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Consultar: Programa de Pós-Graduação em Ecologia de Ambientes Aquáticos Continentais

Título [PT]: O poder preditivo dos agrupamentos funcionais fitoplanctônicos responde ao tipo de ambiente.
Título [EN]: The predictive power of phytoplankton functional groups responds to the type of environment.
Autor(es): Barbara Furrigo Zanco
Palavras-chave [PT]:

Fitoplâncton de água doce. Comunidades, Ecologia de. Abordagem funcional. Rios. Lagos de inundação. Reservatórios. Funcional. Brasil.

Phytoplankton. Ecology. Community. Rivers. Flooplain lakes. Reservoirs. Functional. Brazil.

Luzia Cleide Rodrigues [Orientador] - Nupélia/UEM João Carlos Nabout - Universidade Estadual de Goiás (UEG) Jascieli Carla Botolini - Universidade Estadual do Oeste do Paraná (Unioeste)

Resumo: A busca por preditores mais parcimoniosos da biodiversidade como uma forma de simplificar abordagens taxonômicas tem sido constante. O uso de mensuradores da biodiversidade a partir de características funcionais das espécies vem sendo uma estratégia amplamente utilizada para fins de manejo e monitoramento ambiental. Muitos estudos têm se utilizado de grupos funcionais para explicar a dinâmica da comunidade fitoplanctônica. Nós comparamos a preditibilidade da comunidade fitoplanctônica de lagos, reservatórios e rios ao nivel de espécie, de grupos taxonômicos e de quatro classificações funcionais (Grupos Funcionais de Reynolds – GFR, Reynolds et al., 2002; Grupos Morfo-Funcionais – GMF, Salmaso e Padisák, 2007; Grupos Funcionais Baseados em Morfologia – GFBM, Kruk et al., 2010 e Formas geométricas – FGF, Stanca et al., 2013). Testou-se as hipóteses (i) o poder preditivo dos agrupamentos funcionais varia de acordo com o ambiente avaliado, (ii) os agrupamentos com maior número de grupos, serão mais eficientes por refletirem maior número de processos ecológicos, e (iii) a abordagem taxonômica terá menor poder preditivo comparado com os agrupamentos funcionais. Foram amostrados 120 ambientes, no período seco, entre os anos de 1997 a 2015, incluindo lagos, rios e reservatórios de regiões tropicais e subtropicais. Como esperado, registramos maior poder preditivo ao nivel de grupos funcionais do que ao nivel de espécie, com maior preditibilidade nos lagos. O agrupamento GFBM mostrou melhor resposta, provavelmente por ter avaliado ampla escala espacial e por considerar diferentes traços, além da forma das espécies. O alto poder preditivo verificado para as classes taxonômicas indica que características gerais de grandes grupos podem ser utilizadas para explicar a dinâmica fitoplanctônica em variados tipos de ambientes. Os resultados demonstram que o uso das características das espécies é um melhor proxy do que a nível de espécies para entender processos ecológicos determinantes da comunidade fitoplanctônica, e também pode auxiliar no entendimento das relações entre a biodiversidade e o funcionamento do ecossistema. Abstract: The search for more parsimonious predictors of biodiversity to simplify taxonomic approaches has been constant in ecology. The use of biodiversity measures based on functional characteristics of the species is a strategy widely used in environmental management and monitoring. Several studies have used functional groups to explain the dynamics of the phytoplankton community. We compared the predictability of the phytoplankton community from lakes, reservoirs and rivers, at the species level, taxonomic groups and four phytoplankton functional classification (Reynolds Functional Groups – RFGF, Reynolds et al., 2002; Morpho-Functional Groups – MFGF, Salmaso and Padisák, 2007; Morphological Based Functional Groups – MBFGF, Kruk et al., 2010; Geometrical Forms – GF, Stanca et al., 2013). We tested the hypotheses that (i) the predictability of the functional classifications depends on the type of environment assessed, (ii) the functional classifications with the highest number of groups will be more efficient predictors, (iii) the taxonomic approach have less predictive power than functional groups. We sampled 120 environments in dry period, between 1997 and 2015, including lakes, rivers and reservoirs, distributed in tropical and subtropical regions. As we expected, we registered higher predictability at the functional group level than at the species level, with the greatest predictability of functional groups in the lakes. The MBFGF showed better response than the others functional classifications probably because it is more suitable when used for large spatial scales, and because it considers different traits besides the shape of the species, as verified in GF. The high predictive power verified for the taxonomic classes indicates that general characteristics of high taxonomic levels can be used to explain the phytoplankton dynamics in different types of environments. Our study demonstrates that using the characteristics of the species is a better proxy than the species level to understand the ecological processes driving the assembly of the phytoplankton community, and it also could help to understand the relationship between the biodiversity and the ecosystem functioning.

Idioma: Português Data de Publicação: 2017 Local de Publicação: Maringá Orientadora: Dr.ª Luzia Cleide Rodrigues Instituição: Universidade Estadual de Maringá. Departamento de Biologia Nível: Dissertação (mestrado em Ecologia de Ambientes Aquáticos Continentais) / UEM. Programa de Pós-Graduação em Ecologia de Ambientes Aquáticos Continentais

Responsavel: salete
Categoria: Aplicação
Formato: Documento PDF
Arquivo: Zanco-Barbara F-2017-ME.pdf
Tamanho: 1948 Kb (1994392 bytes)
Criado: 30-08-2017 11:25
Atualizado: 30-08-2017 11:41
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