La investigación se realizó con el fin de conocer la composición y estructura de las comunidades de esponjas de los arrecifes del Archipiélago Sabana-Camagüey y de ensayar su uso como indicadoras de la severidad y pronosticabilidad ambiental, así como de los tensores más importantes del ese territorio. Para ello, se realizaron muestreos de estaciones en 10 transecciones de arrecifes entre 5 y 20 m de profundidad. Las especies que más frecuentemente aparecieron dominando son típicas de ambientes sometidos a fuerte sedimentación y a la agitación del agua, lo que sugiere que estos son, además de la iluminación, los tensores ambientales más determinantes de la estructura y composición de las comunidades de esponjas en los arrecifes estudiados. El desarrollo de densos tapetes de algas es también determinante en las estaciones pocos profundas. Los índices de heterogeneidad y riqueza de especies, y la densidad tendieron a ser más elevados en las estaciones más hondas, lo que indica un aumento de la favorabilidad ambiental para las esponjas con la profundidad. La equitatividad tendió a ser más homogénea a lo largo del margen de profundidades estudiado. Sus valores fueron generalmente altos lo que sugiere ambientes relativamente constantes para las esponjas. El índice de heterogeneidad estuvo más frecuentemente influido por la equitatividad que por la riqueza de especies. Por esta razón, se sugiere una mayor influencia de la estabilidad ambiental que de la favorabilidad ambiental en los altos valores de dicho índice en los arrecifes estudiados. Mediante un proceso de meta-análisis, se pudo analizar la posición de los valores de algunos índices dentro de su universo de variación. A más de 10 m de profundidad los índices de diversidad tendieron a ser relativamente altos que en otros arrecifes de Cuba. Aplicando meta-análisis también se clasificaron las estaciones en un gradiente bidimensional de severidad y de pronosticabilidad ambiental. Los índices univariados y las especies dominantes, complementados con métodos multivariados dependientes de las especies permiten inferir los tensores más importantes, la severidad y la pronosticabilidad del ambiente.
The research was carried out in order to know the sponge community composition and structure of the Archipelago Sabana-Camagüey, and to assay their use as indicators of the environmental severity and predictability, as well as of the most important stressors of this territory. For this purpose, sampling was done at stations located in 10 reef transects (between 10 and 20 m deep). Species which occurred more frequently with numerical dominance are typical of environments submitted to strong sedimentation and turbulence, which suggests that these environmental stressors and light are the main determinants of sponge community structure and composition in the studied reefs. The development of dense algal mats is also determinant in shallow stations. Species heterogeneity and species richness, and density tended to be higher toward deeper stations, which indicates an increase of environmental favorability for sponges with depth. Equitability tended to be more homogeneous across the studied depth range. Its values were generally high, which suggests relatively constant environments for sponges. Heterogeneity index was more frequently influenced by equitabiliy than by species richness. For that reason, a greater influence of environmental stability than environmental favorability on the high values of this index in the studied reefs is suggested. By means of a meta-analysis process, the position of the values of some indexes within their universe of variation was analyzed. At more than 10 m in depth diversity indexes tended to be relatively higher than in other Cuban reefs. Also by applying meta-analysis, stations were classified within a bidimensional gradient of environmental severity and environmental predictability. Univariate indexes and the dominant species, complemented with species dependent multivariate methods permit to infer the most important stressors, and environmental severity and predictability.
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