Estructura de la red trófica y simulaciones dinámicas en el ecosistema de arrecife rocoso de Yelapa, Pacífico mexicano

Autores/as

  • Brenda Berenice Hermosillo-Nuñez Laboratorio de Esclerocronología, Ecología y Pesquerías de la Zona Costera, Departamento de Ecología Marina, Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE)
  • Luis Eduardo Calderón Aguilera Laboratorio de Esclerocronología, Ecología y Pesquerías de la Zona Costera, Departamento de Ecología Marina, Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE)
  • Fabian Alejandro Rodríguez Zaragoza Laboratorio de Ecología Molecular, Microbiología y Taxonomía, Departamento de Ecología, Centro Universitario de Ciencias Biológicas y Agropecuarias, Universidad de Guadalajara.
  • Amilcar Levi Capul Magaña Laboratorio de Ecología Marina, Centro Universitario de la Costa, Universidad de Guadalajara

Palabras clave:

Ascendency, modelo de balance de masas, análisis de redes, resiliencia

Resumen

Antecedentes. Los análisis ecológicos de redes han sido usados para definir aspectos relacionados a la es-tructura, salud y dinámica de los ecosistemas marinos. Objetivos. Evaluar la estructura, organización y madurez en el ecosistema de Yelapa, un arrecife rocoso somero. También, se determinaron los grupos funcionales que podrían ser más sensibles a perturbaciones simuladas y aquellos que generan menor resiliencia en el ecosis-tema. Métodos. Se construyó un modelo trófico de balance de masas Ecopath con Ecosim y se usó la teoría de Ascendency para evaluar las propiedades ecosistémicas. La matriz de Impacto Trófico Mixto evaluó los efectos tróficos directos e indirectos en la red. Se determinaron los grupos funcionales más sensibles a perturbaciones usando simulaciones dinámicas Ecosim de corto y largo tiempo con dos escenarios de mortalidad (incremento del 25 % y 50 %). Finalmente, se empleó el Tiempo de Recuperación del Sistema como una medida de resiliencia. Resultados. El ecosistema arrecifal rocoso de Yelapa exhibió características de un ecosistema maduro, organizado y desarrollado, pero a su vez menos resistente a perturbaciones. Diferentes grupos de peces, zooplancton y fitoplancton generaron los mayores efectos en la red trófica. Además, el fitoplancton, clorofitas y el grupo de otros invertebrados bentónicos propagaron los mayores efectos hacia los otros componentes del sistema. Yelapa es menos resiliente cuando son perturbados los grupos funcionales de anguilas y morenas, otros invertebrados bentónicos, pargos y fitoplancton. Conclusiones. Grupos funcionales de distintos niveles tróficos fueron prioritarios para preservar la integridad estructural del ecosistema, las condiciones de madurez, desarrollo y resiliencia. Este estudio representa el primer paso para analizar las propiedades de la red trófica y especies ecológicamente relevantes entre el ecosistema de coral somero y profundo en Yelapa.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Aliño, P. M., L. T. McManus, J. W. McManus, C. L. Nañola Jr., M. D. Fortes, G. C. Trono Jr. &

G. S. Jacinto. 1993. Initial parameter estimations of a coral reef flat ecosystem in Bolinao, Pangasinan, northwestern Philippines. In: Christensen, V. & D. Pauly (Eds). Trophic models of aquatic ecosystems. ICLARM Conf. Proc 26, pp. 252-258.

Assis, J., N. Castilho-Coelho, T. Lamy, M. Valero, F. Alberto & E. Alvares-Serrao. 2016. Deep reefs are climatic refugia for genetic diversity of marine forests. Journal of Biogeography 43: 833-844. DOI: 10.1111/jbi.12677

Calderon-Aguilera, L. E., H. Reyes-Bonilla, M. Olán-González, F. R. Castañeda-Rivero & J.

