Modelos de ocupación de hábitat de Telmatobius marmoratus (ANURA: TELMATOBIIDAE) en el río Cachimayo, Cusco, 2023

• Autor: Sucsa Huaman, Flora Luz
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
• Repositorio: UNSAAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/10451
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12918/10451
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Telmatobius marmoratus; Modelos de ocupación; Habitat; Rio; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.09

En el presente estudio, durante el período comprendido entre noviembre de 2022 y junio de 2023, direccionando los dos primeros meses a la prueba piloto, se llevó a cabo un exhaustivo modelamiento de la ocupación del hábitat de Telmatobius marmoratus en el río Cachimayo, Cusco. El objetivo principal de este estudio fue analizar los modelos de ocupación de hábitat de la especie, identificar las variables que influyen en su presencia y detectabilidad, y recopilar datos biométricos de individuos capturados. La evaluación de variables explicativas se realizó mediante el muestreo de 16 transectos lineales de 100 metros de longitud. En estos transectos, se recabaron datos sobre la ocurrencia de la especie, así como variables explicativas: pH, OD, temperatura, caudal, profundidad y ancho del río, conductividad eléctrica, tipo de sustrato y vegetación acuática. Estos datos fueron interpolados utilizando el método de Kriging y se representaron espacialmente. Se destacó que el estadio con mayor ocurrencia, según la clasificación de Gossner, fue el estadio larvario (37). El promedio del ancho del río fue 1.3 m, y de profundidad 0.2 m, se observó que el 89.9% del río presentaba vegetación acuática. El análisis Mann-Whitney U no reveló diferencias significativas en los parámetros fisicoquímicos entre los sitios con y sin presencia de la especie. El modelo que mejor explicó la ocupación de la especie consideró la profundidad del río, con significancia del 90%. En cuanto a la detectabilidad, el mejor modelo fue el que incorporó el tiempo de búsqueda.