El papel de la ciencia ciudadana en la investigación de hormigas
Los científicos ciudadanos juegan un papel clave en el estudio de las poblaciones de hormigas y la biodiversidad.
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Tabla de contenidos
- Por qué importa la ciencia ciudadana
- Desafíos de los Datos de Ciencia Ciudadana
- Área de estudio: El cantón de Vaud en Suiza
- Combinando datos para mejores perspectivas
- Hallazgos clave
- La importancia de la temperatura en la distribución de hormigas
- Composición de la comunidad a distintas elevaciones
- El papel de los científicos ciudadanos
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
La ciencia ciudadana implica la participación de voluntarios en investigaciones científicas. En los últimos años, este enfoque ha ganado popularidad, especialmente en estudios ambientales. Este método proporciona datos valiosos que pueden ayudar a los investigadores a entender los sistemas ecológicos a gran escala. Los voluntarios pueden recopilar información de varias regiones, facilitando la recolección de datos de lugares a los que los científicos no pueden acceder fácilmente.
Por qué importa la ciencia ciudadana
Uno de los beneficios clave de la ciencia ciudadana es la capacidad de cubrir grandes áreas, como diferentes regiones e incluso continentes enteros. Los voluntarios pueden recopilar datos sobre varios factores ecológicos, como la presencia de especies específicas. Esto es particularmente útil para estudiar especies que son difíciles de rastrear, como ciertos insectos. Al recopilar datos de una amplia variedad de lugares, los científicos ciudadanos pueden ayudar a crear una imagen más completa de la biodiversidad.
Los insectos, por ejemplo, desempeñan roles críticos en los ecosistemas. Son el grupo más diverso de animales en la Tierra, con millones de especies. Monitorear sus poblaciones es vital porque contribuyen a muchos servicios ecosistémicos, como la polinización y el reciclaje de nutrientes. Sin embargo, las poblaciones de insectos han estado disminuyendo globalmente en las últimas décadas, lo que genera preocupaciones sobre la salud de nuestros ecosistemas.
Datos de Ciencia Ciudadana
Desafíos de losA pesar de las muchas ventajas de la ciencia ciudadana, también presenta desafíos. Los datos recopilados a veces pueden estar sesgados debido a variaciones en cómo y dónde los voluntarios recogen muestras. Por ejemplo, diferentes especies pueden ser más fáciles de encontrar según sus hábitats, y no todas las áreas pueden ser muestreadas de manera equitativa. Estos sesgos pueden afectar la precisión de los hallazgos.
Para aprovechar al máximo los datos de la ciencia ciudadana, los investigadores necesitan abordar estos sesgos. Una forma efectiva de hacerlo es combinando los datos de ciencia ciudadana con muestreos científicos más estructurados. Este método permite que las fortalezas de cada conjunto de datos se complementen, lo que resulta en mejores estimaciones de la diversidad y abundancia de especies.
Área de estudio: El cantón de Vaud en Suiza
Esta investigación se centra en las hormigas en el cantón de Vaud, ubicado en el oeste de Suiza. Esta área tiene diversos paisajes, incluidos montañas y mesetas, lo que la convierte en un entorno único para estudiar las poblaciones de hormigas. Se recogieron hormigas de dos enfoques diferentes durante el verano de 2019:
Datos de Ciencia Ciudadana: Los voluntarios recogieron hormigas en toda la región, anotando sus ubicaciones y los hábitats donde fueron encontradas. Este método permitió una amplia cobertura geográfica, pero resultó en datos que podrían tener algunos sesgos.
Muestreo Estructurado: Científicos realizaron recolecciones sistemáticas en sitios específicos. Este enfoque aseguró un método uniforme de recolección de datos y ayudó a producir una representación más precisa de las poblaciones de hormigas.
Combinando datos para mejores perspectivas
El objetivo de este estudio fue ver qué tan bien los datos combinados de ciencia ciudadana y muestreo estructurado podían proporcionar información sobre las comunidades de hormigas en el cantón de Vaud. Al usar un modelo estadístico, los investigadores buscaron evaluar la densidad de colonias de hormigas, la Riqueza de especies y la estructura de la comunidad en diferentes áreas.
El modelo estadístico utilizado en este estudio permitió a los investigadores analizar los datos de ambas fuentes juntos. Este enfoque permitió una comprensión más completa de las poblaciones de hormigas. El modelo buscó reflejar las condiciones ambientales del área y cómo influyen en las distribuciones de hormigas.
Hallazgos clave
La investigación encontró que usar datos de ciencia ciudadana junto con muestreo estructurado mejoró las predicciones sobre las comunidades de hormigas. El modelo combinado fue más preciso en estimar cómo diferentes factores ambientales afectaban la abundancia y diversidad de las poblaciones de hormigas.
Riqueza y diversidad de especies: El modelo indicó que la riqueza de hormigas alcanzó su punto máximo en ciertas elevaciones, sugiriendo que condiciones ambientales específicas son favorables para un mayor número de especies.
