1. INTEGRANDO LA INFORMACIÓN
Unimétricos
Medida única
e.g. Índices bióticos, diversidad
Univariable
Multimétricos
Varias medidas e.g. Índices integridad bilógica
(IBI)
Gradientes indirectos
Ordenación (CA, PCA, DCA)
e.g. RIVPACS, AUSRIVAS
Multivariables
Gradientes directos
(CCA, RDA)
Multivariable
Multidimensional (MDS)
Clasificación, Clusters (Twinspan,
k-means)
Asociación

2. Aproximación multivariable
Se parte de la comunidad y no de las condiciones
del medio
El uso del concepto de REFERENCIA está
implícito.
Una vez establecidas las comunidades para cada
tipo, se predice la comunidad de un punto de
muestreo a través de las variables seleccionadas
Se comparan las comunidades que se han
predicho con las reales (O/E)
El más conocido es el sistema RIVPACS
(AUSRIVAS en Australia)

3. RIVPACS
OBJETIVO:
Desarrollo de un sistema de clasificación de los lugares no
contaminados de los ríos basado en los macroinvertebrados.
Predecir la fauna de macroinvertebrados mediante la medida de unas
pocas variables ambientales.
Comparar la fauna que se predice con la observada y a partir de aqui
establecer la calidad ecológica del río.
Requerimientos:
Conocer bien la fauna de macroinvertebrados. Tener estaciones de
referencia para poder comparar. Uso de métodos multivariantes.

4. RIVPACS: Pasos a realizar
1 – Identificar lugares con gran calidad biológica para que sirvan
de puntos de referencia.
2 – Agrupar los lugares de referencia por su comunidad de
macroinvertebrados.
3 – Predecir la fauna en cada punto mediante parámetros
ambientales.
4 – Establecer la probabilidad de un lugar estudiado pertenezca a
cada uno de los grupos y la probabilidad de que un taxa esté en
un grupo determinado.
5 – Comparar la fauna observada con la esperada
6 – Establecer el nivel de calidad.

5. MEDPACS (MEDiterranean Prediction And Classification System)________________________________________
MODEL DEVELOPMENT SCHEME
MODEL DEVELOPMENT SCHEME REFERENCE SITES
REFERENCE SITES
As Bailey et al. (2004) pointed out, the final
10% of data
10% of data 90% of data
decision of how manydata
90% of groups to use its
subjective. We developed predictive models for
Benthic macroinvertebrate data choosing thevariables
several classifications,
Benthic macroinvertebrate data Env. best result
Env. variables
in the regression analyses.
Biological classification
Biological classification Stepwise-Discriminant
Stepwise-Discriminant
Flexible-UPGMA (Bray-
Flexible-UPGMA (Bray- Function Analysis
Function Analysis
Curtis measure) and NMMS
Curtis measure) and NMMS
Discriminant Function Analysis
Discriminant Function Analysis Selected environmental
Selected environmental
and cross-validation analysis
and cross-validation analysis variables
variables
Prob. of capture for each
Prob. of capture for each
family (expected = Σ prob
family (expected = Σ prob
capture for each site)
capture for each site) Regression analysis
Regression analysis
Validation
Validation observed vs. expected
observed vs. expected
# taxa
# taxa
FINAL MODEL
FINAL MODEL

6. RIVPACS: Método de muestreo
1 – Se necesita un protocolo simple y flexible para aplicar a
muchos lugares que puedan ser relativamente diferentes y por
muchas personas distintas.
2 – Es un método semicuantitativo.
-Se usa una red de mano (300 micras)
-3 minutos de muestreo con la red en todos los habitats
-+ 1 minuto de muestreo manual en el río.
-Tres períodos de muestreo (primavera-verano-otoño)
-La muestra se colecta totalmente y se transporta al laboratorio
-La abundancia se puede indicar en clases logarítmicas base 10.
-Todas las muestras de referencia procesadas por un mismo
Instituto para evitar problemas de manipulación
-Identificación a nivel de género o especie, pero es posible
utilizarlo a nivel de familia

