Bloque 6 Indic Biol Multivariable

INTEGRANDO LA INFORMACIÓNINTEGRANDO LA INFORMACIÓNINTEGRANDO LA INFORMACIÓNINTEGRANDO LA INFORMACIÓN

Univariable

Multivariable

Medida única

Varias medidas

Unimétricose.g. Índices bióticos, diversidad

Multimétricose.g. Índices integridad bilógica(IBI)

Ordenación

Clasificación, Asociación

Gradientes indirectos(CA, PCA, DCA)

Gradientes directos(CCA, RDA)

Multidimensional (MDS)

Clusters (Twinspan, k-means) M

ultivariables

e.g. RIVPACS, AUSRIVAS

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)

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 aquiestablecer la calidad ecológica del río.

Requerimientos:

Conocer bien la fauna de macroinvertebrados. Tener estaciones dereferencia para poder comparar. Uso de métodos multivariantes.

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 pe rtenezca a cada uno de los grupos y la probabilidad de que un ta xa esté en un grupo determinado.5 – Comparar la fauna observada con la esperada6 – Establecer el nivel de calidad.

MEDPACS (MEDiterranean Prediction And Classification System)________________________________________

REFERENCE SITESREFERENCE SITES

Env. variablesEnv. variablesBenthic macroinvertebrate dataBenthic macroinvertebrate data

Regression analysisobserved vs. expected

# taxa

Regression analysisobserved vs. expected

# taxa

Stepwise-Discriminant Function Analysis

Stepwise-Discriminant Function Analysis

Prob. of capture for eachfamily (expected = Σ probcapture for each site)

Prob. of capture for eachfamily (expected = Σ probcapture for each site)

Selected environmentalvariables

Selected environmentalvariables

Discriminant Function Analysisand cross-validation analysis

Discriminant Function Analysisand cross-validation analysis

90% of data90% of data10% of data10% of data

Biological classificationFlexible-UPGMA (Bray-Curtis measure) and NMMS

Biological classificationFlexible-UPGMA (Bray-Curtis measure) and NMMS

ValidationValidation

FINAL MODELFINAL MODEL

MODEL DEVELOPMENT SCHEMEMODEL DEVELOPMENT SCHEME

As Bailey et al. (2004) pointed out, the final decision of how many groups to use its

subjective. We developed predictive models for several classifications, choosing the best result

in the regression analyses.

RIVPACS: Método de muestreo

1 – Se necesita un protocolo simple y flexible para a plicar 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 habit ats-+ 1 minuto de muestreo manual en el río.-Tres períodos de muestreo (primavera-verano-otoño)-La muestra se colecta totalmente y se transporta al l aboratorio-La abundancia se puede indicar en clases logarítmica s base 10.-Todas las muestras de referencia procesadas por un mism o Instituto para evitar problemas de manipulación-Identificación a nivel de género o especie, pero es p osible utilizarlo a nivel de familia

MEDPACS (MEDiterranean Prediction And Classification System)_________________________________________

MEDiterranean Prediction And Classification System (MEDPACS)

120 reference sites were sampled in spring, summer and autumn 2003

120 reference sites were sampled in spring, summer and autumn 2003

34 environmentalvariables were measured

34 environmentalvariables were measured

presence/absence data @ family level

HydromorphologyPhysiographyGeologyWater QualityRiparian HabitatFluvial Habitat

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 l o explicita, se pueden presentar problemas en:1 – El muestreo2 – La separación de las muestras3 – La clasificación taxonómica

1 de cada 10 muestras al azar es reexaminada por un e specialistade la Freshwater Biological Association. En promedio se encuentran entre 0,65 y 4,39 nuevos taxa en cada mues tra.

Para evitar futuros problemas se hacen workshops, formac ión continuada, etc..

RIVPACS: Lugares de referencia

Método del experto:

Mapas viendo el uso del territorio adyacenteConsultas a biólogos localesIndagar en todo tipo de ríos (pero no hay una tipolog ia previa)Protocolo de muestreo estricto

MEDPACS (MEDiterranean Prediction And Classification System)_________________________________________

0 10 20 30 40 50

Expected50

0

10

20

30

40

50

Ob

serv

ed

50

0 10 20 30 40 50

Expected50

0

10

20

30

40

50

Ob

serv

ed

50

5 groups (115 ref sites)

0 10 20 30 40 50

Expected50

0

10

20

30

40

50

Ob

serv

ed

50

0 10 20 30 40 50

Expected50

0

10

20

30

40

50

Ob

serv

ed

50


0 10 20 30 40 50

Expected50

0

10

20

30

40

50

Ob

serv

ed

50

0 10 20 30 40 50

Expected50

0

10

20

30

40

50

Ob

serv

ed

50


R2 0.7414Slope 0.8911Origin 2.8361

R2 0.6891Slope 0.9516Origin 0.1262

R2 0.6962Slope 0.9656Origin -0.1427

REGRESSION RESULTS

3 classifications with4, 5 and 6 biological groups.

