Evaluación de métodos no paramétricos para la estimación de riqueza de especies de plantas leñosas en cafetales

Abstract

Shade-grown coffee plantations are part of the regional landscape and may contribute to the diversity of woody plants. Tree species richness was evaluated in eight active and abandoned coffee plantations. We used non-parametric (ACE, ICE, Chao 1, Chao 2, Jackknife 1, Jackknife 2, Bootstrap) and asymptotic models (Clench, Linear) to compare observed or sampled richness with estimated richness. The precision of the estimators was evaluated as bias and accuracy through the comparison of estimated richness and true (or total) richness values. Observed richness was 55 tree species in active coffee plantations and 61 species in abandoned plantations. Most species showed a clumped distribution. In no case did species-accumulation curves reach an asymptote. ICE and Chao 2 displayed the best performance. Parametric models were the least precise and Jackknife 2 was the most precise. Non-parametric estimators have disadvantages, but they appear to be appropriate to estimate richness in managed systems such as coffee plantations.Los cafetales, como parte del paisaje, contribuyen a la diversidad regional de especies leñosas. La riqueza de árboles fue evaluada en ocho fincas cafetaleras activas y abandonadas, y se comparó la riqueza observada o muestreada con la riqueza estimada utilizando estimadores no paramétricos (ACE, ICE, Chao 1, Chao 2, Jackknife 1, Jackknife 2, Bootstrap) y modelos asintóticos (Clench, Lineal). La precisión de los estimadores se estimó evaluando el sesgo y la exactitud por medio de la comparación de la riqueza estimada con la riqueza verdadera o total. La riqueza observada en cafetales activos y abandonados fue de 55 y 61 especies de árboles, respectivamente; la mayoría de las especies tuvieron una distribución espacial agregada. Ninguna curva de acumulación de especies fue asintótica. El mejor comportamiento lo presentaron ICE y Chao 2. Los modelos paramétricos fueron los menos precisos y Jackknife 2 fue el mejor. Aunque con inconvenientes, los estimadores no paramétricos podrían ser los más adecuados para estimar la riqueza en sistemas manejados como cafetales.