C. Perusquía-Ardón. 2021. Estimated flows and biomass in a no-take coral reef from the Eastern tropical Pacific through network analysis. Ecological Indicators 123: 107359. DOI: 10.1016/j.ecolind.2021.107359

Castañeda-Rivero, F. R. 2017. Ecología funcional de los ensambles de macroinvertebrados epibentónicos en el norte del Golfo de California. Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, México. 190 p.

Christensen, V. 1995. Ecosystem maturity–towards quantification. Ecological Modelling 77: 3-32. DOI: 10.1016/0304-3800(93)E0073-C

Christensen, V. & C.J. Walters. 2004. Ecopath with Ecosim: methods, capabilities, and limitations. Ecological Modelling 172: 109-139. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2003.09.003

Cotler, H., A. Garrido, V. Bunge & M. L. Cuevas. 2010. Las cuencas hidrográficas de México: Priorización y toma de decisiones. In: Cotler, H. (Ed.). Las cuencas hidrográficas de México: Diagnóstico y priorización. Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático, México. pp.

-215.

Croll, D. A., K. M. Newton, K. Weng, F. Galván-Magaña, J. O’Sullivan & H. Dewar. 2012. Movement and habitat use by the spine-tail devil ray in the Eastern Pacific Ocean. Marine Ecology Progress Series 465: 193-200. DOI: 10.3354/meps09900

Cruz-Romero, M., E. Espino-Barr & A. García-Boa. 1993. Aspectos poblacionales de cinco especies de la familia Haemulidae (Pisces) en la costa de Colima, México. Ciencia Pesquera 10: 43-54.

Elser, J. J., M. E. S. Bracken, E. E. Cleland, D. S. Gruner, W. S. Harpole, H. Hillebrand, J. T. Ngai, E. W. Seabloom, J. B. Shurin & J. E. Smith. 2007. Global analysis of nitrogen and phosphorus limitation of primary producers in freshwater, marine and terrestrial ecosystems. Ecology Letters 10: 1135-1142. DOI: 10.1111/j.1461-0248.2007. 01113.x

Fath, B. D., U. M. Scharler, R. E. Ulanowicz & B. Hannon. 2007. Ecological network analysis: network construction. Ecological Modelling 208: 49-55. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2007.04.029

Finn, J. F. 1980. Flow analysis of models of the hubbard brook ecosystem. Ecology 61: 562-571. DOI: 10.2307/1937422

Flores-Ortega, J. R., E. Avila-castro, H. J. Haro-Preciado & E. Godínez-Domínguez. 2014. Hábitos alimentarios e interacciones tróficas de Anisotremus interruptus (Pisces: Haemulidae) y Lutjanus argentiventris (Pisces: Lutjanidae) en el Pacífico Central Mexicano. Latin American Journal of Aquatic Research 42(1): 276-282. DOI:

/vol42-issue1-fulltext-24

Frausto-Illescas, T. C. 2012. Simulación del efecto del turismo subacuático sobre el ecosistema arrecifal de Cabo Pulmo, Baja California Sur, mediante un modelo trófico. Tesis de Maestría en Ciencias, Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, México. 66 pp.

González-Luna, C., A. Filonov, O. Mireles & I. Tereshchenko. 2019. Análisis espectral y dispersión superficial de detritos suspendidos en la Bahía de Banderas mediante imágenes de satélite. Revista Cartográfica 98: 223-237. DOI:10.35424/rcarto.i98.148

Hermosillo-Núñez, B. B., M. Ortiz, F. A. Rodríguez-Zaragoza & A. L. Cupul-Magaña. 2018. Trophic network properties of coral ecosystems in three marine protected areas along the Mexican Pacific Coast: Assessment of systemic structure and health. Ecological Complexity 36: 73-85. DOI: 10.1016/j.ecocom.2018.06.005

Heymans, J. J., M. Coll, S. Libralato, L. Morissette & V. Christensen. 2014. Global patterns in ecological indicators of marine food webs: A modelling approach. PLoS ONE 9 (4): e95845. DOI: 10.1371/journal. pone.0095845