3 classifications with4, 5 and 6 biological groups.

MEDPACS (MEDiterranean Prediction And Classification System)________________________________________

0 1 2 3 4 5 6

IASPT50exp

0

1

2

3

4

5

6

IAS

PT

50

ob

s

0 1 2 3 4 5 6

IASPT50exp

0

1

2

3

4

5

6

IAS

PT

50

ob

s

R2 0.6134Slope 0.9610Origin 0.1495

IASPT

0 50 100 150 200 250

IBMWP50exp

0

50

100

150

200

250

IBM

WP

50

ob

s

0 50 100 150 200 250

IBMWP50exp

0

50

100

150

200

250

IBM

WP

50

ob

s

R2 0.6985Slope 0.9740Origin -3.3419

IBMWP

0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1,10 1,20 1,30

EQR IASPT50

0

10

20

30

40

50

No

of

ob

s

0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1,10 1,20 1,30

EQR IASPT50

0

10

20

30

40

50

No

of

ob

s

Range 0.15

0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1,10 1,20 1,30

EQR IBMWP50

0

10

20

30

40

50

No

of

ob

s

0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1,10 1,20 1,30

EQR IBMWP50

0

10

20

30

40

50

No

of

ob

s

Range 0.41

IBMWP-IASPT RESULTS FOR 5 GROUPS MODEL

RIVPACS: Clasificación y ordenación de los lugares de muestreo

Clasificación lugares mediante el twinspanSe juntan las listas de taxones de las 3 épocas de muestreoInicialmente 614 estaciones en Inglaterra, 35 grupos de estaciones (entre 6 y 39 estaciones por grupo)

Variables usadas en la predicción:Inicialmente 28Se reducen al final a 12 variables entre 50 opciones p osibles decombinación de variables.

RIVPACS: Clases

<0,66<0,25<0,37D

0,66-0,760,25-0,490,37-0,57C

0,77-0,880,5-0,740,58-0,78B

>0,89>0,75>0,79A

ASPTBMWPTAXACLASE

O/E

Biomonitoring of running waters usingmacroinvertebrates

Saprobian system(e.g. Kolkwitz & Marsson 1909)

Biotic index(e.g. Woodiwiss 1964)

Score system(e.g. Chandler 1970)

Multivariate(e.g.Wright et al. 2000)

Species traits

Multimetric(Barbour et al. 1995)

Diversity of approaches

?

Species

BiologicalTraits

Habitat

Ecologicalprocess(sorting)

Evolutionaryprocess

(history of adaptation)

3) Species traits

Life history (e.g. size, fecundity)Resilience/resistance (e.g. mobility, body form)Ecophysiology (e.g. respiration, diet)

Habitat templet concept as the basis of abiomonitoring tool for different types of human impact?

Habitat filter concept(Thienemann 1920)

+Niche Concept(Hutchinson 1957)

+R-K concept

(McArthur & Wilson, 1967)

« Habitat Templet »(Southwood 1977, 1988)

(Townsend & Hildrew 1994)

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 (mm) 2.5- 5 5-10 10-20 20-40 40-80 >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)

Tabla 7. Rasgos y categorías biológicas que describen las características funcionales de 82 taxa de macroinvertebrados bentónicos neotropicales en Cochabamba (Bolivia). Tomado y modificado de Tomanova & Usseglio-Polatera (2007).

spiracle (air)

gills

tegument

3) Species traits: A priori predictions

Respiration technique

decrease of oxygen

%Organic pollution spiracle (air)

Heavy metals small body size

Riparian forest shredders

Cargo-ships bud production

Flow reduction swimming

Flow increase streamlining

Etc.

++

+--+

Impact Change of Type relative

abundance

Predictions not limited to ecoregions.Applicable across Europe?

