Portafolio de Ecologia

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Portafolio de Ecología

Grace Ramos Guzmán

Universidad de Puerto Rico en Humacao,

Departamento de Biología 100 CARR 908,

Estación Postal CUH , Humacao, PR 00791

[email protected]

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Como estudiante de biología, es importante estudiar la ecología porque la ecología es

un rama de la biología que estudia las interacciones de los seres vivo con su medio

ambiente. En este portafolio académico se presenta los temas discutidos en el labora-

torio como: el método científico y análisis de una publicación científica, la localización

geográfica y mapa de parcela de caoba, elaboración de un climatograma, uso del den-

siometro, estadística básica del viaje de campo al bosque de caobas en la UPRH, curva

de regresión y distribución de las poblaciones. El objetivo de escribir este portafolio es

documentar e informar los resultados obtenidos en el laboratorio de ecología. Estas ac-

tividades y trabajos son del 28 enero a 6 mayo del año 2011.

I N T R O D U C C I O N

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T A B L A D E C O N T E N I D O

1 . M E T O D O C I E N T I F I C O E I N F O R M E C I E N T I F I C O P A G I N A 4

2 . G E O G R A F Í A F Í S I C A Y C L I M A D E P U E R T O R I C O P A G I N A 5 - 6

3 . U S O D E L D E N S I O M E T R O P A G I N A 7 - 1 0

4 . V I A J E D E C A M P O : B O S Q U E D E C A O B A S P A G I N A 1 1 - 1 6

5 . I N T R O A L A E S T A D I S T I C A P A G I N A 1 7 – 2 0

6 . E S T A D I S T I C A I I : R E G R E S I O N P A G I N A 2 1 – 2 2

7 . D I S T R I B U C I O N D E L A S P O B L A C I O N E S P A G I N A 2 3 - 2 6

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P A G E 4

M E T O D O C I E N T I F I C O E I N F O R M E C I E N T I F I C O

Introducción

El método científico nos da unos pasos para seguir para adquirir conocimientos que

puedan ser verificados por unos instrumentos. Estos pasos son la observación, hipótesis, la

prueba de la hipótesis por medio de la experimentación y la conclusión. Un informe

científico es un escrito organizado de un experimento o viaje de campo que usa los mismos

pasos del método científico. El objetivo de un informe científico es presentarle y

comunicarle al profesor el trabajo que hizo el estudiante durante el año en el laboratorio y

en los viajes de campo. Se discutió el tema del método científico e informe científico el

primer día de laboratorio con un modulo que preparo la profesora y una actividad de

analizar un escrito científico.

Objetivos

1. Conocer y describir las partes del método científico

2. Evaluar un escrito científico para identificar en su contenido las partes del método

científico y hacer correcciones.

Materiales y Métodos

En el laboratorio se aprendió las partes del método científico. Se vio un modulo de cómo

preparar un informe científico. También se hizo una actividad, en donde se tuvo que

organizar las partes de un informe científico y analizar que oración era parte de la

introducción, tesis, métodos y materiales, discusión y conclusión.

Resultados

Conclusión

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P A G E 5

G E O G R A F Í A F Í S I C A Y C L I M A D E P U E R T O R I C O

Introducción

El 11 de febrero se hablo de la geografía física y clima de Puerto Rico. Puerto Rico tiene

seis características que nos define el ambiente físico. También se discutio como hacer un

climatograma con unos datos de la precipitación y temperatura. Tatiana y yo realizamos

un climatograma.

Objetivos

1. Conocer el ambiente físico y sus características

2. Conocer los parámetros medibles

3. Utilización de datos de T y P para caracterizar ambiente físico

4. Aprender a construir un climatograma


Se hizo un climatograma con los datos de la precipitación y la temperatura de San Juan

WFO. Un climatograma tiene un eje de x (meses) y dos ejes de y (precipitación y

temperatura). Es necesario escoger una escala apropiada para cada eje. Los datos de la

precipitación van estar representadas en una grafica de columnas y los datos de las

temperaturas en una grafica lineal. Al final se escribe los títulos en la grafica.

