| Summary: | Submitted by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2018-04-04T14:02:36Z
No. of bitstreams: 2
Tese - Jaques Everton Zanon - 2018.pdf: 3230898 bytes, checksum: 7e20d6f4c53febb70d99701805d33565 (MD5)
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) === Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-04-05T12:50:16Z (GMT) No. of bitstreams: 2
Tese - Jaques Everton Zanon - 2018.pdf: 3230898 bytes, checksum: 7e20d6f4c53febb70d99701805d33565 (MD5)
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) === Made available in DSpace on 2018-04-05T12:50:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2
Tese - Jaques Everton Zanon - 2018.pdf: 3230898 bytes, checksum: 7e20d6f4c53febb70d99701805d33565 (MD5)
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
Previous issue date: 2018-03-20 === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES === Population synchrony occurs when abundance of different local populations increase and decrease simultaneously along time. In terms of other characteristics that can be measured in ecosystems, such as biomass and nutrient contents, intrinsic and extrinsic processes have also been used to explain synchronic variation patterns. Synchrony may clarify whether regional processes are more important than local processes. This study used epiphytic biomass data (chlorophyll-a) from eight locations collected in a floodplain through 11 years. The goal was to estimate epiphytic biomass synchrony. We anticipated that high synchrony levels would be consistent with the strong impact of floods, which affect different floodplain habitats simultaneously. This is equivalent to the Moran effect. In contrast, low synchrony levels would be consistent with the hypothesis that high environmental heterogeneity of floodplains hampers synchrony. Our results indicated low synchrony and its variation was not correlated with geographic or environmental distances and neither with environmental synchrony. Also, regression models demonstrated low predictive power of local environmental variables in predicting biomass variation in the different sites. In addition, we performed a meta-analysis that confirms the generality of our findings. In conclusion, these results challenge the efficiency of epiphytic biomass as an ecological indicator, at least in floodplain system. === Populações locais, mesmo quando distribuídas em amplas extensões espaciais, variam de forma sincrônica, ou seja, suas abundâncias aumentam e diminuem simultaneamente ao longo do tempo. Em termos de outras características que podem ser mensuradas em ecossistemas, tais como, biomassa e teores de nutrientes, os conceitos de coerência temporal, forças intrínsecas e extrínsecas também têm sido utilizadas para explicar padrões sincrônicos de variação. A magnitude do
fenômeno de sincronia pode elucidar se o padrão que processos extrínsecos (e.g., efeitos de fontes difusas sobre as concentrações de nutrientes) são mais importantes que processos intrínsecos (efeitos de fontes pontuais). Nesse estudo nós utilizamos dados de biomassa (clorofila a) do perifíton em 8 locais e 37 meses coletados em uma planície de inundação. O objetivo desse estudo foi de avaliar o padrão de sincronia da biomassa perifítica. Primeiro, nós conjecturamos que elevados níveis de sincronia seriam condizentes com o forte impacto das inundações que influenciam simultaneamente diferentes hábitats de uma planície de inundação, analogamente ao efeito de Moran. Por outro lado, baixos níveis de sincronia seriam condizentes com a hipótese de maior importância da heterogeneidade ambiental (ao longo do espaço), uma vez que planícies de inundação são consideradas um mosaico de manchas de habitats. Em suma nós encontramos baixos valores de sincronia. Variações na sincronia não foram correlacionadas com a distâncias geográfica e ambiental tampouco com a sincronia ambiental. Ainda a nossos modelos GLS demonstraram pouco poder preditivo do ambiente local acerca da biomassa. Como conclusão nosso estudo demonstra o baixo poder preditivo da biomassa perifítica acerca de fatores regionais e locais nos ambientes estudados.
|
|---|
