Censo y métodos de conteo de aves
I.
INTRODUCCION
Las aves son contadas por una amplia variedad de razones y mediante muy diversos métodos. Sin embargo, escoger el método apropiado para un estudio en particular resulta más sencillo si se tiene claro el propósito. El método adecuado debe contestar la o las preguntas planteadas por los investigadores. Por lo tanto, la selección de un método de muestreo en particular dependerá de la cuestión planteada por el investigador, del tiempo y de los recursos, económicos y humanos, disponibles para realizar dicha tarea (ibby et al. !""#, $underle !""%&. Los ornitólogos (pro'esionales del estudio de las aves& han usado una vari varied edad ad de técn técnic icas as para para esti estima marr la abun abunda danc ncia ia,, riu riuez eza, a, dens densid idad ad,, comp compos osic ició ión n y dist distri ribuc bució ión n de las las pobl poblac acio ione ness de aves aves.. )unue unue está están n disp dispon onib ible less una una vari varied edad ad de méto método doss para para moni monito tore rear ar y eval evalua uarr a las las poblaciones de aves (*alph y Scott !"+!, erner !"+-, ibby et al. !""#, *alph et al. !""&, tres son los más usados/ puntos de conteo, conteos en trayectos y redes ornitológicas. 0omo este 1ltimo método no incluye el uso de los sonidos, ue es el medio más e'iciente más e'iciente para censar a las aves, sobre todo en los trópicos (Par2er !""!, *iede !""3, 4roodsma et al. !""&, los dos primeros métodos resultan los más e'icientes porue hacen uso de las vocalizaciones (Par2er !""!, )ngehr et al. #55#&. Los sonidos de las aves son el medio más adecuado para censar a las aves, sobre todo en los trópicos (Par2er !""!, *iede !""3, 4roodsma et al. !""&. !""&. )lgun )lgunos os estudi estudios os han inclui incluido do observ observador adores es ue perman permanece ecen n 'i6os 'i6os durante un intervalo de tiempo establecido (por e6emplo, !5 minutos& y cuentan a todas las aves detectadas (vistas y escuchadas& en un punto ($underle !"+-, 7utto et al. !"+& o ue cuentan solamente auellas aves detectadas a una distancia determinada del observador (e.g., un radio de #- m, $underle et al. !""#& antes de pasar al pró8imo punto. En otros casos, el observador cuenta y totaliza aves mientras camina despacio a lo largo de un trayecto en l9nea (Lord !"!, :ómez de Silva et al. !"""&. En algunos casos, además de contar aves, el observador mide la distancia entre las aves y el trayecto, o entre las aves y un punto de conteo de radio 'i6o o ilimitado (Emlen !";;, Estades et al. #55, :ómez< =ontes y ayly #5!5, =ac:regor<>ors et al. #5!5a& o cuenta solamente las aves a una distancia determinada del trayecto (il (ilel ella la y ?@an ?@an22 !"+; !"+;&, &, es deci decirr, cuen cuenta ta aue auellllas as aves aves dent dentro ro en un
determinado ancho de banda o las asignan a un determinado ancho de banda a partir de la distancia perpendicular al trayecto (:ómez<=ontes y ayly #5!5&. Atro Atro tipo tipo de estu estudi dios os incl incluy uyen en la repr reprodu oducc cció ión n de la grab grabac ació ión n del del cant canto o (playbac2& u otras vocalizaciones de ciertas especies raras y sigilosas para inducir una respuesta y documentar su ocurrencia, residencia, distribución en el hábitat, riueza y su abundancia ($underle !""#, Legare et al. !""", *ichmond et al. #55+&, o una combinación de métodos, por e6emplo el uso de recuentos en punto y el uso de redes ornitológicas, uso de radioemisores y playbac2 (la2e y Loiselle #55!, Berlindati y 0aziani #55-, Estades et al. #55, Stou''er #55;&. La captura de aves en redes ornitológicas también brinda una indic indicaci ación ón de abun abundan danci cia, a, comp composi osici ción ón y riue riueza za ($un ($under derle le et al. al. !"+;, !"+;, Estades et al. #55&. >inalmente, también se pueden obtener estimados de densidad (aves por unidad de área& al ubicar en un mapa la posición de aves territoriales no marcadas (*echer !";5, Stou''er #55;& o a través de métodos más intensivos ue reuieren el uso de redes ornitológicas para su captura, donde las aves son individualmente marcadas con una combinación de anillos de color yCó anillos de aluminio marcados con un n1mero 1nico. Dna vez marcadas las aves se liberan posteriormente el observador se encuentra en la posibilidad de delimitar el territorio sobre un mapa como resultado de los avistamientos o FrecapturasG de las aves marcadas (7olmes et al. !"+", >edy y Stutchbury #55%&. *ecientemente, la abundancia, riueza y composición de especies de aves se ha evaluado a partir de técnicas ac1sticas, como la grabación de paisa6es sono sonoro ross usan usando do di'e di'ere rent ntes es con' con'ig igur urac acio ione ness y sist sistem emas as de grab grabac ació ión n autónomos (7aselmayer y Huinn #555, *empel et al. #55-, randes #55+, 0elis<=urillo et al. #55", 7utto y Stutzman #55"&. 0on los métodos censales seIa seIala lado doss ante anteri rior orme ment nte e se pued puede e gene genera rarr in'o in'orm rmac ació ión n vali valios osa a sobr sobre e abundancia, abundancia, riueza, densidad, composición composición y distribución distribución de aves terrestres, principalmente de aves canoras ($underle !""%, 0elis<=urillo et al. #55"&. En el presente documento se describen algunos de los métodos censales más cono conoci cido doss y conv conven enci cion onal ales es,, as9 as9 como como el uso uso de mues muestr treo eoss ac1s ac1stitico coss apropiados para el muestreo de aves con én'asis en las aves terrestres, in'ormación basada principalmente en los traba6os de ibby et al. (!""#&, $underle (!""%&, *alph et al. (!""&, 7aselmayer y Huinn (#555&, A6asti y Ballmeier (#555&, uc2land et al. (#55+&, 0elis<=urillo et al. (#55"&.