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P A G E 6

G E O G R A F Í A F Í S I C A Y C L I M A D E P U E R T O R I C O

Resultados

Conclusión

En el climatograma del ejercicio los meses de mayor precipitación eran mayo, agosto,

septiembre, octubre y noviembre con 5.28 - 5.94 pulgadas de lluvia. Los meses más

caluroso eran junio, julio, agosto, septiembre y octubre con 88.3 - 88.8°F. Los meses de

sequia y de temperatura bajas eran enero, febrero y marzo.

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P A G E 7

U S O D E L D E N S I O M E T R O

D E T E R M I N C A I O N D E V A R I A B L E S C L I M A T O L Ó G I C A S : T E M P E R A T U R A Y H U M E D A D

Introducción

El 18 de febrero, se uso el densiómetro para medir el porciento de la cobertura de

vegetación en los bosques en la UPRH. También, se midió las variables climatológicas

como la temperatura y humedad con el Krestel. La clase se dividió en dos grupo en mi

grupo estaba: yo, Franchesca, Licia, Tatiana, Lidinetted, Maricelys, y Aidalis. Cada

integrante del grupo tuvo la oportunidad de usar y leer el densiómetro y el Krestel.

Objetivos

Uso del densiómetro

1) Conocer el funcionamiento del densiómetro para estimar el % de cobertura de

vegetación

2) Realizar los cálculos de % de cobertura a partir de datos obtenidos en 3 estaciones en

los predios de UPRH.

3) Comparar los valores de los estimados de % de cobertura de las 3 estaciones de

acuerdo a la vegetación dominante

Determinación de variables climatológicas: Temperatura y Humedad

1) Conocer el funcionamiento del multisensor Krestel 3000

2) Comprender la relación entre la temperatura y la humedad


El densiómetro se usa para medir la cantidad de luz que penetra el dosel del bosque. El

usuario ve una imagen de espejo que refleja el dosel, cual le permite calcular qué porción

está cubierta por los doseles de los arboles. El Krestel 300 es una estación meteorológica

portátil que mide la humedad relativa, velocidad de viento, temperatura del aire, etc.

Se visito tres estaciones: Bosque de Caoba en la entrada de la Universidad (1ra estación),

arboles frente a las oficinas de los profesores de biología (2nda estación), y el

estacionamiento de los profesores de ciencias naturales (3era estación), y en cada

estación se midió el porciento de cobertura con el densiómetro, la temperatura y al

humedad con el Krestel. Cada integrante del grupo tuvo la oportunidad de usar los

instrumentos. Al final se comparo y se analizo los datos con el otro grupo.

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P A G E 8



Resultados

Densiómetro

Estación 1

100 100

100 100 100 100

75 100 100 100 100 75

75 100 75 100 100 75

75 75 100 100

100 100

Estación 2

50 0

100 100 50 50

100 100 100 50 50 100

100 100 100 50 0 50

Estación Viento (MPH) Temperatura (F) Humedad (F) Tiempo

1- Bosque

Caoba

3.1 NW 76.9 75.2 3:17 PM

2- Bosque

Robles

frente

de ofici-

na de

prof.

0 NW 81.9 61.1 2:55 PM

3- Estacio-

namient

o

3.4 W 82.7 59.3 3:05 PM

9

P A G E 9



25 25 0 0

0 0

Estación 3

0 0

0 0 0 0

0 0 0 0 0 0

75 75 50 0 0 0

75 75 50 0

100 25

El porciento de la cobertura de vegetación utilizando el densiómetro

Estación 1 Estación 2

4 x 17 = 68 4 x 9 = 36

3 x 7 = 21 3 x 0 = 0

2 x 0 = 0 2 x 7 = 14

1 x 0 = 0 1 x 2 = 2

89 x 1.04 = 92.56% 52 x 1.04 = 54.1%

Estación 3

4 x 1 = 4

3 x 4 = 12

2 x 2 = 4

1 x 1 = 1

21 x 1.04 = 21.8%

10

P A G E 1 0



Conclusión

La hipótesis era que la humedad disminuye cuando hay alta temperaturas. Después de

analizar los datos esto es cierto. Donde no había cobertura de los arboles ahí la

temperatura estaba bien alta (estacionamiento). Donde había más de 90% de cobertura de

los arboles allí la temperatura era más baja.

