Manantiales de los Alpes - ecosistemas sensibles al cambio ambiental: de evaluaciones de la biodiversidad a los estudios a largo plazo

El principal objetivo de la presente revisión pretende sintetizar el nivel actual del conocimiento sobre la Hidrobiología de los manantiales en los Alpes. Primavera suelen ser pequeñas, pero complejo y rico taxa. Tienen una estructura de mosaico, un alto grado de individualidad y carácter azonal, debido a la peculiar estabilidad fisicoquímica. Primavera son ecotonos vincular la sección superior de una superficie de funcionamiento sistema de agua de un acuífero. Debido a adaptaciones, de que stenothermy es el más frecuente, representantes de varios grupos de plantas y animales tienen en springs su hábitat favorito (crenophiles) o exclusivo (crenobionts). Esto conduce a una peculiar distribución longitudinal de los organismos. A pesar de esta complejidad, muelles (resortes particularmente alta elevación de los Alpes) han recibido mucha menos atención que otros tipos de aguas continentales. Son hábitats en peligro de extinción, siendo amenazados por una serie de impactos directos (principalmente las abstracciones de agua) y los impactos indirectos. Todavía se utilizan los tipos de ecomorfológica clásicos de Steinmann–Thienemann con differences en las características físicas y químicas y en la biota. En los Alpes rheocrene resortes (donde la velocidad actual es uno de los factores más relevantes y se reduce la importancia de los hábitats semi-acuáticos borde) son las más frecuentes. Sin embargo, en la naturaleza, la mayoría son tipos de transición entre los tradicionales tres y estos ahora pueden ser evaluados gracias a procedimientos teniendo en cuenta principalmente el tamaño de partícula de sustrato. La fisicoquímica de los resortes es caracterizado por fluctuations temporada limitada y determinada por las características del acuífero y por impactos directos e indirectos (especialmente contaminantes). Muchos grupos de organismos están bien representados y son indicadores del estado trófico y ácido-base, de Hidrogeología, estabilidad hidrológica e integridad biológica. Los grupos con las más altas proporciones de taxa especializado son musgos, agua ácaros, dípteros, caracoles hydrobioid y caddisflies. Se están haciendo intentos para añadir a la tradicional de primavera tipos hidroquímica y vegetación y a los tipos faunísticos regionales, diatomeas basado en tipos, que combinan enfoques relativo y considerar también los funcionales, tales como la distinción entre POM y resortes de musgos. Dada la elevada proporción de primavera-específicas taxa, proponemos utilizar el parque zoológico-Bentos, especialmente los ácaros de agua, para la evaluación de la integridad biológica de la primavera, mientras que auto trophs, y en particular las diatomeas, que son los más extenso y ricos en taxones grupo, pueden proporcionar excelentes indicadores de la eutrofización, acidification y fuerza iónica. Esto requeriría la

calibración de los procedimientos de diatomeas basado más prometedores para el medio ambiente de primavera y mejora del conocimiento sobre la taxonomía y distribución de grupos clave zoobentos en los Alpes. Otras áreas donde se requieren investigaciones adicionales son la definición de tipos de resorte integrados, el potencial de recuperación de autótrofos en resortes restaurados, aspectos funcionales, la aplicabilidad de las técnicas paleolimnológicos para resortes y el vínculo entre los impactos sobre la calidad ambiental de Cuenca y la primavera. Una sola vez puede entenderse la importancia de los resortes y las medidas de conservación de effective se llevan a cabo, será posible utilizar estos peculiares entornos caracterizan por estabilidad y por Clegg (2006) 562:59–96 Springer 2006 A. Lami & A. Boggero (eds. ), ecología de alta altitud sistemas acuáticos en los Alpes DOI 10. 1007\/s10750-005-1806-9 integración en tiempo y espacio de los impactos directos e indirectos como sitios de estudio ideal para la investigación ecológica del largo plazo.

Conclusiones y perspectivas

La biología de la primavera se conoce sólo de algunas zonas de los Alpes. Estudios regionales sobre la composición y estructura de ensamblajes de primavera proporcionará más información y ampliar nuestro conocimiento sobre las especies raras y aún desconocidas en los ecosistemas que han sido descuidadas en gran medida hasta ahora.

Se ha demostrado que las diatomeas son buenos indicadores en primavera ya que responden a la mayoría de las variables físicas y químicas relevantes. Sin embargo, las diatomeas no incluyen taxones que están restringidos en su distribución a springs (crenobionts), con excepción de las peculiares condiciones físicas y químicas (hábitat semi-acuáticos, precipitación de carbonato). Las diatomeas son buenos indicadores de trófica y como estado de la base. Pero para mejorar su uso en estudios sobre el medio ambiente es necesario para muelles de calidad en resortes desarrolló una adaptación y calibración de los mejores procedimientos para el funcionamiento de las aguas (e. g. Rott et al. , 1999).