II.
OBJETIVOS 0onocer las distintas metodolog9as empleadas en la evaluación y conteo de aves silvestres.
III.
MARCO TEORICO
1. MÉTODOS ARA REA!I"AR CENSOS Dna vez ue se han de'inido los ob6etivos del estudio, el siguiente paso es la selección de un método (0uadro !&. E8iste una variedad de métodos y cualuiera puede emplearse para detectar la presencia de una especie en un hábitat. Por e6emplo, si la especie de interés es rara o sigilosa, el uso de una reproducción de sus vocalizaciones grabadas (playbac2& puede aumentar la probabilidad de detección y su ocurrencia. Si lo ue ueremos obtener es una medida de su abundancia relativa (es decir, el n1mero de individuos de la especie por punto de conteo, el porcenta6e de puntos de conteo con uno o más individuos, el n1mero de individuos por 2ilómetro de trayecto, etc.&, entonces debemos recurrir a otros métodos. Las mediciones de abundancia relativa son 1tiles para 'ines comparativos, como la comparación entre hábitats o aIos. Sólo unos pocos métodos son apropiados para medir la densidad poblacional (es decir, el n1mero de individuos por hectárea&, pero a'ortunadamente la mayor9a de las medidas de abundancia relativa son adecuadas para la mayor9a de los propósitos. >inalmente, si el ob6etivo reuiere medir la condición '9sica de las aves, o medidas de supervivencia será necesario recurrir a la captura con redes ornitológicas, lo cual también nos puede generar in'ormación sobre la condición reproductiva de las aves, además de la toma de muestras sangu9neas, muestras de parásitos e incluso de la colecta de plumas para diversos 'ines (A6asti y Ballmeier #555&.
1.1. ABUNDANCIA JHué debemos entender por abundanciaK La abundancia es la cantidad o n1mero total de individuos ue integran una población y es un atributo poblacional variable en el tiempo y el espacio e indica el estado o tendencia de una población en un momento o per9odo dado. La abundancia se puede e8presar en términos absolutos o sea el tamaIo total de una población ( M n1mero de individuos en la población& o densidad poblacional (B M n1mero promedio de individuos por unidad de área& o por medio de 9ndices de abundancia relativa (el n1mero de individuos detectados por unidad de es'uerzo, es decir, n1mero de individuos por hora, n1mero de individuos por 2ilómetro, n1mero de individuos por punto de conteo o n1mero de individuos de una especie por un tipo de hábitat determinado ($underle !""%, A6asti y Ballmeier #555, Estades et al. #55&. Nndices de abundancia relativa. Los 9ndices de abundancia relativa constituyen el primer paso en la cuanti'icación de la abundancia. La premisa 'undamental de los 9ndices es ue su valor es
proporcional a la densidad real, es decir, son en esencia 9ndices de densidad. Los 9ndices no asumen ue todos los individuos sean detectados, pero reuieren ue cada individuo tenga la misma probabilidad de ser detectado. Los 9ndices permiten detectar la tendencia de variación de una población en el tiempo y de un sitio a otro, pero con un costo in'erior a la estimación de la densidad (A6asti y Ballmeier #555&.