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P A G E 1 1

V I A J E D E C A M P O E N U P R H : B O S Q U E D E L A S C A O B A S ( S W E T E N I A M A H O G A N Y )

L O C A L I Z A C I Ó N , G E O G R A F Í A , Y M A P A D E P A R C E L A S D E C A O B A S

Introducción

El árbol de caoba (Swetenia mahogany) es un árbol de tamaño mediano pero puedo vivir

por mucho tiempo y alcanzar tamaños grandes. El 4 de marzo, se formo cuatro grupos y

seleccionaron ocho arboles de caoba para calcular su dirección, distancia con respecto al

árbol de referencia, dbh, porciento de cobertura y abundancia de plántulas de María. Yo

trabaje con Tanyushia, Joemalia y Francisco.

Objetivos

1) Establecer un transecto a lo largo y ancho del bosque de 30 x 30 m cuadrados

2) Dividir la parcela bajo estudio en 4 cuadrantes

3) Contar todos los árboles en cada parcela, establecer su azimut a partir de un árbol de

referencia

4) Determinar, en cada cuadrante, la densidad de juveniles de María en el suelo

5) Determinar valores de % de cobertura de vegetación, utilizando el densiómetro.


Se dividió el bosque de caoba (Swetenia mahogany) en cuatro cuadrantes (como un plano

cartesiano) y cada cuadrante media 30 x 30m cuadrados. Con otra cinta métrica, se formo

una línea diagonal desde el árbol de referencia para formar el transecto. A nosotros nos

toco el cuadrante 4. Se selecciono ocho arboles de caobas y dos personas midieron con

una cinta métrica la distancia del árbol de referencia, que estaba en el origen, al primer

árbol de caoba. Se hizo esto para cada árbol. También se midió la dirección de cada árbol

con una brújula. Una persona se paraba al frente del árbol de referencia y tomaba estos

datos. Otra persona midio el dbh con la cinta métrica. Con un cuadrante plástico se contó el

número de plántulas de María en 5 m, 10 m, y 20 m utilizando la cinta métrica diagonal

que estaba en el piso. Además, se determino los valores del porciento de cobertura de la

vegetación utilizando el densiómetro en 5m, 10m, y 20m. Después se hizo un mapa de

vegetación en Excel y una tabla con todos los datos de los cuatro cuadrantes.

