Padrões geográficos da diversidade taxonômica e funcional do fitoplâncton em ecossistemas aquáticos do litoral ao semiárido do Rio Grande do Norte

Texto

(1)UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE. Padrões Geográficos da Diversidade Taxonômica e Funcional do Fitoplâncton em Ecossistemas Aquáticos do Litoral ao Semiárido do Rio Grande do Norte. LETÍCIA BARBOSA QUESADO. 2017. Fonte: Camilai Cabral.

(2) UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE (UFRN) CENTRO DE BIOCIÊNCIAS (CB) PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECOLOGIA (PPGE). Padrões Geográficos da Diversidade Taxonômica e Funcional do Fitoplâncton em Ecossistemas Aquáticos do Litoral ao Semiárido do Rio Grande do Norte. LETÍCIA BARBOSA QUESADO. Tese apresentada ao Curso de Pós-Graduação em Ecologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), como parte dos requisitos para obtenção do título de Doutor em Ciências Biológicas (Ecologia).. ORIENTADOR: Prof.ª Dra. Luciana Silva Carneiro CO-ORIENTADOR: Prof. Dr. Adriano Caliman. UFRN – RN 2017. ii.

(3) Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN Sistema de Bibliotecas - SISBI Catalogação de Publicação na Fonte. UFRN - Biblioteca Setorial Prof. Leopoldo Nelson - Centro de Biociências - CB Quesado, Letícia Barbosa. Padrões geográficos da diversidade taxonômica e funcional do fitoplâncton em ecossistemas aquáticos do litoral ao semiárido do Rio Grande do Norte / Letícia Barbosa Quesado. - Natal, 2017. 116 f.: il. Tese (Doutorado) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Centro de Biociências. Programa de Pós-Graduação em Ecologia. Orientadora: Profa. Dra. Luciana Silva Carneiro. Coorientador: Prof. Dr. Adriano Caliman. 1. Fitoplâncton - Tese. 2. Fatores locais e regionais - Tese. 3. Beta diversidade - Tese. 4. Diversidade funcional - Tese. 5. Redundância funcional - Tese. 6. Variação intra- e interespecífica - Tese. I. Carneiro, Luciana Silva. II. Caliman, Adriano. III. Universidade Federal do Rio Grande do Norte. IV. Título. RN/UF/BSECB. CDU 551.46. iii.

(4) “Padrões Geográficos da Diversidade Taxonômica e Funcional do Fitoplâncton em Ecossistemas Aquáticos do Litoral ao Semiárido do Rio Grande do Norte” Letícia Barbosa Quesado Mestre em Ecologia. Tese apresentada ao Curso de PósGraduação em Ecologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), como parte dos requisitos para obtenção do título de Doutor em Ciências Biológicas (Ecologia).. BANCA EXAMINADORA. _________________________________________ Prof. Dra. Luciana Silva Carneiro – Presidente da Banca e Orientadora. _________________________________________ Profa. Dr. Adriano Sanches Melo – Membro Externo – UFG/Goiás. _________________________________________ Prof. Dra. Vera Lúcia Moraes Huszar – Membro Externo – Museu Nacional-UFRJ/RJ. _________________________________________ Prof. Dr. Alexandre Fadigas Souza – Membro Interno – UFRN/Natal. _________________________________________ Dra. Vanessa Becker – Membro Interno – UFRN/Natal. Natal/RN 2017 iv.

(5) “Sem a curiosidade que me move, que me inquieta, que me insere na busca, não aprendo nem ensino” Paulo Freire “O homem que está dizendo que algo é impossível frequentemente acaba sendo interrompido por alguém que acabou de fazer o impossível.” Rudiger Dornbusch. v.

