Modelos de inferência de alterações ambientais baseados em diatomáceas (Bacillariophyta) de sedimentos das lagoas dos Açores
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.3/1951 |
Resumo: | Dissertação de Mestrado em Biodiversidade e Ecologia Insular. |
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Modelos de inferência de alterações ambientais baseados em diatomáceas (Bacillariophyta) de sedimentos das lagoas dos AçoresBiodiversidade InsularDiatomáceasEcologia InsularSedimentos LacustresLagoasAçoresDissertação de Mestrado em Biodiversidade e Ecologia Insular.As alterações ambientais locais e globais podem afectar a qualidade ecológica dos lagos. Na ausência de dados históricos, a detecção e quantificação destas alterações podem ser reveladas por técnicas paleolimnológicas. Os sedimentos lacustres têm sido utilizados cada vez mais nos últimos anos para inferir flutuações nas condições ambientais do passado, e vários estudos que abrangem diversas escalas, locais e temporais, têm mostrado a importância dos lagos como arquivos paleoclimáticos e ecológicos. Dos vários depósitos biológicos preservados nos sedimentos lacustres, as diatomáceas constituem indicadores paleoecológicos úteis, principalmente pela sua grande abundância, as suas frústulas de sílica encontram-se bem preservadas e pela elevada diversidade específica. De modo a desenvolver modelos de inferência para as variáveis ambientais a partir das diatomáceas dos sedimentos, 40 lagos, distribuídos pelas ilhas dos Açores, foram amostrados utilizando um corer gravimétrico e diversas variáveis ambientais foram medidas, entre as quais, variáveis hidromorfológicas, físico-químicas e variáveis de impacte. Identificaram-se 207 taxa de diatomáceas, distribuídos por 55 géneros. Realizaram-se análises multivariadas (PCA, ANOSIM, nMDS, SIMPER, DistLM) para analisar os conjuntos de diatomáceas dos sedimentos superficiais e para relacionar estes com as condições ecológicas e ambientais. Verificou-se que existem diferenças estatisticamente significativas na composição taxonómica para o grupo “Tipologia” (R = 0,449; p = 0,001), lagoas profundas e pouco profundas. As espécies que mais contribuem para a dissimilaridade entre as tipologias de lagoas são Aulacoseira ambigua, Asterionella formosa, A. granulata, características de lagoas profundas e Stauroforma exiguiformis, Tabellaria flocculosa morfo 1 e Brachysira brebissonii, características de lagoas pouco profundas. O dbRDA ilustra como as comunidades de diatomáceas se encontram separadas pela tipologia das lagoas, sendo as variáveis que mais contribuem para essa separação a condutividade e o pH e variáveis indicadoras do estado trófico, clorofila a e fósforo total. As variáveis que apresentaram maior correlação com as diatomáceas foram usadas para desenvolver funções de transferência baseadas no Weighted Averaging (WA) e Weighted Averaging Partial Least Squares (WA-PLS), modelos de calibração e regressão. De uma forma geral o método WA classical deshrinking foi aquele que apresentou melhor desempenho para as variáveis pH, condutividade, fósforo total, profundidade máxima, clorofila a, sílica e temperatura média do ar no mês de Julho. Os valores de predição por Jack-Knife obtidos para estas variáveis são bastante elevados (R2 Jack-Knife de 0,829; 0,797; 0,822; 0,848; 0,579; 0,529 e 0,485, respectivamente) e os erros de predição (RMSEP) e os enviesamentos são reduzidos. As funções de transferência revelam-se de uma importância extrema, pois permitem reconstruir quantitativamente as últimas condições ambientais, proporcionam ferramentas para a caracterização de tipologias de lagos, permitem definir as condições de referência ecológica e química e permitem avaliar o desvio a partir dos estados de referência. O reconhecimento do impacte que as alterações ambientais passadas exerceram sobre os ecossistemas pode contribuir significativamente para a previsão de alterações futuras resultantes de alterações ambientais locais e globais.ABSTRACT: Local and global environmental changes can affect ecological quality of lakes. In the absence of historical data the detection and quantification of these changes can be reveled by paleolimnological approaches. Lake sediments have been used increasingly in recent years to infer past fluctuations in environmental conditions and several studies covering several local and temporal scales have shown the importance of lakes as paleoclimate and ecological archives. Of the range of biological remains preserved in lake sediments, diatoms are useful paleoecological indicators mostly because their wide distribution well preserved silicate frustules, high indicator values and high species diversity. In order to develop inference models for environmental variables from diatom assemblages in sediments, 40 lakes distributed throughout Azorean islands were sampled using a gravimetric corer and several environmental variables were measured. 207 taxa, spread over 55 genera were identified. Multivariate analyses (PCA, ANOSIM, nMDS, SIMPER, DistLM) were used in order to analyze the diatoms assemblages in the surface sediments and to relate them with the ecological and environmental conditions. Was verified that there are statistically significant differences in taxonomic composition for the “Typology” group (R = 0,449, p = 0,001), deep and shallow lakes. The species that most contributed to the dissimilarity between lakes typology were, Aulacoseira ambigua, Alterionella formosa, A. granulata, species mostly found in deep lakes and Stauroforma exiguiformis Tabellaria flocculosa morfo 1 and Brachysira brebissonii, species mostly found in shallow lakes. The dbRDA illustrates how diatom communities are separated by lakes typology. The variables conductivity and pH and the indicator variables of trophic state, chlorophyll a and total phosphorous were those that most contributed to this separation. The variables with the highest correlation with diatoms assemblages were used to develop transfer functions based in Weighted Averaging (WA) and Weighted Averaging Partial Least Square (WA-PLS), regression and calibration models. In general, the WA classical deshrinking method presented the best performance for pH, conductivity, total phosphorous, maximum depth, chlorophyll a, silica and average air temperature in July. The prediction values obtained by Jack-Knife for those variables are quite high (R2 Jack-Knife de 0,829; 0,797; 0,822; 0,848; 0,579; 0,529 e 0,485, respectively), and errors of prediction (RMSEP) and bias values are reduced. Transfer functions allow to reconstruct quantitatively past environmental conditions, provide tools for characterizing lake types, define the ecological and chemical reference conditions and allow to evaluate the deviation from the reference state. The recognition of the impact that past environmental changes exerted on the ecosystem can contribute significantly to the prediction of future changes resulting from local and global environmental changes.Gonçalves, Vitor Manuel da CostaRaposeiro, Pedro M.Repositório da Universidade dos AçoresPereira, Cátia Alexandra Lúcio2013-05-13T10:40:33Z2013-03-012013-03-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.3/1951porPereira, Cátia Alexandra Lúcio – "Modelos de inferência de alterações ambientais baseados em diatomáceas (Bacillariophyta) de sedimentos das lagoas dos Açores". Ponta Delgada : Universidade dos Açores. 2013. 94 p.. Dissertação de Mestrado.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2022-12-20T14:29:46Zoai:repositorio.uac.pt:10400.3/1951Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T16:24:46.097457Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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