7. MEDPACS (MEDiterranean Prediction And Classification System)_________________________________________
MEDiterranean Prediction And Classification System
(MEDPACS)
120 reference sites were sampled in
120 reference sites were sampled in
spring, summer and autumn 2003
spring, summer and autumn 2003
presence/absence data @ family level
34 environmental
34 environmental
variables were measured
variables were measured
Hydromorphology
Physiography
Geology
Water Quality
Riparian Habitat
Fluvial Habitat

8. RIVPACS: Control de calidad
Importante para medida y control de errores. La mayoría de las
muestras se recolectan por las agencias ambientales y se
clasifican hasta nivel de familia.
Aunque el protocolo está claro y existe un libro que lo explicita,
se pueden presentar problemas en:
1 – El muestreo
2 – La separación de las muestras
3 – La clasificación taxonómica
1 de cada 10 muestras al azar es reexaminada por un especialista
de la Freshwater Biological Association. En promedio se
encuentran entre 0,65 y 4,39 nuevos taxa en cada muestra.
Para evitar futuros problemas se hacen workshops, formación
continuada, etc..

9. RIVPACS: Lugares de referencia
Método del experto:
Mapas viendo el uso del territorio adyacente
Consultas a biólogos locales
Indagar en todo tipo de ríos (pero no hay una tipologia previa)
Protocolo de muestreo estricto

10. MEDPACS (MEDiterranean Prediction And Classification System)_________________________________________
50
50
4 groups (117 ref sites)
REGRESSION RESULTS 40
40
O b se rv e d 5 0
O b se rv e d 5 0
30
3 classifications with
3 classifications with
30
4, 5 and 6 biological groups.
4, 5 and 6 biological groups. 20
20
R2 0.7414
10
10 Slope 0.8911
Origin 2.8361
0
0 0 10 20 30 40 50
0 10 20 30 40 50
Expected50
Expected50
50 50
50 50
5 groups (115 ref sites) 6 groups (116 ref sites)
40 40
40 40
O b se rv e d 5 0
O b se rv e d 5 0
O b se rv e d 5 0
O b se rv e d 5 0
30 30
30 30
20 20
20 20
R2 0.6962 R2 0.6891
10 10
10 Slope 0.9656 10 Slope 0.9516
Origin -0.1427 Origin 0.1262
0 0
0 0 10 20 30 40 50 0 0
0 10 20 30 40 50 10 20 30 40 50
0 10 20 30 40 50
Expected50 Expected50
Expected50 Expected50

11. MEDPACS (MEDiterranean Prediction And Classification System)________________________________________
IBMWP-IASPT RESULTS FOR 5 GROUPS MODEL
6
IBMWP 6
250
IASPT
250
5
5
IB M W P 5 0 o b s
IA S P T 50 o b s
200
IB M W P 5 0 o b s
IA S P T 50 o b s
200
4
4
150
150 3
3
100
100 2
2
R2 0.6985 R2 0.6134
50
50 Slope 0.9740 1
1 Slope 0.9610
Origin -3.3419 Origin 0.1495
0 0
0 0 50 100 150 200 250 0 0 1 2 3 4 5 6
0 50 100 150 200 250 0 1 2 3 4 5 6
IBMWP50exp IASPT50exp
IBMWP50exp IASPT50exp
50 50
50 50
Range 0.41 Range 0.15
40 40
40 40
N o of obs
N o of obs
N o of obs
N o of obs
30 30
30 30
20 20
20 20
10 10
10 10
0 0
0 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1,10 1,20 1,30 0 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1,10 1,20 1,30
0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1,10 1,20 1,30 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1,10 1,20 1,30
EQR IBMWP50 EQR IASPT50
EQR IBMWP50 EQR IASPT50

12. RIVPACS: Clasificación y ordenación
de los lugares de muestreo
Clasificación lugares mediante el twinspan
Se juntan las listas de taxones de las 3 épocas de muestreo
Inicialmente 614 estaciones en Inglaterra, 35 grupos de
estaciones (entre 6 y 39 estaciones por grupo)
Variables usadas en la predicción:
Inicialmente 28
Se reducen al final a 12 variables entre 50 opciones posibles de
combinación de variables.