(6) AGRADECIMENTOS Este foi um trabalho de muita dedicação e amadurecimento científico e pessoal. Neste processo muito são merecedores do meu carinho e do meu muito obrigado! É neste espaço que expresso com muita emoção toda a minha gratidão àqueles que participaram ativamente deste trabalho e àqueles que simplesmente estiveram ao meu lado, apoiando meu projeto, minhas ideias, enviando energias positivas e pensamentos de garra, fé e amor. Esta jornada começou com o projeto de doutorado da Camila Cabral, que com ela foram a campo coletar 100 amostras em menos de 25 dias uma equipe de no máximo 5 pessoas/dia, das quais fixas eram ela, Fabíola e Anna Cláudia. Foi graças ao empenho e dedicação dessa equipe que o meu projeto pôde acontecer. Meus agradecimentos ao Programa de Pós-Graduação em Ecologia, Universidade Federal do Rio de Grande do Norte, e às seguintes instituições que possibilitaram o sucesso da pesquisa: CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) pela concessão da bolsa de doutorado de março de 2013 a fevereiro de 2017 e bolsa de doutorado sanduíche. Ao CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) pelo financiamento para as coletas em todo o Estado do Rio Grande do Norte. A minha orientadora Profa. Luciana Carneiro e Prof. Adriano Caliman pela orientação, pela confiança em mim aplicada desde a minha chegada a Natal e pela oportunidade de fazer parte de um projeto tão fascinante, no qual aprendi muito e vai contribuir bastante para a minha carreira científica. Aos professores Dr. Adriano Sanches Melo, Dr. Alexandre Fadigas Souza, Dra. Vera Lúcia Moraes Huszar e Dra. Vanessa Becker por terem aceitado o convite para participar da banca avaliadora desta tese de doutorado. Agradeço aos amigos dos Laboratório de Ecologia Aquática pela força e incentivo, à Regina, Gabi, Fabíola, Ewaldo, Camila, Rosemberg, Pablo, Bibinha, Maricota, Anízio Marcô e Bruno. Agradeço às pessoas que acreditaram neste projeto e utilizaram ou utilizarão os dados para execução de suas pesquisas. A todos os professores do Departamento e do Programa de Pós-Graduação em Ecologia da UFRN. Os ensinamentos e influência acadêmica de vocês me ajudam a exercer esta profissão com sabedoria e carinho. Aos professores André, Coca, Renata e Vanessa por gentilmente terem cedido seus laboratórios para execução de alguma das partes desta tese. Em especial a Renata com quem dividi a sala por um ano e meio contando amostras no microscópio que lá ficava. Além de juntamente com o professor Coca terem contribuído para o trabalho como banca de acompanhamento. Ao até então pós-doc Rosemberg muitos sanduíches na Mariquinha na vi.

(7) tentativa de relaxar um pouco entre amostras, mas principalmente, pela amizade, ajudas e por sempre ter acreditado em meu trabalho e potencial. Aos estudantes do programa de pós-graduação da minha turma, por terem compartilhado disciplinas, trabalhos, alegrias, churrascos, pudins, fotos e muito mais: Felipe Marinho, Gustavo Girão Braga, Ana Helena Bevilacqua, Iagê Terra, Patrícia Ribeiro, Daniel Bezerra, Vanessa Rodrigues de Morais, Natália Roos, Kionara Sarabella, Paulo Henrique Marinho, Janaina Calado, Damião Oliveira, Thaisa Accioly, Marina Antongiovanni e Ananda Silva. As pérolas do Museu Nacional com quem aprendi a amar a ecologia do fitoplâncton e com quem sempre pude contar com a amizade e ajudas: Lú, Jú, Carol, Lola, Suema, Vera, Lúcia, Marinângela e Graça. Muito obrigada! A família LARIHSA que sempre me acolheu nas horas de estudo, dúvidas e de muita risada, em especial a Vanessa, Fabiana e Maricota. Sentirei falta da cozinha e dos bolinhos da Célia. Ao Prof. Dr. Luc De Meester e a todos do Aquatic, Ecology, Evolution and Conservation, pela orientação, acolhida e confiança durante o doutorado sanduiche. A Lynn e Caroline pela parceria, por toda ajuda e amizade. Em especial eu agradeço, Andros Giuanuca, Fabio Toshiro, Laurens Kilsdonk, Jessie Engelen, Kjell Coussement, Pieter Lemmens, Edwin van den Berg, Kristien Brans, Eyerusalem Goitom, Matthias Vanhamel, Mieke Jansen, Fassil Teffera, Chao Zhang, Till Czypionka, Sarah Oexle, Shinjini Mukherjee, Anurag Chaturvedi e Katina Spanier. Aos amigos que fiz durante esse período, principalmente aos amiguinhos brasileiros de Leuven. E aos que se tornaram quase irmãos, com que pude contar literalmente em todas as horas, Monica, Sophie e Franz. Sinto falta dos nossos jantares e conversas e passadas nos labs alheios para uma ajuda e um almoço bucólico no parque. Aos pingas, tanquetôes e a todos que tornaram a minha passagem por Natal cheia de alegria e festas, muitas festas, conversas e até mesmo estudos, meu muito obrigado. Agradeço a todos: Ana Helena, Caterina, Sylvan, Pichi, Caramuguinho, Eduardo, Emanuel, Flavinha, Anna Chica, Tida, Laurinha, Clarinha, Pocas, Gustavão, Lucão, Julia, JB, Talitão, Pablito, Juan P, Tamana, Juanca, Eugenia, Guiga, Dri e o pequeno Yuri, Alvaro, Marcelo, Adriana Estrela e o Pedrinho, Angélica, Rafael, Bernardo, Carol Levis, Duka, Helô, Eli, Eliana, Isa, Maria, Maria Clara, Marília, Adrian, Marina, Marininha, Nat Roos, Paty, Rodrigo, André, Laura... Aos meus amigos por me ouvirem, me aconselharem, partilharem comigo parte de suas vidas com muita alegria, brincadeira, festas, muitas festas. Pela eterna amizade e por acreditarem em mim e em meus projetos, mesmo que às vezes de muito longe. A cada um, há uma parte de minha memória e coração. Agradeço profundamente a: Aninha, Biel, Digo, Flávia, Lê, Jova, Nati, Salsa, Gabi, Fê, Pá, Dri, Gê e ao quarteto de quinta (Talitão, Tids e Laurinha). Sem vocês minha vida nunca seria boa o bastante. Ao Eri do muuuuuuuuundo, não tenho palavras para vii.