1.#. Rec$entos en %$nto o %$ntos de conteo Los puntos de conteo son conceptual y teóricamente similares a los trayectos, solo ue de longitud y velocidad cero. El ob6etivo en los puntos de conteo es contar a los individuos una sola vez, y constituyen uno de los métodos más populares para estudiar la abundancia, riueza, densidad, composición y distribución de las aves y documentar los cambios poblacionales en las aves terrestres (*eynolds et al. !"+5, ibby et al. !""#, *alph et al. !""&. Este método puede usarse para estudiar cambios anuales en las poblaciones de aves en puntos 'i6os de radio variable, las di'erencias en la composición de especies entre hábitats y la abundancia de di'erentes especies en un lugar espec9'ico. Los puntos de conteo reuieren ue un observador permanezca 'i6o en un lugar durante un tiempo determinado y ue registre toda ave detectada ya sea visualmente o auditivamente, o incluso como respuesta a una sesión de playbac2 (0hávez
ors et al. #5!5a&. El conteo puede empezar tan pronto el observador llegue al punto, o puede esperar un par de minutos para evitar alg1n e'ecto sobre el comportamiento de las aves por la llegada del observador. El tiempo dedicado a cada punto debe representar el tiempo m9nimo necesario para tomar una muestra de por lo menos el +5 por ciento de las especies presentes en el punto. Biez minutos pueden ser adecuados para la mayor9a de los estudios en las áreas tropicales. Sin embargo, los observadores pueden llevar a cabo algunos e8perimentos
iniciales para establecer el tiempo apropiado y necesario para tomar la muestra en un punto en un área determinada, lo cual idealmente ser9a lo más apropiado. Por e6emplo, dividir un total de !- minutos de muestreo, en periodos de cinco minutos, y as9 establecer el per9odo más adecuado, donde al menos el +5O de las especies sean detectadas (7utto et al. !"+, $underle !""#, ibby et al. !""#&. Bebido a su sencillez y conveniencia en terrenos escarpados y densa vegetación, el método de punto de conteo es apropiado para el seguimiento de paseri'ormes (aves canoras& y puede ser más e'iciente ue por e6emplo el uso de redes ornitológicas o el uso de trayectos (Estades et al. #55&. Besa'ortunadamente, los puntos de conteo no son muy precisos a la hora de estimar densidades poblacionales, en particular en el caso de especies de ba6a densidad. Sin embargo, son el método pre'erido para vigilar las tendencias poblacionales a largo plazo ya ue el tiempo dedicado a contar puede controlarse absolutamente y pueden tomarse muestras en más lugares, lo ue permite un muestreo más representativo. o obstante, para obtener recuentos con e8actitud deben tomarse en consideración varios 'actores. Dno de los más importantes es la habilidad del observador en la identi'icación visual y auditiva de las aves. Bebido a ue tanto en el método de radio variable como en el método con radio 'i6o deben hacerse estimados de distancia, es esencial ue todos los participantes practiuen la estimación de distancias con re'erencias conocidas en el hábitat apropiado. Dn medidor de distancias (range 'inder& puede ser de mucha utilidad para practicar la medición de distancias (7utto et al.!"+, $underle !""#, =ac:regor<>ors et al. #5!5b&. Los puntos de conteo reuieren del cumplimiento de los siguientes principales supuestos/ a& Las aves no se apro8iman al observador o vuelan, b& las aves son !55O detectables al observador, c& las aves no se mueven mucho durante el periodo de conteo (7utto et al. !"+, ibby et al. !""#&. Los recuentos en punto pueden clasi'icarse en tres categor9as principales dependiendo de cómo el observador trata la in'ormación sobre distancia de las aves (>ig. !&, y puede aIadirse una cuarta clasi'icación cuando se modi'ica para contar, por e6emplo, loros, cotorras, pericos o rapaces (ibby et al. !""#, $underle !""#&. *ecuentos en punto sin estimación de distancia. Las aves detectadas se cuentan sin tomar en consideración su distancia del observador, es decir, el radio es ilimitado. Estos recuentos no pueden usarse para estimar densidad, pero son de utilidad al medir la riueza de especies y en todo caso 9ndices de abundancia relativa (=ac:regor<>ors et al. #5!5a&. *ecuentos en punto de radio variable. El observador estima o mide la distancia ue lo separa del ave detectada. El análisis por especie puede incluir datos agrupados ya sea en c9rculos concéntricos de radio similar a partir del punto, o datos no agrupados (ibby et al. !""#, $underle !""#&. *ecuentos en punto de radio 'i6o. Se registran detecciones de aves en un c9rculo con radio 'i6o alrededor del observador,
además de toda detección 'uera del radio. El tamaIo del radio dependerá de la densidad de la vegetación y de la habilidad del observador para detectar a todas las aves. Por lo tanto, el observador deberá seleccionar el radio mayor en ue le sea posible detectar a todas las aves. En el caso de la mayor9a de los hábitats, especialmente en las áreas tropicales, el radio estándar utilizado es de #- a 35 m y durante un periodo ue oscila entre - y !5 minutos (*alph et al. !"", :onzálezors et al. #5!5b&.