Los otros grupos de autótrofos, en particulares musgos y plantas superiores, podrían también proporcionar indicaciones sobre la situación física y química. Para algunas especies de musgos hasta la posición en relación con el nivel medio del agua tiene un valor indicativo para evaluar el estado ácido-base. Existen, sin embargo, limitaciones porque estos grupos son mucho menos ampliamente distribuidos en resortes y representados por un número mucho menor de los taxones.

La situación es que más complicada para la fauna de primavera debido a aspectos biogeográficos, como distribuciones limitadas, insularidad, poblaciones relictas. Otros problemas surgen de autoecología y poco conocida taxonomía. Entre agua invertebrados

ácaros son de particular interés porque incluyen un gran número de especies crenobiontic. Otros grupos con proporciones pertinentes de crenophiles son Hydrobioidea caracoles, microcrustáceos, jejenes y caddisflies. Por lo tanto le sugerimos que utilice principalmente el zoobentos para la evaluación de la integridad biológica del entorno de primavera. Para ello, el enfoque de Fischer (1996), basado en coefficients, que indican la Asociación de cada taxón con hábitats de resorte, debe desarrollarse aún más.

Según los datos disponibles, tipos de resorte faunistical lógica geomorpho - parecen tener más significance. Además de éstos, podrían utilizarse otros tipos basados en musgos y asociaciones de plantas superiores. Las diatomeas son convenientes para la caracterización de tipo específicos de la primavera (helocrene\/rheohelocrene y hygropetric rheocrene sobre sustrato de carbonato, resortes con precipitación de carbonato de marcado). También pueden proporcionar información útil sobre el valor ecológico de un resorte, si el número de especies en peligro de extinción es evaluado (Werum, 2001a, b). Con respecto a tipos de primavera, un ambicioso objetivo sería desarrollar tipologías regionales integradas, que consideren no sólo la geomorfología y fisicoquímica, sino también todas las categorías principales de los organismos. Tipologías integrados son particularmente importantes porque algunos muelles no podrían ser interesante desde el punto de vista floristic, pero al mismo tiempo contener una especial fauna y viceversa (Zollho¨ fer, 1997).

El desarrollo de evaluación compleja proce-dures de primavera es urgente ya que, incluso en los parques naturales de los Alpes, muchos de los resortes más grandes ya han sido affected por impactos directos para extracciones de agua. Mejor protección y conservación es necesaria para lo que queda de estos hábitats. Hay algunos estudios sobre zoobentos, que tienen como objetivo evaluar la effectiveness de programas de restauración de hábitat de primavera (Zollho¨ fer, 1997, 1999). Investigaron los resortes fuertemente affected por construcciones de hormigón para extracciones de agua o por tramplingandorganicpollutionbycattle. Sin embargo, no existen estudios investigando recolonización por autótrofos de resortes restaurados.

Sólo si los procedimientos de evaluación adecuada de la calidad fisicoquímica y la integridad ecológica de resortes junto con effective legislación será conservar los ecosistemas de la primavera, seremos capaces de utilizar estos sistemas como sitios ideales para llevar a cabo investigación ecológica de largo plazo. Esto podría incluir el estudio de effects de problemas globales como el calentamiento global, la eutrofización y acidification. Resortes de hecho se caracterizan por marcada estabilidad ambiental y adaptados a la vida en estos ambientes los organismos reaccionan a limitado incluso cambios en las condiciones de descarga, temperatura o composición química del agua. Además, los resortes son sitios donde se integran los cambios debido a la effects de los

impactos indirectos y directos en tiempo y espacio por medio de la inercia del acuífero. Esta sensibilidad hace resortes ambientes acuáticos particularmente convenientes para la investigación sobre el cambio ambiental a nivel local, regional y aun mundial.

El sistema PERLA en la República Checa: un enfoque multivariado para evaluar el estado ecológico de agua corriente.

