migracion de aves
En las últimas dos décadas , un conjunto de optimalidad análisis de migración de las aves se han desarrollado (e.g. Alerstam & Hedenstro¨m 1998; Houston 1998), con raíces en la teoría de forrajeo (Stephens& Krebs 1986). Este conjunto de optimalidad analiza junto con las predicciones sobre el comportamiento de vuelo derivados de mecánica de vuelo se refieren como ' teoría de la migración " en este documento.
Esta teoría ha llegado a una etapa de madurez que ahora permite una evaluación de algunos de sus supuestos y pruebas experimentales de las predicciones derivadas de la misma.
Una piedraangular de la teoría de la migración es la suposición de una moneda sustituta apropiada. En los modelos óptimos de migración, a menudo se supone que la reducción al mínimo del tiempo es la moneda más importante y que la selección natural favorece aquellos rasgos que maximizan la velocidad de migración global (Alerstam y Lindström 1990). Divisas alternativas son la energía y el riesgo de mortalidad oalguna combinación de diferentes monedas (Houston 1998). Voy a evaluar la evidencia que se ha acumulado a favor o en contra de la idea de la migración timeminimized. En el contexto de los modelos de optimalidad, también es importante tener en cuenta las restricciones pertinentes que puedan afectar a la solución de un comportamiento "óptimo" (Stephens & Krebs 1986). El tamaño del cuerpo es unobstáculo potencial en relación con muchas de las funciones biológicas, por lo que debe esperar efectos del tamaño de ciertos aspectos del desempeño migratoria. Del mismo modo, durante el tiempo evolutivo, podemos esperar que la selección de rendimiento de la migración que afecta el tamaño corporal de los migrantes. Por último, las soluciones de optimalidad nos dicen lo que es óptimo y lo que un animal sedebe hacer, pero eso no quiere decir que los animales llegan a las soluciones óptimas en la misma forma que lo hacemos. Para entender cómo se lleva a cabo la migración, es posible, por tanto, también buscar mecanismos simples, o las llamadas "reglas de oro" que implementan una aceptablemente buena aproximación a una solución óptima (por ejemplo, McNamara y Houston 1980; Stephens & Krebs 1986;...
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