O documento discute a ecologia de riachos, apresentando:
1) A definição de ecologia de riachos e a classificação hidrológica;
2) A teoria ecológica de Vanotte et al. (1980) que classifica riachos em três ordens;
3) Um estudo francês que desenvolveu modelos para prever a qualidade biológica de riachos usando parâmetros físico-químicos, hidromorfológicos e uso da terra.
1. Seminário LIMNOS
#5
EECCOOLLOOGGII AA DDEE RRII AACCHHOOSS
ERRATA!
CONTINUA
QUINTA ÀS 10 HORAS
LABORATÓRIO DE ECOLOGIA DE ÁGUAS CONTINENTAIS
UFSC ECZ 2º ANDAR, SALA 210B
2. #5
ECOLOGI A DE
RI ACHOS
Jéssica da Rosa Pires
Bolsista Extensão Limnos/UFSC
3. Ecol ogi a de Ri achos
• Definição
• Classificação
• Teoria Ecológica (Vanotte et al., 1980)
• Estudos LIMNOS
• Paper 2015 “Podemos prever a condição
biológica de ecossistemas lóticos? Uma
abordagem multi-estressores que liga três índices
biológicos a características físico-química,
hidromorfologia e uso da terra”
4. EECCOOLLOOGGII AA DDEE RRII AACCHHOOSS
• Ecol ogi a:
Estudo de como
os organismos se
relacionam com
o meio e com
outros
organismos.
• Ecol ogi a de
r i achos:
????????
5. stivenart.wordpress.com
RRII OOSS EE RRII AACCHHOOSS
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uunnii ddii rr eeccii oonnaall ,, vvaazzããoo oossccii ll aanntt ee ee
ll eeii tt ooss ii nnsstt áávveeii ss..
II nntt ii mmaammeenntt ee ll ii ggaaddooss aaoo aammbbii eenntt ee
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(( eeccoossssii sstt eemmaa aabbeerr tt oo))
9. Teor i as Ecol óóggii ccaass ddee RRii aacchhooss
VVaannoott tt ee eett aall .. ,, 11998800
http://files.dnr.state.mn.us/
10. Teor i as Ecol óóggii ccaass ddee RRii aacchhooss
VVaannoott tt ee eett aall .. ,, 11998800
RRii ooss ddee CCaabbeecceeii rr aa (( 11ª -- 33ª oorr ddeemm))
•Sombreado
•Pouca luz solar atinge a água
•Energia derivada da matéria orgânica
terrestre
•Muitos insetos aquáticos que podem
quebrar e digerir a matéria orgânica terrestre.
•A água é fria e tem + oxigênio.
• Inclinação mais acentuada, com as
corredeiras, corredeiras e quedas.
11. Teor i as Ecol óóggii ccaass ddee RRii aacchhooss
VVaannoott tt ee eett aall .. ,, 11998800
MMééddii oo ccuurr ssoo (( 44ª -- 66ª oorr ddeemm))
• Menos corredeiras e quedas
• A luz solar atinge a água
• A queda de folhas é proporcionalmente menos
importante como fonte de energia.
• Insetos se alimentam de algas e plantas vivas.
• As temperaturas são mais quentes de fluxo, com
maiores flutuações diárias e sazonais.
• À medida que o tamanho do fluxo aumenta, o
mesmo acontece com a diversidade de
invertebrados e peixes
12. Teor i as Ecol óóggii ccaass ddee RRii aacchhooss
VVaannoott tt ee eett aall .. ,, 11998800
BBaaii xxoo ccuurr ssoo (( AAccii mmaa ddee 66ª oorr ddeemm))
• Matéria orgânica terrestre é insignificante;
• Turbidez;
• A energia é fornecida por material orgânico
dissolvido e ultrafino deriva de trechos a montante.
• Acumulação de fitoplâncton e zooplâncton
contribuem para a base alimentar;
• Energia também é fornecido durante pulso de
inundação que trazem matéria orgânica da várzea
para o canal principal;
• Peixes são onívoros e alimentadores de plâncton.
14. PPaarr aa ddii ssccuutt ii rr mmooss.. .. ..
AAppll ii ccaaççããoo ddee EEccooll ooggii aa ddee RRii aacchhooss
15. Uma das expectativas da sociedade em relação
a ecologia é a capacidade de determinar o
estado de ambientes e, sobretudo, diagnosticar
as causas das degradações que os afetam.
•Como pode este estado ser definido?
•O que deve ser medido?
•Parâmetros biológicos, químicos e
hidromorfológicos devem ser tidos em
conta?
•Como pode o estado ecológico das
massas de água não monitorizadas ser
previsto?