Este método puede usarse para calcular tres 9ndices de abundancia de aves, y cualuiera de ellos puede usarse para hacer pruebas de di'erencias en la composición de la comunidad entre lugares, o de di'erencias en la abundancia de una especie de ave en particular entre lugares di'erentes o para aIos di'erentes. Estos 9ndices son/ !& la media de detecciones en el área contenida dentro del per9metro de #- m del observador #& el porcenta6e o la proporción de puntos con una o más detecciones en un área contenida dentro del per9metro de #- m del observador 3& el porcenta6e o la proporción de puntos con una o más detecciones, sin importar su distancia del observador. Estos 9ndices permiten realizar comparaciones con pruebas estad9sticas estándar. Bado ue las especies di'ieren en términos de detectabilidad, a veces es 1til calcular un coe'iciente de detección para cada especie, en particular cuando se comparan especies di'erentes, pero también cuando se compara la misma especie en épocas del aIo (por e6emplo, temporada de
reproducción 'rente a la no reproductiva&. Por e6emplo las especies vocales como algunas especies de palomas (Patagioenas spp.& tienen altos coe'icientes de detección, mientras ue los coe'icientes para especies silenciosas, como por e6emplo algunas especies de colibr9es, son ba6os. El coe'iciente de detección representa el n1mero de recuentos en punto en ue se registró una especie dada solamente más allá del radio de #- m dividido entre el total de recuentos en ue se registró la especie, ya 'uera dentro o más allá del área de #- m. El 0uadro # muestra e6emplos de cálculos de los di'erentes 9ndices derivados de recuentos en puntos (ibby et al. !""#, $underle !""#, *alph et al. !""&. 7utto et al. (!"+& recomiendan recuentos en punto con radio 'i6o porue tienen menos supuestos ue la mayor9a de los demás métodos para estimar la densidad de poblaciones y porue pueden usarse tanto durante la temporada reproductiva como durante la temporada no reproductiva. $hitman et al. (!"";& usaron una combinación de métodos, puntos de conteo y redes ornitológicas, y encuentran ue aunue ambas técnicas 'ueron e'ectivas, los puntos de conteo son signi'icativamente más e'iciente para llevar a cabo censos de aves. Para el caso particular de conteos de aves dentro y más allá de un radio 'i6o, la densidad para una especie en particular puede ser calculada de acuerdo a la siguiente ecuación ! (ibby et al. !""#&/
D&!o'e (n)n#* (n)m* (TT+#* Bonde n es el n1mero total de aves contadas, n# es el n1mero de aves más allá del radio 'i6o (r&, n! es el n1mero de aves contadas dentro del radio (r&, as9 ue n M n! n#, m es el n1mero total de conteos, r es el radio 'i6o. El método más so'isticado de los puntos de conteo implica la medición de la distancia desde el observador a cada registro. Si el ave se mueve, la distancia a medir es el sitio donde ocurrió la primera detección. Si las distancias de todos los registros son medidos, entonces la 'orma de la curva de detección puede ser estimada y densidades relativas pueden ser calculadas. Este tipo de datos pueden ser analizados usando el so't@are Bistance. Este en'oue se ha usado en traba6os realizados en zonas urbanas (=ac:regor<>ors et al. #5!5b&.
1.,. T+ayectos de -nea Este método consiste en caminar lentamente uno o varios trayectos o l9neas de determinada longitud a través de uno o varios hábitats. Es importante ue el observador atraviese el trayecto a una velocidad determinada, generalmente a ! 2mCh. Sin embargo, detectar e identi'icar aves mientras se camina es un reto
para las habilidades del observador, de tal modo ue el método es sensible a sesgos en 'unción de su e8periencia y calidad, y a 'actores ue a'ectan la detectabilidad de las aves. Los censos de trayectos en l9nea pueden tomar diversas 'ormas (ibby et al. !""#, $underle !""#, *alph et al. !""&. Qrayectos de l9nea sin estimar distancias. Esta es la 'orma más sencilla de censos de trayectos. Este censo permite ue el observador genere una lista de las especies presentes en un hábitat. )l recorrer lentamente una distancia determinada o por un periodo determinado, el observador puede obtener una lista de especies ue pueden compararse entre hábitats. Este método no puede usarse para estimar densidades aunue si provee in'ormación en cuanto a la presencia o ausencia de especies en un hábitat. Qrayectos de l9nea de distancia variable. ) di'erencia del trayecto de 'ran6a, en el trayecto de l9nea de distancia variable, no hay un ancho @ de'inido previamente, por lo ue es posible incluir en el censo a cualuier individuo ue se detecte durante el recorrido, y esta es una de las principales venta6as del método (ibby et al. !""#, uc2land et al. !""3&. Se tiene ue medir la distancia de cada observación yCo detección en 'orma perpendicular al trayecto. Esto puede hacerse directamente registrando la distancia entre el observador y el ave, usando una cinta métrica o un medidor de distancias (range 'inder&. Qambién se puede estimar la distancia perpendicular (8&, midiendo la distancia radial (r& y el ángulo de visión ( & para cada detección, usando br16ula y medidor de distancias, donde 8 M r sen (ibby et al. !""#, $underle !""#, uc2land et al. !""3&. Los principales supuestos de este método son los siguientes/ a& todas las aves sobre la l9nea son detectadas b& las aves no se mueven antes de su detección c& las distancias son medidas con e8actitud d& los individuos son contados una sola vez (ibby et al. !""#, uc2land et al. !""3&. Si los supuestos anteriormente seIalados no se cumplen, la estimación de la densidad estará sesgada. La 'órmula para estimar la densidad es/
D & n / (0* #! Bonde n es el n1mero de animales detectados, ' (5& es la 'unción probabil9stica de densidad a 5 m de distancia perpendicular y L es el largo total (2m& del trayecto. La ' (5& es una 'unción dependiente de la disminución de la detectabilidad de un animal al aumentar la distancia respecto a la l9nea (Qhomas et al. #5!5&. En el trayecto de l9nea la probabilidad de detección es e8actamente igual !.5 cuando los animales están sobre la l9nea media del trayecto. ) partir de esa distancia la probabilidad disminuirá. Para estimar la densidad empleando este método se
reuiere el empleo and.ac.$5)d6stance)*.