Heymans, J. J., M. Coll, J. S. Link, S. Mackinson, J. Steenbeek, C. Walters & V. Christensen. 2016. Best practice in Ecopath with Ecosim food-web models for ecosystem-based management. Ecological Modelling 331: 173-184. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2015.12.007

Kaufman, A. G. & S. R. Borrett. 2010. Ecosystem network analysis indicators are generally robust to parameter uncertainty in a phosphorus model of Lake Sidney Lanier, USA. Ecological Modelling 221: 1230-1238. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2009.12.018

Liu, P. J., K. T. Shao, R. Q. Jan, T. Y. Fan, S. L. Wong, J. S. Hwang, J. P. Chen, C. C. Chen & H. J. Lin. 2009. A trophic model of fringing coral reefs in Nanwan Bay, southern Taiwan suggests overfishing. Marine Environmental Research 68: 106-117. DOI: 10.1016/j.marenvres.2009.04.009

Martínez-Castillo, V., A. P. Rodríguez-Troncoso, J. D. Santiago-Valentín & A. L.

Cupul-Magaña. 2020. The influence of urban pressures on coral physiology on marginal coral reefs of the Mexican Pacific. Coral Reefs 39: 625-637. DOI:

1007/s00338-020-01957-z

Miller, R. L. & B. A. McKee. 2004. Using MODIS Terra 250 m imagery to map concentrations of total suspended matter in coastal Waters. Remote Sensing of Environment 93: 259-266. DOI: 10.1016/j. rse.2004.07.012

Moore, J. C., E. L. Berlow, D. C. Coleman, P. de Ruiter, Q. Dong, A. Hastings, N. Collins Johnson, K. S. McCann, K. Melville, P. J. Morin, K. Nadelhoffer, A. D. Rosemond, D. M. Post, J. L. Sabo, K. M. Scow, M. J. Vanni & D. H. Wall. 2004. Detritus, trophic dynamics, and biodiversity. Ecology Letters 7: 584-600. DOI: 10.1111/j.1461-0248.2004.00606.x

Muhly, T. B., M. Hebblewhite, D. Paton, J. A. Pitt, M. S. Boyce & M. Musiani. 2013. Humans strengthen bottom-up effects and weaken trophic cascades in a terrestrial food web. PLoS ONE 8 (5): e64311. DOI: 10.1371/journal.pone.0064311

Mukherjee, J., S. Karan, M. Chakrabarty, A. Banerjee, N. Rakshit & S. Ray. 2019. An approach towards quantification of ecosystem trophic status and health through ecological network analysis applied in Hooghly-Matla estuarine system, India. Ecological Indicators 100: 55-68. DOI: 10.1016/j.ecolind.2018.08.025

Odum, E. P. 1969. The strategy of ecosystem Development. Science 164: 262-270. DOI: 10.1126/science.164.3877.262

Okey, T. A., S. Banks, A. F. Born, R. H. Bustamante, M. Calvopiña, G. J. Edgar, E. Espinoza,

J. M. Fariña, L. E. Garske, G. K. Reck, S. Salazar, S. Shepherd, V. Toral-Granda & P. Wallen. 2004. A trophic model of a Galápagos subtidal rocky reef for evaluating fisheries and conservation strategies. Ecological Modelling 172: 383-401. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2003.09.019

Opitz, S. 1993. A quantitative model of the trophic interactions in a Caribbean coral reef ecosystem. In: Christensen, V. & D. Pauly (Eds.). Trophic models of aquatic ecosystems. ICLARM Conf. Proc. 26, pp. 259-268.

