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Predictores del servicio de polinización

El servicio de polinización es esencial para la reproducción sexual exitosa y la persistencia a largo plazo de las poblaciones de plantas polinizadas por insectos. Innumerables estudios han demostrado que un servicio insuficiente por parte de los polinizadores resulta en una reproducción sexual alterada ("limitación de polen"). Estudios que abordan directamente los factores que explican la variación en el servicio de los polinizadores entre especies o entre hábitats siguen siendo relativamente escasos, lo que limita nuestra comprensión de las causas principales de la variación natural en la limitación del polen. Este estudio ha evaluado la importancia de las características relacionadas con la polinización, la historia evolutiva y el hábitat como predictores del servicio de polinización en una gran muestra de especies de plantas que ocupan los hábitats montañosos no perturbados en el sureste de España. Se recolectaron datos cuantitativos sobre las visitas de polinizadores a 191 especies de plantas pertenecientes a 142 géneros de 43 familias. Se evaluaron el valor predictivo de los rasgos florales simples, la filogenia y el tipo de hábitat. Se realizaron un total de 24.866 censos de polinizadores que representan 5.414.856 minutos de observación de flores en 510 días diferentes. La probabilidad de visita de plantas con múltiples flores y las de una sola flor para todos los polinizadores combinados, fueron predicho correctamente por los efectos combinados del tipo de perianto (abierto frente a exclusivo), la clase de la unidad visitada (planta de una sola flor frente a múltiples flores), la biomasa de la unidad visitada, las relaciones filogenéticas y el tipo de hábitat. La composición de los polinizadores a nivel de orden de insectos varió ampliamente entre las especies de plantas, lo que refleja en gran medida las respuestas de visitas contrastantes de coleópteros (escarabajos), dípteros (moscas), himenópteros (abejas) y lepidópteros (mariposas) a la variación en los rasgos florales. Por ejemplo, los lepidópteros respondieron positivamente al aumento de la biomasa en la unidad visitada en especies con múltiples flores, pero negativamente en especies con flores individuales y periantos exclusivos. La composición de polinizadores tenía un fuerte componente filogenético, y la distribución de los puntos críticos de autocorrelación filogenética de las tasas de visitas a través de la filogenia de las plantas difería ampliamente entre los órdenes de insectos. El tipo de hábitat fue un predictor clave de la composición de los polinizadores, ya que las principales órdenes de insectos exhibieron una variación desacoplada entre los tipos de hábitat en las tasas de visitas. El muestreo integral de polinizadores de una comunidad regional de plantas ha demostrado que las visitas y la composición de polinizadores se pueden predecir prudentemente mediante una combinación de características florales simples, el tipo de hábitat y la historia evolutiva. Estudios ambiciosos a nivel de comunidades pueden ayudar a formular nuevas hipótesis y preguntas, arrojar nueva luz sobre las controversias persistentes en la investigación de la polinización (por ejemplo, "síndromes de polinización") e identificar las precauciones metodológicas que deben considerarse en los estudios de comunidades de polinizadores que trabajan con muestras pequeñas de especies de plantas y sesgadas filogenéticamente. informacion[at]ebd.csic.es: Herrera (2019) Flower traits, habitat, and phylogeny as predictors of pollinator service: a plant community perspective. Ecol Monographs DOI 10.1002/ecm.1402


https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ecm.1402
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Integración de datos de teledetección satelital en el modelado de ecosistemas

Integración de datos de teledetección satelital en el modelado de ecosistemas

El modelado ecológico espacio-temporal de los ecosistemas terrestres se basa en observaciones climatológicas y biofísicas de la Tierra. Debido a su creciente disponibilidad, cobertura global, adquisición frecuente y alta resolución espacial, los productos de teledetección satelital (SRS) se integran frecuentemente a datos in situ en el desarrollo de modelos de ecosistemas (EM) que cuantifican la interacción entre los componentes vegetales y los ciclos  hidrológicos, energéticos y de nutrientes. Esta revisión destaca los principales avances logrados en la última década combinando datos de SRS con EM, prestando especial atención a los desafíos que los modeladores enfrentan para las aplicaciones a escala local (por ejemplo, pequeñas cuencas hidrográficas). Se ha hecho una revisión crítica de la bibliografía sobre los avances obtenidos integrando datos de SRS en los EM terrestres, incluyendo los datos para definir los motores de los modelos, las referencias para validar los resultados de los modelos y las herramientas para actualizar secuencialmente las variables de estado y para cuantificar y reducir la incertidumbre del modelo. El número de aplicaciones disponibles en la bibliografía muestra que los ME pueden beneficiarse en gran medida de la inclusión de parámetros espaciales y reforzamientos proporcionados por la vegetación y los productos de SRS relacionados con el clima. Los factores limitantes para la aplicación de tales modelos a escalas locales son: el desajuste entre la resolución de los productos de SRS y la resolución del modelo, la falta de productos específicos en repositorios gratuitos y públicos, las brechas temporales en los datos del SRS, y, por último, la cuantificación de los errores del modelo y la medición. Esta revisión proporciona ejemplos de posibles soluciones adoptadas en la bibliografía reciente, con referencia particular al análisis a escalas espacio-temporales y la precisión de los datos. Los métodos de análisis como las técnicas estocásticas de reducción de escala y la aproximación de fusión del multisensor / multiplataforma son necesarios para mejorar la calidad de los datos SRS para usos locales. Además, se sugiere acoplar los modelos a las técnicas de asimilación de datos para mejorar sus capacidades de pronóstico. Esta revisión anima el uso de datos SRS en EMs para aplicaciones locales, y subraya la necesidad de una colaboración más estrecha entre los desarrolladores de EM y los científicos de teledetección. Estando previstas próximas misiones satelitales, especialmente de las plataformas Sentinel, los esfuerzos decididos para integrar aún más el SRS en el modelado tienen una gran demanda, y este tipo de aplicaciones ciertamente proliferará. informacion[at]ebd.csic.es: Pasetto et al (2018) Integration of satellite remote sensing data in ecosystem modelling at local scales: Practices and trends. Methods Ecol Evol https://doi.org/10.1111/2041-210X.13018


https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/2041-210X.13018