(8) agradecer por todo carinho e cuidado, e por estar presente no momento mais difícil e por acreditar em mim. Minha enorme gratidão à minha família, meu porto seguro, Regina, Cilênio e Eduardo, pelo carinho, incentivo, apoio em todos os sentidos e por terem entendido a minha ausência, me dando coragem e ajudando a manter a tranquilidade e o astral em todos os momentos. Agradeço de corpo e alma a vocês pela concretização deste trabalho. Agradeço meu primo Gabriel, e meus tios Cleusa e Valério e Clécio e Adriane por estarem presentes nos momentos de extrema alegria e de superação. Aos meus familiares cearenses, mineiros e cariocas, sanguíneos e postiços pela alegria que me proporcionam, por confiarem em mim e pelo amor incondicional que sentimos um pelo outro. Amo muito vocês!. Obrigada a todos!. viii.

(9) SUMÁRIO Resumo .......................................................................................................................................... xii Abstract ........................................................................................................................................ xiii Introdução geral............................................................................................................................... 1 Capítulo 1 Importância de fatores estruturadores na beta diversidade taxonômica e funcional em diferentes extensões espaciais ...................................................................................................... 11 Introduction ................................................................................................................................... 14 Materials and methods .................................................................................................................. 16 Study area ............................................................................................................................................ 16 Sampling design .................................................................................................................................. 20 Sampling and sample analysis ............................................................................................................. 20 Phytoplankton taxonomic and functional β-diversity .......................................................................... 23 Geographic and environmental variables across spatial scale ............................................................. 23 Quantifying the relative importance of the space and environment in distinct spatial extensions ...... 24. Results ........................................................................................................................................... 25 General characteristics of the phytoplankton communities ................................................................. 25 Among-lakes environmental heterogeneity and geographic distances across spatial scale................. 26 Taxonomic and functional β-diversity across spatial scales ................................................................ 28. Discussion ..................................................................................................................................... 29 Local versus regional factors ............................................................................................................... 30 Taxonomic versus functional approach ............................................................................................... 32. References ..................................................................................................................................... 34 Supplementary Information........................................................................................................... 42 Appendix A – Variation among watersheds, regions and landscape environmental, geographic and βdiversity. ......................................................................................................................................... 42 Appendix B – Additional methodological details on trait data acquisition ......................................... 43. Capítulo 2 Redundância funcional na comunidade fitoplanctônica em diferentes escalas espaciais ........ 44 Introduction ................................................................................................................................... 47 Materials and methods .................................................................................................................. 50 Study area ............................................................................................................................................ 50 Sampling design .................................................................................................................................. 52. Results ........................................................................................................................................... 57 Functional-taxonomic relationships across spatial scales .................................................................... 57 Functional redundancy across spatial scale ......................................................................................... 59. Discussion ..................................................................................................................................... 61 ix.