16. Modelos capazes de explicar a variabilidade dos índices
biológicos utilizados na rede de monitorização de
vigilância francesa e também prever o estado ecológico
das massas de água não-monitorados.
• Macroinvertebrados
bentônicos, diatomáceas e
índices de peixes
• 1.100 locais da rede de
monitoramento (1x)
• Pressão que o local recebia
(agricultura, urbano, se tinha
mata ripária...)
• Variáveis físico-químicas
• Hidromorfológicas
B. Villeneuve , Y. Souchon , P. Usseglio-Polatera , M. Ferréol , L. Valette
Can we predict biological condition of stream ecosystems? A multi-stressors approach linking three biological indices to physico-chemistry, hydromorphology and land use
Ecological Indicators, Volume 48, 2015, 88 - 98 http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.07.016
17. Fig. 2 Modelling plan.
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Can we predict biological condition of stream ecosystems? A multi-stressors approach linking three biological indices to physico-chemistry, hydromorphology and land use
Ecological Indicators, Volume 48, 2015, 88 - 98 http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.07.016
18. Fig. 6 Conditional inference tree of fish index IPR+. This flow chart describes the decision tree that permits determining the proportion of stations with good and bad
status in the learning dataset on the basis of a succession of threshold values for the ...
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Can we predict biological condition of stream ecosystems? A multi-stressors approach linking three biological indices to physico-chemistry, hydromorphology and land use
Ecological Indicators, Volume 48, 2015, 88 - 98 http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.07.016
19. Fig. 4 Conditional inference tree of macroinvertebrate index I2M2. This flow chart describes the decision tree that permits determining the proportion of stations with good
and bad status in the learning dataset on the basis of a succession of threshold va...
B. Villeneuve , Y. Souchon , P. Usseglio-Polatera , M. Ferréol , L. Valette
Can we predict biological condition of stream ecosystems? A multi-stressors approach linking three biological indices to
physico-chemistry, hydromorphology and land use
Ecological Indicators, Volume 48, 2015, 88 - 98 http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.07.016
20. Fig. 5 Conditional inference tree of diatom index IBD2007. This flow chart describes the decision tree that permits determining the proportion of stations with good and
bad status in the learning dataset on the basis of a succession of threshold values for...
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Can we predict biological condition of stream ecosystems? A multi-stressors approach linking three biological indices to physico-chemistry, hydromorphology and land use
Ecological Indicators, Volume 48, 2015, 88 - 98 http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.07.016
21. • Parâmetros que caracterizam a carga de nutrientes e
matéria orgânica teve um efeito predominante nos três
compartimentos biológicos
• As variáveis de uso da terra desempenhou um papel de
integração das diferentes pressões que atuam sobre os rios e
explicou uma parte importante da sua degradação.
• O papel dos descritores hidromorfológicos foram
complicadas devido à dificuldade de caracterizar as ligações
entre escalas.
22. Como podemos ll eevvaarr nnoossssaass
ppeessqquuii ssaass ppaarr aa ssuupprr ii rr ààss
ddeemmaannddaass ddaa SSooccii eeddaaddee??
Notas del editor
Podemos prever a condição biológica de ecossistemas lóticos? Uma abordagem multi-estressores que liga três índices biológicos a físico-química, hidromorfologia e uso da terra
Nós construímos um corpus de modelos capazes de explicar a variabilidade dos índices biológicos utilizados na rede de monitorização de vigilância francesa e também prever o estado ecológico das massas de água não-monitorados. Macroinvertebrados bentônicos, diatomáceas e índices de peixes foram utilizados para determinar o estado ecológico de 1.100 locais da rede de monitoramento distribuídas homogeneamente ao longo do território nacional.
As pressões levado em conta para explicar e prever o estado ecológico de capa três escalas espaciais: captação, alcance local. O conjunto de dados preditivos cobrir três tipos de pressão: pressão de uso do solo, pressão hidromorfológicas e físico-química de pressão medido a captação, alcancem e escala local, respectivamente.
Mostramos que os parâmetros que caracterizam a carga de nutrientes e matéria orgânica teve um efeito predominante nos três compartimentos biológicos, e que as variáveis de uso da terra desempenhou um papel de integração das diferentes pressões que atuam sobre os rios e explicou uma parte importante da sua degradação. Pelo contrário, nós também mostrou que era mais difícil de caracterizar o papel dos descritores hidromorfoló- medidos na escala intermédia do alcance devido à dificuldade de caracterizar as ligações entre escalas.
Os três modelos preditivos desenvolvidos demonstraram bons desempenhos para avaliar a condição biológica e são de grande interesse para os gestores, uma vez que permite a utilização de um conjunto de dados de pressão de prever sucessivamente o estado das massas de água para que os dados da monitorização biológica não estão disponíveis.