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P A G E 1 2



Resultados

Cuadrante # de árbol Dirección NE Distancia m DBH cm Tiempo pm

4 1 60° 7.3 35.3 2:28

4 2 39° 10.9 61.2 2:31

4 3 80° 11.85 13.1 2:35

4 4 62° 14.26 40.1 2:40

4 5 90° 16.6 49.4 2:44

4 6 72° 18.25 45.4 2:46

4 7 83° 23.73 24.6 2:50

4 8 90° 29.19 36 2:55

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P A G E 1 3



Cuad-

rante # arbol

azi-

muto distancia radians

seno de radi-

ans

cos de radi-

ans valor x valor y

1 1 250 8 4.363323 -0.939692621 -0.342020143 -2.73616 -7.51754

1 2 240 16 4.18879 -0.866025404 -0.5 -8 -13.8564

1 3 250 25 4.363323 -0.939692621 -0.342020143 -8.5505 -23.4923

1 4 240 21 4.18879 -0.866025404 -0.5 -10.5 -18.1865

1 5 260 19 4.537856 -0.984807753 -0.173648178 -3.29932 -18.7113

1 6 260 12 4.537856 -0.984807753 -0.173648178 -2.08378 -11.8177

2 7 320 11.25 5.585054 -0.64278761 0.766044443 8.618 -7.23136

2 8 329 14.22 5.742133 -0.515038075 0.857167301 12.18892 -7.32384

2 9 337 17.3 5.88176 -0.390731128 0.920504853 15.92473 -6.75965

2 10 339 22.51 5.916666 -0.35836795 0.933580426 21.0149 -8.06686

2 11 356 24.8 6.213372 -0.069756474 0.99756405 24.73959 -1.72996

2 12 331 21.05 5.77704 -0.48480962 0.874619707 18.41074 -10.2052

2 13 334 28.64 5.8294 -0.438371147 0.898794046 25.74146 -12.5549

2 14 323 24.51 5.637413 -0.601815023 0.79863551 19.57456 -14.7505

3 15 120 16.5 2.094395 0.866025404 -0.5 -8.25 14.28942

3 16 130 30 2.268928 0.766044443 -0.64278761 -19.2836 22.98133

3 17 145 19.5 2.530727 0.573576436 -0.819152044 -15.9735 11.18474

3 18 160 23.2 2.792527 0.342020143 -0.939692621 -21.8009 7.934867

3 19 165 20.6 2.879793 0.258819045 -0.965925826 -19.8981 5.331672

3 20 170 12.8 2.96706 0.173648178 -0.984807753 -12.6055 2.222697

4 21 60 7.3 1.047198 0.866025404 0.5 3.65 6.321985

4 22 39 10.9 0.680678 0.629320391 0.777145961 8.470891 6.859592

4 23 80 11.85 1.396263 0.984807753 0.173648178 2.057731 11.66997

4 24 62 14.26 1.082104 0.882947593 0.469471563 6.694664 12.59083

4 25 90 16.6 1.570796 1 6.12574E-17 1.02E-15 16.6

4 26 72 18.25 1.256637 0.951056516 0.309016994 5.63956 17.35678

4 27 83 23.73 1.448623 0.992546152 0.121869343 2.89196 23.55312

4 28 90 29.19 1.570796 1 6.12574E-17 1.79E-15 29.19

14

P A G E 1 4



Densiómetro

5 metro

3 3

2 2 2 3

3 3 2 2 4 4

3 3 3 3 3 3

3 3 3 3

4 4

15

P A G E 1 5



10 metro

4 4

4 4 4 4

4 4 3 3 2 2

3 4 4 4 3 4

4 4 3 3

3 4

20 metro

2 2

2 3 3 3

2 3 3 4 4 3

4 4 4 3 3 3

4 4 4 4

3 3

Abundancia de María

Numero de plántulas de María Metros

2 5

0 10

1 20

16

P A G E 1 6



Conclusión

La hipótesis que hicieron fue: donde se espera encontrar la mayor cantidad de plántulas de

maría es donde hay menor porciento de cobertura. Después de hacer el análisis

encontramos que la mayor cantidad de plántulas de maría se encuentra donde hay menor

porciento de cobertura. Porque las plántulas de marías necesitan una cantidad de luz para

crecer.

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P A G E 1 7

I N T R O D U C C I Ó N A L A E S T A D I S T I C A

Introducción

La estadística permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.

La estadística ordena, clasifica e interpreta datos obtenidos por la observaciones para

poder hacer comparaciones y obtener conclusiones. El objetivo de este laboratorio era

aplicar la estadística básica a los valores de dbh de arboles de caobas de UPRH y encontrar

su IC.