(10) References ..................................................................................................................................... 64 Supplementary Information........................................................................................................... 69 Appendix A – Taxonomic and functional metrics values at two spatial scales. .................................. 69 Appendix B – Standard effect size (SES) for the functional diversity and evenness across levels of spatial scale grains .......................................................................................................................... 70. Capítulo 3 Importância relativa de pressões seletivas dentro e entre espécies na variação do tamanho do fitoplâncton em lagos tropicais .................................................................................................... 72 Introduction ................................................................................................................................... 76 Materials and methods .................................................................................................................. 79 Study area ............................................................................................................................................ 79 Sampling and sample analysis ............................................................................................................. 81. Results ........................................................................................................................................... 85 General characteristics of the phytoplankton communities and functional groups ............................. 85 Community and functional group patterns in mean size along environmental gradients .................... 86 Contribution of intra- and interspecific trait variation for size change along environmental and predator biomass gradients ............................................................................................................. 89. Discussion ..................................................................................................................................... 92 References ..................................................................................................................................... 98 Supplementary Information......................................................................................................... 104 Appendix A – Additional methodological details on environmental data collection. ....................... 104 Appendix B – List of the functional groups with the assigned species, in order of contribution, from the most to the least. ..................................................................................................................... 107 Appendix C – Environmental conditions .......................................................................................... 109 Appendix D – Body size distribution and abundance-weighted functional group mean................... 111 Appendix D – Summary statistics of the comparisons of regression models .................................... 112 Appendix E – Trait-environment relationship summary statistics with biotic gradients. .................. 113. Conclusões gerais ........................................................................................................................ 114. x.

(11) APRESENTAÇÃO Esta tese está apresentada sob a forma de capítulos, cada um contendo um manuscrito científico. Todos os dados utilizados para elaboração dessa tese foram coletados durante o ano de 2012, por um grupo de alunos e técnicos de diferentes laboratórios: Laboratório de Ecologia Aquática (LEA), Laboratório de Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental (LARHISA), Laboratório de Limnologia do Departamento de Oceanografia e Limnologia e Laboratório de Ecologia de Paisagens do Departamento de Botânica e Zoologia, todos da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), financiado pelo Conselho Nacional de Pesquisa Científica (CNPq). Por conseguinte, uma seção intitulada “Introdução Geral” apresenta os principais referenciais teóricos e problemas ecológicos que motivaram a elaboração dessa tese, juntamente com as principais hipóteses testadas. Seguem-se os capítulos intitulados: I) “Importância de fatores estruturadores na beta diversidade taxonômica e funcional em diferentes extensões espaciais”; II) “Redundância funcional na comunidade fitoplanctônica em diferentes escalas espaciais”; e III) “Importância relativa de pressões seletivas dentro e entre espécies na variação do tamanho do fitoplâncton em lagos tropicais”. Por fim, uma seção intitulada “Conclusões Gerais” apresenta as principais conclusões da tese e as implicações para ações de conservação das comunidades e para pesquisas futuras.. xi.

