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Tese de Doutorado
Documento
Autor
Nome completo
Marilia Palumbo Gaiarsa
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2017
Orientador
Banca examinadora
Guimaraes Junior, Paulo Roberto (Presidente)
Cortes, Marina Correa
Gonzalez, Esther Sebastián
Montoya, Carolina Reigada
Morellato, Leonor Patrícia Cerdeira
Título em português
Efeitos em cascata em redes mutualistas
Palavras-chave em português
Interações ecológicas
Mutualismo
Redes complexas
Resumo em português
Espécies em comunidades ecológicas estão ligadas por meio de interações. Perturbações tais como flutuações em abundância, podem se propagar de uma espécie para outra espécie, por meio de interações ecológicas. Em consequência, perturbações podem percolar por toda comunidade e afetar todas as espécies, resultando em efeitos em cascata. Comunidades ecológicas diferem tanto em termos de composição de espécies quanto na maneira pela qual as interações estão organizadas dentro das comunidades. Como resultado, diferentes comunidades ecológicas são formadas por redes de interações com estruturas diversas, nas quais as espécies estão ligadas através de forças de interação que variam. Dado que espécies e interações estão sendo perdidas a ritmos alarmantes, é imprescindível compreender a robustez das diferentes comunidades frente a diferentes agentes promotores de extinção. Ademais, para que possamos prevenir o colapso das comunidades e restaurar interações perdidas, é necessário compreender como as comunidades são formadas, e como a robustez dessas comunidades muda com o passar do tempo. Entretanto, ainda não é claro como a estrutura da comunidade está relacionada com efeitos em cascata, e se as diferentes forças de interação entre as espécies afeta a robustez da rede, acelerando ou freiando os efeitos de diferentes promotores de extinção. Nesta tese, eu combinei simulações numéricas, redes teóricas e redes empíricas de interações mutualísticas para as quais existe informação sobre a força de interação entre espécies, para explorar a relação que estrutura e robustez têm com diferentes promotores de extinção e como a robustez dessas redes muda após a restauração de uma comunidade. Primeiramente eu investiguei como a estrutura da rede afeta o tempo até que uma perturbação atinja todas as espécies. O tempo de espalhamento foi usado como um indicador de robustez. Encontrei que as redes são mais robustas a efeitos em cascata quando incorporamos a força de interação das espécies, já que nestas simulações uma perturbação demorou mais tempo para atingir todas as espécies da rede. A riqueza de espécies, modularidade e aninhamento tiveram um forte efeito positivo no tempo de espalhamento da perturbação, independentemente da força de interação. Em seguida, criei redes teóricas com um número fixo de espécies e de interações, o que permitiu que eu isolasse os efeitos que o aninhamento e a modularidade têm na robustez. Explorei como a robustez a diferentes promotores de extinção está relacionada com o aninhamento e com a modularidade. Redes com valores maiores de aninhamento e modularidade apresentaram uma maior robustez a efeitos em cascata, enquanto que redes com valores intermediários de aninhamento foram mais robustas à remoção de espécies. Não encontrei nenhuma relação entre modularidade e remoção de espécies. Mostrei que a robustez depende não só do tipo de promotor de extinção que está sendo avaliado, como da medida de interesse. Por fim, usando uma série temporal de oito anos de redes de planta a polinizadores após a restauração de um habitat na Califórnia (EUA) explorei como a montagem e robustez de comunidades muda com o passar do tempo. Encontrei que as posições que as espécies ocupam na rede são altamente dinâmicas com o passar do tempo, fazendo com que o processo de montagem de comunidades seja pontuado por grandes reorganizações da rede. Não encontrei uma relação entre robustez da rede tempo após a restauração. O conjunto de resultados apresentado e discutido nesta tese contribuí para o entendimento dos mecanismos subjacentes à manutenção da biodiversidade. Para compreendermos como a robustez de diferentes comunidades varia, é necessário considerar não só a espécie per se, mas também as espécies que dependem direta e indiretamente da espécie em questão, a estrutura da comunidade na qual aquela espécie está inserida e também da natureza da perturbação que atinge a comunidade
Título em inglês
Cascading effects in mutualistic networks
Palavras-chave em inglês
Complex networks
Ecological interactions
Mutualism
Resumo em inglês
Species in ecological communities are linked through interactions. Perturbations, such as fluctuations in abundance, can flow from a species to another through ecological interactions. As a consequence, perturbations can ripple across species assemblages resulting in cascading effects that can potentially affect all species in the community. Ecological assemblages differ both in terms of species composition and in the way in which interactions are organized. As a result, different ecological communities form interaction networks that differ both in their structures as well in the interaction strengths connecting pairs of species within networks. Given that species and interactions are being lost at alarming rates, it is imperative to comprehend how robust communities are to extinction drivers. Moreover, if we are to prevent communities' collapse and restore lost interactions, we have to understand how communities are assembled, as well as if and how robustness change through time. Despite continued effort by ecologists, it remains unclear how community structure is related to cascading effects and whether interaction strength affects network robustness by enhancing or dampening cascading effects due to multiple extinction drivers. In this thesis, I combine empirical data on weighted mutualistic networks, numerical simulations, and theoretical networks to explore how robust different network structures are to different extinction drivers, and how robustness change as networks assemble. First, I investigate how the structure of mutualistic networks affects perturbation spreading time--a proxy of network robustness to cascading effects. I found that networks are more robust to cascading effects when I incorporate interaction strengths, since simulations in which interaction strength was included had higher perturbation spreading times. Species richness, modularity, and nestedness had a strong, positive effect in perturbation spreading time regardless of the interaction strengths. Then, using theoretical networks with a fixed number of species and number of interactions, I was able to disentangle the effects nestedness and modularity have on robustness. I explore how robustness to different extinction drivers, in addition to cascading effects, is related to nestedness and modularity. Networks with greater nestedness and modularity were more robust to cascading effects, whereas networks with intermediate nestedness levels were the most robust to species removal. Modularity had no effect on robustness to species removal. Most importantly, I show that robustness depends not only on the type of extinction driver assessed, but also on the measure being used to quantify robustness. Finally, I use an eight-year dataset of plant-pollination networks following habitat restoration to explore how the assembly of plant-pollinator communities, and their robustness, changes as community assembles. I found that species occupy highly dynamic network positions through time, causing the assembly process to be punctuated by major network reorganizations. There was no relationship between years since restoration and robustness to perturbation spreading and to species removal. Altogether, these results contribute to broaden our understanding of the mechanisms behind biodiversity maintenance. If we are to protect and restore ecological communities, it is essential to consider not only the species per se, but also all species that depend directly and indirectly of that particular species, to unravel the relationship between network structure and community robustness to extinction drivers, and to understand how network structure and robustness changes as communities assemble
 
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Data de Liberação
2020-01-22
Data de Publicação
2018-02-01
 
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