Vários são os fatores que influenciam as interações entre plantas e visitantes florais, como variações abióticas, bióticas e a forma e intensidade de amostragem. Através de análises de redes, alguns padrões têm sido reconhecidos nessas comunidades interativas, como a estrutura aninhada, a baixa conectância da rede, o maior grau de conectividade de plantas em relação aos visitantes florais e a forma de distribuição desses graus. Neste trabalho, procurou-se avaliar a estabilidade das métricas das redes de interação entre plantas e visitantes florais com relação às variações de esforço amostral, ao aumento da área amostrada, e influência de fitofisionomias do cerrado (campo cerrado e campo sujo). Também foi avaliada se a forma de obtenção de dados para construção das matrizes de interação (se a partir de observação de campo C, a partir de análises palinológicas P, ou junção de ambas as formas - CP) altera essas métricas. Para isso, foram analisadas matrizes de interação entre plantas e visitantes obtidas em 6 parcelas de tamanhos diferentes (100, 400, 900 m2), sendo três em cada fitofisionomia, na Estação Ecológica de Itirapina, Itirapina, SP. Os resultados indicam que, embora as métricas riqueza de espécies de plantas, de visitantes Apoidea, riqueza de interações observadas e possíveis, sejam sensíveis ao tamanho da área amostrada e ao esforço amostral, a generalização das redes (medida por conectância), das espécies de plantas e visitantes (medidas pela média de interações em cada rede) e os graus de aninhamento (NODF) são bastante robustos. A fitofisionomia não influenciou em nenhuma dessas métricas. A forma de obtenção dos dados, por sua vez, indica que há um forte viés com relação à forma de obtenção dos dados no número de espécies de plantas (C<[P=CP] ), número de interações possíveis ([C=P]<CP); interações observadas ([C=P]< CP ); conectância ([C=CP] < P ); grau médio de interações das espécies de plantas (P<[C=CP]); dos visitantes ([P=CP] < C); e grau de aninhamento medido por NODF ([C=CP] < P). Não houve influência da forma de obtenção dos dados na centralização das redes. Estes resultados indicam que embora algumas dessas métricas sejam robustas com relação ao esforço amostral e tamanho da área amostrada, há um forte viés ligado à forma de obtenção dos dados para a construção das matrizes de dados, que pode ser balanceado com a adição de informações palinológicas obtidas através dos visitantes coletados, pois elas ajudam a identificar interações efetuadas por eles antes da sua captura. / Several factors can influence plant-visitors interactions, such as abiotic and biotic changes, and type and intensity of sampling. Through network analysis, some patterns have been recognized in these interactive communities, as nested structure, low connectance network, the greater degree of connectivity of plants in relation to flower visitors and the distribution of these degrees. In this study, we sought to evaluate the stability of the networks topology metrics with respect to variations in sampling effort, increase of the sampling area, and the influence of cerrado phytophysiognomies (campo cerrado and campo sujo). We also assessed if the way of obtaining data for constructing the interaction matrices (up from field observations - C, from pollen analysis - P, or joining both ways - CP) alters these metrics. For this we analysed matrices of interaction between plants and visitors obtained in six plots of different sizes (100, 400, 900 m2), three in each vegetation type at the Ecological Station Itirapina Itirapina, SP. The results indicate that while the metrics of plant species richness, Apoidea visitors, richness of observed and possible interactions, are sensitive to the size of the sampled area and sampling effort, networks generalization (measured by connectance), plant and visitors species generalization (as measured by the average of interactions in each network) and nestedness degree (NODF) are quite robust. Phytophysiognomy did not influence in any of these metrics. The way data were obtained, in turn, indicates that there is a strong bias with respect to the number of plant species (C <[P = CP]), number of possible interactions ([C = P ] < CP), number of observed interactions ([C = P] <CP), connectance ([C = CP] < P), average degree of plant species (P <[C = CP]) and visitors ([ P = CP] <C) interactions and nestedness degree, measured by NODF ([C = CP] < P). There was no influence of the means of acquiring data in network centralization. These results indicate that although some of these metrics are robust with respect to sampling effort and size of sampled area, there is a strong bias linked to how data were obtained for the construction of the data matrices that can be balanced with the addition of pollen information obtained from the visitors collected, because they help identify interactions made by them before their capture.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-20102010-160822 |
| Date | 23 August 2010 |
| Creators | Vianna, Maria Rodrigues |
| Contributors | Kleinert, Astrid de Matos Peixoto |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Tese de Doutorado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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