(12) RESUMO Os padrões na biodiversidade são o resultado de múltiplos processos (locais e regionais) interativos em diferentes proporções em diferentes extensões das escalas espaciais. Quanto menor o organismo, maior é seu potencial de dispersão, portanto acredita-se que suas comunidades sejam predominantemente estruturadas pelo ambiente através da ordenação das espécies. O uso da abordagem funcional tem se mostrado cada vez mais eficiente para o entendimento dos padrões de biodiversidade, pela intrínseca relação dos traços com o ambiente que os seleciona. Desta forma, espera-se que com o aumento das extensões espaciais devido ao aumento da heterogeneidade ambiental maior será o número de traços funcionais selecionados pelos diferentes filtros ambientais, levando a uma relação positiva da diversidade funcionaltaxonômica. No entanto, a variação dos traços pode ser devido a ordenação de espécies ou variação de intraespecífica dependendo do gradiente ambiental analisado. O objetivo geral foi avaliar a influência da escala espacial na diversidade taxonômica e funcional do fitoplâncton de lagos e reservatórios distribuídos da região costeira (úmida) para o interior (semiárido) do Rio Grande do Norte. Desta forma, os objetivos específicos foram: (1) verificar quais fatores (locais ou regionais) determinam a β-diversidade taxonômica e funcional em duas extensões espaciais (bacia hidrográfica e paisagem); (2) como as relações entre as métricas funcionais e taxonômicas (riqueza, equitabilidade, diversidade e redundância funcional) variam de acordo com o grão da escala espacial; e (3) como os gradientes ambientais explicam a variação do tamanho dos organismos fitoplanctônicos na comunidade e seus grupos funcionais. As amostras foram coletadas em 98 lagos distribuídos em 14 bacias hidrográficas, entre os meses de setembro e outubro de 2012. As métricas funcionais foram baseadas em traços mistos, como superfície, tamanho, presença de mucilagem e composição de pigmentos (verde, azul, marrom e misto), e tipo de formas de vida (colonial, filamentosa ou unicelular). Nossos resultados mostram que a comunidade fitoplanctônica foi explicada principalmente pela ordenação de espécies em ambas as extensões espaciais, com importância decrescente com a escala. No entanto, a β-diversidade funcional foi melhor predita pela ordenação de espécies do que a taxonômica. Além disso, as abordagens foram dependentes da escala espacial, enquanto a funcional foi significativa para as bacias hidrográficas, a taxonômica foi fracamente relacionada a paisagem. Ao observarmos as relações entre as métricas funcionais e taxonômicas, encontramos uma relação linear positiva com quase todas as métricas medidas. Apenas a riqueza foi dependente da escala espacial, mudando de uma relação visual assintótica para uma linear. Consequentemente, a redundância funcional ponderada pela abundância diminuiu em ambas as escalas espaciais com mudanças nas métricas responsáveis por tal. Ao nível do lago, a redundância funcional foi correlacionada com o aumento da diversidade funcional, ao nível da bacia hidrográfica com riqueza, taxonômica e funcional. De forma geral, a comunidade fitoplanctônica aumentou seu tamanho médio ao longo do gradiente de biomassa de Cyclopoida. A mudança de espécies foi o padrão dominante na variação do tamanho e repetiu-se nos grupos funcionais, com exceção das algas unicelulares não tóxicas de parede celular rígida e as filamentosas tóxicas, nas quais a variação intraespecífica foi mais importante ao longo do gradiente de biomassa de Calanoida e de eutrofização, respectivamente. Este estudo contribui para o modelo de ordenação de espécies do mecanismo de metacomunidade para as comunidades fitoplanctônicas, reforçado pela abordagem funcional baseada em traços. A mudança de espécies apresentou uma forte influência na resposta de tamanho do fitoplâncton a gradientes amplos. Finalmente, este estudo destaca o papel substancial da complementariedade funcional na estruturação da comunidade fitoplanctônica e a importância de incluir escalas espaciais distintas em estudos de metacomunidade. Palavras-chave: Fatores locais e regionais; β-diversidade; diversidade funcional; redundância funcional; variação intraespecífica; variação interespecífica; fitoplâncton.. xii.