La evaluación de la calidad del agua corriente tiene una larga tradición en la República Checa, pero en el pasado se centró en la evaluación de la contaminación orgánica mediante el sistema sapróbico. Fue desarrollado teniendo en cuenta las tendencias modernas de la evaluación del estado ecológico corriente en gestión del agua un nuevo sistema de evaluación llamado PERLA. El sistema es un conjunto de métodos biológicos de evaluación del estado ecológico de las aguas y actividades conexas en la República Checa. Se trata de 300 sitios de referencia con datos correspondientes a factores bióticos y abióticos y un modelo de predicción utilizando un software desarrollado recientemente HOBENT. El modelo general sigue los principios matemáticos publicados de RIVPACS y representa los enfoques de non-específicas sitio específicas y estresante. El software HOBENT permite la predicción del conjunto blanco de macroinvertebrados bentónicos para cualquier sitio basado en un conjunto de variables ambientales (latitud, longitud, distancia de la fuente, altitud, pendiente, área de captación y el orden de secuencia) que caracterizan el sitio. La reunión prevista puede compararse con la fauna observada en el mismo sitio. La comparación permite evaluar el grado de perturbación, expresado mediante índice B. El modelo permite para evaluar la primavera, verano y otoñales datos estacionales de la mayoría de los arroyos wadable en la República Checa. La aplicación práctica del sistema de PERLA ha comenzado en el año 2001

Materiales y metodos

La República Checa es un estado interior que es situado en el medio de una zona de clima templado del hemisferio norte de la parte central de Europa. La superficie total es de 78.864 kilometros 2 con un densidad de población de unos 131 habitantes / km 2 . El clima de la República Checa se caracteriza por la penetración mutua y la mezcla de oceánico y las influencias continentales. La influencia oceánica es más evidente en la parte occidental del país; aumento de los efectos climáticos continentales son más pronunciada en las zonas orientales. Las elevaciones oscilan de 116 a 1.602 m snm, con una altitud media de 430 m de altitud. Las tierras bajas (hasta 200 m snm) están situados a lo largo de las partes inferiores de los grandes ríos y así como las zonas de montaña (altitudes superiores 800 m) cubre sólo una pequeña parte del país (Fig. 1a).

Figura 1 Mapa de la República Checa: (a) la distribución de las categorías de altitud, (b) Cuencas hidrográficas principal, (c) las ecorregiones - delineación detallada después Culek (1996). 9 - Central Highlands, 10 - Los Cárpatos, 11 - tierras bajas húngaras y 14 - las llanuras centrales, (d) la distribución de sitios de referencia.

Desde el punto de vista geomorfológico (Demek, 1987), las montañas de la Herciniana sistema orográfico forman un anillo a lo largo del estado frontera en el (Bohemian) parte occidental; los Outer Cárpatos de Ridge sigue a lo largo de la frontera oriental del Estado. Las tierras bajas de Panonia y el El polonio en Moravia y Silesia representan una banda de las tierras bajas que dividen la Herciniana y Sistemas de montañas de los Cárpatos. Geológico de dife- diferencias entre las regiones se expresan por una mayor proporción de flysch y melaza y una menor proporción de ácido rocas de silicato en los Cárpatos cuencas. En consecuencia, la alcalinidad del agua y dureza total son más altos en el flysch y melaza región. La República Checa es a veces llamado el '' Techo de Europa'', porque sólo la atmósfera pre- suministro de agua precipitación alberga los tres principales cuencas fluviales y / o áreas de drenaje al mar. Estos son el Labe (Elbe) Cuenca del Río (Mar del Norte) - 51.399 kilometros 2 , El Odra (Oder) Cuenca del Río (Báltico Mar) - 4721 kilometros 2 Y el (Danubio) río Dunaj Cuenca (Mar Negro) - 22.744 kilometros 2 (Fig. 1b). Gracias a su posición geográfica, la República Checa es caracterizado por una gran mayoría de muy pequeño, pequeña y mediana empresa en funcionamiento permanente wa- tros (zonas de captación <1.000 kilometros 2 cubriendo el 94% de el territorio). Muy pequeños

arroyos con captación áreas <10 km 2 que cubre 20% de la obra territorio un papel importante en la formación de las condiciones de densamente poblada paisaje y el uso intensivo de la tierra. El área de estudio es una parte de cuatro eco-europeos regiones sobre la base de Illies (1978): No. 9 (central Highlands), N º 10 (los Cárpatos), N ° 11 (tierras bajas de Hungría), y N º 14 (llanuras centrales). Una delimitación detallada de las fronteras ecoregión fue hecho por Culek (1996). La cuenca respectiva áreas de las ecorregiones individuales de la República Checa República son la cuenca del Elba perteneciente a Ecorregión Europea N º 9, de la cuenca del Danubio que pertenece en parte a N º 9, 10 y 11, y el Oder de captación que pertenece a N º 9, 10 y 14 (fig. 1c).

