Using empirical field data of aquatic insects to infer a cut-off slope value in asymptotic models to assess inventories completeness

The selection of the most appropriate model is essential to predict the potential species richness of a site or landscape. Species accumulation curves have been used as a basic tool for comparing richness when different sampling protocols have been applied. Among the parameters generated by these models the slope has been cited as an indicator of completeness without regard to a defined cut-off value. In this work, we fit 12 field data sets of aquatic Coleoptera (Hidalgo) and Odonata larvae (Michoacán) to 2 asymptotic models (Clench and Linear Dependence) in order to calculate the slopes at the maximum effort and relate them with efficiency. Then, the theoretical effort needed to achieve the 95% of the lists was calculated for each data set in order to get the theoretical slopes. The average slope value found was 0.01 with a variance of <0.001, so we propose this value as indicative of a list reaching 95% of completeness for data obtained from similar sampling protocols. Additionally, we propose the use of number of rare species as an additional criterion to evaluate the inventories completeness. The effect of different sampling intensity on fitted models and estimation of parameters and the importance of a cut-off slope value in asymptotic models as a criterion to evaluate completeness of biological inventories are discussed.

ResumenLa selección del modelo más adecuado es esencial para predecir la riqueza potencial de especies de un sitio o paisaje. Las curvas de acumulación de especies se han utilizado como una herramienta básica para la comparación de la riqueza cuando se han aplicado diferentes protocolos de muestreo. Entre los parámetros generados por estos modelos, la pendiente se ha citado como un indicador de completitud sin tener en cuenta un valor de corte definido. En este trabajo, ajustamos 12 conjuntos de datos de campo de coleópteros acuáticos y larvas de odonatos de Zimapán (Hidalgo) y Coalcomán (Michoacán) a 2 modelos asintóticos (Clench y Dependencia Lineal), con la finalidad de calcular las pendientes al máximo esfuerzo realizado y relacionarlas luego con la eficiencia del muestreo. Después, calculamos el esfuerzo teórico necesario para conseguir el 95% de las listas y calculamos las pendientes teóricas. El valor promedio de la pendiente teórica fue de 0.01, con una varianza de <0.001, por lo que proponemos este valor como indicativo de una lista que ha alcanzado el 95% de completitud para datos obtenidos de protocolos de muestreo similares. Además, se propone el uso del número de especies raras como un criterio adicional para evaluar la completitud de los inventarios. Se discute el efecto de la intensidad de muestreo en los modelos ajustados y la estimación de los parámetros, así como la importancia de contar con un valor de corte de la pendiente en modelos asintóticos como criterio para evaluar la completitud de los inventarios biológicos.