Objetivos

1) Conocer las fórmulas para aplicar estadística básica y calcular

N = número de datos, Rango, Promedio de datos (X), Varianza, Desviación estándar, STD

DEV, STD ERROR, Intervalos de confianza

2) Aplicar a una base de datos las funciones estadísticas del programa Excel para realizar

los cómputos


Se uso los datos de dbh de caobas de UPRH para calcular el valor promedio, el sum of

square SS, la varianza VAR, la desviación estándar STDEV, el error estándar SE, y los

intervalos de confianza IC. Para calcular el promedio vas a usar esta fórmula: ΣX/N. Se va a

sumar todos los valores de dbh y dividir ese número entre el número total de datos. Para

calcular el sum of square se va a usar esta fórmula: ΣX^2 – (ΣX)^2/N. Para calcular la

varianza se va a usar esta fórmula: (ΣX - Promedio^2) ÷ N-1. Para calcular la desviación

estándar vas a usar esta fórmula: . Para

calcular el error estándar vas a usar esta fórmula: STDEV/

. Vas a usar el error estándar para usarlo con tabla 1B.1 para sacar el error

estándar .05 = 95% o .01 = 99%. Después se va a multiplicar el error

estándar con el número que está en la tabla para obtener el intervalo de confianza IC. El

intervalo de confianza es el promedio ± (el numero en la tabla 1B.1 x error estándar).

18

P A G E 1 8


Resultados Próxima pagina

19

P A G E 1 9


19

Cuadrante 1

Promedio 130

Sum of Square 14996

VAR 2999.2

Desviacion standard 54.76495

SE 22.4

IC 130 ± (2.57 x 22.4) = 187.6, 72.4

Cuadrante 2

Promedio 183.75

Sum of Square 324324

VAR 7744.5


SE 31.11

IC

183.75 ± (2.36 x 31.11) = 257.17,

110.33

Cuadrante 3

Promedio 56.91667

Sum of Square 20913.71

VAR 295.3337


SE 7.01

IC 56.9 ± ( 2.57 x 7.01) = 74.9, 38.9

Cuadrante 4

Promedio 38.1375


VAR 219.7255


SE 5.24

IC 38.14 ± (2.36 x 5.24) =50.5, 25.8

Todos los arboles

Promedio 103.45


VAR 6487.195


SE 15.22

IC

103.45 ± (1.71 x 15.22) = 129.48,

77.42

20

P A G E 2 0


Conclusión

El 95% de arboles de caoba en UPRH en el Cuadrante 1 tiene el dbh entre 72.4 -187.6 cm.

El 95% de arboles de caoba en UPRH en el Cuadrante 2 tiene el dbh entre 110.33- 257.17

cm. El 95% de arboles de caoba en UPRH en el Cuadrante 3 tiene el dbh entre 38.9 – 75

cm. El 95% de arboles de caoba en UPRH en el Cuadrante 4 tiene el dbh entre 25.8- 50.5

cm. El 95% de todos los arboles de caoba en UPRH tiene el dbh entre 77.42 – 129.48 cm.

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P A G E 2 1

E S T A D Í S T I C A I I : R E G R E S I O N

Introducción

Se continuo con el tema de la Estadística y se trabajo con el asunto de la regresión y

correlación. Con un grupo de datos se puede hacer una regresión y sacar extrapolaciones.

Usando la ecuación y=mx+b relacionas una variable (x) con otra variable (y). El 29 de abril,

se trabajo con unos datos de edad y diámetro de arboles y se saco la formula de regresión

y una grafica en Excel.

Objetivos

1) Definir el término regresión y comprender su utilización en el manejo de datos obtenidos

en el viaje de campo de Ecología

2) Conocer y aplicar las fórmulas para determinar la variables: pendiente (m) e intercepto

(b) de la ecuación de regresión, y = mx + b

3) Utilizar el programa Excel para construir la gráfica de regresión y determinar los valores

m y b.


Se trabajo con unos datos de las edades y diámetros de los árboles y se saco el promedio,

ΣY, ΣX, ΣY^2, ΣX^2,SP,SSx, m y b para obtener la formula de regresión cual era y=mx+b. Las

formulas que se usaron fueron SP= ΣXY-(ΣXΣY/n) SSx= ΣX²- (ΣX)²/n m=SP/SSx b=ave(y)-m

(ave(x)). Se hizo una grafica en Excel con estos datos. La edades eran en eje de (x) y los dbh

eran el eje de (y).