Condiciones de selección y de referencia del sitio

La red de centros de referencia potenciales se Sug- congestionadas sobre la base de los datos publicados anteriormente (por ejemplo, Landa y Soldán, 1989;. Soldán et al, 1998), en la base de datos de monitoreo saprobiological largo plazo resultados, y en el asesoramiento de expertos. Más de 400 sitios de muestreo se tomaron en cuenta, lo que nú- BER se redujo a aproximadamente 350 después detallada detección en el campo. Los análisis de laboratorio (tanto datos químicos y biológicos) mostraron sólo 300 sitios de muestreo que cumplan con los requisitos de Norma EN ISO 8689-1:2000 Europea, que estados'' Un sitio de referencia es un sitio donde sólo naturales tensiones están presentes y las tensiones por el hombre son considera insignificante. La comunidad presente en un sitio de referencia es una comunidad natural cuando se ve influida sólo por la tensión física (por ejemplo, inundaciones) y el estrés por el hombre no es significativo''. El Se tuvieron en cuenta los criterios siguientes en Para cumplir los requisitos de la Nacional Checa Normas: El grado de urbanización, la agricultura, y silvicultura en una cuenca debe ser lo más baja posible. Una llanura de inundación sitio de referencia de preferencia no deben ser cultivada. Si es posible, se debe cubrir con la vegetación clímax natural y no administrado bosque. Restos leñosos no debe retirarse. Lechos de arroyos y riberas de los ríos no deben ser fijo (antiguo río fijación banco por un cinturón de árboles es aceptables). Vegetación de ribera natural y la llanura aluvial todavía deben existir condiciones, por lo que con-lateral conectividad entre la corriente y su llanura de inundación posible. No hay alteraciones de la hidrográficos naturales y descargar régimen. No hay alteraciones hidrológicas, como el agua desvío, la abstracción, o libera impulsos. No (o de menor importancia) embalses aguas arriba, embalses, vertederos o depósitos de retención sedi- mentos pueden estar presentes (una presa 20 kilometros aguas arriba es aceptable para algunos tramos de tamaño mediano o grandes corrientes). Las condiciones físicas y químicas cerca de nat- los niveles de fondo de Ural que describen la carga base de una cuenca específica. No hay fuentes de contaminación o de nutrientes. No hay signos de acidificación. No hay actividades de encalado. No hay reducción debido a las condiciones

físicas, especialmente las condiciones térmicas, que debe estar cerca de natural. Las condiciones físicas y químicas son comprobados por análisis físico-químicos y químicos de agua y los sedimentos. No debe haber ninguna alteración significativa de la la biota alóctona introducida por Crusta- cea o moluscos. El valor del índice saprobic Checa no debe ser superior a 2,2 (beta-mesosaprobity). Naturalmente, no fue posible determinar de bienes sitios de referencia para todos los tipos presentes en la corriente República Checa, ya que el paisaje tiene en general sido explotados durante siglos. En tales casos, la sitios óptimos dentro de la corriente correspondiente tipo fueron considerados como los sitios de referencia.

Las grandes corrientes de agua de las tierras bajas parecen ser ex- extremadamente difícil de tratar debido a la pronunciada cambios morfológicos y / o eutro-avanzada phication. En consecuencia, no somos capaces de iden- tificar cualquier sitio de referencia adecuados para la mayor ríos (por ejemplo, las tierras bajas tramos del Morava, Elba, y Vltava Ríos).

El campo y los métodos de laboratorio

El muestreo de campo se hizo desde 1997 a 2000. La PERLA sitios se muestrearon 3 veces al año en el primavera (marzo-mayo), verano (julio-agosto) y períodos de otoño (septiembre-noviembre) para cumplir los requisitos de todas las estaciones. Un tramo de corriente típica para el curso de agua en Se seleccionó pregunta. En los arroyos angostos, la longitud de este tramo era igual a 14 veces el promedio ancho de corriente (una anchura de menos de 5 m). En más amplio corrientes, la longitud del tramo característica era 100 m. Debido a que era imposible probar la tramo característico por completo, un representante sección de muestreo dentro de la una de las características era elegido. Los puntos de muestreo dentro de la sección de muestreo a continuación, se tomaron muestras. La sección de muestreo fue muestreado para macroinvertebrados bentónicos mediante un método de muestreo hábitat múltiples. Semi-cuantitativa Muestras del retroceso de 3 minutos se reunieron con una red de mano (25Â35 cm de abertura y 500 l m tamaño de malla) fueron tomada. Todos los hábitats (de carabinas, piscina, macrófitos, restos de madera, etc) se tomaron muestras en proporción al su área dentro de la sección de muestreo. Muestras fueron pre-seleccionado en el campo (para preservar frágil organismos) y trasladado al laboratorio donde clasificación final fue hecho. Las muestras se conservan en 4% de formaldehído o solución de etanol al 70% (Moll- USCA, oligoquetos, simúlidos). Con un poco de cuanti- muestras cuantitativamente muy ricos, su medio o un cuarto fue procesada y el número final de personas se estimó mediante una simple multiplicación. Taxonómica identificación se realizó al nivel más bajo, prefe- blemente a un nivel de especie. Sin embargo, en algunos casos (por ejemplo, Oligoquetos, Hydracarina, y algunos Diptera), sólo género o taxones superiores pudieron ser