del
programa
BRSQ)0E
(tt%2))333.+$3%a.st4
Qrayecto en 'ran6a. El observador registra a las aves detectadas mientras camina a través de un área en l9nea recta. Se establecen 'ran6as de ancho 'i6o (@& a ambos lados de la l9nea, antes de iniciar el muestreo y se cuenta toda ave detectada dentro de ellas. Por lo tanto el trayecto de 'ran6a es un área de muestreo de 'orma rectangular. Las 'ran6as por lo general se establecen de #- a -5 m a cada lado de la l9nea dependiendo de la densidad de la vegetación. Estos trayectos son más sencillos de e'ectuar ue los trayectos en l9nea de distancia variable, ya ue los observadores estiman solamente una distancia (o ancho de 'ran6a& en lugar de hacer estimados de distancia para cada ave. )demás, los estimados de densidad son bastante más sencillos y reuieren solamente ue el total obtenido para cada especie se divida entre el área de la 'ran6a. o obstante, con 'recuencia resulta di'9cil determinar con certeza si determinada ave está 6usto adentro o a'uera de la 'ran6a. Este método es más 1til en hábitats abiertos ($underle !""%, *alph et al. !""& en donde los supuestos del método se pueden cumplir con mayor 'acilidad. La visibilidad es uno de los principales 'actores ue determinan el ancho de la 'ran6a y desde luego el uso del propio método. 0omo todo método, el trayecto de 'ran6a tiene supuestos ue se tienen ue cumplir para ue la estimación de la densidad no esté sesgada. Los principales supuestos son !& solamente se deben contar a las aves dentro del ancho de 'ran6a de'inido con anterioridad y #& se debe tener la certeza de contar el !55O de las aves ue estén dentro del trayecto de 'ran6a. La densidad se puede estimar empleando la siguiente 'órmula/
D & n #3! Bonde n es el n1mero de animales contados, L es el largo total del trayecto, y @ es el ancho del trayecto a cada lado de la l9nea media. Para mayor in'ormación sobre el método de 'ran6a, consultar a =andu6ano.
IV. MATERIA!ES 7 METODOS IV.1 Mate+6a-es.
$incha
>le8ometro inoculares 0ámara 'otográ'ica Libreta de notas
IV.#
V.
Metodo-o'a (,2,* a. Método de conteo %o+ %$ntos con +ad6o /68o. Para ese método es necesario ubicar más de un punto de observación y marcar un radio de circun'erencia ue el investigador decido por ser una muestra piloto. *ecordar ue este radio puede incrementarse o disminuir en base la de'ectibilidad del investigador Se recomienda ue se anote también auellas aves 'uera del rango radial de observación. 9. Método de t+ayecto en /+an8a En este método considerar un tramo de recorrido lo su'icientemente largo para ue sea representativo al lugar de evaluación (e6emplo ! 2mChra&, *ealizar el recorrido del tramo avistando las aves a un lado y otro del camino considerando una distancia (e6emplo a !5 o #5 m a cada lado& )notar la especie encontrada y la distancia en la ue se encuentra. *ealizar el registro 'otográ'ico.
RESU!TADOS V.1 Método de conteo %o+ %$ntos con +ad6o /68o. V.1.1 $nto 1
T6em%o 2 1: m;
UNTO 1
!on'. de+ad6o 2 #0 mts
Especie
Turdus chiguanc
N< de Ind6v.
UNTO #
N< de Ind6v.
