Índices de calidad, estructura comunitaria y diversidad funcional ¿Cuál aproximación permite una mejor caracterización de la calidad ambiental en ríos de la serranía suroccidental? Un análisis con datos de macroinvertebrados bentónicos en ríos de Moquegua
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Resumen
El objetivo de este trabajo consistió en comparar diferentes aproximaciones que permitan una mejor caracterización de la calidad ambiental, utilizando macroinvertebrados bentónicos como indicadores en ríos de la serranía suroccidental. El estudio se desarrolló con datos de los monitoreos de hidrobiología del Proyecto Quellaveco entre los años 2013-2015, con los que se obtuvieron índices de calidad (ABI, EPT, IMEERA y SVAP), índices de estructura comunitaria (Shannon, Simpson, N1 de la serie de Hill y Pielou) e índices de diversidad funcional (riqueza, diversidad, disimilaridad y equidad funcional, y Q de Rao). Los resultados de los análisis multivariados mostraron que los índices de diversidad funcional, el índice de Simpson e IMEERA tienen representatividad significativa en las unidades de estudio. Se concluye que los índices de diversidad funcional pueden ser índices alternativos a los tradicionales y de calidad ambiental, además la caracterización del ecosistema basado en la cantidad de especies y su abundancia en una comunidad, o los rasgos funcionales que abarcan, son insuficientes para explicar completamente la calidad de un ecosistema.
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Acosta, R., Ríos, B., Rieradevall, M., & Prat, N. (2009). Propuesta de un protocolo de evaluación de la calidad ecológica de ríos andinos (CERA) y su aplicación a dos cuencas en Ecuador y Perú. Limnetica, 28(1), 35–64. https://doi.org/10.23818/limn.28.04
Alomía, J., Iannacone, J. A., Alvariño, L., & Ventura, K. (2017). Macroinvertebrados bentónicos para evaluar la calidad de las aguas de la cuenca alta del río Huallaga, Perú. The Biologist, 15(1), 65–84. https://doi.org/10.24039/rtb2017151144 DOI: https://doi.org/10.24039/rtb2017151144
Anglo American Quellaveco (2015). Cuarta modificatoria del estudio de impacto ambiental y social del Proyecto Quellaveco. Knight Piesold Consultores, Lima. 1856 pp
Bady, P., Dolédec, S., Fesl, C., Gayraud, S., Bacchi, M., & Schöll, F. (2005). Use of invertebrate traits for the biomonitoring of European large rivers: the effects of sampling effort on genus richness and functional diversity. Freshwater Biology, 50(1), 159–173. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/j.1365-2427.2004.01287.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2427.2004.01287.x
Barrett, G. W. (1968). The effects of an acute insecticide stress on a semi-enclosed grassland ecosystem. Ecology, 49(6), 1019–1035. https://doi.org/10.2307/1934487 DOI: https://doi.org/10.2307/1934487
Bersosa-Vaca, F., & Ulloa-Vaca, C. (2018). Utilización de índices evaluadores de la calidad del agua, basados en bioindicadores, en Ecuador. Qualitas, 15, 6–22.
Borcard, D., Gillet, F., & Legendre, P. (2011). Numerical Ecology with R. In Numerical Ecology with R (1st ed.). Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7976-6 DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7976-6
Bueñaño, M., Vásquez, C., Zurita-Vásquez, H., Parra, J., & Pérez, R. (2018). Macroinvertebrados bentónicos como indicadores de calidad de agua en la cuenca del Pachanlica, provincia de Tungurahua, Ecuador. Intropica, 13(1), 41–49. https://doi.org/10.21676/23897864.2405 DOI: https://doi.org/10.21676/23897864.2405
Cadotte, M., Carscadden, K., & Mirotchnick, N. (2011). Beyond species: Functional diversity and the maintenance of ecological processes and services. Journal of Applied Ecology, 48, 1079–1087. https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2011.02048.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2011.02048.x
Carrera, C., & Fierro, K. (2001). Manual de monitoreo: Los macroinvertebrados acuáticos como indicadores de la calidad del agua. In Ecociencia (pp. 1–67). http://www.flacsoandes.edu.ec/libros/digital/56374.pdf
Chu, E. W., & Karr, J. R. (2017). Environmental Impact: Concept, consequences, measurement. In Reference Module in Life Sciences. Elsevier. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/B978-0-12-809633-8.02380-3 DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-809633-8.02380-3
Cruz, D. D., Martinez, D., Fontenla, J. L., & Mancina, C. A. (2017). Inventarios y estimaciones de la biodiversidad. In C. A. Mancina & D. D. Cruz (Eds.), Diversidad biológica de Cuba: métodos de inventario, monitoreo y colecciones biológicas. (pp. 26–43). AMA. http://repositorio.geotech.cu/jspui/handle/1234/1454
Diaz, S., Lavorel, S., Chapin III, F. S., Tecco, P., Gurvich, D., & Grigulis, K. (2007). Functional diversity - at the crossroads between ecosystem functioning and environmental filters. In Terrestrial Ecosystems in a Changing World (pp. 81–91). https://doi.org/10.1007/978-3-540-32730-1_7 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-32730-1_7