identificados. El si- fue grabado conjunto mugido de las variables ambientales en cada punto de la recta característica: media sub- estrato - (. Furse et al, 1986) phi, media actual la velocidad, la media de ancho y la profundidad, la relación de los rápidos significar y las piscinas, la pendiente, el sombreado, la vegetación de ribera, y rodea biotopos terrestres. Otras variables se obtuvieron a partir respectiva mapas hidrológicos y capas GIS (latitud, lon- gitude, altitud, distancia de la fuente, la captura- área miento, para flujo basado en Strahler (Strahler, 1952), la afiliación a la captación, ecore- región, unidad geomorfológica, etc.) Había tres serie de análisis físico-químicos y químicos hecho de que el agua para una amplia gama de parámetros (PH, conductividad, alcalinidad, dureza total, California 2 + , Mg 2 + , SO 2A 4 , N-NO 3) , N-NH 4) , P tot , DO, DBO, DQO, TOC, etc.) Una serie de productos químicos análisis de los sedimentos se hizo para concreto contaminantes (PCB, PAU) y metales pesados (Pb, Cd, As, Hg) (Kokeš, 2002). Todos los análisis químicos fueron hecho uso de normas internacionales (ISO) o la Normas nacionales checos de acuerdo a las reglas de garantía de calidad y control de calidad (QA / QC).

Proceso de datos

Antes de cualquier tratamiento, un ajuste taxonómica se hizo de acuerdo a la abundancia y fre- cuencias de cada nivel taxonómico (AQEM con- consorcio, 2002). Un ajuste taxonómica se hizo para evitar la inconsistencia de datos (Nijboer y Verdons- chot, 2000). Esto significa que no debe haber taxones solaparse, ya que los resultados de solapamiento taxonómicos en el multi- plicatura de la misma información en una muestra. Los datos taxonómica ajustado se clasifica en grupos por TWINSPAN (Hill, 1979). Cinco de pseudo- niveles de corte especies se definieron (0, 3, 30, 120 y 300), el tamaño mínimo del grupo de la división tenía 7 años y el nivel máximo de la división fue de 8. Todos los demás ajustes quedaron como predeterminado. Para la evaluación de la importancia de medio- las variables ambientales para bentónica de invertebrados com- comunidades, el análisis de la selección hacia adelante en Análisis de Correspondencia Canónica (CCA) fue realizado en CANOCO para Windows (ter Braak, 1986). Los datos fueron transformados ln (x 1), 9999 permutaciones utilizan deferente.

Resultados

Los sitios de referencia Los 300 sitios son más o menos uniformemente distribuida dentro de la zona (ver Tabla 1 y. Fig. 1d). Para las características básicas de los 300 sitios seleccionados ven Tabla 2. En cumplimiento de las condiciones abióticas

Tabla 1. Distribución de sitios de referencia dentro del sistema DMA A tipos de flujo

de la República Checa, tres de los más frecuentes tipos de flujo abióticos entre los sitios de referencia eran muy pequeñas corrientes (26,7%), pequeños arroyos (20,3%), y medianas corrientes (20,7%), todos que pertenece a la categoría de altitud de 200-800 m snm y con la geología silícea. En total, más de 1.500.000 personas se han recogido. Después del ajuste taxonómica, que pertenecen a 419 taxones en el conjunto de datos de la primavera, 372 en el conjunto de verano y 335 en el conjunto del otoño. La Familia Chironomidae no se incluyó en la evaluaciones de verano y otoño. El conjunto Se utilizó el conjunto de datos basado en 300 sitios para la primavera Evaluación temporada. Algunos sitios de muy pequeña arroyos muestreados en primavera se secan en verano (9 sitios) y otoño (3 sitios).

Clasificación

Clasificación TWINSPAN resultó en 20 final grupos en muelle (Fig. 2), 18 grupos terminales en verano (Fig. 3) y 20 grupos en otoño (fig. 4).