Distanc ias (<20m)
Distancia s (>20m)
Distan cias (<20m )
2
1
2
Distan cias (>20m ) 1
CA!CU!O DE !A DENSIDAD
n° tot al ave s 6
( )( ) ( n
n
n2
m
n 1
n 2
densidad( D)
4
2
7.4955419 5
D = loge
TT r
2
)
o Dives warszewi czi Zenaida meloda Oreotrochi lus estella Lesbia nuna Patagioen as maculosa Zenotrichi a capensis Falco sparverius donatobiu m Pleuticus aureovent ris
D = log e
2
0
0
0
2
2
0
5
2
1
0
8
6
2
1
0
0
0
1
1
5
0
1
0
6
6
1
1
0
1
3
1
2
3
2
2
0
7
5
2
0
0
2
0
2
2
2
0
0
0
2
2
1
2
0
0
3
1
( )( ) n
n
n2
m
( TT r 2)
CASO 12 es%ec6e2 Turdus chiguanco D = log e
( )( ) (
4 4 2 20 ) 2 2
5.9914645 5
7.6654409 8 5.2983173 0 7 7.0900768 0 4 7.4955419 5
7.5806997 5 5.9914645 0 5 5.9914645 0 5 2
7.4955419 5
D =7.49554195
M ; RndivC #5 mts de radioC!5
!a dens6dad %a+a -a es%ec6e 1 es de
7.49554195
M ; RndivC #5 mts de radioC!5
V.# Método de t+anse%to -6nea- con d6stanc6as V., V.= C$ad+o #. Datos de- t+amo 1 y # V.: T+amo 1
V.> T+amo # V. @o+a de /6na-6a c6n 2 2=0 am
V.? @o+a de 6n6c6o 2 ?2#0 am
V. @o +a de /6n a-6 a c6 n 2 20 0 am V.1# D6stanc6am6ento2 #0 m & 3
V.10 !a+ 'o det+anse%t o2 V.11 1. : 5m & ! V.1, V.1= V.1:
V.16
V.28
C$ad+o ,. D6stanc6as de o9se+vac6n A -o -a+'o de- t+amo 1
V.17 dista n ci a s tr a m o 1 V.29 V.30 Co ur
V.18
V.19
V.20
V.21
V.22
V.23
V.24
V.25
V.26
V.27
V.3! Pa
V.32 P
V.33 o
V.3" Lesbi
V.3# $on
V.3% $
V.3& Ze
V.3' Z
V.39 $i
V."0 C
V.17 dista n ci a s tr a m o 1 V.29 V.30 Co ur
V.18
V.19
V.20
V.21
V.22
V.23
V.24
V.25
V.26
V.27
V.3! Pa
V.32 P
V.33 o
V.3" Lesbi
V.3# $on
V.3% $
V.3& Ze
V.3' Z
V.39 $i
V."0 C
V.41
V.42 13
V.43
V.44 10
V.45 1
V.46 1
V.47
V.48
V.49 1
V.50
V.51 1
V.52 10
V.53 5
V.54
V.55 15
V.56 10
V.57 15
V.58 1
V.59
V.60
V.61
V.62 1
V.63
V.64 5
V.65 15
V.66 5
V.67
V.68 12
V.69 12
V.70 10
V.71 1
V.72
V.73
V.74
V.75
V.76
V.77 1
V.78 17
V.79 8
V.80
V.81 10
V.82
V.83
V.84 1
V.85
V.86
V.87
V.88
V.89
V.90 1
V.91 20
V.92
V.93
V.94
V.95
V.96
V.97 1
V.98
V.99
V.100
V.10 1
V.1 02
V.103 4
V.104
V.106
V.107
V.108
V.109
V.110 2
V.111 V.112
V.113
V.114
V.115
V.116
V.117
V.118
V.119
V.120
V.121
V.122
V.123
V.124
V.125
V.126
V.127
V.128
V.129
V.130
V.131
V.132 prome
V.133 12.
V.134 8.0
V.135 8.
V.136 1
V.137 V.138 1 12.4
V.139 20.0
V.140 1
V.141 17.
V.142 8.
V.143 15
V.144 6.
V.16
V.28
V.1=: V.1=>
C$ad+o =. D6stanc6as de o9se+vac6n A -o -a+'o de- t+amo #
V.105
V.67
V.68 12
V.69 12
V.70 10
V.71 1
V.72
V.73
V.74
V.75
V.76
V.77 1
V.78 17
V.79 8
V.80
V.81 10
V.82
V.83
V.84 1
V.85
V.86
V.87
V.88
V.89
V.90 1
V.91 20
V.92
V.93
V.94
V.95
V.96
V.97 1
V.98
V.99
V.100
V.10 1
V.1 02
V.103 4
V.104
V.106
V.107
V.108
V.109
V.110 2
V.111 V.112
V.113
V.114
V.115
V.116
V.117
V.118
V.119
V.120
V.121
V.122
V.123
V.124
V.125
V.126
V.127
V.128
V.129
V.130
V.131
V.132 prome
V.133 12.
V.134 8.0
V.135 8.
V.136 1
V.137 V.138 1 12.4
V.139 20.0
V.140 1
V.141 17.
V.142 8.
V.143 15
V.144 6.
