BECAS
WILLIAMS SUBIZA Emilio Adolfo
congresos y reuniones científicas
Título:
Subrogación taxonómica en ensambles de macroinvertebrados
Autor/es:
WILLIAMS SUBIZA, EMILIO A.
Lugar:
Ciudad Autónoma de Buenos Aires
Reunión:
Congreso; IV Congreso Iberamericano de Limnología/X Congreso Argentino de Limnología; 2023
Resumen:
La identificación de macroinvertebrados acuáticos suele ser laboriosa, y en algunos casos imposible, si no se cuenta con claves taxonómicas para la fauna regional. En el presente trabajo me propuse estimar cómo la diversidad y composición del ensamble identificado a nivel de especie se correlaciona con la de los ensambles identificados a nivel de familia, y la de los ensambles del grupo EPT (efémeras, plecópteros y tricópteros).Recopilé información cuantitativa de comunidades de macroinvertebrados de artículos, tesis, bases de datos públicas y repositorios de acceso abierto. El resultado fue una base de datos que consistió de 56 estudios (24 países), 10.314 observaciones y 2019 taxa. El 31% de los taxa estuvo identificado a nivel de especie, 60% a nivel de género, 7% a nivel de familia y el 2% restante estuvo identificado a niveles supra-familiares.Calculé la diversidad (índice de Shannon) y riqueza taxonómica A) del ensamble completo a nivel de especie, B) del grupo EPT, y C) del ensamble completo a nivel de familia. Analicé la relación entre A) y los otros dos ensambles mediante el coeficiente de correlación de Pearson, obteniendo así un valor de r para cada uno de los 56 estudios. El valor medio de r fue de 0,84 (riqueza) y 0,67 (diversidad) para B) y 0,91 (riqueza) y 0,89 (diversidad) para C). Asimismo, analicé la composición de los tres ensambles mediante el Análisis de Coordenadas Principales. Por último, estimé la congruencia entre los ordenamientos mediante el Análisis de Procusto. Los valores medios de m fueron 0,75 para B) y 0,88 para C).Los resultados mostraron que la resolución taxonómica a nivel de familia puede ser utilizada para cálculos de diversidad y riqueza, así como también para análisis de composición de las comunidades, sin pérdidas significativas de información.