(13) ABSTRACT Patterns in biodiversity are the result of multiple interacting processes at both local and regional spatial scales. Microorganisms, considered highly dispersed, have their communities expected to be predominantly structured by the local environment through species sorting. The functional approach has increasingly been used to understand patterns of biodiversity and its consequences to the ecosystem. Increasing scientific effort has been devoted to testing patterns and mechanisms regulating functional-taxonomic diversity relationship. The spatial scale has the potential to mediate this relationship because both the number of species and environmental heterogeneity are expected to increase with spatial scale. Consequently, a great number of functional traits may be selected by environmental filtering at larger spatial scales leading to a positive functional-taxonomic diversity relationship. Nevertheless, trait variation over an environmental gradient can be due to either species turnover or intraspecific trait variation. We aimed to evaluate how the spatial scale influences the taxonomic and functional phytoplankton diversity of freshwater environments distributed along an arid gradient from the (humid region) coast to the countryside (semiarid region) of Rio Grande do Norte. Likewise, we also intended to verify (1) which factors (local or regional) determines taxonomic and functional β-diversity at two spatial extensions (watershed and landscape) (Chapter 1); (2) how the relationships between functional and taxonomic metrics (richness, evenness, diversity, and functional redundancy) vary according to spatial scale grain (lake or watershed) (Chapter 2); and (3) how environmental gradients explain the size variation of phytoplankton community and its functional groups (Chapter 3). We collected samples in the subsurface of the limnetic region of 98 lakes distributed along 14 watersheds, between September and October 2012. The functional metrics were based on mixed traits, as surface, size, presence of mucilage and pigment composition (green, blue, brown and mixed) and type of life forms (colonial, filamentous or unicellular). Our results show that phytoplankton community was mainly explained by species sorting at both spatial extensions, with decreasing importance with the scale. However, functional β-diversity was better predicted by species sorting than taxonomic one. In addition, the approaches were spatial scale dependent, while functional approach was significant at the watershed level, taxonomic weakly significant at the landscape level. When observing the functional-taxonomic metrics relationship, we found a positive linear relationship with almost all metrics measured. Only richness was spatial scale dependent, changing from a visually asymptotic relationship to a linear one with increasing spatial scale grain. Consequently, functional redundancy decreased at both spatial scale grain with changes in the metrics responsible for it. At the lake level, functional redundancy was correlated with an increase in functional diversity, while at the watershed level with richness, taxonomic and functional ones. Overall, the phytoplankton community increased in its average size along with Cyclopoida biomass. Species turnover was predominant as the pattern of size variation, and repeated itself within each of the functional groups, except for the non-toxic unicellular algae with hard cell walls and the toxic filamentous algae for which intraspecific variation was more important along Calanoida biomass and eutrophication gradient, respectively. This study contributes to the species-sorting model of metacommunity mechanism for phytoplankton communities reinforced by the functional trait-based approach. Species turnover had a strong influence on determining phytoplankton size responses to broad gradients. Finally, this study highlights a substantial role of functional complementary for structuring phytoplankton communities and the importance of including distinct spatial scales in metacommunities studies. Keywords: Local and regional factors; β-diversity; functional diversity; functional redundancy; intraspecific variation; interspecific variation; phytoplankton; species sorting.. xiii.

(14) INTRODUÇÃO GERAL Nas últimas décadas, os ecólogos têm reconhecido que a biodiversidade é influenciada não apenas pelas interações locais entre as espécies coexistentes, mas também, em larga escala, pela biogeografia, história e evolução dos ambientes e dos organismos (Ricklefs 2004; Ricklefs 2007). Desta forma, os processos que estruturam as comunidades podem ser classificados como locais ou regionais baseados na escala espacial que operam (Ricklefs 1987). Os processos locais são fortemente deterministas e relacionados à Teoria de Nicho (Hutchinson 1957), em que a ocorrência e distribuição das espécies são limitadas pela capacidade de adaptação das espécies às condições bióticas e abióticas locais. Ao passo que, os processos regionais em larga escala podem resultar da evolução (Ricklefs 2004) e da dispersão através do espaço e do tempo. A teoria neutra de Biogeografia e Biodiversidade (Hubbell 2001) propôs, então, uma ideia particular que surgiu através da perspectiva em escala regional, de que os processos de dispersão e deriva ecológica exercem influência na riqueza de espécies e co-ocorrência em comunidades naturais. Historicamente, as pesquisas em ecologia de comunidade têm dado maior ênfase aos efeitos dos processos locais sobre a estrutura das comunidades (McCauley 2007). No entanto, o desenvolvimento do conceito de metacomunidades (Leibold et al. 2004), com o avanço do conhecimento no campo da Macroecologia, ressaltou a importância da interação entre ambos os processos na determinação da estrutura de uma comunidade em diferentes escalas espaciais (Heino et al. 2015). Embora, o principal desafio ainda seja identificar os mecanismos que regem a contribuição relativa de fatores locais e regionais na estruturação das comunidades, atualmente os ecólogos têm atentado para entender sob quais contextos ecológicos tais fatores agirão independente ou interativamente, em maior ou menor grau, sobre a estruturação espaço-temporal das comunidades (Shurin & Srivastava 2005). 1.

