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Respuestas correctas

(1)   En base a Jobaggy & Jackson, Global Ecology and Biogeography.

1.1.  Explique que es la MAT, como se calcula y como puede interpretarse (5 puntos)

MAT es la temperatura media anual a nivel del mar correspondiente a cada uno de los sitios de línea de bosque considerados. Se calcula sumando a la tasa ambiental de cambio actitudinal (6ºC por cada 1000 m) a la temperatura de la línea de bosque derivada de una base climática global. Puede interpretarse como el efecto latitudinal sobre la temperatura.

1.2.  Si suponemos que el MAT está controlada total y exactamente por la latitud, ¿cual seria el valor del coeficiente de correlación entre la latitud y la altitud de la línea de bosque en el hemisferio norte? (5 puntos).

Raíz cuadrada de 0.5 = -0.71 (el signo negativo se debe a que a mayor latitud menor altitud de la línea de bosque.

1.3.  La línea de bosque en las proximidades de Tucumán (e.g. Cumbres Calchaquíes) ocurren a 2800 m. Considerando que la temperatura media de San Miguel de Tucumán es de 19º C, y su altitud de 450 m; cual es la MAT de correspondiente?). Muestre sus cálculos (10 puntos).

MAT = 19ºC + (0.006 ºC/m) * 450 m =  19 + 2.7 = 21.7 ºC

1.4.  ¿Como se compara este valor con el valor predicho por el modelo de regresión simple basado en MAT?. Si es que existen discrepancias importantes (e.g. mas de un 20% de diferencia), ¿a que podrían atribuirse?. Muestre sus cálculos (10 puntos).

 Según la ecuación lineal de hemisferio sur

Altitud Línea de Bosque = 90 m + (126 m/ºC) * 21.7 ºC = 2824 m

El valor predicho corresponde con exactitud al valor observado, por lo tanto no hay discrepancia.

  

1.5.  Con respecto a los modelos de regresión simple del hemisferio norte y sur, cuanto mejora la predicción los modelos de regresión múltiple y porqué?. 5 puntos.

En el hemisferio sur, el modelo de regresión múltiple (agregando la amplitud térmica anual) sube la varianza explicada de 83 a 88%, mientras que en el hemisferio norte de 50 a 79%. Esto se debe a que en el hemisferio norte hay mucha mas variación en cuanto a niveles de continentalidad, y consecuentemente de amplitud térmica.

(2)   En base a Carilla y Grau, Biotropica

2.1. En el valle de Los Toldos, ¿como se asocia la probabilidad de fuego con las precipitaciones? (5 pts), a que podría deberse este patrón (5 pts).

Tanto a escala de cinco años como de años, los fuegos se asocian con precipitaciones por encima de la media. Esto se explicaría por el hecho de que la probabilidad de fuegos depende mas de la producción de combustible fino que de la disecación del mismo.

2.2.    Suponiendo que el coeficiente Tau de Kendall es igual al coeficiente de correlación de Pearson, ¿Qué porcentaje de la varianza en la densidad de heces se explica por la distancia al poblado de Los Toldos? (5 pts).

.29 * .29 = 8.4%

2.3.    De que manera influiría la densidad del pastoreo sobre la frecuencia de fuego? (5 pts), ¿en que sub-figura se vería este efecto? (5 pts)

El pastoreo actuaría eliminando combustible fino, y consecuentemente reduciendo la probabilidad de fuego. Esto puede observarse en la Fig 3 B, que muestra una asociación positiva entre frecuencia de fuegos y distancia al poblado (esto es, negativa entre frecuencia de fuego y densidad de heces, un indicador de densidad de ganado)

2.4.    Explique el concepto de “switch” en vegetación mediado por fuego y como se aplicaría al sistema de bosque-pastizal de Los Toldos (5 pts)

Un “switch” es un cambio abrupto en la vegetación dado por la ocurrencia de equilibrios alternativos que se retroalimentan. En el caso de Toldos, puede observarse que los pastizales son un tipo de vegetación combustible que regenera altas probabilidades de fuego, que a su vez limita la invasión del pastizal por bosque.

3- Una masa de aire se desplaza sobre Concepción (300 msnm) con una temperatura de 40ºC, en dirección hacia el Oeste. Al ascender por las laderas del Aconquija, su temperatura desciende, alcanzando el punto de saturación a los 1300 m. El aire continúa ascendiendo hasta la cumbre de los nevados del Aconquija (5300 m), y desciende en la vertiente catarqueña hasta los 2300 m del Campo del Arenal (Punta de Balasto). Complete la siguiente tabla de temperaturas, humedad absoluta y humedad relativa (30 puntos).

