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 (SARerr) 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 SARerr indican que los resultados son robustos con respecto de autocorrelación espacial.
Variable | OLS | SARerr | |||
Explanatorio | Pediente | R2 | ΔAIC | Pendiente | ΔAIC |
SST | 2.13 | 0.29 | 10.63 | 1.98 | 8.48 |
PP | -0.01 | 0.07 | 17.48 | 0.00 | 7.15 |
D | -64.23 | 0.27 | 11.45 | -44.10 | 7.76 |
MLR | -4.88 | 0.54 | 0.00 | -4.30 | 0.00 |
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 (SARerr) 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).
Variable | OLS | SARerr | |||
Explanatorio | Pediente | R2 | ΔAIC | Pendiente | ΔAIC |
SST | 0.134 | 0.36 | 0.00 | 0.068 | 3.98 |
PP | <0.001 | 0.35 | 0.59 | <0.001 | 0.00 |
D | -2.724 | 0.15 | 7.12 | -0.168 | 3.02 |
MLR | -0.184 | 0.24 | 4.36 | -0.004 | 3.02 |