Choosing the best non-parametric richness estimator for benthic macroinvertebrates databases

• Main Author: Carola V. BASUALDO
• Format: Article
• Language: English
• Published: Sociedad Entomológica Argentina 2011-01-01
• Series: Revista de la Sociedad Entomológica Argentina
• Online Access: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=322028488003
• ISSN: 0373-5680; 1851-7471

Los estimadores no paramétricos permiten comparar la riqueza estimada de conjuntos de datos de origen diverso. Empero, como su comportamiento depende de la distribución de abundancia del conjunto de datos, la preferencia por alguno representa una decisión difícil. Este trabajo rescata algunos criterios presentes en la literatura para elegir el estimador más adecuado para macroinvertebrados bentónicos de ríos y ofrece algunas herramientas para su aplicación. Cuatro estimadores de incidencia y dos de abundancia se aplicaron a un inventario regional a nivel de familia y género. Para su evaluación se consideró: el tamaño de submuestra para estimar la riqueza observada, la constancia de ese tamaño de submuestra, la ausencia de comportamiento errático y la similitud en la forma de la curva entre los distintos conjuntos de datos. Entre los estimadores de incidencia, el mejor fue Jack1; entre los de abundancia, ACE para muestras de baja riqueza y Chao1, para las de alta riqueza. La forma uniforme de las curvas permitió describir secuencias generales de comportamiento, que pueden utilizarse como referencia para comparar curvas de pequeñas muestras e inferir su comportamiento –y riqueza– probable, si la muestra fuera mayor. Estos resultados pueden ser muy útiles para la gestión ambiental y actualizan el estado del conocimiento regional de macroinvertebrados.