# Calculadoras de ecología de poblaciones, biodiversidad y redes tróficas Modela crecimiento poblacional, capacidad de carga, interacciones entre especies, estimaciones de campo, biodiversidad y transferencia de energía trófica en un solo flujo ecológico. > Página canónica: https://elysiatools.com/es/hubs/population-ecology-biodiversity-food-web-calculators - **Categoría:** analyze-model - **Palabras clave:** calculadora ecología poblaciones, calculadora biodiversidad, índice diversidad Shannon, índice diversidad Simpson, calculadora capacidad carga, simulador Lotka Volterra, estimador marcaje recaptura, crecimiento logístico población, transferencia energía red trófica, calculadora nivel trófico ## Descripción general Este hub reúne los cálculos que ayudan a pasar de observaciones de campo a una interpretación ecológica más clara. Modela crecimiento exponencial y logístico, estima capacidad de carga, compara competencia y dinámicas depredador-presa, estima abundancia con marcaje-recaptura y describe la diversidad de una comunidad con riqueza e índices de Shannon y Simpson. Las herramientas de red trófica conectan después esas poblaciones con biomasa y transferencia de energía. Las ecuaciones y supuestos se muestran para enseñanza, planificación de campo y revisión de datos. ## Herramientas - Pirámide de Biomasa y Flujo de Energía (ley del 10%): Genera una pirámide trófica según la ley de Lindeman: introduzca la energía/biomasa de los productores E₁, la eficiencia de transferencia (10% por defecto, 0.1–40%) y el número de niveles (3–6). Obtiene la energía/biomasa de cada nivel, su porcentaje respecto a los productores y la pérdida en cada transferencia (respiración, egestión, no depredación). Renderiza una pirámide SVG en color (anchos en escala √E para visibilidad; las cifras siempre son reales) y una tabla por nivel, y explica por qué las pirámides de energía siempre son erectas mientras que las de números/biomasa pueden invertirse (p. ej. ecosistemas marinos). Eficiencias reales típicas: 5–20%. - Estimación de Capacidad de Carga (ajuste logístico de K): Recupera la capacidad de carga a partir de observaciones reales: introduzca pares `tiempo, población` (mínimo 5) y la herramienta ajusta el modelo de Verhulst N(t)=K/(1+e^(−r(t−t₀))) por mínimos cuadrados de forma determinista — linealiza ln((K−N)/N)=−r·t+r·t₀ para cada K candidato y refina K con búsqueda ternaria. Devuelve K̂, r̂ intrínseca, punto de inflexión t̂₀, N₀, R², RMSE y una tabla de residuos por punto, con un SVG de dispersión observada + curva sigmoide ajustada + línea horizontal K. Si los datos aún no alcanzan la meseta (máx N < 0.6·K̂) advierte que K̂ es extrapolación. Es el problema inverso de logistic-growth-calculator. - Crecimiento Poblacional Exponencial (N_t = N₀·e^(rt)): Calcula el tamaño poblacional bajo tasa constante: N_t = N₀·e^(rt). Con r > 0 crecimiento exponencial, r < 0 declive exponencial, r = 0 estable. Informa el cambio relativo e^(rt), el número de duplicaciones rt/ln2, el tiempo de duplicación ln2/r (r>0) o la semivida ln2/|r| (r<0). Válido para fases tempranas sin limitación de recursos; cerca de la capacidad de carga use el modelo logístico. r y t en la misma unidad de tiempo. - Crecimiento Logístico Poblacional (modelo de Verhulst): Calcula el crecimiento restringido por la capacidad de carga según Verhulst: N_t = K/(1+((K−N₀)/N₀)·e^(−rt)). Con N ≪ K es casi exponencial, se frena al acercarse a K, y si N₀ > K desciende hacia K. Informa también la tasa instantánea dN/dt = r·N·(1−N/K) (máxima en N = K/2) y el porcentaje de K alcanzado. r y t en la misma unidad; el modelo clásico exige r > 0; con N ≪ K converge al modelo exponencial. - Simulador de Competencia Interespecífica Lotka–Volterra: Resuelve y visualiza el