Modelos de ocupación
Separar la probabilidad de que la especie esté, de la probabilidad de haberla detectado
DEFINICIÓN
Los modelos de ocupación estiman la probabilidad de que un sitio esté ocupado por una especie (ψ), y por separado, la probabilidad de detectarla dado que está presente (p), a partir de visitas repetidas al mismo sitio.
EN PALABRAS SIMPLES
“No detectado” no es lo mismo que “ausente”. El modelo separa dos preguntas distintas: ¿está la especie ahí?, y ¿la habríamos detectado si lo estaba?
Ejemplo: visitás un estanque tres veces buscando una rana y solo la detectás en la segunda visita. Sería un error concluir que “no estaba” en la primera y la tercera — quizás sí estaba, pero no la detectaste. Los modelos de ocupación usan ese patrón de detecciones y no detecciones entre visitas repetidas para estimar ψ y p por separado.
| Sitio | Visita 1 | Visita 2 | Visita 3 | Historia |
|---|---|---|---|---|
| A | — |
|
— | 010 |
| B | — | — | — | 000 |
| C |
|
|
|
111 |
En el sitio A, una sola detección basta para confirmar que está ocupado, aunque p sea menor que 1. En el sitio B, la historia 000 es ambigua: puede estar realmente desocupado, o estar ocupado por una especie difícil de detectar — el modelo usa el patrón completo de datos, entre todos los sitios, para estimar qué tan probable es cada caso.
REGRESIÓN LOGÍSTICA
Modela directamente “presencia” (1) vs. “ausencia” (0) observada a partir de una sola visita por sitio. Cuando se aplica así, trata las no detecciones como ausencias, por lo que no puede separar una ausencia real de una detección imperfecta.
MODELOS DE OCUPACIÓN
Requieren visitas repetidas al mismo sitio y modelan ψ (ocupación) y p (detección) por separado, evitando subestimar la ocupación real cuando la detección es imperfecta.
Malentendido común: “si nunca detecté la especie en un sitio, el sitio no está ocupado”. Interpretación correcta: la ausencia de detecciones puede deberse a una detección imperfecta y no a una ausencia real — por eso se necesitan visitas repetidas para distinguir ambas posibilidades.
DATOS NECESARIOS
Historias de detección (ej. 101 o 010) obtenidas mediante visitas repetidas a cada sitio, dentro de un período en el que se asume que la ocupación no cambia.
SUPUESTOS CLAVE
- Cierre poblacional: el sitio no cambia de ocupado a desocupado entre visitas
- Independencia: la detección en una visita no depende de si hubo detección en otra
- Sin falsos positivos: cuando la especie se registra, la identificación es correcta — cada vez más relevante con cámaras trampa, bioacústica y eDNA
Tanto ψ como p pueden modelarse en función de covariables: la ocupación según variables del hábitat (ej. cobertura vegetal, altitud), y la detección según esfuerzo de muestreo, hora del día o condiciones climáticas.
FORTALEZAS
Permite estimar y comparar la ocupación aun cuando la detectabilidad difiera entre sitios, especies o condiciones de muestreo, y se apoya en un marco estadístico bien establecido (MacKenzie et al., 2002).
LIMITACIONES
Requiere visitas repetidas (mayor esfuerzo de muestreo), el supuesto de cierre poblacional puede no cumplirse en especies muy móviles, y ψ puede estimarse con poca precisión si hay pocas visitas o baja detectabilidad.
Ocupación no es abundancia: un sitio con ψ = 0.80 tiene alta probabilidad de tener la especie presente, pero un sitio ocupado puede tener uno o muchos individuos — el modelo estima la probabilidad de presencia, no el número de individuos.
EN RESUMEN
Los modelos de ocupación estiman la probabilidad de que un sitio esté ocupado por una especie sin confundir “no detectado” con “ausente”, separando estadísticamente la ocupación de la detección a partir de visitas repetidas. A diferencia de la regresión logística aplicada a una sola visita por sitio, permiten corregir el sesgo que introduce la detección imperfecta — un problema central en estudios de vida silvestre.
Manuel Spínola · ICOMVIS-UNA
Cómo citar
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