Estructura de la comunidad: La investigación mostró grupos distintos de comunidades de hormigas según la elevación. Las comunidades de hormigas eran más diversas en ciertas áreas, destacando la influencia de la variabilidad ambiental.
Efectos de la Temperatura y hábitat: El estudio confirmó que la temperatura afecta significativamente la distribución y abundancia de especies de hormigas. Las variaciones en el hábitat, como el tipo de vegetación y la cobertura del suelo, también jugaron un papel.
La importancia de la temperatura en la distribución de hormigas
La temperatura es un factor crítico que afecta la presencia y abundancia de especies de hormigas. Los hallazgos indicaron que las hormigas tienen preferencias variadas por la temperatura, con algunas especies prosperando en condiciones más cálidas mientras que otras prefieren hábitats más frescos. Entender estas preferencias es importante para predecir cómo podrían responder las poblaciones de hormigas al cambio climático.
Composición de la comunidad a distintas elevaciones
El estudio reveló que las comunidades de hormigas muestran diferencias considerables entre elevaciones más bajas y más altas. Por ejemplo, ciertas especies se encontraron principalmente en áreas de meseta por debajo de 1,000 metros, mientras que diferentes especies eran más abundantes en regiones montañosas por encima de esta elevación.
A pesar de estas diferencias, muchas especies de hormigas se encontraron en ambas áreas, sugiriendo un nivel de adaptabilidad. La presencia de una variedad de especies a través de las elevaciones indica las complejas dinámicas ecológicas en juego.
El papel de los científicos ciudadanos
Los científicos ciudadanos contribuyen significativamente a la investigación ecológica. Sus esfuerzos pueden llevar al descubrimiento de especies raras que de otro modo podrían pasar desapercibidas. En este estudio, la combinación de ciencia ciudadana y muestreo estructurado proporcionó un conjunto de datos más rico, permitiendo una mejor comprensión de la biodiversidad de hormigas.
Los datos recopilados a través de la ciencia ciudadana a menudo capturan especies que se ven con menos frecuencia o son más difíciles de encontrar. Esto resalta la importancia de involucrar al público en la investigación científica, ya que amplía el alcance de lo que los investigadores pueden aprender sobre los ecosistemas.
Conclusión
La ciencia ciudadana presenta una oportunidad valiosa para la investigación ecológica. Permite una recolección de datos más extensa, lo que conduce a mejores perspectivas sobre la biodiversidad y la salud de los ecosistemas. Si bien existen desafíos, combinar los datos de ciencia ciudadana con métodos científicos estructurados puede mejorar significativamente la comprensión de las distribuciones de especies y las estructuras de las comunidades.
Este estudio de hormigas en el cantón de Vaud demuestra cómo la ciencia ciudadana puede enriquecer el conocimiento ecológico, especialmente en lo que respecta a los factores que influyen en la riqueza y abundancia de especies. A medida que la biodiversidad global enfrenta amenazas crecientes, los esfuerzos colaborativos entre científicos y científicos ciudadanos serán vitales para monitorear y conservar los ecosistemas.
Título: LEVERAGING CITIZEN SCIENCE TO ASSESS RICHNESS, DIVERSITY, AND ABUNDANCE IN ANT COMMUNITIES
Resumen: AO_SCPLOWBSTRACTC_SCPLOWCitizen science is a key resource in overcoming the logistical challenges of monitoring biodiversity. While datasets collected by groups of volunteers typically have biases, recent methodological and technological advances provide approaches for accounting for such biases, particularly in the context of modelling species distributions and diversity. Specifically, data integration techniques allow for the combination of scientifically collected datasets with haphazardly sampled presence-only datasets created by most citizen science initiatives. Here, we use a hierarchical Bayesian framework to integrate a set of ant presences collected by citizen scientists in the Vaud canton (Switzerland) with ant colony density data collected concurrently in the same region following a scientific sampling design. The community-level Poisson point process model included species-specific responses to the local (1.2 m2) and regional (1 km2) environment, with the presence-only samples incorporated at the regional scale to predict local and regional ant communities. At the regional scale, species richness followed a hump-shaped pattern and peaked near 1000 m while abundance increased with elevation. Low elevation and montane ant communities were composed of distinct species assemblages. At the local scale, the link between elevation and richness, diversity, and abundance was weak. At low elevations, local plots varied both in total abundance and species composition, while at higher elevations, the species composition was less variable. The citizen science dataset showed a general tendency toward under-representation of certain species, and heavy spatial sampling bias. Nonetheless, the inclusion of the citizen science data improved predictions of local communities, and also reduced susceptibility to over-fitting. Additionally, the citizen science dataset included many rare species not detected in the structured abundance dataset. The model described here illustrates a framework for capitalizing on the efforts of citizen scientists to better understand the patterns and distribution of biodiversity.
Autores: Tanja Schwander, T. M. Szewczyk, G. Lavanchy, A. Freitag, A. Depraz, A. Avril, O. Broennimann, A. Guisan, C. Bertelsmeier
Última actualización: 2024-06-12 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.11.598431
Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.11.598431.full.pdf
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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