Llindar d'extinció

El llindar d'extinció és un terme utilisat en biologia de la conservació per a explicar el punt en el que una espècie, població o metapoblación experimenta un canvi abrupte en la densitat o el número per un paràmetro important, com la pèrdua d'hàbitat. És en este valor crític per baix del com es extinguirà, encara que açò pot dur molt temps per a les espècies just per baix del valor crític, un fenomen conegut com deute d'extinció.

Els llindars d'extinció són importants per als biòlecs de la conservació quan estudien una espècie en un context de població o metapoblación perque la taxa de colonisació deu ser major que la taxa d'extinció; de lo contrari, tota l'entitat s'extinguirà una volta que alcance el llindar.

Els llindars d'extinció s'alcancen en una série de circumstàncies i l'objectiu de modelar-los és definir les condicions que duen a una població a l'extinció. Modelar els llindars d'extinció pot explicar la relació entre el llindar d'extinció i la pèrdua i fragmentació de l'hàbitat.

Models matemàtics

Els models tipo de metapoblación s'utilisen per a predir els llindars d'extinció. El model clàssic de metapoblación és el model de Levins, que és el model de dinàmica de metapoblación establit per Richard Levins en la década de 1960. Es va utilisar per a evaluar l'ocupació de pegats en una gran ret de pegats. Este model va ser ampliat en la década de 1980 per Russell Lande per a incloure l'ocupació de l'hàbitat. Este model matemàtic s'utilisa per a inferir els valors d'extinció i densitat de població important. Estos models matemàtics s'utilisen principalment per a estudiar els llindars d'extinció per la dificultat per a comprendre els processos d'extinció a través de métodos empírics i la falta actual d'investigació sobre este tema. En determinar un llindar d'extinció, hi ha dos tipos de models que es poden utilisar: models de metapoblación determinista i estocàstics.

Determinista

Els models determinista de metapoblación assumixen que hi ha un número infinit de pegats d'hàbitat disponibles i prediuen que la metapoblación s'extinguirà solament si no s'alcança el llindar.

dp / dt = chp (1-p) -ep

A on p = pegats ocupats, i = taxa d'extinció, c = taxa de colonisació i h = cantitat d'hàbitat.

Una espècie persistirà solament si h> δ

a on δ = i / c

δ = paràmetro de l'espècie, o l'èxit d'una espècie en la colonisació d'un pegat.

Estocàstics

Els models de metapoblación estocàstica tenen en conte l'estocasticidad, que són els processos no determinista o aleatoris de la naturalea. En este enfocament, una metapoblación pot estar per damunt del llindar si es determina que és poc provable que s'extinguixca dins d'un cert periodo de temps.

La naturalea complexa d'estos models pot resultar en una chicoteta metapoblación que es considera que està per damunt del llindar d'extinció determinista, pero que en realitat té un alt risc d'extinció.

Atres factors

Quan s'utilisen models de tipo metapoblación per a predir els llindars d'extinció, hi ha una série de factors que poden afectar els resultats d'un model. Primer, incloure models més complicats, en lloc de dependre únicament del model de Levins, produïx diferents dinàmiques. Per eixemple, en un artícul publicat en 2004, Otso Ovaskainen i Ilkka Hanski varen explicar en un eixemple empíric que quan es varen incloure factors com l'efecte Allee o l'efecte Rescue en la modelización del llindar d'extinció, es varen produir extincions inesperades en un elevat número d'espècies. Un model més complex va produir resultats diferents, i en practicar la biologia de la conservació, açò pot agregar més confusió als esforços per a salvar a una espècie del llindar d'extinció. La dinàmica transitòria, que són efectes sobre el llindar d'extinció per l'inestabilitat en la metapoblación o en les condicions ambientals, també és un actor important en els resultats de la modelació. Els paisages que recentment han sofrit la pèrdua i fragmentació d'hàbitat poden ser menys capaços de sostindre una metapoblación de lo que s'entenia anteriorment sense considerar les dinàmiques transitòries. Finalment, la estocasticidad ambiental, que pot estar correlacionada espacialment, pot conduir a fluctuacions estocàstiques regionals amplificades i, per lo tant, afectar en gran medida el risc d'extinció.