Ecología Austral (Dec 2002)
Gremios de manejo como indicadores de las condiciones del ambiente: un estudio de caso con aves y perturbaciones del hábitat en el Monte central, Argentina
Abstract
Diferentes agrupamientos supra-específicos (e.g., gremios, grupos funcionales) son usados como herramientas de manejo para obtener indicadores simples o económicos del estado de los recursos o de la "salud" de las comunidades locales. Una de las propuestas es usar "gremios de manejo", que agrupan a las especies que tienen la misma respuesta a las perturbaciones de su ambiente. De acuerdo a la técnica a priori propuesta para formarlos, clasificamos las especies de aves del desierto del Monte central (Reserva de la Biosfera de Ñacuñán, Argentina) en gremios tróficos y de nidificación, utilizando datos propios, haciendo énfasis en el uso de microhábitats. Caracterizamos la estructura de la vegetación y estimamos la riqueza de especies de aves y la densidad de cada gremio en hábitats de bosque abierto de algarrobo protegidos ("control") y hábitats bajo dos de las perturbaciones más habituales en este sistema: incendio y pastoreo. Ambas perturbaciones estuvieron asociadas con cambios estructurales importantes y duraderos, en especial el incendio, reduciendo los valores de cobertura de los estratos de gramíneas y leñosas. El número de especies de aves siguió el mismo patrón. Las densidades de solo algunos de los gremios tróficos y de nidificación variaron entre condiciones de manera similar a la estructura de la vegetación. La obtención de gremios de manejo a partir de agrupar a las especies por su uso de recursos es una hipótesis pasible de ser puesta a prueba, y en nuestro caso la respuesta consistente ante la perturbación apareció sólo en aquellos casos triviales donde se afectaron drásticamente recursos esenciales para esas aves por definición (e.g., si no hay arbustos no hay aves que se alimentan en los arbustos). El agrupamiento a posteriori de especies que efectivamente respondan de manera similar a un impacto parece ser una herramienta útil, pero no está libre de problemas (circularidad, extrapolación a condiciones distintas, razonamiento plausible pero falaz). Además, en estos casos donde solo se asocian variables igualmente observables, es más fácil y directo medir el recurso perturbado que al indicador, por lo que éste se vuelve innecesario.