(15) Para entender como a biodiversidade interage com processos ecológicos em diferentes escalas espaciais, tem havido um crescente interesse na literatura para entender como a diversidade taxonômica e funcional co-variam ao longo do espaço. A diversidade funcional é uma das muitas facetas da biodiversidade e pode atuar tanto como um indicador dos processos que estruturam a comunidade (por exemplo, filtros ambientais e bióticos e sua resposta às perturbações), quanto como um indicador de funções do ecossistema, como produtividade e ciclagem de nutrientes (Petchey & Gaston 2006; Petchey et al. 2007; Laureto et al. 2015). A interpretação da estruturação de uma comunidade através da abordagem funcional começa quando avaliamos os filtros ambientais locais que podem promover uma comunidade com espécies de requisitos semelhantes e baixa dispersão em resposta à seleção ocasionada por filtros ambientais locais, o que consequentemente implicaria em uma diversidade funcional baixa em menores escalas espaciais. No entanto, o processo de formação de comunidade locais também passa pelo filtro das interações bióticas. Esse tende a causar uma sobre dispersão dos traços associados, levando a uma limitação da similaridade funcional em decorrência da repartição de recursos (Weiher et al. 2011) (Fig. 1). É nessa escala espacial que os traços, através das interações bióticas e abióticas (Weiher et al. 2011), tornando-os intrinsicamente ligados ao ecossistema em que ocorrem.. 2.

(16) Figura 1 – Ilustração conceitual do modelo do espaço do traço funcional (“Traitspace”) e seleção de traços através de filtros ambientais. As imagens das espécies representam os diversos traços funcionais individuais do conjuto de espécies globais onipresentes. As distribuições de traços de seis espécies hipotéticas indicam que as espécies amarela e verde devem ser as mais propensas a ocorrer nesse ambiente porque suas abundâncias preditas serão resultado do sucesso após os filtros. Modificada de Laughlin et al. (2012).. No contexto da metacomunidade, até o nível de diversidade que um dado ecossistema pode suportar, o acréscimo de espécies advindas de outras localidades regionais promoveria uma melhora no funcionamento do ecossistema e aumentaria a biodiversidade. Além desse nível, qualquer acréscimo resultaria numa competição. A competição agravaria com o acréscimo exacerbado de espécies de comunidades vizinhas, reduzindo o desempenho de ambos os competidores. No entanto, há um momento em que há acréscimo de espécies sem alteração das funções existentes ocorrendo a redundância funcional, que perdura pela interação entre competição e complementariedade entre as espécies coexistentes. Em uma escala espacial maior, por causa de uma maior heterogeneidade ambiental, a complementariedade das espécies entre as 3.

(17) diversas localidades da região aumenta as funções dos ecossistemas constantemente com o acréscimo de novas espécies (Doledec & Bonada 2013). A resposta funcional, então, pode ser dependente da escala espacial e pesquisas sobre a variação da diversidade funcional ao longo de gradientes ambientais podem fornecer conhecimento adicional para identificar fenômenos gerais a respeito da variação da biodiversidade (Stevens et al. 2003) em diferentes escalas espaciais. Uma das razões por trás da mudança de abordagem de espécies para traços funcionais é a crescente evidência de que o número de espécies ou sua identidade tem pouco ou nenhum efeito nos processos do ecossistema (Thompson & Starzomski 2007). Além disso, as medidas de diversidade funcional muitas vezes melhor explicam a variação nas funções do ecossistema do que qualquer medida de diversidade taxonômica (Weiher et al 2011). Portanto, entender a estruturação das comunidades via traços funcionais nos dá uma ideia mecanicista dos processos (e suas relevâncias relativas). Estes traços podem ser qualquer característica de um organismo que influencia seu desempenho ou fitness, como aspectos de morfologia, bioquímica, fisiologia, estrutura, fenologia ou comportamento (Violle et al. 2007). Desta forma, os traços capazes de afetar as propriedades e serviços do ecossistema ligam o indivíduo ao ecossistema, conectando a biodiversidade ao funcionamento do ecossistema (Nock et al. 2016). O traço ou combinação deles escolhida não é o único fator importante, mas também o nível em que esses traços são considerados. Comumente faz-se uso das médias dos traços como representante da espécie, assumindo que a variação do traço interespecífica é maior do que a variação intraespecífica (McGill et al. 2006). Recentemente, entretanto, percebeu-se que os valores dos traços de uma espécie podem variar muito entre os ambientes e que essa variação de traço intraespecífica (“intraspecific trait variation”: ITV) deve ser levada em consideração nas análises (Violle et al. 2012). Estudos têm demonstrado que a ITV em resposta a fatores ambientais pode ser maior do que o esperado (Siefert et al. 2015) e pode ser responsável pela coexistência e, consequentemente, pela manutenção de funções do ecossistema (Bolnick et al. 2003). Ao avaliar traços no nível específico, pode-se calcular a contribuição relativa da ITV e da 4.

