Los estimadores de riqueza específica aplicados a los estudios de diversidad de la comunidad de digeneos larvales de Heleobia parchappii (Mollusca: Cochliopidae) en la laguna Nahuel Rucá, Argentina

MERLO, MATÍAS J.; PARIETTI, MANUELA; ETCHEGOIN, JORGE A.

Montevideo, Uruguay

Congreso; Primer Congreso Uruguayo de Zoología; 2010

Sociedad Zoologica del Uruguay

En los estudios de biodiversidad es necesario, normalmente, contar con muestras grandes para poder detectar a todas las especies presentes en una comunidad y poder, así, alcanzar un cálculo correcto de la diversidad total. Para resolver el problema del tamaño de las muestras, dichos estudios utilizan rutinariamente estimadores no paramétricos de riqueza especffica. Aún así, el uso de los estimadores ha sido poco difundido en estudios de biodiversidad de parasitos. Por tal motivo, los objetivos del presente estudio son: a) evaluar siete estimadores no paramétricos de riqueza especffica utilizando datos reales, observando su comportamiento y su habilidad para estimar la riqueza utilizando diferentes tamaños de sub-muestras; b) comparar la riqueza estimada con aquella previamente observada en la comunidad componente de digeneos larvales de Heleobia parchappii (D'Orbigny, 1835) y c) estimar la muestra minima necesaria para detectar todas las especies de la comunidad. Para los cálculos, se utilizaron datos estacionales de presencia/ausencia de especies de la comunidad de digeneos larvales que parasitan al molusco H. parchappii en la laguna Nahuel Rucá (Buenos Aires, Argentina). Con la matriz de datos, se generaron 100 réplicas y se calculó la curva de acumulación media de especies y el número de especies observadas (sobs) equivalente a la curva de acumulación de riqueza especffica. Posteriormente, se evaluaron los estimadores de riqueza especffica utilizando tres indicadores: sesgo, precisión y exactitud. Además, se estimó el tamaño de la muestra mínima necesaria para incluir a todas las especies en la comunidad, como una interpolación linear del punto de cruce donde los estimadores comienzan a sobrestimar la riqueza especffica verdadera. Los estimadores Chao 1 y 2 resultaron los más exactos y menos sesgados en calcular la riqueza especffica total y el estimador Bootstrap presentó el comportamiento más regular. La estimación de la muestra mínima fue similar en los tres casos.