Combined assessment of streams based on diatoms and macroinvertebrates

• Autor(a) principal: Mendes, Tânia Marisa Neves
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/9527
• topic: Biologia aquática; Diatomáceas; Macroinvertebrados; Rios - Poluição

As diatomáceas e os macroinvertebrados fornecem informação complementar na avaliação da qualidade da água. No entanto, os métodos utilizados para esse fim têm sido desenvolvidos separadamente para as duas comunidades. O objetivo deste estudo foi verificar se um modelo preditivo baseado nos dois elementos biológicos produz uma avaliação mais simplista e simultaneamente mais holística e robusta da qualidade dos ecossistemas face aos métodos individuais, os quais necessitam de ser combinados posteriormente, usualmente com base na abordagem “one-out al-out”. Para tal, foram utilizados dois métodos, RIVPACS e BEAST, devido às suas diferentes características, especialmente porque o RIVPACS utiliza dados de presença/ausência enquanto o BEAST utiliza dados de abundância. Foram construídos 6 modelos preditivos para o território português: dois para as diatomáceas, dois para os macroinvertebrados e dois integrando as duas comunidades. Nas primaveras de 2004 e 2005 foram simultaneamente amostradas diatomáceas e macroinvertebrados de 143 locais minimamente perturbados. Foram selecionados 23 locais afetados por contaminação orgânica, efluentes industriais e minas do centro de Portugal para serem utilizados como locais teste. O modelo RIV INV+DIAT atribuiu a mesma classe de qualidade do que o método “one-out all-out” a cerca de 70% dos locais teste, enquanto o BEAST INV+DIAT apenas partilhou cerca de 40% dos locais com a mesma classe. As respostas dos diferentes métodos (incluindo o “one-out all-out”) à degradação ambiental foram avaliadas através de correlações de Spearman. Apesar do RIVPACS ser menos sensível do que o BEAST, demonstrou funcionar melhor quando se combinam as duas comunidades. O tipo de dados influenciou a avaliação dos dois métodos demonstrando ser apenas fiável integrar as diatomáceas e os macroinvertebrados num único método usando dados de presença/ausência.