Estudiando la estructura de las redes alimentarias: una introducción a los algoritmos para su construcción
DOI:
https://doi.org/10.22201/ib.20078706e.2024.95.5164Palabras clave:
Relaciones tróficas, Redes tróficas, Teoría de grafosResumen
Las relaciones entre diversas poblaciones permiten describir diferentes tipos de interacción entre especies, como el consumo, la búsqueda de alimento, el parasitismo, la polinización, por mencionar algunas. Cuando éstas ocurren entre recursos y consumidores se conocen como relaciones tróficas, y el conjunto de relaciones tróficas de una comunidad o un ecosistema describe a una red alimentaria. Estas redes son de importancia ecológica ya que permiten describir la dirección y el flujo de energía dentro del ecosistema, son esenciales para analizar la dinámica y biodiversidad
del sistema, y su construcción realista es clave para el estudio de comunidades biológicas. En las últimas décadas, algunos autores han propuesto modelos que reproducen varias propiedades importantes de redes alimentarias. Sin embargo, hasta donde sabemos, la aplicación de dichos modelos no ha sido estandarizada ni puesta a disposición de la comunidad científica en algún repositorio público. En este trabajo presentamos 3 de los modelos más usados para crear redes alimentarias e indicadores representativos que dan información sobre la estructura y composición de la
red. Además, compartimos los códigos de los modelos e indicadores para que puedan ser replicados y usados en otras investigaciones.
Citas
Bondy, J. A. y Murty, U. S. R. (1976). Graph theory with applications. London: Macmillan.
Börner, K., Sanyal, S. y Vespignani, A. (2007). Network science. Annual Review of Information Science and Technology, 41, 537–607. https://doi.org/10.1002/aris.2007.1440410119
Cohen, J. E., Briand, F. y Newman, C. M. (1990). Community food webs: data and theory. Biomathematics. Berlín: Springer.
Escolástico, C., Abildo, M., Laramunt, R. y Laramunt, T. (2013). Ecología I. Introducción. Organismos y poblaciones. Madrid: UNED-Universidad Nacional de Educación a Distancia.
Gallopín, G. C. (1972). Structural properties of food webs. En Bernard C. Patten (Ed.), Systems analysis and simulation in ecology (pp. 241–282). New York: Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-547202-9.50015-2.
Guzzi, P. H. y Roy, S. (2020). Biological network analysis: trends, approaches, graph theory, and algorithms. New York: Academic Press. https://doi.org/10.1016/C2018-0-01461-9
Link, J. S., Stockhausen, W. T. y Methratta, E. T. (2005). Food-web theory in marine ecosystems. Aquatic food webs: an ecosystem approach (pp. 98–114). Oxford: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780198564836.003.0010
Lewis, T. G. (2009). Network science: theory and applications. New Jersey: Wiley and Sons.
Martinez, N. D. (1991). Artifacts or attributes? Effects of resolution on the Little Rock Lake food web. Ecological monographs, 61, 367–392. https://doi.org/10.2307/2937047
Martinez, N. D. (1993). Effects of resolution on food web structure. Oikos, 66, 403–412. https://doi.org/10.2307/3544934
MATLAB. (2022). Versión R2022a.
Newman, M. (2018). Networks. New York: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780198805090.001.0001
Posfai, M. y Barabasi, A. L. (2016). Network science. Cambridge: Cambridge University Press. http://networksciencebook.com/
Schmid-Araya, J. M., Schmid, P. E., Robertson, A., Winterbottom, J., Gjerløv, C. y Hildrew, A. G. (2002). Connectance in Stream Food Webs. Journal of Animal Ecology, 71, 1056–1062. http://www.jstor.org/stable/1555780
Solow, A. R. y Beet, A. R. (1998). On lumping species in food webs. Ecology, 79, 2013–2018. https://doi.org/10.1890/0012-9658(1998)079[2013:OLSIFW]2.0.CO;2
Williams, R. J. y Martinez, N. D. (2000). Simple rules yield complex food webs. Nature, 404, 180–183. https://doi.org/10.1038/35004572
Williams, R. J., Berlow, E. L., Dunne, J. A., Barabási, A. L. y Martinez, N. D. (2002). Two degrees of separation in complex food webs. Proceedings of the National Academy of Sciences, 99, 12913–12916. https://doi.org/10.1073/pnas.192448799
Williams, R. J. y Martinez, N. D. (2008). Success and its limits among structural models of complex food webs. Journal of Animal Ecology, 77, 512–519. https://doi.org/10.1111/j.1365-2656.2008.01362.x
Zweig, K. A. (2016). Network analysis literacy. Viena: Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-7091-0741-6