La selección de las variables ambientales

Las variables ambientales adecuadas como predictores para el modelo de tipo RIVPACS fueron identificados por la interés la selección de las variables ambientales en CCA. El conjunto de datos temporada de primavera se utilizó para este análisis. Los siguientes 23 variables ambientales fueron incluidos en el análisis: la distancia desde fuente, orden de la

corriente según Strahler, DBO, anchura media, media profundidad, el área de influencia, pendiente, COD Cr , N-NO 2 , P tot , Aire promedio anual temperatura, TOC, N-NO 3 , La altitud, la conductividad, dureza total, SO 4 2) , Rugosidad media substrato, latitud, DO, la longitud, el pH y N-NH 4 . Cuando se hizo una selección de reenvío automático (Sólo 7 la mejor equipada), las siguientes variables fueron elegido: orden de los arroyos, la rugosidad de sustrato media, distancia de la fuente, la latitud, la DBO, conductividad, y N-NO 3 (Tabla 3). En cuanto el hecho de que el producto químico y físico- co-chemicalanalysesrepresentonlyoneanalysisper de la muestra y parámetros tales como la rugosidad de sustrato y la media de la profundidad y la anchura no son variables adecuadas para la predicción debido a los cambios hechos por el hombre en localidades evaluadas, la selección manual hacia delante se hizo con el fin de (i) evitar estos problemática variables y (ii) a preferir una más práctico ser- tre las variables fuertemente correlacionadas (por ejemplo, la altitud y la temperatura media anual del aire). El conjunto final de las variables es el siguiente: distancia desde la fuente, corriente orden, altitud, longitud, latitud, pendiente y área de captación. Para varianza explicada por el variable seleccionada y p-valor, consulte la Tabla 4.

El análisis discriminante

El análisis discriminante (Klecka, 1980; Deichsel y Trampisch, 1985) es un importante matemático

Fondo de la predicción de tipo RIVPACS modelo. El paquete SPSS se utilizó para la cálculo de las ecuaciones discriminantes y otras cantidades que se utilizan por el software Hobent para la clasificación de un sitio observada en grupos de la base de datos de referencia

HOBENT Software

La predicción se calcula por HOBENT suave- ware, que se desarrolló en la Investigación del Agua Institute (WRI) por Jiri Kokes. La matemática parte de HOBENT utiliza el mismo planteamiento que utilizado en el sistema RIVPACS (Wright, 1995; Clarke et al., 1996). El software permite que el pre- dicción del conjunto blanco de macr-bentónico oinvertebrates para cualquier sitio basado en un conjunto de variables ambientales (latitud, longitud, dis- distancia de la fuente, la altitud, la pendiente, área de influencia, y el orden stream) que caracterizan al sitio. A continuación, el conjunto predicho se compara con la fauna observados en el mismo sitio. La compa- ison permite evaluar el grado de perturbación, expresado por el índice B. Para el cálculo de las probabilidades de que el sitio revisado pertenece a grupos de la refe- base de datos cia, Hobent utiliza las mismas fórmulas que Paquete SPSS (Anónimo, 1997). En la base de ecuaciones discriminantes y otras cantidades, que son una parte de la base de datos de referencia, y valores de las variables ambientales, Hobent calcula puntuaciones discriminantes y luego Mahalanobis dis- distancias y los utiliza para el cálculo de la probabilidades. Los tamaños de los grupos (expresadas como las probabilidades previas, que son también una parte de la base de datos de referencia) también se incluyen en la cálculo. A continuación, para cada especie de la referencia de los datos- de base, la probabilidad de captura en el sitio observada se calcula de acuerdo con la fórmula (Clarke et al, 1996).:

s = especies, C s = Probabilidad de especies capturadas en el lugar observado, g = grupo, G = número de grupos, F sg = Frecuencia de ocurrencia de la especie s en el grupo g, P g = Probabilidad de que el observado El sitio pertenece al grupo g con. Todas las especies son entonces ordenados de acuerdo a su C s y el número de especies que se espera en el lugar observado se calcula como:

NE = Número de especies que se espera en la observada sitio, S = número de especies en la referencia de los datos- base, C s L = opcional límite inferior de C s (0.5). Por último, el índice de B se calcula como:

NO = Número de especies con C s ‡ C s L se encuentra en la sitio observada. El límite inferior de C s es un número esencial. La Índice B calcula utilizando el límite es de un tipo de índice de similitud. Cuando la C s L se ajusta a cero, sólo el simple número de taxones es comparada y la resultado no es muy útil.