Gagic, V., Bartomeus, I., Jonsson, T., Taylor, A., Winqvist, C., Fischer, C., Slade, E. M., Steffan-Dewenter, I., Emmerson, M., Potts, S. G., Tscharntke, T., Weisser, W., & Bommarco, R. (2015). Functional identity and diversity of animals predict ecosystem functioning better than species-based indices. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 282(1801), 1–8. https://doi.org/10.1098/rspb.2014.2620 DOI: https://doi.org/10.1098/rspb.2014.2620
Garcia, R. F. (2016). Diversidad de macroinvertebrados bentónicos en la cuenca alta del Río Chillón (Lima, Perú) y su uso como indicadores biológicos. Universidad Nacional Mayor de San Marcos. https://hdl.handle.net/20.500.12672/5188
Gonzáles, H., & Córdova, G. (2017). Índice multimétrico para evaluar el estado ecológico de los ríos andinos del sur del Ecuador (IMRASE). Universidad del Azuay. http://201.159.222.99/bitstream/datos/6427/1/12566.pdf%0Ahttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/7507
Heino, J. (2008). Patterns of functional biodiversity and function-environment relationships in lake littoral macroinvertebrates. Limnology and Oceanography, 53(4), 1446–1455. https://doi.org/10.4319/lo.2008.53.4.1446 DOI: https://doi.org/10.4319/lo.2008.53.4.1446
Hill, M. O. (1973). Diversity and Evenness: A Unifying Notation and Its Consequences. Ecology, 54(2), 427–432. https://doi.org/10.2307/1934352 DOI: https://doi.org/10.2307/1934352
Hillebrand, H., & Matthiessen, B. (2009). Biodiversity in a complex world: consolidation and progress in functional biodiversity research. Ecology Letters, 12(12), 1405–1419. https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2009.01388.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2009.01388.x
Hou, Z., Lv, G., & Jiang, L. (2021). Functional diversity can predict ecosystem functions better than dominant species: The case of desert plants in the Ebinur lake basin. Sustainability, 13(5), 1–13. https://doi.org/10.3390/su13052858 DOI: https://doi.org/10.3390/su13052858
Kitchin, P. L. (2005). Measuring the amount of statistical information in the EPT index. Environmetrics, 16, 51–59. https://doi.org/10.1002/env.670 DOI: https://doi.org/10.1002/env.670
Lakicevic, M., Povak, N., & Reynolds, K. M. (2020). Introduction to R for terrestrial ecology. In Introduction to R for Terrestrial Ecology. Springer Nature. https://doi.org/10.1007/978-3-030-27603-4 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-27603-4
Laliberte, E., & Legendre, P. (2010). A distance-based framework for measuring functional diversity from multiple traits. Ecology, 91(1), 299–305. https://doi.org/10.1890/08-2244.1 DOI: https://doi.org/10.1890/08-2244.1
Legendre, P., & Legendre, L. (2012). Chapter 4 - Multidimensional quantitative data. In P. Legendre & L. B. T.-D. In E. M. Legendre (Eds.), Numerical Ecology (Vol. 24, pp. 143–194). Elsevier. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/B978-0-444-53868-0.50004-6 DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-444-53868-0.50004-6
Magurran, A. (1988). Ecological diversity and its measurement. In Springer Netherlands (1st ed.). Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-94-015-7358-0 DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-015-7358-0_1
Marqués, M. J., Martínez-Conde, E., & Rovira, J. V. (2001). Los macroinvertebrados como índices de evaluacion rápida de ecosistemas acuáticos contaminados por metales pesados. Ecotoxicology and Environmental Restoration, 4(1), 25–31.
Martella, M. B., Trumper, E. V, Bellis, L. M., Renison, D., Giordano, P. F., Bazzano, G., & Gleiser, R. M. (2012). Manual de ecología: Evaluación de la biodiversidad esfuerzo de muestreo. In Reduca (Biología), 5(1), 71–115.
Mason, N. W. H., & Mouillot, D. (2013). Functional Diversity Measures. Encyclopedia of Biodiversity: Second Edition, 3, 597–608. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-384719-5.00356-7 DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-384719-5.00356-7
Metcalfe-Smith, J. L. (1994). Biological water-quality assessment of rivers: Use of macroinvertebrate communities. In The Rivers Handbook (pp. 144–170). John Wiley & Sons, Ltd. https://doi.org/10.1002/9781444313871.ch8 DOI: https://doi.org/10.1002/9781444313871.ch8
Molina, C., Gibon, F. M., Pinto, J., & Rosales, C. (2008). Estructura de macroinvertebrados acuáticos en un río altoandino de la Cordillera Real, Bolivia: Variación anual y longitudinal en relación a factores ambientales. Ecología Aplicada, 7(1–2), 105–116. http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1726-22162008000100013&lng=es&tlng=es DOI: https://doi.org/10.21704/rea.v7i1-2.365
Moreno, C. E. (2001). Métodos para medir la biodiversidad. M&T–Manuales y Tesis SEA, 1, 84.