Data bases

~1000 Large river reaches(>40 m width)

SpeciesBiofun program

(Bady et al. 2005)45

46

47

48

49

50

51/52 53/5556/57 58

59

60/6263

646566

6768

69/7071

72/80

81 82 83/8586

8788

89 9091/9394

95

9697

~400 river reachesGenerafrom 80 yrs literature

(Statzner et al. 2004)

Abundance (~ annual mean)

1 2 3 4 5 1 2 3 4 1 2 3

TRAITS

REACHES

Typically: trait-weightingwith ln (abundance + 1)

3) Species traits: Taxonomic resolution(Gayraud, Statzner, Bady, Haybach & Schöll, 2003)

Genus level sufficient

raw Ln 0-1

<0.1

0.0

0.1

0.2

0.3

Sörensen-dissimilarity(proportion)

species vs. genus

species vs. family

trait weighting

~190 reachesLarge European Rivers

(> 40 m width)

Trait data base630 large river species

3) Species traits: Sample effort(Bady, Dolédec, Fesl, Bacchi, Gayraud & Schöll, 2005)

FUNCTIO

NAL

DIVERSITY

(Rao

index)

97.2% (± 1.3) 98.8% (± 0.3)

0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40

99.3% (± 0.6)0

0.3

Number of samples

Danube1 reach40 sa./month

RICHNESS

72.8% (± 5.7)

Loire3 habitats33-42 sa./habitat

65.2% (± 6.9)

Rhine1 reach19-34 sa./season

73.9% (± 6.6)0

50

Few samples sufficient, needs no standardisedsampling (independent of habitat and season)

GardDurance

Ardèche

Drôm

e

EyrieuxIsère

Saô

ne

Ain

Guiers

Arve

Lyon

Geneva

50 km

N

DamSite

French Rhône and 10 tributaries

Potential of biological traits to identify overall impactMore reliable than ecological traits

Distance (km)

R1 R2R3

R4

R5

R8

R7

R8

R9

R10

t1

t2t3

t4

t5

t6

t7 t8

t9

t10

R1 R2

R3

R4

R5 R6

R7R8

R9

R10

t1

t2

t3

t4

t5t6

t7

t8

t9

t10

TributariesUpper Rhône & TributariesLower Rhône & Tributaries

Standardised

1staxis scoresof FCA

Biological traits Ecological traits

3) Species traits: Identification of overall human impact

(Dolédec, Statzner & Bournaud, 1999)

~68 least impacted river reaches (LIRRs)

(Statzner, Dolédec & Hugueny, 2004)

i

All traits

Impact

Proportion of dissimilarity from LIRR

Fraction of cases smaller(LIRR)

or larger(impactedreaches) than

0

1

Cut-off level for impairment

Impacted

LIRR

3) Species traits:Identification of human impact types

142 reaches with cargo-shiptraffic, low heavy metals

65 reaches with intermediate heavy metals, no cargo-ships

(66 reaches with both)

Cargo-ship traffic↑ trait categories facilitating transport (e.g. attachment toships) 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 externalcontact or through food:• Small size• Predators• Gill respiration

3) Species traits:European indication of human impact types?

A priori predictions

Cargo-ship traffic

Proportion of dissimilarity from LIRR mean



0

1

0

1

0

1

Correspondence witha priori predictions?

3) Species traits: European indication of human impact types?

NO

NO

NO

NO YESYES

YES

YES

YES

Heavy metals

Proportion of dissimilarity from LIRR mean



0

1

Correspondence witha priori predictions?

3) Species traits: European indication of human impact types?

NO NONO

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

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)

Costeconòmic

method name element country working hours

per sample/section

costs per sample/ section

PERLA BI Czech Republic 32 hours 240 € Extended Biotic Index – IBE modified

according to GHETTI BI Italy 4 hours 300 €

ECOSTRIMED BI Spain 3 hours 300 € Standardised Global Biological Index -

I.B.G.N. BI France --- 450 €

AQEM Germany BI Germany 15 hours 500 € Oligochaeta Index for Sediment

Bioindication – IOBS BI France 2 days 550 €

Saprobiological Analysis BI Slovenia 20 hours 600 € Methods for Investigation and

Assessment of running waters in Switzerland (modular stepwise procedure): Benthos biology

BI Switzerland --- 2000 €

Biological Monitoring of Watercourses in Iceland

BI Iceland 20 hours 2400 €

Trophic state indication and geochemical evaluation of running

waters PB Austria 5-7 hours 400 €

EBEOSWA – Ecological Assessment of Running Waters

BI Netherlands 32 hours 2400 €

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

microphytobenthos PB Czech Republic --- 130 €

Biological Diatom Index PB France --- 250 € Biological Diatom Index and Specific

Pollution sensitivity Index PB Luxembourg --- 300 €

Ecological Integrity Assessment ÖNORM M6232

BIPB Austria 18-32 hours

Saprobiology Guidelines - Austrian Rapid Field Assessment M1

BIPB Austria 2-3 hours 700 €

Saprobiology Guidelines Modul 2, 3A, 3B, 3C

BIPB Austria ---

Methods for Investigation and Assessment of running waters in Switzerland (Modular Stepwise

Procedure): Diatoms

PB Switzerland 2-3 hours 300 €

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