Además índice B y el indi-ecológica básica ces, el ASPT, BMWP, índice saprobic, EPT y otros índices fueron incorporados en el software. Sus valores esperados se pueden predecir. Esto hace que sea posible expresar estas métricas en forma de ratios de calidad ecológica (EQR). El cálculo de los valores esperados de algunos índices, por ejemplo, el índice de saprobic, necesita un predicción de abundancias. Un método matemático de no existe una predicción abundancia. Hobent, por lo tanto, predice abundancias para cada especies en cada grupo utilizando pseudoaleatorio nú- bros de la siguiente manera: Genera un valor pseudoaleatorio en un rango de 0 a 1. Si el valor es menor o igual que el probabilidad de ocurrencia del taxón en el grupo (Las probabilidades son una parte de la referencia de los datos- de base), taxón'''' se produce, si el valor es superior o la probabilidad es cero, taxón'' no se produce''. Si taxón'''' se produce, Hobent genera un pseudoaleatorio valor en el intervalo desde el mínimo hasta el Maxi- abundancia madre en el grupo (mínimo y abundancias máximas de cada taxón para cada grupo son también una parte de la base de datos de referencia). La valor es'''' abundancia de la especie. Por cierto, Hobent predice un'' muestra'' artificial para cada grupo. Consecutivamente, el índice saprobic es com- puted para cada grupo. Por último, el SAPR pronosticada índice de OBIC se calcula como la suma de los productos de índices de grupo y las probabilidades del sitio observado que pertenece a ese grupo. El procedimiento se re- repetido; el número de repeticiones es opcional. La índice final pronosticado se calcula entonces como un promedio de todos los índices previstos y el EQR Si índice como cociente de los índices pronosticados y observados finales. El cálculo del perfil ecológico también necesita una predicción de las abundancias, que se realiza en de la misma manera como en el caso del índice de sapróbico. Cálculo del perfil ecológico sigue el método descrito en Schmedtje (1998), e indi- perfiles de las especies individuales publicados en Fauna Aquatica Austriaca (Moog, 1995) se utilizan. Los perfiles de las dos categorías (gremios tróficos y la Bioce- región Notic) puede ser calculado. Cada categoría tiene diez subcategorías: trituradoras, raspadores, activa filtradores, filtradores pasivas, detritívoros, mineros, taxones xilófagos, predadores, parásitos y otros; y eucrenal, hypocrenal, epirhithral, meta- rhithral, hyporhithral, epipotamal, metapotamal, hypopotamal, litoral, y profundal. EQR Ekoprof

Tabla 4. Resultados de la selección manual hacia delante de medio ambiente las variables (prueba de permutación de Monte-Carlo, 9999 permutaciones, CANOCO para Windows

Para cada categoría se calcula como la suma de abso- valores de laúd de las diferencias entre observados y predicho subcategorías dividido por 2. El índice mide la diferencia entre el observado y estados predichos, pero no la dirección del cambio. Las diferencias en los índices de EQR en las cla- grupos ficación se calcularon utilizando la Krus- kal-Wallis de análisis de varianza no paramétrica (Sokal y Rohlf, 1995). Uno de los objetivos del software HOBENT es más fácil tratamiento de datos. Contiene una lista de sinónimos, calcula los índices generales, y hace que el intercambio de datos cambiar entre HOBENT y EXCEL posible.

Discusión

Las diferencias en los resultados de clasificación entre las estaciones

El número de grupos terminales y su composición ya que los resultados de la clasificación de la biota por TWIN- SPAN difieren ligeramente en la primavera, verano y otoño. Es causada, entre otros factores, por la diferente número de sitios en las estaciones y por el ausencia de Chironomidae en el verano y au- Tumn conjuntos de datos.

La selección de las variables ambientales utilizadas para la categorización de los sitios

Durante la selección hacia delante de ambiental variables, conductividad y dureza total fueron omitido, independientemente de su importancia. Estos las variables están influidos

tanto por la geología y o- contaminación orgánica. La importancia de la geología factores es incuestionable, pero no hay información perti- mación sobre la geología de la zona investigada es disponible. La clasificación geológica es ya sea muy detallado o muy áspera en la actualidad. Es muy difícil distinguir enriquecimiento orgánico ligero de la influencia geológica en estas condiciones. Esta es una tarea que queda por resolver en el corto futuro.

Relaciones con tipología corriente abiótico

El software HOBENT y toda la PERLA sistema no se orientaron principalmente hacia abiótico tipología corriente. Debido Marco del Agua Directiva (DMA) requiere tipología corriente abiótico, esta tipología también se derivó de la República Checa República (http://heis.vuv.cz/_english/default.asp), y el conjunto de datos PERLA se utiliza a continuación para la validación de la tipología, que corresponde muy de cerca la tipología A de la DMA. La tipología de la DMA A lleva a muchos tipos que a menudo se encuentran en una muy pequeña número de sitios. De acuerdo con nuestro análisis, la tipos de flujo obtenidas por tipología A no están de acuerdo con los resultados de la clasificación de macr-bentónica ensambles oinvertebrate (véase también Zahrádková et al, en prensa;. Davy-Bowker et al, 2006).. La gran superposición de valores de variables ambientales en Grupos de clasificación existe, lo que no está en con- formidad con la estricta división de medio ambiente valores de las variables en la DMA Una tipología. La predicción ción modelos basados en el enfoque RIVPACS son cree que proporciona una solución mejor que usar tipología abiótico (especialmente una tipología). Discrimina- análisis minante parece ser una mejor herramienta para la ordenamiento de un sitio observado en los grupos de la base de datos de referencia. De hecho, los RIVPACS enfoque también contiene una tipología, pero una más complicada y no tan evidente como en el caso de DMA Una tipología abiótico. La concordancia de '''' Tipología y grupos de las comunidades bénticas pueden se calcula fácilmente como, por ejemplo, el porcentaje de ordenado correctamente sitios.