Mouchet, M. A., Villéger, S., Mason, N. W. H., & Mouillot, D. (2010). Functional diversity measures: An overview of their redundancy and their ability to discriminate community assembly rules. Functional Ecology, 24(4), 867–876. https://doi.org/10.1111/j.1365-2435.2010.01695.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2435.2010.01695.x
Pimentel, F. (2014). Análisis desde la perspectiva de los índices bióticos, ECA-Agua y manejo adaptativo; usando macroinvertebrados bentónicos en ríos Altoandinos-Camisea 2009-2012. Universidad Nacional Agraria La Molina. http://repositorio.lamolina.edu.pe/handle/UNALM/1906
Pla, L. (2006). Biodiverisidad: Inferencia basada en el índice de Shannon y la riqueza. Interciencia, 31(8), 583–590. http://www.redalyc.org/pdf/339/33911906.pdf
Pla, L., Casanoves, F., & Di Rienzo, J. A. (2011). Cuantificación de la diversidad funcional. In F. Casanoves, L. Pla, & J. A. Di Rienzo (Eds.), Valoración y análisis de la diversidad funcional y su relación con los servicios ecosistémicos (pp. 33–45). Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza, Turrialba.
Ríos-Touma, B., Acosta, R., & Prat, N. (2014). The Andean biotic index (ABI): Revised tolerance to pollution values for macroinvertebrate families and index performance evaluation. Revista de Biologia Tropical, 62(Suppl. 2), 249–273. https://doi.org/10.15517/rbt.v62i0.15791 DOI: https://doi.org/10.15517/rbt.v62i0.15791
Roldán-Pérez, G. (2016). Los macroinvertebrados como bioindicadores de la calidad del agua: cuatro décadas de desarrollo en Colombia y Latinoamerica. Revista de La Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 40(155), 254–274. https://doi.org/10.18257/raccefyn.335 DOI: https://doi.org/10.18257/raccefyn.335
Rosero, D., & Fossati, O. (2009). Comparación entre dos índices bióticos para conocer la calidad del agua en ríos del páramo de Papallacta. In Indices bióticos. AguAndes: GEUA, IRD. (pp. 1–21). https://www.mpl.ird.fr/divha/aguandes/ecuador/papallacta/doc/D14-09 Indices.pdf
Schmera, D., Heino, J., Podani, J., Erős, T., & Dolédec, S. (2017). Functional diversity: a review of methodology and current knowledge in freshwater macroinvertebrate research. Hydrobiologia, 787(1), 27–44. https://doi.org/10.1007/s10750-016-2974-5 DOI: https://doi.org/10.1007/s10750-016-2974-5
Shahbaba, B. (2012). Biostatistics with R: An introduction to statistics through biological data. In Biostatistics with R: An Introduction to Statistics Through Biological Data. Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-1302-8 DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4614-1302-8
Tutu, H., & Grover, B. P. (2017). Ecosystem approach to managing water quality. In H. Tutu & B. P. Grover (Eds.), InTech. InTech. https://doi.org/10.5772/65707 DOI: https://doi.org/10.5772/62562
U.S. Department of Agriculture. (2009). Stream Visual Assessment Protocol Version 2. National Biology Handbook, 75.
Villamarín, C. P. (2012). Estructura y composición de las comunidades de macroinvertebrados acuáticos en ríos altoandinos del Ecuador y Perú. Diseño de un sistema de medida de la calidad del agua con índices multimétricos. Universidad de Barcelona. http://hdl.handle.net/10803/83923
Villamarín, C., Rieradevall, M., Paul, M. J., Barbour, M. T., & Prat, N. (2013). A tool to assess the ecological condition of tropical high Andean streams in Ecuador and Peru: The IMEERA index. Ecological Indicators, 29, 79–92. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2012.12.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2012.12.006
Villéger, S., Mason, N. W. H., & Mouillot, D. (2008). New multidimensional functional diversity indices for a multifaceted framework in functional ecology. Ecology, 89(8), 2290–2301. https://doi.org/10.1890/07-1206.1 DOI: https://doi.org/10.1890/07-1206.1
Wolfram, G., Höss, S., Orendt, C., Schmitt, C., Adámek, Z., Bandow, N., Großschartner, M., Kukkonen, J. V. K., Leloup, V., López Doval, J. C., Muñoz, I., Traunspurger, W., Tuikka, A., Van Liefferinge, C., von der Ohe, P. C., & de Deckere, E. (2012). Assessing the impact of chemical pollution on benthic invertebrates from three different European rivers using a weight-of-evidence approach. Science of the Total Environment, 438(2012), 498–509. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2012.07.065 DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2012.07.065
Yue, T. X., Ma, S. N., Wu, S. X., & Zhan, J. Y. (2007). Comparative analyses of the scaling diversity index and its applicability. International Journal of Remote Sensing, 28(7), 1611–1623. https://doi.org/10.1080/01431160600887714 DOI: https://doi.org/10.1080/01431160600887714