Resultados

n=5 ΣX=40 ΣY=50.4

ΣX²=360 ΣY²=353.24 ΣXY= 452.4

AVE(X)= 8 AVE(Y)= 10.08 SP=49.2

SSX=40 m=1.23 b=.24

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P A G E 2 2

E S T A D Í S T I C A I I : R E G R E S I O N

Conclusión

Usando la ecuación y=mx+b relacionas una variable (x) con otra variable (y). En este caso la

edad era (x) y el dbh era (y). La m es la pendiente y es 1.23. La b es el intercepto de (y) y

era .24. Se observo que el dbh aumenta cuando pasan los años aquí hay una relación

positiva.

Edad

(Años)

DBH

(cm)

4 5.3

6 7.3

7 8.85

8 10.5

9 11.31

10 12.1

11 13.77

12 15.2

23

P A G E 2 3

D I S T R I B U C I Ó N D E L A P O B L A C I O N E S E N U N H A B I T A T

Introducción

Distribución es la manera en que los organismos de una población se ubican en el espacio,

hay tres tipos de distribución en todas las poblaciones: Distribución al azar, Distribución

uniforme y Distribución aglomerada. El 29 de abril, Reynaldo, Tanyushia y yo observamos la

distribución de una comunidad de bivalvos usando un cuadrante reticulado.

Objetivos

1) Reconocer en un hábitat el patrón y/o arreglo espacial de una población

2) Establecer una hipótesis nula y alterna acerca del patrón de distribución observado

3) Establecer la metodología para obtener los datos, organizarlos en formato de tablas

4) Conocer los que es la distribución de Poisson y uso de la Tabla 4.C.4


Para hacer esta actividad se uso un cuadrante reticulado y 59 bivalvos. El cuadrante tenía

6 columnas y 6 filas. Cada columna tenía una letra empezando con la A y cada fila tenía un

número empezando con el 1. Se tiro las conchas de las almejas al azar dentro del

cuadrante y se conto cuantos bivalvos habían en cada cuadro. Nuestra hipótesis era que la

comunidad de bivalvos iban estar distribuidos al azar. Se uso el método de la distribución

de Poisson y la Tabla 4.C.4 para encontrar la proporción y hacer las graficas en Excel.

24

P A G E 2 4


Resultados

(Primera vez)

A B C D E F

1 0 1 0 1 0 0

2 0 0 0 2 3 1

3 3 2 2 4 2 2

4 2 1 2 3 4 2

5 4 2 1 2 2 2

6 1 4 3 1 0 0

# de in-

dividuo

en cua-

drado

Proporción

Observada

Proporción

de Poisson

0 0.25 0.202

1 0.194 0.323

2 0.33 0.258

3 0.11 0.138

4 0.11 0.055

25

P A G E 2 5


(Segunda vez)

A B C D E F

1 1 0 1 1 1 2

2 1 1 2 1 5 1

3 0 2 3 4 3 0

4 2 2 5 1 2 1

5 0 1 0 0 1 2

6 1 3 2 3 1 3

26

P A G E 2 6


Conclusión

La hipótesis estaba correcta, la comunidad de bivalvos demostró una distribución al azar.

Una distribución al azar se caracteriza por tener pocos individuos agregados y se

distribuyen de manera irregular. Se presenta cuando el medio es homogéneo, con recursos

disponibles regularmente en toda su área. El 50% de los cuadritos tenían 1 o 2 bivalvos,

20% tenían más de 3 bivalvos en su cuadrito y 20% tenían 0 bivalvos en su cuadritos.

# de in-

dividuo

en cua-

drado

Proporción

Observada

Proporción

de Poisson

0 0.14 0.202

1 0.39 0.323

2 0.22 0.258

3 0.14 0.138

4 0.03 0.055

5 0.06 0.018

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