Desempeño de indicadores de especie clave para evaluar perturbaciones en ecosistemas arrecifales

Abstract

Teóricamente en un ecosistema pueden identificarse especies o grupos funcionales clave, en los cuales, por su papel, descansa la estructura y función de una red trófica. En la presente investigación se hace un análisis de estas especies o grupos de organismos clave utilizando ocho modelos tróficos de arrecifes de coral. Se estimaron cuatro índices provenientes del análisis de redes, tres índices de centralidad que enfatizan atributos topológicos: 1) grado (D), 2) intermediación (Bc), 3) cercanía (Cc); y uno que enfatiza atributos funcionales, 4) índice de especie clave (Lks). El uso de estos índices permite la posibilidad de efectuar un análisis a nivel local y global de las redes tróficas, por ello se consideró relevante evaluar su desempeño en diferentes estados del ecosistema. El fitoplancton y otros autótrofos bentónicos siempre se presentaron como grupos clave con gran relevancia para el índice de D y en pocos casos para el Cc. En el caso del índice de Bc, los peces y crustáceos se presentan en todos los modelos como grupos clave. El índice Lks identificó grupos funcionales clave (desde productores primarios hasta grandes depredadores) que en todos los modelos tróficos, con excepción del modelo para el Caribe mexicano, no fueron detectados por los índices de centralidad. Una vez estimados los grupos clave para los diferentes índices se procedió a analizar su desempeño bajo perturbaciones. Para ello se utilizó un patrón común de anomalía de temperatura típico para las regiones geográficas de donde provienen los modelos de ecosistemas de arrecifes. Estas anomalías destacan la combinación de los efectos decadal y de tendencia de largo plazo, las cuales fueron incorporadas como factores forzantes en una serie de tiempo representativa para el periodo 1948-2008. Con el fin de uniformizar los experimentos y hacer comparables las respuestas, se consideró la perturbación específicamente sobre productores primarios. De esta manera las respuestas observadas sobre las biomasas de los grupos funcionales en un ecosistema determinado son interpretadas como una consecuencia de la estructura trófica representada por el modelo del ecosistema. Posteriormente, se seleccionó el estado del ecosistema en los niveles más alto (Emax) y más bajo de biomasa (Emin) de los depredadores tope (nivel trófico más alto) considerándose que en esa etapa la señal de la perturbación ya se habría propagado por todo el ecosistema, y se estimaron nuevamente los índices. El índice D presentó en todos los modelos tróficos arriba del 67% de similaridad, es decir, los grupos clave identificados tienden a conservarse aún en escenarios diferentes. Los índices Bc y Cc también tienen también un cierto grado de robustez pues muestran situaciones intermedias respecto al mínimo y máximo de similaridad, presentando un 63% y 50% de casos con 100% de similaridad respectivamente. Esto sugiere por un lado que están fuertemente asociados a la estructura específica de cada ecosistema pero también son sensibles a las distancias tróficas dadas por el arreglo que predomina en cada caso. A diferencia de los índices de centralidad, el índice Lks muestra un grado de similaridad menor (61%), lo que sugiere que se comporta como un indicador de diferente naturaleza. Los resultados del experimento de simulación para probar el desempeño de los índices sugieren que a) el índice de grado, D, representa robustez en cuanto a la consistencia de los grupos funcionales clave identificados; esto es, tienden a ser los mismos a pesar de las perturbaciones; b) el índice Lks por el contrario, tiende a ser diferente en cada ecosistema para cada escenario simulado individual; c) los índices de cercanía, Cc, e intermediación, Bc, parecen responder tanto a los atributos estructurales como funcionales. El Bc, en términos de su respuesta, parece un poco más asociado al índice Lks; así como Cc parece estar asociado por su respuesta con D. En términos de su utilización como indicadores de perturbación su interpretación dependerá las características de la red trófica analizada más que a un patrón de respuesta esperado.