Trece de las 19 métricas estuvieron significativamente correlacionadas con WQPC1. El número de taxones y la abundancia de macroinvertebrados, Ch%, SI, SS% y HM% fueron las métricas que no mostraron correlaciones significativas con WQPC1.
Numerosos autores han estudiado el efecto que genera la polución orgánica sobre el número de taxones de macroinvertebrados que forman una determinada comunidad. Algunos de estos autores han descrito que el incremento de la carga orgánica produce un aumento del número de taxones (Vinson y Hawkins, 1998), mientras que otros describen el patrón contrario (Chaves et al., 2005; Younes- Baraille et al., 2005) o no observan una relación directa entre el número de taxones de macroinvertebrados y el enriquecimiento orgánico del agua (Dahl et al., 2004). El patrón espacial que siguió el número de taxones de macroinvertebrados en la cuenca del Río Pas no pareció estar muy relacionado con la calidad del agua, y como se describió en los capítulos III y IV de la presente memoria, parece ser más dependiente de la estructura física que muestra el hábitat. La abundancia de macroinvertebrados tampoco mostró correlaciones significativas con WQPC1, probablemente porque está más influenciada por otros factores ambientales, como la estabilidad hidrológica o el nivel de recursos tróficos, lo cual también se ha
Variabilidad estacional de diversas métricas de macroinvertebrados en una cuenca Cantábrica. Análisis de su sensibilidad frente a diferentes gradientes de presión
descrito en otros ríos Atlánticos similares (Basaguren et al., 1996). En relación a Ch%, Arimoro et al. (2007) encontraron mayor abundancia de quironómidos en puntos afectados por efluentes orgánicos, aunque, de todos los taxones de la familia Chironomidae que identificaron en su estudio, sólo el 50% siguió este patrón, mientras que el 50% restante decreció en los puntos afectados por vertidos orgánicos. Igualmente, Maloney y Feminella (2006), así como los resultados expuestos en el capítulo IV de la presente tesis, reflejaron un patrón similar, el cual también pudiera estar ocurriendo en la Cuenca del Río Pas. Sin embargo, el nivel de identificación taxonómica utilizado por la métrica Ch% no permite identificar los taxones que se vieron afectados por la carga orgánica, ya sea positiva o negativamente. Por lo tanto, Ch% no parece ser un buen indicador de la calidad del agua, a menos que previamente se identifiquen aquellos quirónomidos sensibles a la carga orgánica. Otras métricas que no se correlacionaron con WQPC1 fueron SI, la cual está propuesta para programas de biomonitorización de ríos centro-europeos (AQEM, 2002), así como SS% y HM%, las cuales fueron diseñadas para responder al deterioro en la calidad hidromorfológica, por lo que no era de esperar que indicasen cambios en la calidad del agua.
Algunas de las métricas que se correlacionaron significativamente con WQPC1 no variaron significativamente durante el periodo de estudio (ASPT, EPTt, EPt, EPT%, H´, AsMet y Rhet), mientras que otras si mostraron diferencias estacionales significativas (IBMWP, ICMi, LIFE, NoIns%, Rheoindex y MACh%). La diferente variabilidad estacional que mostraron las distintas métricas estudiadas viene determinada por los distintos aspectos que se consideran a la hora de calcular cada una de ellas.
En la cuenca del Río Pas, el número de taxones de efemerópteros permaneció más o menos constante durante todo el año, manteniéndose siempre entre los 10 y 11 taxones. González et al. (2000; 2001; 2003a; 2003b) describieron en la cuenca del Río Agüera que numerosas especies de efemerópteros están presentes durante todo el año debido a que muestran ciclos de vida asincrónicos, condición que les permite recuperarse de las numerosas perturbaciones por crecidas que se dan en las cuencas templado Atlánticas a lo largo del año. Por otro lado, el número de plecópteros fue mayor en invierno (11 taxones) y menor en otoño (7 taxones), mientras que el número de tricópteros fue mayor en otoño (26 taxones) disminuyendo en verano e invierno (19 taxones en ambas estaciones). Por lo tanto, la suma del número de taxones EPT se mantuvo más o menos constante durante todo el año, como se ha descrito en otros estudios (Sporka et al., 2006). Este patrón explicaría porqué los índices EPTt y EPt no mostraron variaciones estacionales significativas. Además, la mayoría de taxones EPT se clasifican como taxones reofílicos, por lo que el índice Rhet tampoco mostró variaciones estacionales significativas. Igualmente, este rasgo en los EPT, junto con el deterioro en la calidad del agua, podría explicar porque la métrica EPT% obtuvo valores más elevados en primavera e invierno que en verano y otoño, aunque las
diferencias no fueron significativas (Tabla 5.6). Por el contrario, los taxones no- insectos son los que, de forma general, se ven más afectados por el estrés hidráulico que generan las crecidas (Merigoux y Doledec, 2004), por lo que las métricas MACh% y NoIns% mostraron diferencias significativas entre las estaciones estables y las que presentaron abundantes crecidas (Tabla 5.6).