V.105
V.1=: V.1=> V.147
C$ad+o =. D6stanc6as de o9se+vac6n A -o -a+'o de- t+amo # V.148 dista nc ia s tr a m o
V.149
V.150
V.151
V.152
V.153
V.154
V.155
V.156
V.157
V.!%& (lo
V.!%' C
V.!%9 F
V.179 30
V.180 5
V.191 25
V.192 6
V.203 25
V.204
V.215 30
V.216
2 V.158 espe
V.!#9 u
V.!%0 Pa
V.!%! P
V.!%2 L
V.!%3 $
V.!%" Z
V.!%# Z
V.!%% $
V.172
V.175 1
V.176
V.171
V.173 1
V.174
V.170
V.177 1
V.178 1
V.183
V.184
V.185 1
V.187 1
V.188
V.182
V.189 1
V.190 1
V.195 V.194
V.197 1
V.196 12
V.199 1 V.198
V.207 V.206
V.186
V.209 1
V.208
V.202 1 V.200
V.211
V.201
V.212
V.210
V.213
V.214
V.225
V.226
V.237
V.238
V.181 8
V.193
V.205
V.217
V.219 V.218 V.230 V 242
V.220 V.231 V 243
V.232 V.244
V.221
V.233
V 245
V.222
V.234
V 246
V.223
V.235
V 247
V.224
V.227
V.236
V 248
V.229 V.228
V.239
V.241 V.240
V.251
V.253
2 V.158 espe
V.!#9 u
V.!%0 Pa
V.!%! P
V.!%2 L
V.!%3 $
V.!%" Z
V.!%# Z
V.!%% $
V.172
V.175 1
V.176
V.171
V.173 1
V.174
V.170
V.177 1
V.178 1
V.183
V.184
V.185 1
V.187 1
V.188
V.182
V.189 1
V.190 1
V.195 V.194
V.197 1
V.196 12
V.199 1 V.198
V.207 V.206
V.186
V.209 1
V.208
V.202 1 V.200
V.211
V.201
V.212
V.210
V.!%& (lo
V.!%' C
V.179 30
V.180 5
V.191 25
V.192 6
V.203 25
V.204
V.215 30
V.216
V.!%9 F V.181 8
V.193
V.205
V.217
V.213
V.214
V.225
V.226
V.237
V.238
V.249
V.250
V.261
V.262
V.273
V.274
V.285
V.286
V.297
V.298
V.299
V.300
V.301
1
1
27
5
8
V.1 n
V.14 !
V.1#
V.21
V.22
V.2
V.219 V.218 V.230 V.242 V.254 V.266
V.220 V.231 V.243 V.255 V.267
V.232 V.244 V.256 V.268
V.221
V.233
V.245
V.257
V.269
V.222
V.234
V.246
V.258
V.270
V.223
V.235
V.247
V.259
V.271
V.224
V.227
V.236
V.229 V.228
V.239
V.248
V.241 V.240
V.251
V.260
V.253 V.252
V.263
V.272
V.265 V.264
V.275
V.277 V.276
V.279 V.278 V.290
V.280 V.291
V.281
V.282
V.283
V.292
V.293
V.294
V.295
10
1
9.
1
V.284
V.296
V.287
V.289 V.288
pro
7.
V.,0# V.,0, V.,0= V.,0: V.,0> V.,0? V.,0 V.309 T ramo 1 V 17 E
V.10 n
V.11 !
V.18
V.19
V.12 "ramo 2
V.316
V.24
pro
7.
10
1
9.
1
1
1
27
5
8
V.1 n
V.14 !
V.1#
V.21 $
V.22 d
V.2 d
V.24 de
V.329 1
V.330 7
V.331 0.
V.332 0.4
V.337 3
V.338 1
V.339 0.
V.340 0.1
V.346 1
V.347 0.
V.348 0.1
V.355 0.
V.356 0.0
V.363 0.
V.364 0.0
V.,0# V.,0, V.,0= V.,0: V.,0> V.,0? V.,0 V.309 T ramo 1 V.17 E spec ie V.32# C olum ba livia V.333 urdu
s chigu anco V.3"! P atagi oena s macu losa V.3"9 ( Pleuc ticus aure ventr is) V.3#& O reotr ochil us estell a
V.10 n
V.11 !
V.18 $
V.19 d
V.326 4 V.334 4
V.342 5
V.350 6
V.358 1
V.327 1 V.335 8
V.343 8
V.351 1
V.359 1
V.12 "ramo 2 V.20 Especie V.32' urdus chigu anco V.33% Patagioe
nas macu losa V.3"" Pheuctic us aure oven tris
V.345 4
V.3#2 Lesvia nuna
V.353 2
V.3%0 $onacob ius atric apilla
V.361 3
V.3%'
V.354 9
V.362 1
V.316
s chigu anco V.3"! P atagi oena s macu losa V.3"9 ( Pleuc ticus aure ventr is) V.3#& O reotr ochil us estell a
V.342 5
V.350 6
V.358 1
V.3%# L esvia nuna
V.366 7
V.3&3 $ onac obius sp
V.374 1
V.3'! $ onac obius atric apilla V.3'9 Z enaid a melo da V.39& Z onotr ichia cape nsis V."0# $ ives *ars +e*c +i V."!3 C olum
V.382 2
V.390 2
V.398 5
V.406 4
V.343 8
V.351 1
V.359 1
V.367 1
V.375 2
V.383 1
V.391 1
V.399 8
V.407 1
nas macu losa V.3"" Pheuctic us aure oven tris
V.345 4
V.3#2 Lesvia nuna
V.353 2
V.3%0 $onacob ius atric apilla
V.361 3
V.3%' Zenaida melo da V.3&% Zonotric hia cape nsis
V.369 2
V.377 2
V.3'" $ives *as+ e*ic+ i
V.385 3
V.392 loro andi no
V.393 4
V."00 Columbi na cru+i ana
V.401 2
V."0' Falco sparv erius
V.409 1
V.346 1
V.347 0.
