Desarrollo de un MARCo Espacial para la gestión integrada

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Víctor Manuel Padilla Hidalgo
hace 6 años
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1 Desarrollo de un MARCo Espacial para la gestión integrada de cuenca: proyecto MARCE Efectos de presiones sobre comunidades biológicas Santander, 17 de Abril de 2013 Proyecto desarrollado por el grupo de Ecosistemas Continentales e Ingeniería Fluvial del IH Cantabria IHCantabria, Universidad de Cantabria, Avda. Los Castros s/n, Santander, Cantabria, España IP: barquinj@unican.es

2 OBJETIVOS La Directiva Marco del Agua exige evaluar la calidad de los ecosistemas acuáticos a partir del estado de las comunidades biológicas propias de estos ecosistemas. Para ello, se aplican diversos índices que valoran la estructura y composición de dichas comunidades en diferentes tramos de la red fluvial, aunque esta información es puntual en el tiempo y en el espacio. Los objetivos de este bloque del MARCE son los siguientes : 1. Determinar los patrones de variabilidad espacial de las comunidades biológicas (invertebrados y peces), a partir de la caracterización de diferentes índices que resumen diferentes aspectos de estas comunidades. 2. Evaluar el estado ecológico, a nivel de tramo, y para toda la RFS del MARCE. 3. Identificar los principales factores que determinan la variación de los índices bióticos y del estado ecológico calculados a partir de las comunidades biológicas (invertebrados y peces). 4. Explorar las posibles aplicaciones de contar con información en continuo sobre el estado ecológico

3 1Cálculo de índices Cálculo de métricas sencillas Invertebrados (1077 sites) Cálculo de métricas sencillas Peces (619 sites) IBMWP Nº EPT LIFE MACh% %B. Salm. %I.Migra %Sp. Nativa %I.Insectiv %I.Bénticos 2Selección predictoras Calidad del agua Hábitat físico Presiones antrópicas Hidrología ESTRATEGIA 3 Predicción índices red MARCE; Random Forest 1Estado ecológico Invertebrados (1077 sites) IBMWP CHEBRO Multimétrico CHC Multimétrico URA 2Selección predictoras Calidad del agua Hábitat físico Presiones antrópicas 3 Predicción calidad red MARCE; Random Forest Peces (463 sites) EFI Hidrología

4 METODOLOGÍA Red fluvial teórica (CHC URA CHEBRO) con tramos fluviales Datos biologicos (pecesmacroinvertebrados) Datos de variables ambientales: Hidrológicas, Calidad del agua, Hábitats y Presiones antrópicas; todas ellas modeladas en el propio proyecto MARCE!!

Comunidades de Invertebrados METODOLOGÍA 1 1077 puntos con información sobre las comunidades de invertebrados: CHC (358) URA (204) CHEBRO (430) IHCantabria(85).

5 Comunidades de Invertebrados METODOLOGÍA puntos con información sobre las comunidades de invertebrados: CHC (358) URA (204) CHEBRO (430) IHCantabria(85). Se emplearon todos en todos los modelos y cálculos. 2 Datos de 2003 a Se trabajó con comunidades estivales (JulOct) 3 CHE: Abundancias relativas; CHC: Abundancia absoluta; URA: Densidades.

6 RESULTADOS % Var. explicada: Ajuste (R 2 ): 0.94 Var. Importa IncNodePurity NO3Media TMedia FI V_DAR

7 Concentración Nitratos (mg/l) RESULTADOS Temperatura Acumulada (ºC) IBMWP IBMWP Flow Index (m/s) Distancia Vertido (m)

8 RESULTADOS % Var. explicada: Ajuste (R 2 ): 0.94 Var. Importa IncNodePurity NO3Media Veg. Acuat TMedia FI

9 Concentración Nitratos (mg/l) RESULTADOS Vegetación Acuática (adimensional) Nº Fam EPT Nº Fam EPT Temperatura Agua (ºC) Flow Index (m/s)

10 RESULTADOS % Var. explicada: Ajuste (R 2 ): 0.93 Var. Importa IncNodePurity AV NO3Media FI TMedia 86.39

11 RESULTADOS Vegetación Acuática (adimensional) Concentración Nitratos (mg/l) LIFE LIFE Flow Index (m/s) Temperatura Agua (ºC)

RESULTADOS Var. Importa IncNodePur TMedia() 57.17 Pred() 49.62 MiQAn90() 46.81 NO3Media() 45.

12 RESULTADOS Var. Importa IncNodePur TMedia() Pred() MiQAn90() NO3Media() Ratio de clasificación: 51.41% Var. Importa IncNodePur TMedia() FRE7() NO3Me() Pred() Ratio de clasificación: 79.4%

13 Comunidades piscícolas METODOLOGÍA 636 puntos de muestreo con datos de peces: ACA (1) CHE (225) CHC (162) GOB. DE CANTABRIAIH (122) URA (126) Datos comprendidos entre los años 2003 y 2009 (Julio, Agosto, Septiembre, Octubre)

14 RESULTADOS (Algunos ejemplos) Var. Explicada: %

15 % Biomasa salmónidos RESULTADOS (Algunos ejemplos) / /

16 / % Especies nativas % Indiv. Migradores / RESULTADOS (Algunos ejemplos) Var. Explicada: % Var. Explicada: %

17 % Indiv. Bénticos % Indiv. Insectivoros RESULTADOS (Algunos ejemplos) / / / / / / / / / / Var. Explicada: % Var. Explicada: %

18 EFI (New European Fish Index) METODOLOGÍA Evaluar el estado ecológico a escala Europea Se compone de dos índices: Salm.Fish.Index = (Ni.Hab.150 Ni.O2.Intol) / 2 Cypr.Fish.Index = (Ric.RH.Par Ni.LITHO) / 2 Salmonícola Ciprinícola Índice Salmonícola Vadeado Índice Ciprinícola Barco Clase Clase Clase Clase Clase

19 Ratio de clasificación: % RESULTADOS

20 RESULTADOS EFI / / / /

21 RESULTADOS / / / / / / / Ratio de clasificación: : %

22 CONCLUSIONES 1. La variabilidad espacial en los índices de las comunidades de invertebrados está principalmente controlada por la vegetación acuática, la concentración de nitratos, la velocidad de la corriente, y la temperatura del agua, mientras que los índices de peces están principalmente controladas por la concentración de nitratos, la temperatura media del agua, el índice de velocidad de la corriente y la anchura del cauce. En algunos casos, los índices de invertebrados son sensibles a la proximidad de vertidos (IBWMP) o los índices de peces a la distancia a obstáculos infranqueables (% de especies migradoras) 2. El estado ecológico esta principalmente afectado en el dominio del MARCE por la concentración de nitratos y la temperatura del agua, jugando también un papel importante la recurrencia de crecidas, la duración de las sequías y la predictibilidad del régimen hidrológico, así como la anchura del cauce (i.e. tamaño del río). 3. Los modelos presentados se muestran como una herramienta útil y fiable para predecir el estado ecológico de la red mediante el uso de las comunidades de invertebrados y peces, especialmente cuando se discrimina para 2 clases (Cumple/Incumple). 4. Nuestros resultados indican la importancia de implementar estrategias de gestión integrada de cuenca, ya que, según los modelos obtenidos, los bioindicadores utilizados responden a los cambios en los diferentes componentes del ecosistema (hidromorfológicos y químicos). El uso de variables modeladas en otros apartados del proyecto cómo variables predictoras en los modelos biológicos, las cuales son más cercanas a las comunidades biológicas en lugar de variables de cuenca, confirma el éxito de la estrategia desarrollada en el proyecto MARCE.

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