An algorithm for the identification of indicator taxonomic units and their use in analyses of ecosystem state

Autores
de la Vega, Darío Hernán; Falco, Liliana; Saravia, Leonardo Ariel; Sandler, Rosana Veronica; Duhour, Andrés Esteban; Velazco, Victor Nicolás; Coviella, Carlos Eduardo
Año de publicación
2022
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Biological community structure can be used as an ecological state descriptor, and the sensitivity of some taxonomic groups or biological entities to environmental conditions allows for their use as ecological state indicators. This work describes an algorithm developed for the identification of such taxonomic units when comparing environments or ecosystems under different anthropic impacts. Based solely on presence or absence information in a database, the algorithm identifies indicator taxonomic units for each environment, estimates the belonging of any additional samples to a given environment, approximates the ecological niche of any taxonomic unit based on two or more selected environmental factors, and analyzes the frequency of any taxonomic unit in a selected combination of the environmental factors chosen. By using the approximation to the ecological niche of the taxonomic units present, given a new sample, the physicochemical parameters of the environment it was taken can be estimated by the units present in the sample. These analyses can be performed simultaneously for two or more taxonomic units. This work provides a description of how the mathematical method was developed. Based on this methodology, a freely downloadable R package for easy use was developed, (Ecoindicators, DOI: https://github.com/lsaravia/EcoIndicators). One of the advantages of this method, and the R-package mentioned is that it can be used for any ecosystem for which there is a suitable biological dataset associated with environmental factors. In addition, both this mathematical procedure and the package referred to, can be tailored by other researchers to fit their own needs.
La estructura de una comunidad biológica puede usarse como un descriptor del estado ecológico, y la sensibilidad de algunos grupos taxonómicos o entidades biológicas a las condiciones ambientales, permite que sean usados como indicadores de dicho estado. Este trabajo describe el desarrollo de un algoritmo para la identificación de tales unidades taxonómicas al comparar ambientes o ecosistemas bajo diferentes impactos antrópicos. Basado únicamente en información de presencia o ausencia en una base de datos, el algoritmo identifica unidades taxonómicas indicadoras de cada ambiente, estima la pertenencia de cualquier muestra adicional a un ambiente dado, aproxima el nicho ecológico de cualquier unidad taxonómica con base en dos o más factores ambientales seleccionados y analiza la frecuencia de cualquier unidad taxonómica en la combinación de los factores ambientales elegidos. Utilizando la aproximación al nicho ecológico de las unidades taxonómicas presentes en la base de datos, dada una nueva muestra, se pueden estimar ciertos parámetros fisicoquímicos del ambiente de donde provino tal muestra a partir de las especies presentes en la misma. Estos análisis se pueden realizar simultáneamente para dos o más unidades taxonómicas. Este trabajo proporciona una descripción de cómo se desarrolló este procedimiento matemático. Con base en la metodología aquí descripta, se desarrolló un paquete R de fácil descarga y uso gratuito (Ecoindicators, DOI: https://github.com/lsaravia/EcoIndicators). Una de las ventajas de este método, y del paquete R mencionado, es que puede usarse para cualquier ecosistema para el que exista un conjunto de datos biológicos adecuados asociados con factores ambientales. Además, tanto este procedimiento matemático como el paquete al que se hace referencia, pueden ser adaptados por otros investigadores para que se ajusten a sus propias necesidades.