sistema de competencia de Lotka–Volterra: dN₁/dt = r₁N₁(1−(N₁+α₁₂N₂)/K₁), dN₂/dt = r₂N₂(1−(N₂+α₂₁N₁)/K₂). Integración RK4 (6000 pasos) con curvas N(t) de ambas especies y plano de fases N₁–N₂ con isoclinas de crecimiento nulo y trayectoria. Clasifica automáticamente los cuatro desenlaces clásicos por la geometría de las isoclinas — coexistencia estable (competencia interespecífica menor que la intraespecífica en ambos sentidos), exclusión de una u otra especie y efecto prioritario biestable — e informa el equilibrio de coexistencia N₁*=(K₁−α₁₂K₂)/(1−α₁₂α₂₁), N₂*=(K₂−α₂₁K₁)/(1−α₁₂α₂₁), las poblaciones finales y las extinciones. Admite casos límite (una especie parte de 0). - Simulador de Dinámica Depredador-Presa Lotka–Volterra: Resuelve y visualiza el sistema clásico depredador-presa de Lotka–Volterra: dN/dt = rN − aNP, dP/dt = bNP − mP. Integración RK4 (6000 pasos, con seguimiento de la deriva de la cantidad conservada V = bN − m·ln N + aP − r·ln P), curvas de oscilación en contrafase de presas y depredadores y plano de fase con órbitas cerradas, el equilibrio de coexistencia N*=m/b, P*=r/a y el periodo linealizado T ≈ 2π/√(rm). Detecta el número de ciclos, el periodo medido y el rango de oscilación, y explica la inestabilidad estructural de las oscilaciones neutras: la amplitud queda fijada por las condiciones iniciales, mientras que los sistemas reales se amortiguan por dependencia de la densidad o se autoexcitan por la paradoja del enriquecimiento. - Estimación Poblacional por Captura-Recaptura (Lincoln–Petersen / Chapman): Estima el tamaño de una población cerrada por el método de Petersen: introduzca los marcados y liberados en la primera muestra (n₁), el total capturado en la segunda (n₂) y los marcados recapturados (m₂). Devuelve la estimación simple de Lincoln–Petersen N̂ = n₁n₂/m₂ y la corregida de Chapman N̂ = (n₁+1)(n₂+1)/(m₂+1)−1, con error estándar de Seber, intervalo de confianza del 95%, individuos nunca vistos, proporción marcada y probabilidad de captura. Rechaza m₂ = 0 o m₂ > min(n₁, n₂). Supone población cerrada y marcas sin efecto; con m₂ < 10 el IC es solo orientativo. - Tiempo de Duplicación Poblacional (regla del 70): Calcula el tiempo de duplicación (o semivida) de poblaciones, capitales o recursos y calibra la precisión de la regla: introduzca la tasa compuesta por periodo g% (negativa → semivida) y obtiene la estimación T̂ = numerador/g (70 estándar ecológico, 72 mental financiero o 69.3 continuo), el valor exacto discreto T = ln2/ln(1+g%), el continuo T = ln2/(g/100) y el error porcentual de la estimación. Incluye una tabla de momentos ×2/×4/×8/×16 (o ÷2/÷4/÷8/÷16) con proyecciones — con tasa periódica los tiempos n× no son exactamente lineales. La regla es más precisa hacia g ≈ 2–8% y el error crece con |g| (≈ −8% con 20%). Complementa a exponential-growth-population, que calcula N(t) hacia adelante; este responde «¿cuánto hasta duplicar o halvar?». - Índice de Diversidad de Shannon (H′): Calcula el índice de Shannon (Shannon–Wiener): H′ = −Σpᵢ·ln pᵢ, con pᵢ = nᵢ/N. H′ crece con la riqueza S y con la equitatividad; admite bases ln (convención clásica), log₂ (bits por especie) y log₁₀. Informa H′max = ln(S) y la equitatividad de Pielou J = H′/ln(S) (0–1; J=1 totalmente uniforme). Interpretación orientativa: H′ < 1 baja, 1–3 moderada–alta, > 3 muy alta (depende del contexto; compare comunidades con S similar). - Índice de Diversidad de Simpson (D = 1−Σpᵢ²): Calcula la familia de índices de Simpson a partir de recuentos: dominancia λ = Σpᵢ², diversidad Gini–Simpson D = 1−Σpᵢ² (0–1, probabilidad de que dos individuos al azar sean de especies distintas; D=0 en monocultivo), el índice recíproco 1/λ (número de Hill, "número efectivo de especies") y la equitatividad de Simpson (1/λ)/S. D alto = más diversidad; λ alto = dominio de pocos taxones. 