design of the study: spatial variation and the relationship between abundance and the count statistic. Spatial variation in the distribution of animals or signs may be taken into account with appropriate spatial sampling. Count statistics may be viewed as random variables, with the expected value of the count statistic equal to the true abundance of the population multiplied by a coefficient p. With direct counts, p represents the probability of detection or capture of individuals, and with indirect counts it represents the rate of production of the signs as well as their probability of detection. Comparisons of abundance using count statistics from different times or places assume that the p_i are the same for all times or places being compared (p = p_i). In spite of considerable evidence that this assumption rarely holds true, it is commonly made in studies of mammal abundance, as when the minimum number alive or indices based on sign counts are used to compare abundance in different habitats or times. Alternatives to relying on this assumption are to calibrate the index used by testing the assumption of p = p_i or to incorporate the estimation of p into the study design.