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Próximo tutorial 3-3: Multiple regression and GIS.

Date post: 24-Jan-2016
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Próximo tutorial 3-3: Multiple regression and GIS
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Page 1: Próximo tutorial 3-3: Multiple regression and GIS.

Próximo tutorial

3-3: Multiple regression and GIS

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Modelos en ecología

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¿Qué son modelos?

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¿Modelos?

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Modelos en ecología

• Representaciones de las relaciones entre cantidades o cualidades definidas formalmente.

La mitad de uno = el ombligo

2 perros + 5 perros = 7 perros [más formal]

2 x + 5 x = 7 x [más formal aun]

[falta formalidad]

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Clasificación de modelos

Según sus capacidades para ser:

Realistas,

Precisos, y

Generalizadores.

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Realidad

GeneralidadPrecisión

EmpíricoFenomenológico

EcológicoEstadístico

MecanísticoFisiológico

FundamentalBasado en proceso

Analítico Matemático

Teórico

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Lecturas sobre modelos en ecología:

1. Guisan y Zimmerman 2000. Predictive habitat distribution models in ecology. Recomendada.

2. Gallego et al. 2004. Descriptive biogeography of Tomicus spp. in Spain. Asignada.

Los encuentran en la página escondida.

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Pasos en el desarrollo de modelos

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Riqueza de especies en lagos

R = a + bA

R = a + bA

R = 1.2 + 0.3 A

Riqueza aumenta con Area

R = 0.9 + 0.1 A

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Modelos espaciales

Regresión lineal

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Regresión lineal

• Este tipo de análisis incluye una variable independiente y la variable dependiente es contínua.

• El análisis supone que las variables se distribuyen normalmente y que la relación entre ambas variables es lineal.

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Ejemplo de regresión lineal

• Predicción de temperatura basado en un DEM y datos de estaciones meteorológicas.

• Explicado en el tutorial 2-6.

• Estrategia: datos de estaciones interpolados a los otros píxeles.

• Una regresión de temperatura en elevación nos da la ecuación:

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Regresión de temperatura según elevación

Temperatura = 27 – (0.0016 x Elevación)

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Imagen predictiva de temperatura

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Regresión lineal multiple

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Regresión lineal multiple

• Este tipo de análisis incluye más de una variable independiente y la variable dependiente es contínua.

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Una de las variables independientes: % de fincas con 1 o 2 toros.

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Regresión logística

• En este tipo de análisis puede incluirse más de una variable independiente y la variable dependiente es categórica.

• Los resultados se presentan en probabilidad de presencia.

• Apropiada para predecir presencia de especies o clases de cobertura.

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Modelos de adecuación de habitat

(“habitat suitability: HS”)

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Concepto del nicho de una especie

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Marginalidad, especialización y tolerancia

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Marginalidad y especialidad

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