Relaciones con los sistemas de evaluación multimétrico y estresores enfoque específico

El sistema multimétrico está relacionada con el tipo de SPE- específica y el enfoque específico de estrés, que requieren la definición de los límites de clase para cada tipo y cada métrica. Dahl & Johnson (2004) señalaron la las principales diferencias entre el uso multimétrico frente a los enfoques multivariados fue que la primera uno requiere hipótesis respecto a la esperada respuesta de los taxones indicadores, mientras multivariado enfoques no requieren a priori tales supuestos a. En el caso de un modelo de tipo basado en RIVPACS análisis discriminante, la construcción de la clase límites para cada grupo no es necesaria y un conjunto de clases de límite común basta. Permite para una

interpretación menos complicado de los resultados. Uno de los principales argumentos en contra de la utilización de enfoques multivariados o predictivos en bioas- evaluación es que se consideran para ser complejo a utilizar (el conocimiento experto necesario en el ordenador soft- mercancías) y la información es difícil de transmitir a gerentes. Estas deficiencias se pueden superar por los programas informáticos interactivos (Dahl & John- hijo, 2004). El sistema Perla es asignado al sitio enfoques no específicos y específicos factores de estrés en principio. Sin embargo, el software HOBENT permite a las predicciones de los índices específicos de factores de estrés como el índice o ASPT saprobic; las EQR de de estos métricas entonces también permiten factor estresante específico evaluación Ment.

Interrelaciones con los proyectos de investigación internacionales

Algunas partes del sistema PERLA tienen interrelación ciones con el proyecto STAR (un proyecto de investigación apoyado por la Comisión Europea en el marco del Quinto Programa Marco, Contrato N º: EVK1-CT 2001-00089). El método de muestreo, procesamiento de la muestra, y la evaluación de predictivo resultados de los modelos de software HOBENT eran in- tercalibrated con métodos AQEM-STAR dentro el proyecto. Los datos del sistema son PERLA parcialmente compartida por la base de datos de STAR.

Conclusión

El sistema PERLA es un complejo de factores biológicos métodos de evaluación del estado ecológico de funcionamiento aguas y actividades conexas en la República Checa República. Se trata de (i) una red de sitios de referencia, (Ii) una base de datos de sitios de referencia que implica tanto respectivos datos bióticos y abióticos, (iii) una predicción modelo utilizando software HOBENT y iv) TRITON software de evaluación interrelacionado con la SALA- Sistema de información MANDER. La más impor- herramienta portante de este sistema es el software HOBENT (Kokeš, 2002), que incluye el modelo de predicción la comparación de referencia y el estado observado. La modelo sigue generalmente las matemá-publicados principios de cal RIVPACS (Clarke et al., 1996). Debido a este hecho, el sistema PERLA se asigna a el sitio específico y factor de estrés no específico ap- enfoques en principio. El software TRITON (Jarkovský et al., 2003) representa un multivariante enfoque (comparaciones multivariantes basados en Gower métrico) que es alternativa a la HOBENT software e interrelacionado a SALAMANDRA - una información del sistema de base de datos desarrollada por la Agrícola Agua Administración Autoridad (AAGA). Esta organización gestiona de pequeño tamaño los cursos de agua; tanto TRITON y SALAMAN- DER se limita a este tipo de corrientes. Apoyo metódico es una parte inseparable de el sistema - un manual de instrucción fue escrito- diez (Kokeš y Vojtíšková, 1999), la identificación cursos de macroinvertebrados bentónicos son someti- organizada cialmente

por la Universidad de Masaryk y el Instituto de Investigación del Agua, un curso de formación de la método de muestreo fue organizado por hydrobiolo- gos que participan en los programas de seguimiento. La aplicación práctica del sistema de PERLA iniciado en el año 2001. Las grandes corrientes fueron evaluados por WRI (cerca de 20 sitios por año en la temporada de primavera) (Bernardová et al., 2003) y por AWMA (más de 300 sitios de un año, en primavera y otoño). El modelo de predicción del sistema PERLA permite una evaluación más sofisticada de un sitio observado que los sistemas de evaluación utilizados en la República Checa en el pasado. No puede ser considerarse como un medio universal, suficiente para evaluación de la calidad ecológica, sino como uno de los herramientas que pueden ayudar a cumplir con las exigencias de la Directiva Marco del Agua.