17. RIVPACS: Clases
O/E
CLASE TAXA BMWP ASPT
A >0,79 >0,75 >0,89
B 0,58-0,78 0,5-0,74 0,77-0,88
C 0,37-0,57 0,25-0,49 0,66-0,76
D <0,37 <0,25 <0,66

19. Biomonitoring of running waters using
macroinvertebrates
Diversity of approaches
Saprobian system Multivariate
(e.g.Wright et al. 2000)
(e.g. Kolkwitz & Marsson 1909)
Biotic index Multimetric
(e.g. Woodiwiss 1964) (Barbour et al. 1995)
Score system
(e.g. Chandler 1970)
?
Species traits

20. 3) Species traits
Life history (e.g. size, fecundity)
Resilience/resistance (e.g. mobility, body form)
Ecophysiology (e.g. respiration, diet)
Species
« Habitat Templet » Evolutionary
(Southwood 1977, 1988)
process
Habitat filter concept Biological (history of adaptation)
(Thienemann 1920)
+
Traits
Niche Concept
(Hutchinson 1957)
+
Ecological
R-K concept Habitat process
(McArthur & Wilson, 1967) (sorting)
(Townsend & Hildrew 1994)
Habitat templet concept as the basis of a
biomonitoring tool for different types of human impact?

21. Rasgos Biológico Categorías
1 Alimento Particulas de sedimento (S)
Detritos finos <1mm (FPOM)
Detritos gruesos >1mm (CPOM)
Micrófitas (MiPh)
Macrófitas (MaPh)
Animales muertos (DA)
Microinvertebrados (MIIn)
Macroinvertebrados (MAIn)
2 Hábitos alimenticios Colectores acumulador (CG)
Triturador (SH)
Raspador (SC)
Colectores filtradores (CF)
Agujereador (PI)
Predador (PR)
Parásito (PA)
3 Respiración Tegumento
Branquia
Plastron
Espiráculo
4 Tamaño máximo del cuerpo <2.5 Tabla 7. Rasgos y categorías biológicas que describen las
(mm) 2.5- 5
5-10 características funcionales de 82 taxa de macroinvertebrados
10-20 bentónicos neotropicales en Cochabamba (Bolivia). Tomado y
20-40
40-80 modificado de Tomanova & Usseglio-Polatera (2007).
>80
5 Flexibilidad del cuerpo Ninguno (<10)
(grados) Bajo (>10-45)
Alto (>45)
6 Forma del cuerpo Hidrodinámico
Aplanado
Cilíndrico
Esférico
7 Adaptaciones específicas a Ventosas (Suc)
la corriente Glándulas de seda (SG)
Estuches de material mineral (MM)
Uñas anales (AH)
Uñas tarsales (TH)
Ninguna adaptación (NA)
8 Movilidad y adhesión al Volador
substrato Nadadores en la superficie (SwS)
Nadadores en toda la columna de agua (SwW)
Arrastradores (CL)
Cavadores epibénticos (EpB)
Cavadores endobénticos (EnB)
Fijadores temporales (TA)

22. 3) Species traits: A priori predictions
Respiration Impact Change of
technique Type relative
abundance
spiracle (air) +
Organic pollution spiracle (air)
% Heavy metals - small body size
gills Riparian forest - shredders
tegument
Cargo-ships + bud production
Flow reduction + swimming
decrease of oxygen Flow increase + streamlining
Etc.
Predictions not limited to ecoregions.
Applicable across Europe?

