Conectividad del corredor biológico Lago Arenal Tenorio de acuerdo con la estructura del paisaje (2005 Y 2022) y la presencia de mamíferos durante el año 2020

Abstract

Analiza la cobertura de la tierra durante los años 2005 y 2022, así como la dinámica y presencia de mamíferos durante el año 2020 para la evaluación de la conectividad estructural y funcional del Corredor Biológico Lago Arenal Tenorio. La investigación se desarrolló en dos procesos diferentes: en primer lugar, el análisis de la cobertura de la tierra para evaluar la conectividad estructural. En segundo término, se analizó la conectividad funcional centrándose en la presencia de mamíferos en el CBLAT. La investigación es de tipo exploratorio y se utiliza un enfoque cuantitativo. La recolección de datos se realizó mediante la interpretación y aplicación de Sistemas de Información Geográfica (SIG). A partir de esto, se analiza la información y se cuantifica en métricas y variables numéricas. Se calcula el índice de fragmentación/conectividad utilizando diferentes variables estadísticas, como el área total, número de parches, tamaño medio del parche, índice de forma medio, desviación estándar del tamaño del parche, ventaja total, densidad de borde, borde medio del parche y área total. Para el análisis de la conectividad funcional, se utilizó el programa Excel en primera instancia para crear y sistematizar una base de datos. En segunda instancia, se obtuvieron gráficos que mostraban la cantidad de avistamientos registrados con las cámaras trampa, la cantidad de carnívoros/no carnívoros, la cantidad de especies por sitio de muestreo, entre otros.It analyzes land cover during the years 2005 and 2022, as well as the dynamics and presence of mammals during the year 2020 to assess the structural and functional connectivity of the Lago Arenal Tenorio Biological Corridor. The research was carried out in two different processes: first, the analysis of land cover to assess structural connectivity. Second, functional connectivity was analyzed, focusing on the presence of mammals in the CBLAT. The research is exploratory in nature and uses a quantitative approach. Data collection was carried out through the interpretation and application of Geographic Information Systems (GIS). From this, the information is analyzed and quantified into metrics and numerical variables. The fragmentation/connectivity index is calculated using different statistical variables, such as total area, number of patches, average patch size, average shape index, standard deviation of patch size, total advantage, edge density, average patch edge, and total area. For the analysis of functional connectivity, Excel was used in the first instance to create and systematize a database. Secondly, graphs were obtained showing the number of sightings recorded with camera traps, the number of carnivores/non-carnivores, the number of species per sampling site, among others.