Ecologia de riachos seminario edicao

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Ecologia de Riachos Seminário Limnos #5 Jéssica Pires

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  • 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.
  • Ecologia de riachos seminario edicao

    1. 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. 2. #5 ECOLOGI A DE RI ACHOS Jéssica da Rosa Pires Bolsista Extensão Limnos/UFSC
    3. 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. 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. 5. stivenart.wordpress.com RRII OOSS EE RRII AACCHHOOSS FFoorr mmaa ll ii nneeaarr ,, ff ll uuxxoo 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 tt eerr rr eesstt rr ee ddoo eenntt oorr nnoo (( eeccoossssii sstt eemmaa aabbeerr tt oo))
    6. 6. Foto: reusmachado.com RI OS E RI ACHOS 0, 006 % da água mundi al
    7. 7. gire3.com ferias.tur.b r Gentedeopiniao.com.br Jie.itaipu.com.br I mpact os desde o i ní ci o da ci vi l i zação. . .
    8. 8. Cl assi ff ii ccaaççããoo HHii ddrr ooll óóggii ccaa SStt hhrr aall eerr ,, 11996633
    9. 9. Teor i as Ecol óóggii ccaass ddee RRii aacchhooss VVaannoott tt ee eett aall .. ,, 11998800 http://files.dnr.state.mn.us/
    10. 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. 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. 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.
    13. 13. TTRRAABBAALLHHOOSS EECCOOLLOOGGII AA DDEE RRII AACCHHOOSS
    14. 14. PPaarr aa ddii ssccuutt ii rr mmooss.. .. .. AAppll ii ccaaççããoo ddee EEccooll ooggii aa ddee RRii aacchhooss
    15. 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. 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. 17. Fig. 2 Modelling plan. 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
    18. 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 ... 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
    19. 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. 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... 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
    21. 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. 22. Como podemos ll eevvaarr nnoossssaass ppeessqquuii ssaass ppaarr aa ssuupprr ii rr ààss ddeemmaannddaass ddaa SSooccii eeddaaddee??

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