Resumen

Se utilizó un sistema de información geográfica (SIG) rápido, repetible y barato para predecir la riqueza de familias de macroinvertebrados acuáticos utilizando los atributos paisajísticos gradiente del arroyo, cubierta forestal ribereña y calidad del agua. Los segmentos de arroyos de la cuenca del río Allegheny se clasificaron en ocho clases de hábitat utilizando estos tres atributos del paisaje. Se desarrollaron bases de datos biológicas que relacionaban las familias de macroinvertebrados con las clases de hábitat utilizando los hábitos de vida, los gremios de alimentación y las preferencias y tolerancias de calidad del agua de cada familia. Las bases de datos biológicas proporcionaron un vínculo entre la fauna y el hábitat que permitió estimar la composición familiar en cada clase de hábitat y, por tanto, predecir la riqueza de cada segmento de arroyo. No se detectaron diferencias entre las predicciones de familias de macroinvertebrados recogidas sobre el terreno y las modelizadas en una prueba t pareada. Además, el gradiente del arroyo predicho, la cubierta forestal ribereña y las clasificaciones de fósforo total, nitrógeno total y sedimentos en suspensión coincidieron con las clasificaciones observadas mucho más a menudo que por mera casualidad. Se predijo que los arroyos de alto gradiente con zonas ribereñas boscosas y buena calidad del agua tendrían la mayor riqueza de familias de macroinvertebrados y se predijo que los cambios en la calidad del agua tendrían el mayor impacto en la riqueza. Nuestros resultados indican que nuestro modelo puede proporcionar predicciones significativas de la riqueza de familias de macroinvertebrados a escala de paisaje a partir de datos ampliamente disponibles para su uso en la planificación de esfuerzos de conservación.

• Materias:Conservación del medio ambiente Biodiversidad Ecosistema forestal Ecología animal Contaminación del suelo
• Subjects:Environmental conservation Biodiversity Forest ecosystem Animal ecology Soil pollution
• Palabras claves:cubierta forestal ribereña, clases de hábitat, familias de macroinvertebrados, gradiente del arroyo, calidad del agua, riqueza de familias de macroinvertebrados acuáticos, mayor riqueza de familias de macroinvertebrados, sistema de información geográfica de bajo coste, predicciones significativas de la riqueza de familias de macroinvertebrados a escala del paisaje, cuenca del río Allegheny.
• Keywords:riparian forest cover, habitat classes, macroinvertebrate families, stream gradient, water quality, aquatic macroinvertebrate family richness, greatest macroinvertebrate family richness, inexpensive geographic information system, meaningful landscape scale macroinvertebrate family richness predictions, Allegheny River basin