El índice IBMWP, muy comúnmente utilizado en estudios y programas de biomonitorización de ríos Ibéricos (e.g. Chaves et al., 2005; e.g. Leunda et al., 2009; Morais et al., 2004), mostró diferencias estacionales significativas, mientras que el ASPT, el cual se calcula mediante el ratio definido entre el valor del IBMWP y el número de familias de macroinvertebrados presentes en la comunidad valorada, se mantuvo constante en las cuatro estaciones del año. Diversos autores han concluido que la variabilidad estacional del índice IBMWP es relativamente baja (Czerniawska-Kusza, 2005; Leunda et al., 2009; Zamora-Muñoz et al., 1995), mientras que otros han indicado el patrón contrario (Clarke et al., 2002; Morais et al., 2004; Rico et al., 1992) concluyendo éstos que, en la mayoría de casos, el valor del índice IBMWP es altamente dependiente del número de familias de macroinvertebrados que componen la comunidad valorada. En este estudio, tanto el índice IBMWP como el ICMi, estuvieron fuertemente correlacionados con el número de taxones de macroinvertebrados (R=0.88; p< 0.01 y R=0.90; p< 0.01, respectivamente), por lo que los resultados aportados por ambas métricas parecen estar ampliamente influenciados por los patrones espaciales y estacionales que sigue la riqueza taxonómica de la comunidad de macroinvertebrados. Por lo tanto, el incremento de los índices IBMWP e ICMi en otoño no parece ser indicativo de una mejora en la calidad del agua en esta época, sino que, más bien, parece estar determinado por el incremento de la riqueza taxonómica en la comunidad de macroinvertebrados (Tabla 5.6). Por lo tanto, el uso del ASPT parece mejorar los resultados obtenidos mediante los índices IBMWP e ICMi en cuencas atlántico- europeas, a la hora de valorar la calidad del agua, más aún cuando los programas de biomonitorización cuentan con registros correspondientes a distintas épocas del año. Finalmente, el multimétrico AsMet, el cual está compuesto por 3 métricas con escasa variabilidad estacional (ASPT, EPTt y H’), se correlacionó fuertemente con WQPC1 en verano y otoño y, además, no mostró variaciones estacionales significativas, por lo que también puede ser considerado como una métrica robusta a la hora de interpretar datos de diferentes épocas en los programas de biomonitorización de los ríos atlántico-europeos.
Relación establecida entre las métricas de macroinvertebrados y el
gradiente de estrés de la calidad del agua WQPC2
Las métricas analizadas en este estudio mostraron patrones opuestos en las correlaciones mostradas con WQPC2 en las distintas épocas estudiadas. Tras analizar qué condiciones ambientales que generan tales relaciones, se observó que
Variabilidad estacional de diversas métricas de macroinvertebrados en una cuenca Cantábrica. Análisis de su sensibilidad frente a diferentes gradientes de presión
las métricas no parecen responder al gradiente de estrés de calidad del agua indicado por WQPC2.
Por ejemplo, atendiendo a los resultados mostrados en la Tabla 5.4, era de esperar que los índices R, ICMi e IBMWP se correlacionasen positivamente con WQPC2. Sin embargo, en otoño, estas métricas mostraron correlaciones negativas con este eje debido a que los puntos de estudio con mayor número de taxones (MA1 y PA3) estuvieron negativamente correlacionados con WQPC2, como consecuencia de la baja temperatura que mostró MA1 y la elevada concentración de nitratos que mostró PA3. Contrariamente, los puntos de estudio que contaron con un menor número de taxones de macroinvertebrados en otoño (PI3 y PA5) se correlacionaron positivamente con WQPC2 debido a que fueron los puntos que contaron con las temperaturas más elevadas (Figura 5.2D). Por otro lado, 9 métricas mostraron correlaciones significativas con WQPC2 en invierno y 13 en primavera. En invierno PI1, PA1 y PA2 obtuvieron los valores más bajos de turbidez en el agua, así como la menor concentración de amonio, por lo que estuvieron positivamente correlacionados con WQPC2. Por el contrario, PI2, PA4 y PA5 se correlacionaron negativamente con este eje debido a que la turbidez y la concentración de amonio se incrementaron en la parte baja de la cuenca (Figura 5.2D). La ordenación que siguieron los puntos de estudio en primavera fue la opuesta a la descrita en invierno, siendo la temperatura del agua la variable que más influyó en esta ordenación. Así, MA1, PI1 y PA3 se situaron a la izquierda de la ordenación, mientras que PI3, PA4 y PA5 lo hicieron a la derecha. Las métricas EPTt, EPt, ASPT, AsMet y Rhet mostraron correlaciones positivas con WQPC2 en invierno y negativas en primavera, mientras que SI, NoIns% y MACh% se correlacionaron negativamente con WQPC2 en invierno y positivamente en primavera (Tabla 5.5). Por lo tanto, parece que las relaciones establecidas entre las métricas analizadas y WQPC2, en las campañas de primavera e invierno, son más dependientes de la distribución natural que mostraron los macroinvertebrados a lo largo del eje fluvial, que a la variación en la calidad del agua. Así, sólo cuando WQPC2 reflejó el eje longitudinal del río las métricas presentaron altas correlaciones, ya fuesen negativas (invierno) o positivas (primavera). Probablemente, como se ha indicado en los anteriores capítulos, este patrón esté originado por los cambios producidos en la altitud, la pendiente y la temperatura en dirección aguas abajo (Statzner et al., 1988). Por ejemplo, en época de crecida (invierno y primavera) EPTt, EPt y Rhet obtuvieron valores más altos en los puntos de cabecera, mientras que los taxones no-insectos incrementaron aguas abajo, probablemente favorecidos por los cambios producidos en estas variables ambientales (Merigoux y Doledec, 2004). Sin embargo, en época de caudal basal (verano), ninguna métrica se correlacionó significativamente con WQPC2, probablemente porque la ordenación de los puntos en el gradiente de estrés estuvo dominada por el pH, por lo que WQPC2 no reflejó el eje longitudinal del río en esta época.