Gisele C. Marquardt, Saúl Blanco Lanza, Carlos E. de M. Bicudo
Planktonic diatom data sets were compared within different rarity categories to verify their responses using the weighted average (WA) approach. Our hypothesis is to proportionally reach an increased performance for the WA model by reducing the taxa weight according to their categories considering that the use of various cut-off criteria may affect the predictive abilities of different models. The underlying assumption is that WA models are unable to characterize optima and tolerances for low-occurrence taxa; in addition, their overriding may improve the overall model performance. Therefore, we developed forty diatom-training sets for six reservoirs located at two different basins in the Southwest São Paulo, Brazil. 339 diatom taxa were identified and built different models based on their relative abundance values, occurrence frequency, and the data set with no species deletion. The optimum and tolerance per taxon through the WA formula (Zelinka-Marvan weighted averages) was estimated according to their abundance values, in addition to using the pH in the data sets to infer the environmental conditions based on the sample taxonomic composition. First, the procedure using the complete dataset was repeated and subsequently with the down weighting taxa according to their rarity categories. The following procedures were advanced: comparison of predicted and measured pH values via regression analysis, and estimation of the species deletion effects on the predictive ability of the different models in terms of the coefficient of determination values (r2) of the response curves. In contrast to what is expected, since r2 values down weighting rare taxa had negative effect on the transference functions, data sets manipulation had significant influence on WA models performance. However, deleting non-abundant taxa had a positive effect on p values, thus providing robust reconstructive relationship. This work contributes to an improved understanding on diatom ecology, especially in tropical reservoirs, supporting the development of a diatom biological monitoring protocol for the study area.
Comparamos conjuntos de dados de diatomáceas planctônicas com diferentes categorias de raridade para verificar suas respostas usando a abordagem da média ponderada (WA). Partimos da hipótese que ao ponderar os táxons de acordo com suas categorias de raridade, um aumento aproximadamente proporcional no desempenho do modelo de WA pode ser obtido.
A suposição subjacente é que os modelos de WA são incapazes de caracterizar ótimos e tolerâncias para táxons com baixas ocorrências, e que o desempenho geral do modelo pode ser aprimorado substituindo-os. Para isso, quarenta ‘training sets’ de diatomáceas foram desenvolvidos para seis reservatórios localizados em duas bacias distintas no sudoeste de São Paulo, Brasil. 339 táxons de diatomáceas foram identificados e diferentes modelos foram construídos com base em suas abundâncias relativas, frequências de ocorrência e o conjunto de dados sem deleção de espécies. Além disso, o ótimo e a tolerância de cada táxon foram estimados com a fórmula WA (médias ponderadas de Zelinka-Marvan) de acordo com sua abundância nas amostras e o pH nos conjuntos de dados utilizados para inferir as condições ambientais com base na composição taxonômica da amostra. Primeiro, repetimos o procedimento com o conjunto de dados completo e depois com os táxons ponderados de acordo com suas categorias de raridade. Os valores de pH previstos e medidos foram comparados através de análise de regressão. Os efeitos da deleção de espécies na capacidade preditiva dos diferentes modelos foram estimados em termos dos valores do coeficiente de determinação (r2) das curvas de resposta. Manipulação de diferentes conjuntos de dados influenciou significativamente o desempenho dos modelos WA. Contrário às expectativas, tendo em conta os valores r2, a ponderação dos táxons raros afetou negativamente as funções de transferência. No entanto, a exclusão de táxons não abundantes teve um efeito positivo nos valores de p, propiciando uma relação reconstrutiva robusta. O trabalho contribui para uma melhor compreensão da ecologia de diatomáceas, especialmente as de reservatórios tropicais, apoiando o desenvolvimento de um protocolo de monitoramento biológico de diatomáceas para a área de estudo.
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