Composición de lombrices de

tierra y su relación con factores

ambientales

Cynthia Ramos

10 de mayo de 2007

Introducción

� Oligoquetos son organismos cosmopolitas

� Su distribución se ve afectada por varios

factores

� El factor limitante más importante es la

disponibilidad de alimento

� También se ven afectadas por el tipo de

suelo, humedad, temperatura, luz, entre

otros.

� Esta investigación propone dilucidar qué factor abiótico tiene mayor efecto sobre la composición de especies.

Materiales y métodos

Datos utilizados

� Datos de la tesis doctoral de la Dra. Sonia Borges

� Muestreos se hicieron en todo Puerto Rico, el área y profundidad varía entre ellos

� Se hizo un escogido de 29 de los 112 muestreos utilizando un generador de números al azar

Datos utilizados

� Las lombrices se contaron y fijaron en el campo y se identificaron en el laboratorio

Variables ambientales

� Los datos de las variables ambientales (temperatura, precipitación y elevación) también se obtuvieron de la tesis de la Dra. Borges

� Se usaron mapas de suelo y mapas de zonas de vida para esta información

Metodología

� Preparación de datos:

� Resumen de filas y columnas

� Eliminar especies raras (se eliminaron 7)

� Transformación logarítmica

� Análisis de rezagados (no se detectaron

rezagados)

NMS

� Programa: PC-ORD

� Medida de distancia: Sorensen

� Configuración al azar

� Corridas con datos reales: 15

� Corridas Monte Carlo: 30

� Criterio de estabilidad: 0.00001

Especies indicadoras

� Programa: PC-ORD

� Medida de distancia: Sorensen

� Iteraciones Monte Carlo: 1000

� Corrido para zonas de vida y tipo de suelo

Grupos de zonas de vida

� Bosque húmedo subtropical (1)� 12 integrantes

� Bosque muy húmedo subtropical (2)� 13 integrantes

� Bosque muy húmedo montano bajo (3)� 3 integrantes

� Bosque pluvial montano bajo (4)� 1 integrante

Grupos de tipos de suelo

� Inceptisols (1)

� 9 integrantes

� Mollisols (2)

� 2 integrantes

� Alfisols (3)

� 3 integrantes

� Ultisols (4)

� 13 integrantes

� Oxisols (5)

� 2 integrantes

Resultados

Scree plot - NMS

� Sugiere el uso de una sola dimensión

Resultados NMS

� El primer eje explica el 64% de la variabilidad.

� Stress de la mejor solución: 31.78

� Iteraciones para la solución final: 40

� p (Monte Carlo): 0.0323

Resultados NMS

Stress in randomized data

(30 runs)

Stress in real data

(15 runs)

0.225843.0213.488.8411.3710.6510.134

0.258142.1716.3611.6615.7014.6213.953

0.096825.6121.8418.2923.1420.6519.612

0.032356.8745.9832.0755.6340.6031.781

pMaxMeanMinMaxMeanMinEjes

Ordenación NMS

Especies con más afinidad al

primer eje

� Estherella gatesi (E. gat):

� r = 0.593

� Estherella montana (E. mon):

� r = 0.630

� Trigaster longissimus (T. lon):

� r = 0.573

Estherella gatesi

Estherella montana

Trigaster longissimus

Factor abiótico con más

afinidad al primer eje

� Precipitación:

� r = 0.581

Precipitación

Especies indicadoras de tipo de

sueloGrupos al azar

21.9

23.9

24.9

24.5

24.3

25.7

24.0

26.4

26.1

24.2

25.5

29.0

28.0

28.1

Mean

0.709014.5415.4T. sed

0.209013.9333.3T. lon

0.515015.1123.1A. dif

0.789013.5113.3P. mel

0.270013.1533.3E. mon

0.063012.7044.4E. gat

0.524015.1620.4P. spi

0.906014.4613.8P. Cyn

0.922014.5213.3Po. Elo

0.283013.1330.8Eu. eug

0.794012.7717.1D. bah

0.823011.3917.7A. rod

0.66703.9626.0P.cor

0.370013.6928.0O. wid

pS. DevObs. IVEspecies

Especies indicadoras de

zonas de vidaGrupos al azar

0.56308.5513.515.4T. sed

0.00809.3714.366.7T. lon

0.25309.2816.423.1A. dif

0.71409.2416.79.9P. mel

0.00809.7114.066.7E. mon

0.00209.4817.6100E. gat

0.91109.8616.45.8P. spi

0.796010.3718.89.9P. cyn

0.162011.4921.728.5Po. elo

1.0008.7816.46.8Eu. eug

0.134010.5820.526.9D. bah

0.347010.2732.133.2A. rod

0.98605.1438.729.6P.cor

0.531010.9226.623.6O. wid

pS. DevMeanObs. IVEspecies

Especies indicadoras

� Se encontró que Estherella gatesi es una especie indicadora muy fuerte de bosque muy húmedo montano bajo

� IV = 100, p = 0.0020

Discusión

� Los resultados sugieren que tres especies tenían correlación con el primer eje:� Estherella gatesi

� Estherella montana

� Trigaster longissimus

� La precipitación también presenta una correlación con el primer eje.

� Los resultados de NMS insinúan relaciones entre especies y factores abióticos con el primer eje, sin embargo, esto no significa que la ordenación fue exitosa.

� Aunque la mayoría de la variabilidad de los

datos se explica por el primer eje de

ordenación, el error obtenido por la prueba

de NMS sugiere que los datos no son

apropiados para esta prueba.

� Los resultados obtenidos en NMS se

pueden deber a una alta cantidad de ceros

en la matriz

� No se encontró una especie indicadora de tipo de suelo.

� Podría deberse a los datos usados. Tal vez sea más pertinente usar datos sobre el suelo (pH, humedad temperatura, etc.) para ver si existe alguna relación.

� Por otro lado, si se encontró que Estherella gatesi es una excelente indicadora de la zona de vida de bosque muy húmedo montano bajo

� No es sorprendente, pues esta lombriz sólo se colectó en muestreos llevados a cabo en Luquillo.

� Los resultados sugieren que esta prueba

estadística se puede usar para determinar

especies de lombrices indicadoras.

� Sería interesante usar estos métodos para

analizar datos de regeneración de bosques

en terrenos agrícolas abandonados y

determinar si alguna especie indica cómo

se usaba el terreno en el pasado (siembra

de caña, café, pastoreo, etc.)

Referencias

� Borges, S. 1988. Los oligoquetos de Puerto Rico. Tesis doctoral.

� McCune, B. and J.B. Grace. 2002. Analysis of Ecological Communities. MJM Software Design, Oregon. 297 pp.