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dc.contributor.advisorLuque Larena, Juan José es
dc.contributor.advisorMougeot, François R.es
dc.contributor.authorRomairone López-Villar, Juan Agustín
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Instituto Universitario de Investigación en Gestión Forestal Sostenible es
dc.date.accessioned2020-01-13T11:36:59Z
dc.date.available2020-01-13T11:36:59Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/40113
dc.description.abstractObtener estimas precisas y fiables del tamaño de la población es un aspecto fundamental para muchos, si no la mayoría, de los estudios ecológicos. Los métodos para llevarlo a acabo se están adaptando continuamente y, como resultado, estos nuevos métodos deben adecuarse a grupos o especies particulares, con el fin de lograr estimas cada vez más sólidas del tamaño de la población. Tales métodos, sin embargo, requieren inversiones sustanciales, tanto de tiempo como económicas, para lograr dicho fin, por lo que deben considerarse métodos alternativos, cuando son lo suficientemente precisos, según los requisitos de las partes interesadas. Por lo tanto, contar con métodos de monitorización rápidos y rentables debidamente calibrados con los métodos que requieren mucho tiempo/dinero es un requisito crucial en muchos sistemas aplicados. El topillo campesino (Microtus arvalis) es una de las principales plagas facultativas de reciente invasión en tierras agrícolas en el noroeste de España, causando daños a los cultivos y problemas de salud pública (ej. transmisión de la tularemia a humanos) durante los brotes de población. Por lo tanto, existe una necesidad urgente de comprender mejor cómo funcionan las poblaciones de topillo campesinos para prevenir y gestionar estos brotes. En esta Tesis, se aplican los modelos estadísticos más avanzados hasta el momento y que, aplicados a los datos recogidos en campo, nos permiten mejorar los métodos para cuantificar topillos campesinos en su medio natural. Los modelos de captura-recaptura espacial (SCR, “spatial capture-recapture” en inglés) nos ofrecen una herramienta potente para poder estudiar animales con comportamientos difíciles de detectar, permitiéndonos obtener de una manera robusta, precisa e insesgada estimas de la densidad absoluta y de la estructura de la población, así como otros parámetros ecológicos clave. Esta Tesis se basa en el estudio detallado de una población silvestre de topillo campesino en una parcela experimental de 1,2 ha ubicada en un entorno agrícola del noroeste de España y en el uso de los métodos de capturamarcaje- recaptura (CMR) aplicados todos los meses a lo largo de un periodo de más de dos años durante una fase de disminución de la densidad poblacional. Esta Tesis consta de tres capítulos, cuyos objetivos son: i) el diseño de una serie de recomendaciones que permite la aplicación de los modelos de SCR para el estudio de pequeños mamíferos, con el topillo campesino como especie modelo, ii) validar y calibrar un método indirecto para estimar la abundancia de topillo basado en sus signos de actividad, comúnmente utilizado para el monitoreo a gran escala de esta plaga de roedores en tierras de cultivo, y iii) evaluar los potenciales sesgos en la captura que pueden influir en las estimaciones de la proporción de sexos en una población silvestre de topillo campesino.es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Ciencias Agroforestaleses
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoenges
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectEcología forestales
dc.subjectPlagas forestaleses
dc.subjectRoedoreses
dc.titleSpatial capture-recapture models for the ecological study of common voles (Microtus arvalis) in NW Spaines
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises
dc.description.degreeDoctorado en Conservación y Uso Sostenible de Sistemas Forestaleses
dc.identifier.doi10.35376/10324/40113
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.subject.unesco3106 Ciencia Forestales


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