{"id":310,"date":"2016-06-07T01:26:14","date_gmt":"2016-06-07T01:26:14","guid":{"rendered":"http:\/\/newsite.matthewlee.org\/?page_id=310"},"modified":"2016-06-07T01:26:14","modified_gmt":"2016-06-07T01:26:14","slug":"relacion-entre-los-patrones-macroecologicos-observados-y-variables-ambientales","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/meiochile.matthewlee.org\/?page_id=310","title":{"rendered":"Relaci\u00f3n entre los Patrones Macroecologicos Observados y Variables Ambientales"},"content":{"rendered":"

La relaci\u00f3n entre\u00a0los 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<\/em><\/p>\n

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 disminuy\u00f3 desde 20.62 a 12.79 \u00b0C con aumentos de latitud desde 18 \u00b0S a 42 \u00b0S. El promedio anual en PP aumento desde 1024.25 a 2596.25 mgC\u00b7m-2<\/sup>\u00b7day-1<\/sup> con aumentos de latitud entre 18 \u00b0S a 42 \u00b0S. La complejidad de la costa, medida como el dimensi\u00f3n fractal (D), aument\u00f3 desde 2.02 a 2.15 con aumentos de latitud \u00a0entre 18 \u00b0S y 42 \u00b0S. La costa m\u00e1s al sur de los 40\u00b0 es altamente m\u00e1s compleja con un sistema de canales, fiordos y islas. El valor m\u00e1s alto de D (2.59) se registr\u00f3 en la latitud 51 \u00b0S.<\/p>\n

La riqueza de especies de nematodos en playas arenosas expuestas disminuy\u00f3 con disminuciones de SST. La riqueza de especies tambi\u00e9n disminuy\u00f3 con aumentos de PP y D. El an\u00e1lisis de regresi\u00f3n OLS y el modelo de autoregresivo simultaneo (SARerr<\/sub>) encontraron una relaci\u00f3n significativa entre la riqueza de especies y SST y el tama\u00f1o promedio en el rango de distribuci\u00f3n (Tabla 1). Usando el criterio de informaci\u00f3n Akaike (\u0394AIC < 2) el modelo con m\u00e1s apoy\u00f3 fue la regla de Rapoport. Las pendientes similares en ambos an\u00e1lisis, OLS y SARerr<\/sub> indican que los resultados son robustos con respecto de autocorrelaci\u00f3n espacial.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Tabla 1. Resumen de los resultados del las analisis regresiones de OLS y SARerr<\/sub> entre riqueza de especies y variables ambientales: temperature del surficio del mar (SST), productividad primaria (PP), complejidad de la costa (D), tama\u00f1o promedio del rango de distribuci\u00f3n latitudinal\u00a0(MLR). AIC = criterio de informaci\u00f3n Akaike. Numeros en negro<\/strong> estan significativa estadisticamente.<\/caption>\n
Variable<\/strong><\/td>\nOLS<\/strong><\/td>\n<\/td>\n<\/td>\nSARerr<\/sub><\/strong><\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Explanatorio<\/strong><\/td>\nPediente<\/strong><\/td>\nR2<\/sup><\/strong><\/td>\n\u0394AIC<\/strong><\/td>\nPendiente<\/strong><\/td>\n\u0394AIC<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
SST<\/td>\n2.13<\/strong><\/td>\n0.29<\/td>\n10.63<\/td>\n1.98<\/strong><\/td>\n8.48<\/td>\n<\/tr>\n
PP<\/td>\n-0.01<\/td>\n0.07<\/td>\n17.48<\/td>\n0.00<\/td>\n7.15<\/td>\n<\/tr>\n
D<\/td>\n-64.23<\/td>\n0.27<\/td>\n11.45<\/td>\n-44.10<\/td>\n7.76<\/td>\n<\/tr>\n
MLR<\/td>\n-4.88<\/strong><\/td>\n0.54<\/td>\n0.00<\/td>\n-4.30<\/td>\n0.00<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

\n

La abundancia de nematodos en playas arenosas expuestas aument\u00f3 con aumentos de SST. Por otro lado, la abundancia de nematodos disminuyo con aumentos de PP y D. El an\u00e1lisis de regresi\u00f3n OLS y el modelo de autoregresivo simult\u00e1neo (SARerr<\/sub>) registr\u00f3 una relaci\u00f3n significativa entre la abundancia y SST y PP (Tabla 2). Usando el criterio de informaci\u00f3n Akaike (\u0394AIC < 2) el modelo con m\u00e1s apoyo fue SST (hip\u00f3tesis de energ\u00eda ambiente). Pero al controlar por autocorrelaci\u00f3n espacial el modelo m\u00e1s apoyado es PP (hip\u00f3tesis de productividad).<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Tabla 2. Resumen de los resultados del las analisis regresiones de OLS y SARerr<\/sub> entre abindancia y variables ambientales: temperature del surficio del mar (SST), productividad primaria (PP), complejidad de la costa (D), tama\u00f1o promedio del rango de distribuci\u00f3n latitudinal\u00a0(MLR). AIC = criterio de informaci\u00f3n Akaike. Numeros en\u00a0negro<\/strong> estan significativa estadisticamente.<\/caption>\n
Variable<\/strong><\/td>\nOLS<\/strong><\/td>\n<\/td>\n<\/td>\nSARerr<\/sub><\/strong><\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Explanatorio<\/strong><\/td>\nPediente<\/strong><\/td>\nR2<\/sup><\/strong><\/td>\n\u0394AIC<\/strong><\/td>\nPendiente<\/strong><\/td>\n\u0394AIC<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
SST<\/td>\n0.134<\/strong><\/td>\n0.36<\/td>\n0.00<\/td>\n0.068<\/strong><\/td>\n3.98<\/td>\n<\/tr>\n
PP<\/td>\n<0.001<\/strong><\/td>\n0.35<\/td>\n0.59<\/td>\n<0.001<\/strong><\/td>\n0.00<\/td>\n<\/tr>\n
D<\/td>\n-2.724<\/td>\n0.15<\/td>\n7.12<\/td>\n-0.168<\/td>\n3.02<\/td>\n<\/tr>\n
MLR<\/td>\n-0.184<\/td>\n0.24<\/td>\n4.36<\/td>\n-0.004<\/td>\n3.02<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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