V.348 0.1
V.355 0.
V.356 0.0
V.362 1
V.363 0.
V.364 0.0
V.370 1
V.371 0.
V.372 0.0
V.378 1
V.379 0.
V.380 0.0
V.386 1
V.387 0.
V.388 0.0
V.394 2
V.395 0.
V.396 0.0
V.402 5
V.403 0.
V.404 0.1
V.410 8
V.411 0.
V.412 0.0
V.354 9
V.419
V.3'! $ onac obius atric apilla V.3'9 Z enaid a melo da V.39& Z onotr ichia cape nsis V."0# $ ives *ars +e*c +i V."!3 C olum bina cru+i ana
V.382 2
V.390 2
V.398 5
V.406 4
V.414 3
V.383 1
V.391 1
V.399 8
V.407 1
V.415 6
V.3'" $ives *as+ e*ic+ i
V.385 3
V.392 loro andi no
V.393 4
V."00 Columbi na cru+i ana
V.401 2
V."0' Falco sparv erius
V.409 1
V.416
V.417
V.386 1
V.387 0.
V.388 0.0
V.394 2
V.395 0.
V.396 0.0
V.402 5
V.403 0.
V.404 0.1
V.410 8
V.411 0.
V.412 0.0
V.418
V.419 0.
V.=#1 V.=##
V.=#,
Ca-c$-o de dens6dad $t6-6ando -a s6'$6ente /o+m$-a
V.420
V.=#,
Ca-c$-o de dens6dad $t6-6ando -a s6'$6ente /o+m$-a
V.=#=
V.=#: V.=#> V.=#? .%#+ .%#" .%35 .%3! .%3# .%33 .%3% .%3.%3 .%3; .%3+ .%3" .%%5 .%%!
D=
n
2∗w∗ L
EJEM!O2 Es%ec6e 1. Turdus chiguanco D=
4 =0.107 2∗12.5∗1.5
Indv)1.: 5m)=0 m6n$tos
.%%# .%%3 .%%% .%%.%% .%%;
VI.
REERENCIA BIB!IOFRAICA. VI.1 VI.# d/
tt%2))333#.6necc.'o9.mG)%$9-6cac6ones)-69+os)?1?)ca%=.%
VI., tt%2))333./s./ed.$s)%s3)%$9-6cat6ons)doc$ments)%s3H't+ 1:)%s3H't+1:.%d/ VI.= tt%s2))333.$am.es)%e+sona-H%d6)c6enc6as)8s%6n6--)%$9-6cac 6ones)AVES#0ESTEARICAS#0IS!AS#0ORIENTA!ES#0 #0est6mas#0%o9-ac6ones.%d/ VI.: tt%2))333 +9d.e9d.cs6c.es)med6o96o-o'6co)/oca)6nve+nada)+otoco-oCens oAe+eoAvesAc$at6cas.%d/ VI.> VI.? VI. VI. VI.10 VI.11 VI.1# VI.1, VI.1=
VI.1: VI.1> VI.1? VI.1 VI.1 VI.#0 VI.#1
VI.##
ANEKO
I.1 Columba livia I.3
I.2 Falco sparverius I.4
I.5 I.7 Columbina cruziana I.9
I.6 I.8 Zenaida auriculata I.10
I.11 Patagioenas maculosa I.13
I.12
I.15 zonotrichia capensis I.17
I.16
%oro andino I.14
I.18
Lesbia nuna
R.#% R.#R.# VI.#?
UNIVERSIDAD NACIONA! DE SAN CRISTLBA! VI.#
VI.# VI.,0 VI.,1
DE @UAMANFA
ACU!TAD DE CIENCIAS BIO!LFICAS
ESCUE!A DE ORMACILN ROESIONA! DE BIO!OFA ESECIA!IDAD DE RECURSOS NATURA!ES 7 ECO!OFIA
R.3#
VI.,, VI.,=
+act6ca2 N0. 0=
Censo y métodos de conteo de aves
R.3- ASIFNATURA
2 E0ALA:R) BE PAL)0RAES (*T-%;&
R.3 ROESOR DE TEORA
2 Br. 0arlos Emilio 0arrasco ada6oz
R.3; ROESOR DE RACTICA 2 =cs. lgo. Rng. Ed@in Portal HuicaIa
VI., A!UMNOS
2 )*R)S =R)U), 7. Vhon
R.3"
2 0AQ*E*)S QREA, Solier
R.%5
/ PE*E? PRA, =ichael
R.%! EC@A DE ENTREFA R.%#
2 !-C5C!FRUO DE RCTICA
VI.=, SEMESTRE ACADEMICO
2 #5!- T R
2 lunes/ !5 < ! P=
VI.44
VI.45 VI.46
Ayacucho, junio 2015
