A predictive index based on environmental filters for the bioassessment of river basins without reference areas in Atlantic Forest biome, Brazil

AUTOR(ES)
FONTE

Biota Neotrop.

DATA DE PUBLICAÇÃO

11/04/2019

RESUMO

Resumo: Avaliações biológicas que usam a abordagem de condição de referência se baseiam na comparação entre a biota observada em locais teste e a presente em locais íntegros ou minimamente impactados. Entretanto, em muitas regiões do mundo, estes locais são escassos ou inexistentes. Neste estudo, a abordagem alternativa proposta por Chessman e Royal, que consiste no biomonitoramento baseado em filtros ambientais sem o uso de áreas de referência, foi testado para o Brasil. Esta abordagem assume que características ambientais chave agem na seleção de colonizadores potenciais, a partir do pool regional de táxons, baseado nos traços ecológicos (tolerância) de cada táxon. A abordagem foi desenvolvida através da: (1) determinação do pool regional, baseado em uma ampla base de dados do bioma Mata Atlântica; 2) seleção de filtros ambientais (elevação, vegetação original e tipo de solo); e 3) inclusão de informações sobre a tolerância e preferência ambiental dos insetos aquáticos à esses filtros. Essas informações possibilitam determinar os táxons esperados sob condições naturais (ausência de impacto) e comparar com os táxons observados em cada local, desenvolvendo um índice preditivo (Observado/Esperado). Embora esta abordagem proponha a predição da fauna na ausência de áreas de referência, estas áreas foram incluídas com o propósito de testar a resposta, precisão e sensibilidade desta abordagem. Os resultados indicam que o índice desenvolvido foi capaz de distinguir diferentes classes de impacto (F=56.9; p<0,001), obteve alta precisão, o que foi observado com o baixo desvio padrão obtido para os valores de locais de referência (SD=0.098) e alta sensibilidade, observado através da correlação significativa com variáveis ambientais sensíveis a alterações antrópicas (r=0.74, p<0.01). Além disso, o índice foi fortemente correlacionado com índices multimétricos desenvolvidos especificamente para diferentes regiões hidrográficas, mostrando concordância entre diferentes métodos no que se refere a avaliação da integridade ecológica. Apesar do bom desempenho do índice preditivo neste estudo, nós fizemos algumas considerações para melhorar a sensibilidade e o potencial da abordagem de filtros ambientais em aplicações futuras.Abstract: Biological assessments that use the reference condition approach are based on the concept of comparing a site's observed biology to sites where disturbance is minimal or absent. However, in many regions of the world, such areas are scarce or nonexistent. In this study, an alternative approach proposed by Chessman and Royal for bioassessment without reference areas based on environmental filters was tested in Brazil. This approach assumes that key environmental features act in the selection of potential colonists, from a regional pool of taxa, based on the ecological traits (tolerances) possessed by each taxon. We developed the approach by: 1) determining the regional pool, based on a large Atlantic Forest biome database; 2) selecting environmental filters (elevation, original vegetation and soil type); and 3) including information on the tolerance and preferences of aquatic insects to these filters. With this information we were able to determine the expected taxon under natural conditions and compare with observed taxon, developing a predictive index (Observed/Expected). Although the model was intended to predict the fauna in regions without reference sites, we included reference areas to test the model responsiveness, precision and sensitivity. Our results indicated that the index was able to discriminate impairment classes (F=56.9; p<0,001), it has high precision due to low standard deviation across reference sites values (SD=0.098) and high sensitivity due the correlation with environmental variables that are sensitive to human alteration (r=0.74, p<0.01). Also, it was strongly correlated with multimetric indices developed for multiple watersheds in the state, showing agreement between the methods in relation to ecological quality classification. Even though the predictive index had performed well in our study, we make some considerations that may help to improve its sensitivity of similar methods that are being tested using the environmental filters approach.

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