Localidad-Altitud	Temperatura	Humedad Absoluta  grs / m3	Humedad Relativa (%)
Concepción (300 m)	40ºC	30	60 %
Las Lenguas (1300 m)	30ºC	30	100 %
Cumbre del Nevado Tipillas (5300 m)	12 ºC	12	100 %
Punta de Balasto (2300 m)	42ºC	12	23 %

4- Como se llama el efecto climático ejemplificado en la pregunta 3, y que patrón de vegetación global puede atribuirse a este fenómeno en relación con los vientos originados en la fuerza de Coriolis?. (de tres ejemplos de zonas de bosques húmedos a nivel global) 10 puntos.

Efecto Föhn. Entre los 40 y 50 grados de latitud N y S, se producen vientos desde el oeste dados por la fuerza de Coriolis, que al encontrarse con cadenas montañosas generan bosques húmedos en sus laderas occidentales (e.g. Bosques Andino patagónicos, bosques de Tasmania, Nueva Zelanda, Columbia Británica (Canadá), Montañas de Escocia o el Norte de España (sistema Cantabroasturgalaico, Pirineos occidentales)

Principios de estadística univariada aplicados a la ecología del paisaje

Resumen

• La estadística provee herramientas para cuantificar y disminuir la incertidumbre debida a dos aspectos fundamentales de la realidad: (a) la variabilidad de las características estudiadas y (b) la existencia de información incompleta
• Antes de comenzar un experimento el investigador tiene posibles respuestas a las preguntas planteadas en esos experimentos, es decir tiene una idea sobre cómo funciona la realidad (hipótesis de investigación). Las hipótesis son afirmaciones sobre la realidad que sólo pueden verificarse a partir de sus consecuencias (predicciones).
• Los resultados de un experimento están afectados no tan solo por los tratamientos que aplicamos, sino también por causas múltiples no controladas que pueden encubrir sus efectos 
• Las diferencias entre las unidades experimentales que recibieron el mismo tratamiento se denominan errores experimentales. Sin repeticiones no se puede estimar el error experimental 
• Una prueba de hipótesis estadística es una técnica que se utiliza para decidir si se acepta que el valor de un parámetro es igual, mayor o menor a una cantidad dada. Estas propuestas sobre el valor de los parámetros se denominan Hipótesis estadísticas.
• Una hipótesis estadística puede ser verdadera o falsa. Cuando se acepta una hipótesis nula verdadera o rechazamos una hipótesis nula falsa, estamos tomando la decisión correcta. Al rechazar una hipótesis nula verdadera cometemos un Error de tipo I o α. Al aceptar una hipótesis nula falsa, cometemos un error tipo II o β. El complemento de β es la potencia, es decir la probabilidad de tomar la decisión correcta.
• Cuando la pregunta se refiere a diferencias entre las medias de dos grupos de datos (dos tratamientos) aplicamos un test de t. Se distinguen dos situaciones: test t para muestras dependientes (apareadas), o para muestras independientes. En ambos casos se utiliza a t como estadístico, se calculan las diferencias de medias y las varianzas (para la diferencia, en el primer caso, y la varianza amalgamada en el segundo caso).
• El análisis de varianza (ANOVA) se usa para comparar las medias entre dos o más grupos (tratamientos). La hipótesis nula del ANOVA es que las poblaciones que se comparan tienen las mismas medias. En este test se consideran dos tipos de variación: dentro y entre los tratamientos. El estadístico F del ANOVA se basa en la relación entre estas dos fuentes de variación.
• Cuando nos interesa conocer la relación entre dos variables y encontrar una función que la describa usamos un análisis de regresión o un análisis de correlación. En el primer caso se distinguen claramente una variable independiente o predictora, y una variable dependiente o de respuesta. En el análisis de correlación se estudia la relación entre dos variables, sin que se pueda identificar un efecto de una sobre la otra. El coeficiente de determinación (R ) nos indica el grado en el que la recta de regresión se ajusta a nuestros datos..

Tema 3: Suelo y topografía como agentes de heterogeneidad ambiental

RESUMEN

• La topografía es un factor muy importante de heterogeneidad climática local al regular el microclima. La exposición a vientos húmedos genera precipitaciones orográficas y neblina; la exposición al sol regula en ambiente térmico y la evaporación; ya pendiente y concavidad de la topografía condicionan la exposición a vientos y heladas.
• Los suelos son otro factor importante de heterogeneidad ambiental. La fertilidad de los suelos esta gobernada por sus propiedades químicas (disponibilidad de nutrientes como N, P, K y ausencia de tóxicos como Al y Na), y físicas (textura y estructura) que regulan la disponibilidad de agua.
• La topografía controla la erosión (grado de desarrollo de los suelos), su humedad, y la toxicidad por acumulación de tóxicos (e.g. sodio en topografías convexas).
• Los organismos se ordenan a lo largo de los gradientes ambientales de acuerdo a sus requerimientos fisiológicos (nicho potencial), y a la interacción con otros organismos (nicho real).
• Para estudiar las relaciones entre biota y ambiente, se recurre al concepto de grupos funcionales (especies que comparten nichos) y morfofuncionales (especies que comparten adaptaciones).