1/λ se compara mejor entre comunidades. Algunas disciplinas definen el "índice de Simpson" como λ o 1/λ; aquí se reportan las tres convenciones. - Riqueza de Especies y Equitatividad (J = H′/H′max): Introduzca el listado de especies con sus abundancias y obtenga los indicadores clave de la estructura de la comunidad: riqueza S, índice de Margalef d=(S−1)/ln N, índice de Menhinick d=S/√N (corregidos por tamaño muestral), Shannon H′ y H′max=ln S, equitatividad de Pielou J=H′/ln S (0–1; J=1 perfectamente uniforme) y dominancia de Berger–Parker (proporción de la especie dominante). Acepta `nombre: conteo` por línea (con tabla por especie) o números simples; los nombres repetidos se suman. Más riqueza = más especies; mayor J = individuos más repartidos. - Eficiencia de Transferencia Trófica (desde niveles medidos): Recupera la eficiencia de transferencia a partir de niveles tróficos medidos (problema inverso de biomass-pyramid): introduzca un valor por línea (empezando por los productores T1) y obtiene la eficiencia de cada paso Eᵢ₊₁/Eᵢ, la eficiencia media estilo Lindeman, el porcentaje acumulado del nivel superior respecto a los productores y la proyección del siguiente nivel con la eficiencia media. Cada transferencia se interpreta como baja (<5%), típica (5–20%) o alta (>20%), señalando el paso limitante. Las pirámides de energía no pueden invertirse: si un nivel supera al anterior se rechaza y se sugiere revisar el orden de los datos (las de números/biomasa sí pueden invertirse). Con dos niveles basta para una eficiencia única; con más se ve qué paso limita la cadena. ## Preguntas frecuentes ### ¿Qué flujos de ecología cubre este hub? Cubre crecimiento y capacidad de carga, competencia y dinámica depredador-presa, estimación de abundancia, métricas de diversidad comunitaria, pirámides de biomasa y eficiencia de transferencia trófica. ### ¿Cuándo uso crecimiento exponencial o logístico? El crecimiento exponencial sirve como referencia de corto plazo sin restricciones. El modelo logístico es apropiado cuando se espera que el crecimiento se frene al acercarse a una capacidad de carga; ninguno sustituye la evidencia de la serie temporal real. ### ¿Un índice de diversidad por sí solo describe la salud del ecosistema? No. Shannon, Simpson, riqueza y equidad resumen aspectos diferentes de una comunidad muestreada. Su interpretación depende del diseño, esfuerzo de muestreo, hábitat, resolución taxonómica y líneas de base apropiadas. ## Contenido relacionado - [Herramientas de cuantificación de proteínas, cinética enzimática y análisis de secuencias](https://elysiatools.com/es/hubs/protein-quantification-enzyme-kinetics-sequence-tools): Planifica ensayos de proteínas, convierte concentraciones y analiza secuencias, actividad, cinética, inhibición y unión en un solo flujo de laboratorio. - [Calculadoras de fisica para clase y laboratorio](https://elysiatools.com/es/hubs/physics-classroom-and-lab-calculators): Reune herramientas de fuerza, energia, movimiento, flotacion, presion, ondas, decibelios y precision de medida en un hub enfocado para estudio y laboratorio de fisica. - [Herramientas de analisis estadistico, pruebas y distribuciones](https://elysiatools.com/es/hubs/statistical-analysis-tools): Calcula estadisticas descriptivas, percentiles, z-scores, intervalos de confianza, pruebas de significancia y metricas de regresion en un solo hub estadistico. - [Herramientas de calculo y referencia para laboratorio de quimica](https://elysiatools.com/es/hubs/chemistry-lab-calculations-and-reference): Reune balanceo de ecuaciones, masa molar, diluciones, consulta de elementos y normalizacion de medidas de laboratorio en un solo hub de trabajo de quimica.