Relación entre los Patrones Macroecologicos Observados y Variables Ambientales

La relación entre los patrones macroecologicos observados a los cambios en la temperatura de la superficie del mar (SST), productividad primaria (Chl-a), y complejidad de la costa (D), a lo largo de la costa de Chile

La temperatura superficial del mar (SST), productividad primaria (PP) y complejidad de la costa (D) estuvieron todos muy asociados con latitud (Correlaciones de Pearson; SST: -0.992, p = 0.000; PP: 0.615, p < 0.001; D: 0.547, p = 0.004). El promedio anual de SST disminuyó desde 20.62 a 12.79 °C con aumentos de latitud desde 18 °S a 42 °S. El promedio anual en PP aumento desde 1024.25 a 2596.25 mgC·m^-2·day^-1 con aumentos de latitud entre 18 °S a 42 °S. La complejidad de la costa, medida como el dimensión fractal (D), aumentó desde 2.02 a 2.15 con aumentos de latitud  entre 18 °S y 42 °S. La costa más al sur de los 40° es altamente más compleja con un sistema de canales, fiordos y islas. El valor más alto de D (2.59) se registró en la latitud 51 °S.

La riqueza de especies de nematodos en playas arenosas expuestas disminuyó con disminuciones de SST. La riqueza de especies también disminuyó con aumentos de PP y D. El análisis de regresión OLS y el modelo de autoregresivo simultaneo (SAR_err) encontraron una relación significativa entre la riqueza de especies y SST y el tamaño promedio en el rango de distribución (Tabla 1). Usando el criterio de información Akaike (ΔAIC < 2) el modelo con más apoyó fue la regla de Rapoport. Las pendientes similares en ambos análisis, OLS y SAR_err indican que los resultados son robustos con respecto de autocorrelación espacial.

La abundancia de nematodos en playas arenosas expuestas aumentó con aumentos de SST. Por otro lado, la abundancia de nematodos disminuyo con aumentos de PP y D. El análisis de regresión OLS y el modelo de autoregresivo simultáneo (SAR_err) registró una relación significativa entre la abundancia y SST y PP (Tabla 2). Usando el criterio de información Akaike (ΔAIC < 2) el modelo con más apoyo fue SST (hipótesis de energía ambiente). Pero al controlar por autocorrelación espacial el modelo más apoyado es PP (hipótesis de productividad).