Diversidade: métodos de mensuração

Apresentação em tema: "Diversidade: métodos de mensuração"— Transcrição da apresentação:

1 Diversidade: métodos de mensuração
A natureza das comunidades Atributos de uma comunidade Sucessão ecológica: mecanismos e dinâmica de manchas Diversidade: métodos de mensuração Diversidade: padrões de abundâncias relativas Diversidade: índices Diversidade: fatores que influenciam Diversidade: biogeografia de ilhas Relação diversidade-estabilidade/funções ecossistêmicas Estabilidade Organização: teias alimentares, guildas, espécies chaves e espécies dominantes Produtividade primária e transferência energética

2 E. O. Wilson & F. M. Peter. 1988. “Biodiversity”.
Diversidade Diversidade sempre atraiu a atenção dos naturalistas e biólogos. Maior atenção a partir das décadas de 70 e 80, devido ao reconhecimento do aumento das taxas de extinção. E. O. Wilson & F. M. Peter “Biodiversity”.

3 Edward O. Wilson

4 Biodiversidade refere-se à variedade e variabilidade dos organismos vivos e complexos ecológicos onde eles ocorrem. O termo biodiversidade incorpora: diversidade genética diversidade taxonômica diversidade de ecossistemas

5 DÉCADA 50: BIOLOGIA MOLECULAR (MICRO ESCALAS) DÉCADA 80: BIODIVERSIDADE (MACRO ESCALAS)

6 Ei James, acho que vamos arrasar com esse negócio de DNA
Ei James, acho que vamos arrasar com esse negócio de DNA! Elementar, meu caro “Watson”!

7 Francis Crick, 1966 in Mayr (1996)
“The ultimate aim (of science)...is in fact to explain all biology in terms of physics and chemistry.” Francis Crick, 1966 in Mayr (1996)

8 “Biodiversity” – levantamento na base Thomson Reuters (WoS)

9 Sobre a explosão de estudos em biodiversidade: revistas indexadas no Thomson ISI
Diversity and Distributions Bird Conservation International Resources Conservation and Recycling Organisms Diversity and Evolution Biodiversity and Conservation Environmental Conservation Animal Conservation Aquatic Conservation Biological Conservation Conservation Biology Conservation Ecology

10 Science – maio/2007

11 Nature – março/2008

12 Nature e Science – 2013

13 Medidas da diversidade de espécies:
número de espécies (S = riqueza de espécies); é a medida mais simples e possui algumas vantagens (Gaston, 1996): i) o conceito de espécie captura a essência da biodiversidade; ii) seu significado é amplamente compreendido; iii) é um parâmetro mensurável; iv) existem vários bancos de dados a respeito.

14 Limitações do uso da S: dependência da ÁREA AMOSTRADA. Gaston (1996)

15 Dependência da área amostrada: floresta amazônica em Manaus.
Malvidez & Ramos (2002)

16 Limitações do uso da S: dependência do esforço de amostragem.
Gimenes & Anjos (2004)

17 Exemplo: APA do rio Paraná.
Conclusão: os levantamentos usualmente subestimam o número de espécies de um local (nunca são 100% eficientes!). Exemplo: APA do rio Paraná.

18 (2000 - LTEP) Número de espécies: ainda aumentando!
ca. 11% em uma única amostragem adicional Número de espécies: ainda aumentando! ( LTEP) Terrestrial vegetation 480 Aquatic macrophytes 42 Phytoplankton 300 Periphyton Zooplankton Zoobenthos Fish Anphibians Reptiles Birds Mammals TOTAL 38 10 75 79 33 6 - 247 2406

19 Métodos para avaliar a S:
Métodos baseados em amostragens:

20 Insetos (Syrphidae) Malásia
1) Curvas de acumulação de espécies (ou do coletor): Cobras (AM) Insetos (Syrphidae) Malásia Cobras (AM) Gaston (1996)

21 comparação entre lagoas conectadas a 3 rios através da acumulação (macrófitas aquáticas):
Bini et al. (2001)

22 Métodos baseados em amostragens: comparação entre invertebrados bentônicos de regiões tropicais e temperados. Com o aumento do tamanho amostral, a situação das curvas se inverte refletindo a entrada de espécies raras. A.S. Melo ( UFG).

23 As curvas cumulativas (ou do coletor) são extremamente úteis para se determinar o tamanha amostral (quando a assíntota é atingida).

24 2) Uso de extrapoladores:
Funções matemáticas que permitem encontrar a assíntota: ex. Michaelis-Menten. S=Smax*N/(N+kt)

25 2) Uso de extrapoladores não paramétricos:
Sjack1 = estimador da riqueza de espécies; Sobs = número de espécies observadas; L = número de espécies encontrado em somente uma amostra; a = número de amostras.

26 Sjack1 = estimador da riqueza de espécies;
Sobs = número de espécies observadas; L = número de espécies encontrado em somente uma amostra; a = número de espécies encontradas em somente duas amostras;

27

28 3) Curvas de rarefação: - surgiram da tentativa de comparar S de assembleias marinhas de invertebrados; compara S de duas amostras controlando a abundância; ou seja, as amostras são “rarefeitas” até um nível comparável de abundância.

29 Sanders (1969): comparou a diversidade de bivalves e poliquetos controlando o tamanho da amostra (abundância).

30 Ex. Espécies de árvores em dois estágios sucessionais diferentes (Gotelli & Cowell, 2001):
Há programas de computador que aplicam técnicas de sub-amostragem (EstimateS, EcoSim) ou algorítmos baseados na teoria da probabilidade.

31 Rarefaction uses probability theory to derive expressions for the expectation and variance of species richness for a sample of a given size (Hurlbert 1971, Heck et al. 1975). This module of EcoSim provides a computer-sampling algorithm of rarefaction, in which a specified number of individuals are randomly drawn from a community sample. The process is repeated many times to generate a mean and a variance of species diversity. EcoSim will calculate the mean species richness, but will also allow you to construct these sampling curves for different richness and evenness indices.

32 4) Índice de Margalef: Assume que a riqueza de espécies aumenta com o logaritmo do tamanho da amostra: D = (S-1)/ln(N) D = índice de Margalef; S = riqueza de espécies; N = tamanho da amostra (número de indivíduos); Explicação: S = 1 + D*ln(N); pq ln(1)=0, então para 1 ind. sempre haverá uma espécie, isto é, para x=0, y=1.

33 Levantamento de espécies vegetais em três áreas:
A = 345 sps; B = 125 sps; D = 68 sps

34 Qual amostra tem a maior riqueza de espécies?
Ou seja, Podemos expressar o número de espécies em cada local independentemente do esforço amostral, mas essa conclusão será sempre parcial!