23. Data bases
(Statzner et al. 2004)
45
(Bady et al. 2005)
46
47
48
50
49
51/52 53/55
56/57 58
59
Abundance
63
60/62 64
65
66 68
(~ annual mean)
67 72/80
69/70
81 71 86
87 82 83/85
88
94
89 9091/93
95
97
96
~400 river reaches ~1000 Large river reaches
Genera (>40 m width)
from 80 yrs literature Species
TRAITS Biofun program
REACHES
1 2 3 4 5 1 2 3 4 1 2 3
Typically: trait-weighting
with ln (abundance + 1)

24. 3) Species traits: Taxonomic resolution
(Gayraud, Statzner, Bady, Haybach & Schöll, 2003)
~190 reaches
Large European Rivers
0.3
Sörensen-dissimilarity (proportion)
(> 40 m width)
0.2
species vs. family
0.1
<0.1
species vs. genus
0.0
Trait data base raw Ln 0-1
630 large river species trait weighting
Genus level sufficient

25. 3) Species traits: Sample effort
(Bady, Dolédec, Fesl, Bacchi, Gayraud & Schöll, 2005)
50
Danube Loire
RICHNESS
3 habitats
1 reach
33-42 sa./habitat
40 sa./month
Rhine
1 reach
65.2% (± 6.9) 19-34 sa./season
72.8% (± 5.7) 73.9% (± 6.6)
0
0.3
FUNCTIONAL
DIVERSITY
(Rao index)
97.2% (± 1.3) 98.8% (± 0.3) 99.3% (± 0.6)
0
0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40
Number of samples
Few samples sufficient, needs no standardised
sampling (independent of habitat and season)

26. 3) Species traits:
Identification of overall human impact
(Dolédec, Statzner & Bournaud, 1999)
French Rhône and
10 tributaries Biological traits Ecological traits
Standardised 1st axis scores of FCA
Geneva t1 t6 t1
Saône
Ar
ve
Ain
t3
Lyon t2 t7 t8
t2 t7
G
R3
ui
er
s
N R2 t9 t3
Ey Isè
re R1 t5
rie
u x t10
50 km
t5 t6
Dr
R8 t8
ôm
R3
e
Tributaries
Ar
dè
Upper Rhône R10
ch
R1 R2
e
Gard
& Tributaries
R8 t10
Durance
Lower Rhône R5 R7 R4 R7 R10
& Tributaries t9
Dam R4 R8 R9 t4 R5 R6 R9
Site t4
Distance (km)
Potential of biological traits to identify overall impact
More reliable than ecological traits

27. 3) Species traits:
Identification of human impact types
1 All traits
LIRR
or larger (impacted reaches) than
Fraction of cases smaller (LIRR)
Cut-off level for impairment
~68 least impacted
river reaches (LIRRs) i
Impacted
(Statzner, Dolédec & Hugueny, 2004)
142 reaches with cargo-ship
traffic, low heavy metals 0
Proportion of dissimilarity from LIRR
65 reaches with intermediate
heavy metals, no cargo-ships
(66 reaches with both) Impact

28. 3) Species traits:
European indication of human impact types?
A priori predictions
Cargo-ship traffic
↑ trait categories facilitating transport (e.g. attachment to
ships) and/or establishment of new populations:
• ≥ Semivoltine,
• > 2 reproductive cycles/y
• Single individual or hermaphroditism
• Bud production, cemented aquatic eggs, or ovoviviparity
• Temporary or permanent attachment
Heavy metals
↓ trait categories facilitating contamination through external
contact or through food:
• Small size
• Predators
• Gill respiration

29. 3) Species traits:
European indication of human impact types?
1
NO
YES YES
or larger (impacted reaches) than
Fraction of cases smaller (LIRR)
0
1 Correspondence with
a priori predictions?
YES NO NO
0
1
YES
NO YES
0
Cargo-ship traffic
Proportion of dissimilarity from LIRR mean

30. 3) Species traits:
European indication of human impact types?
or larger (impacted reaches) than
Fraction of cases smaller (LIRR)
1
NO NO NO
0
Heavy metals
Proportion of dissimilarity from LIRR mean
Correspondence with
a priori predictions?

