Análisis de la población nidificante de chroicocephalus cirrocephalus gaviota cabecigris, con relación a los factores climáticos en las lagunas de Pacoa, vía San Pablo, Ecuador.
2023
Medina Suárez, Lisbeth Isabel | Cornejo Rodríguez, María Herminía
Las poblaciones de aves marinas pueden verse afectadas por las fluctuaciones climáticas, investigaciones han demostrado que el cambio climático puede impactar tanto directa como indirectamente en el desempeño reproductivo. El presente estudio tuvo como objetivo: analizar la población nidificante de la gaviota cabecigris, Chroicocephalus cirrocephalus mediante monitoreos in situ determinando la influencia de la temperatura, precipitación, viento y nubosidad en el éxito reproductivo, basado en la metodología de Freire y Gandini (1996). Se estimó 470 parejas reproductoras en abril a junio, de los cuales lograron concretarse 79 parejas que formaron parte de la población nidificante en las lagunas de Pacoa. El éxito de eclosión se obtuvo mediante el método tradicional de Mayfel (1961, 1975) obteniendo un porcentaje de probabilidad de nidos eclosionados de 0.22, destacando valores máximos en el tramo 5 (0.31) y valores mínimos en el tramo 1 (00). En cuanto al éxito reproductivo se observa que el mayor número de nidos y pollos encontrados fueron para el tramo 5 con un porcentaje de 0.55 y tramo 2 (0.28). Los datos de los factores climáticos fueron extraídos de las estaciones meteorológicas del CENAIM, con la ayuda del software IBM-SPSS se obtuvo el coeficiente de correlación de Pearson demostrando que tres de las cuatro variables presentaron una correlación baja mientras que la única variable que presentó una correlación moderada fue la Temperatura (P=0.425). En el éxito reproductivo se evidenció que todas las variables no pasaron un P=0.246 interpretando muy bajo la correlación de las variables. Con base a esto se puede afirmar que los factores climáticos no afectan de manera directa al desempeño reproductivo. Se espera que los resultados de este trabajo sea una herramienta útil para entender el grado de influencia de una variable sobre la otra.
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