Fil: de la Vega, Darío Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina
Fil: Falco, Liliana. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; Argentina
Fil: Saravia, Leonardo Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas; Argentina. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; Argentina
Fil: Sandler, Rosana Veronica. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina
Fil: Duhour, Andrés Esteban. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; Argentina
Fil: Velazco, Victor Nicolás. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; Argentina
Fil: Coviella, Carlos Eduardo. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; Argentina
Materia
ANTHROPIC IMPACT
ECOLOGICAL INDICES
MATHEMATICAL ECOLOGY
SUSTAINABILITY
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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One of the advantages of this method, and the R-package mentioned is that it can be used for any ecosystem for which there is a suitable biological dataset associated with environmental factors. In addition, both this mathematical procedure and the package referred to, can be tailored by other researchers to fit their own needs.La estructura de una comunidad biológica puede usarse como un descriptor del estado ecológico, y la sensibilidad de algunos grupos taxonómicos o entidades biológicas a las condiciones ambientales, permite que sean usados como indicadores de dicho estado. Este trabajo describe el desarrollo de un algoritmo para la identificación de tales unidades taxonómicas al comparar ambientes o ecosistemas bajo diferentes impactos antrópicos. Basado únicamente en información de presencia o ausencia en una base de datos, el algoritmo identifica unidades taxonómicas indicadoras de cada ambiente, estima la pertenencia de cualquier muestra adicional a un ambiente dado, aproxima el nicho ecológico de cualquier unidad taxonómica con base en dos o más factores ambientales seleccionados y analiza la frecuencia de cualquier unidad taxonómica en la combinación de los factores ambientales elegidos. Utilizando la aproximación al nicho ecológico de las unidades taxonómicas presentes en la base de datos, dada una nueva muestra, se pueden estimar ciertos parámetros fisicoquímicos del ambiente de donde provino tal muestra a partir de las especies presentes en la misma. Estos análisis se pueden realizar simultáneamente para dos o más unidades taxonómicas. Este trabajo proporciona una descripción de cómo se desarrolló este procedimiento matemático. Con base en la metodología aquí descripta, se desarrolló un paquete R de fácil descarga y uso gratuito (Ecoindicators, DOI: https://github.com/lsaravia/EcoIndicators). Una de las ventajas de este método, y del paquete R mencionado, es que puede usarse para cualquier ecosistema para el que exista un conjunto de datos biológicos adecuados asociados con factores ambientales. Además, tanto este procedimiento matemático como el paquete al que se hace referencia, pueden ser adaptados por otros investigadores para que se ajusten a sus propias necesidades.Fil: de la Vega, Darío Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; ArgentinaFil: Falco, Liliana. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. 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La estructura de una comunidad biológica puede usarse como un descriptor del estado ecológico, y la sensibilidad de algunos grupos taxonómicos o entidades biológicas a las condiciones ambientales, permite que sean usados como indicadores de dicho estado. Este trabajo describe el desarrollo de un algoritmo para la identificación de tales unidades taxonómicas al comparar ambientes o ecosistemas bajo diferentes impactos antrópicos. Basado únicamente en información de presencia o ausencia en una base de datos, el algoritmo identifica unidades taxonómicas indicadoras de cada ambiente, estima la pertenencia de cualquier muestra adicional a un ambiente dado, aproxima el nicho ecológico de cualquier unidad taxonómica con base en dos o más factores ambientales seleccionados y analiza la frecuencia de cualquier unidad taxonómica en la combinación de los factores ambientales elegidos. Utilizando la aproximación al nicho ecológico de las unidades taxonómicas presentes en la base de datos, dada una nueva muestra, se pueden estimar ciertos parámetros fisicoquímicos del ambiente de donde provino tal muestra a partir de las especies presentes en la misma. Estos análisis se pueden realizar simultáneamente para dos o más unidades taxonómicas. Este trabajo proporciona una descripción de cómo se desarrolló este procedimiento matemático. Con base en la metodología aquí descripta, se desarrolló un paquete R de fácil descarga y uso gratuito (Ecoindicators, DOI: https://github.com/lsaravia/EcoIndicators). Una de las ventajas de este método, y del paquete R mencionado, es que puede usarse para cualquier ecosistema para el que exista un conjunto de datos biológicos adecuados asociados con factores ambientales. Además, tanto este procedimiento matemático como el paquete al que se hace referencia, pueden ser adaptados por otros investigadores para que se ajusten a sus propias necesidades.
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