Ortiz, M. 2018. Robustness of macroscopic-systemic network indices after disturbances on diet-community matrices. Ecological Indicators 95: 509-517. DOI: 10.1016/j.ecolind.2018.07.043

Ortiz, M. & R. Levins. 2017. Self-feedbacks determine the sustainability of human interventions in eco-social complex systems: Impacts on biodiversity and ecosystem health. PLoS ONE 12 (4): e0176163. DOI: 10.1371/journal.pone.0176163

Ortiz, M., F. Berrios, L. Campos, R. Uribe, A. Ramírez, B. Hermosillo-Nuñez, J. González &

F. Rodríguez-Zaragoza. 2015. Mass balanced trophic models and short-term dynamical simulations for benthic ecological systems of Mejillones and Antofagasta bays (SE Pacific): Comparative network structure and assessment of human impacts. Ecological Modelling 309-310: 153-162. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2015.04.006

Pimm, S. L. 1982. Food webs. In: Pimm, S.L. (Ed.). Food Webs, population, and community biology. Springer, pp. 1-11. DOI: 10.1007/978-94- 009-5925-5_1

Portela, E., E. Beier, E. Barton, R. Castro, V. Godínez, E. Palacios-Hernández, P. Fiedler, L. Sánchez-Velasco & A. Trasviña. 2016. Water masses and circulation in the tropical pacific off central Mexico and surrounding areas. Physical Oceanography 46: 3069-3081. DOI: 10.1175/ JPO-D-16-0068.1

Reyes-Bonilla H. 2003. Coral reefs of the Pacific coast of Mexico. In: Cortés, J. (Ed.). Latin American Coral Reefs. Elsevier, pp. 331-349. DOI: 10.1016/B978-044451388-5/50015-1

Reyes-Ramírez, H., A. Tripp-Valdez, F. R. Elorriaga-Verplancken, A. Piñón-Gimate, M. J. Zetina Rejón & F. Galván-Magaña. 2022. Feeding guilds among batoids in the northwest coast of the Baja California Sur, Mexico. Marine Ecology. DOI: 10.1111/maec.12728

Sampson, L., F. Galván-Magaña, R. De Silva-Dávila, S. Aguíñiga-García & J. B. O’Sullivan. 2010. Diet and trophic position of the devil rays Mobula thurstoni and Mobula japanica as inferred from stable isotope analysis. Journal of the Marine Biological Association of the United Kingdom 90: 969-976. DOI: 10.1017/S0025315410000548

Smith, V. H. 2006. Responses of estuarine and coastal marine phytoplankton to nitrogen and phosphorus enrichment. Limnology and Oceanography 51: 377-384. DOI: 10.4319/lo.2006.51.1_ part_2.037

Tennenbaum, S. & R. E. Ulanowicz. 1988. Growth and development: Ecosystems phenomenology. Estuaries 11 (1): 73. DOI: 10.2307/1351721

Ulanowicz, R., 1986. Growth and Development: Ecosystems Phenomenology. Springer, New York. 203 p.

Ulanowicz, R. 1997. Ecology, the Ascendent perspective. Complexity in Ecological Systems Series. Columbia University Press, New York. 201 p.

Ulanowicz, R. & Ch. Puccia. 1990. Mixed trophic impacts in ecosystems. Ceonoces 5: 7-16.

Walters, C., V. Christensen & D. Pauly. 1997. Structuring dynamic models of exploited ecosystems from trophic mass-balance assessments. Review in Fish Biology and Fisheries 7: 139-172. DOI: 10.1023/A:1018479526149

Descargas

Publicado

2023-05-02

Cómo citar

Hermosillo-Nuñez , B. B. ., Calderón Aguilera, L. E., Rodríguez Zaragoza, F. A., & Capul Magaña, A. L. (2023). Estructura de la red trófica y simulaciones dinámicas en el ecosistema de arrecife rocoso de Yelapa, Pacífico mexicano. HIDROBIOLÓGICA, 33(2). Recuperado a partir de https://hidrobiologica.izt.uam.mx/index.php/revHidro/article/view/1741

Número

Sección

Artículos