31. Tabla 9. Síntesis de los resultados de la comparación de diferentes aproximaciones al estudio
de la calidad biológica mediante macroinvertebrados. El signo + indica que la aproximación se
cumple en la condicion exigida para que sea un buen método; el signo +/- indica que a veces lo
cumple y otras no; un – significa que el criterio que se incumple sistematicamente y un signo
? implica que se desconoce su comportamiento. Los doce criterios aplicados son: I: Derivado
de un concepto bien establecido en la teoría ecológica. II: A priori predictivo. III: Potencial
para evaluar funciones ecológicas. IV: Potencial para discriminar impactos humanos globales
(contaminación en general). V: Potencial para evaluar impactos específicos (e-g. nutrientes).
VI: Costes económicos bajos de muestreo y separación de las muestras (métodos de campo) o
de protocolos estandarizados de experimentación (métodos de laboratorio). VII: Protocolo de
muestreo fácil. VIII: Bajos costes de identificación taxonómica (no se requiere un especialista).
IX: Se puede aplicar a gran escala (en diferentes ecoregiones). X: Los cambios que indica en
los impactos humanos globales son muy fiables. XI: Los cambios indicados en los cambios mas
específicos de impactos humanos son muy fiables. XII: La relación con los impactos
antropogénicos es lineal. S: Indica la suma de todos los signos (+) y (+/- ), los valores altos
corresponderían los indicadores que cumplen mas condiciones (Tabla adaptada de Bonada et
al., 2006)
Concepción Implementación Ejecución
Aproximación metodológica I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII S
Sistemas de los saprobios + - - - - - - - - - - - 1
Biomarcadores - - - +/- + +/- + + ? ? ? +/- 6
Bioensayos + +/- +/- ? + +/- + + +/- ? +/- +/- 10
Asimetría fluctuante + +/- - + +/- +/- + + ? - - ? 7
Aproximación multimétrica y/o unimétrica +/- +/- +/- + + +/- +/- +/- - +/- + - 10
Aproximación multivariante + +/- ? + +/- + + +/- - +/- ? +/- 9
Grupos tróficos + + + - +/- + ? +/- +/- - +/- ? 8
Rasgos biológicos + + + + + + + + + + ? ? 10
Producción secundaria del bentos +/- +/- + + +/- - ? +/- ? ? ? ? 6
Descomposición de hojarasca + +/- + + +/- + - + - +/- +/- + 10

32. working hours costs per
method name element country per sample/
sample/section section
PERLA BI Czech Republic 32 hours 240 €
Extended Biotic Index – IBE modified
BI Italy 4 hours 300 €
according to GHETTI
ECOSTRIMED BI Spain 3 hours 300 €
Standardised Global Biological Index -
BI France --- 450 €
I.B.G.N.
AQEM Germany BI Germany 15 hours 500 €
Oligochaeta Index for Sediment
BI France 2 days 550 €
Bioindication – IOBS
Saprobiological Analysis
Methods for Investigation and
BI Slovenia 20 hours 600 € Cost
Assessment of running waters in
Switzerland (modular stepwise
procedure): Benthos biology
Biological Monitoring of Watercourses
BI
BI
Switzerland
Iceland
---
20 hours
2000 €
2400 €
econòmic
in Iceland
Trophic state indication and
geochemical evaluation of running PB Austria 5-7 hours 400 €
waters
EBEOSWA – Ecological Assessment of
BI Netherlands 32 hours 2400 €
Running Waters
RIVPACS – family level assessments BI UK 4-8 hours 350€
RIVPACS – species level assessment BI UK ca 24 hours 1400€
Assessment of saprobity based on
species composition of PB Czech Republic --- 130 €
microphytobenthos
Biological Diatom Index PB France --- 250 €
Biological Diatom Index and Specific
PB Luxembourg --- 300 €
Pollution sensitivity Index
Ecological Integrity Assessment
BIPB Austria 18-32 hours
ÖNORM M6232
Saprobiology Guidelines - Austrian
BIPB Austria 2-3 hours 700 €
Rapid Field Assessment M1
Saprobiology Guidelines
BIPB Austria ---
Modul 2, 3A, 3B, 3C
Methods for Investigation and
Assessment of running waters in
PB Switzerland 2-3 hours 300 €
Switzerland (Modular Stepwise
Procedure): Diatoms