Detección cuantitativa de fronteras ecológicas y ecotonos

Abstract

La detección cuantitativa de fronteras es una herramienta fundamental para estudiar la forma y dinámica de los ecotonos o transiciones entre comunidades distintas. El análisis geográfico de fronteras consiste en la detección y evaluación estadística de su significación mediante tests de aleatorización. Una frontera es una posición espacial donde la tasa de cambio de una serie de variables es la más elevada. El método de la ventana móvil dividida ha sido muy utilizado para detectar fronteras en transectos y calcula la diferencia entre dos mitades de una ventana móvil que va recorriendo el transecto. La metodología más utilizada para la detección de fronteras de variable cuantitativas en dos dimensiones se basa en el cálculo de la derivada primera parcial en dos direcciones de los valores medidos en cuatro posiciones adyacentes de muestreo situadas en una malla regular ("lattice-wombling"). En el caso de datos irregularmente espaciados o de variables cualitativas se utilizan el "triangulation-wombling" y el "categorical-wombling", respectivamente. Existen estadísticos de fronteras que describen el número y tamaño de las fronteras detectadas. Para estudiar la relación espacial entre dos tipos de fronteras se definen los estadísticos de solapamiento basados en el grado de coincidencia espacial y en la distancia entre ambos tipos de fronteras. La significación de los estadísticos de frontera y de solapamiento se evalúa mediante tests de aleatorización restringida de las fronteras que consideran su autocorrelación espacial. Otras técnicas de detección de fronteras incluyen las onditas. El análisis y la comparación de las posiciones de distintos tipos de fronteras son fundamentales para entender los cambios ecológicos complejos.

Quantitative boundary-detection techniques are the main tool to study the form and dynamics of ecotones or transitions between different communities. Geographic boundary analysis is the detection and statistical evaluation of boundary significance through the use of randomization tests. A boundary is the location in space where the rate of change of a set of variables is the highest. To detect boundaries along transects the moving split-window technique has been very used. This method consists of calculating the dissimilarity between the two halves of a moving window which moves along the transect. To detect boundaries of quantitative lattice data the lattice-wombling algorithm has been widely applied. The rate of change in values among four adjacent sampling locations forming a square is estimated by computing the first partial derivative in two directions. In the case of irregularlyspaced quantitative data and qualitative variables, the triangulation-wombling and the categorical-wombling algorithms are used, respectively. There are boundary statistics which describe the number and size of detected boundaries. To study the degree of spatial association between two sets of boundaries, several overlap statistics are defined which quantify how much spatial overlap exists and which is the distance between two types of boundaries. The significance of boundary and overlap statistics is evaluated using restricted randomization tests of boundaries which take into account certain degree of their spatial autocorrelation. Other boundary-detection techniques include wavelets. Analysing and comparing the location of boundaries types is relevant to understand complex ecological changes.