Plan de Manejo Tipo para el Conejo Teporingo - Semarnat

Partiendo de los supuestos antes mencionados y del hecho de que, al utilizar este
método se considera que sólo una parte de todos los individuos dentro del área de
estudio son detectados, existiendo por lo tanto una proporción desconocida que debe ser
calculada (Buckland, et al, 1993), es posible estimar la densidad de una población por
medio de la siguiente fórmula:
D = n x f(0) / 2L, en donde:
n= al número de individuos contados
x= a la distancia perpendicular
f(0) = a la función probabilística de densidad a una distancia de cero metros
L = a la longitud del trayecto
La elección del modelo más adecuado para estimar f(0) y por consecuencia la densidad
poblacional, dependerá de algunas características del estimador, como que presente los
menores valores de la varianza de muestreo y del valor de AIC (Smith y Nydegger,
1985).. Dentro de los modelos utilizados, el de las Series de Fourier es considerado el
más robusto para explicar las densidades en este tipo de estudios (Buckland, 1993,
Parmenter, et al, 2003).
En los transectos en línea se puede utilizar el procedimiento de muestreo al azar
estratificado. Los valores obtenidos se pueden analizar utilizando los estimadores
Uniforme, Semi-Normal y Azaroso (todos en combinación con la función Coseno), con
diferentes intervalos de clase (por ejemplo de 5, 10 y 20 metros de probabilidad de
detección).
Se deben de “correr” diferentes modelos variando las combinaciones entre los
estimadores y el tamaño de los intervalos. La selección del modelo más adecuado se
hará de acuerdo al que tenga el menor valor del Criterio de Información Akaika (AIC),
que se fundamenta en el cálculo del estimador con máxima verosimilidad (Ballesteros,
2000), así como al del estimador con el Coeficiente de Variación más bajo (Smith y
Nydegger, 1985) y también con base al análisis de la forma de los histogramas de
frecuencia, de manera que no haya rangos de distancias sin registros, así como a la
figura de la curva de probabilidad de detección para cada modelo.
Método Indirecto de Conteo de Excrementos o Letrinas
El método de muestreo poblacional recomendado para los conejos del Género Sylvilagus
y para el conejo teporingo (Romerolagus) es el conteo de excrementos o de letrinas
(Aranda 2000a, Sutherland 1996). También puede utilizarse este método para
poblaciones de liebres (Lepus).
Justificación.- Realizar la observación directa de un conejo durante un recorrido
generalmente es mucho menos probable que la observación indirecta de la presencia de
conejos. Los excrementos son los rastros más notorios de la presencia de conejos
(Aranda 2000a). Por medio del conteo de excrementos se pueden determinar los
patrones de uso de los tipos de hábitat o vegetación (Greenwood 1996). Además, este
método no requiere la captura de los animales. El conteo de excrementos o letrinas de
lagomorfos puede utilizarse para calcular la densidad absoluta de una población, y
también para estimar índices de abundancia relativa a lo largo de periodos de tiempo.
Supuestos.- El método consiste en trazar una serie de transectos a lo largo de los
cuales se cuenta la acumulación de excrementos o de letrinas en parcelas previamente
establecidas en cada transecto (Greenwood 1996). De esta manera puede medirse la
acumulación de excrementos en relación con una unidad de área y por un periodo
conocido de tiempo.
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