Habitat type and dispersal ability influence spatial structuring of larval Odonata and Trichoptera assemblages
Notice bibliographique
Résumé
Summary Freshwater invertebrate assemblages are believed to be structured by both local and larger scale processes (i.e. dispersal). In rivers, the extent to which dispersal processes influence local assemblage composition may depend on both the taxon and habitat in question. Poor dispersers should display greater spatial structuring than strong dispersers. Likewise, assemblages in poorly connected habitats should experience greater dispersal limitation, and therefore greater spatial structuring. We sought to test these hypotheses using two contrasting orders of aquatic insect, Odonata and Trichoptera. Odonata are believed to have greater dispersal capacity than Trichoptera. In river ecosystems, these orders inhabit both main channel habitats and more poorly connected riverine wetlands. Multi‐habitat surveys of larval Trichoptera and Odonata assemblages were conducted at 34 sites in three 5th‐order New Brunswick rivers. The degree of spatial and environmental structuring in assemblages was assessed using redundancy analysis‐based variance partitioning. We also assessed the performance of different model‐based spatial predictors (asymmetric eigenvector maps, AEMs and principal coordinates of neighbourhood matrices, PCNMs). For main channel areas, variance explained purely by environmental variables was greater for Odonata, while the purely spatial component of variance was greater for Trichoptera, regardless of the class of spatial descriptor. In riverine wetlands, both the purely environmental and purely spatial components of variance explained were similar or were greater for Trichoptera than for Odonata. The component of variance explained by spatial variables was greater in riverine wetlands than main channel areas for both Odonata and Trichoptera for most spatial descriptors, suggesting that taxa inhabiting riverine wetlands may experience greater dispersal limitation. However, the magnitude of this difference was relatively small in most cases. Eigenvector‐based spatial descriptors (PCNMs, AEMs, netPCNMs) explained more variance than traditional spatial descriptors. For Trichoptera, network‐based predictors (AEMs, netPCNMs) explained more variance than PCNMs in main channel areas. Our results suggest that dispersal ability and habitat type can influence the degree of spatial structuring in aquatic insect assemblages. However, these patterns must be investigated across a wider range of insect groups and at larger spatial scales. Our results also suggest that biomonitoring programs should consider assemblage spatial structure in building reference condition models and that aquatic conservation planners must consider the type and spatial arrangement of habitats in reserve design. Eigenvector‐based spatial descriptors hold promise for interpreting biodiversity patterns in freshwater invertebrates, but more work is required to relate patterns to actual dispersal behaviour.
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».