(18) substituição de espécies (isto é, mudanças na composição de espécies, “species turnover”: SPT) entre os locais ao longo de um gradiente ambiental escolhido. Se a ITV é a principal variação ao longo de um determinado gradiente ecológico, ela expressa a importância das respostas locais das espécies às mudanças ambientais e a amplitude dos valores dos traços (Violle et al. 2007), seja por plasticidade (resposta rápida) ou evolução (resposta genética) (Reed et al. 2010). Se, no entanto, a variação for principalmente devido ao SPT, isso reflete a necessidade de dispersão, permitindo que as espécies rastreiem espacialmente seu “ótimo” ambiental para manter a relação traço-ambiente perante a mudanças ambientais (Parmesan 2006). Até o momento, estudos sobre a contribuição relativa da ITV e SPT na variação de traços foram principalmente focadas em macroorganismos, como plantas (Siefert et al. 2015). No entanto, os microorganismos unicelulares são escassos, apesar da enorme importância funcional nos ecossistemas. O fitoplâncton é um grupo extremamente diverso e polifilético (Reynolds 2006; Litchman & Klausmeier 2008), um componente-chave de vários processos e serviços ecológicos, tais como produtividade primária, ciclo biogeoquímico de muitos elementos e pode afetar drasticamente níveis tróficos superiores (Sterner & Elser 2002; Falkowski et al. 2004; Huisman et al. 2005). Além disso, também apresenta traços funcionais considerados relativamente fáceis de medir (Edwards et al. 2015, 2016; Nock et al. 2016) e que afetam o crescimento, metabolismo, aquisição de recursos e susceptibilidade à predação (Litchman & Klausmeier 2008), tais como a área de superfície e a forma de vida (unicelular, filamentoso ou colonial) (Reynolds 2006). Tal abordagem baseada em traços na comunidade fitoplanctônica ainda se encontra em estágio inicial, especialmente com um ponto de vista biogeográfico (Longhi & Beisner, 2010; Vogt et al. 2010; Huszar et al. 2015; Segura et al. 2015; Santos et al. 2016). Tais avanços auxiliariam melhor a formulação de áreas de conservação (Lopes et al. 2011; Declerck et al. 2005, 2011). Neste contexto, o objetivo geral desta tese foi avaliar, através de uma abordagem de metacomunidade, como a escala espacial influencia a composição taxonômica e funcional do 5.

(19) fitoplâncton em ambientes aquáticos continentais lênticos distribuídos do litoral (úmido) para o interior (semiárido) do Rio Grande do Norte. Nós, então, fizemos os seguintes questionamentos distribuídos nos diferentes capítulos da tese: • Qual a importância relativa dos fatores locais e regionais na estrutura e distribuição da da comunidade do fitoplâncton de água doce? O Capítulo 1 intitulado Importância de fatores estruturadores na beta diversidade taxonômica e funcional em diferentes extensões espaciais teve como objetivo testar a importância relativa dos fatores locais e regionais na β-diversidade do fitoplâncton em três escalas espaciais (bacia hidrográfica, regional e paisagem), caracterizada por 89 lagos, distribuídos em 10 bacias hidrográficas (bacias com no mínimo de cinco lagos), em uma paisagem com duas regiões climáticas (úmidas e semiáridas), durante a estação seca. Formulamos, então, duas hipóteses, a primeira de que a ordenação das espécies determinaria as diferenças da comunidade de fitoplanctônica em uma menor extensão da escala espacial, enquanto os processos regionais (ou seja, a dispersão) se tornariam mais importantes em maior extensão da escala espacial. E a segunda de que a β-diversidade funcional seria mais sensível à variação ambiental local do que a taxonômica; • Qual a influência da escala espacial (local versus bacia hidrográfica) na relação das métricas funcional-taxonômica (riqueza, equitabilidade, diversidade, e redundância funcional)? O Capítulo 2 intitulado Redundância funcional na comunidade fitoplanctônica em diferentes escalas espaciais teve como objetivo analisar a influência da escala espacial na relação das métricas funcional-taxonômica em 95 comunidades de fitoplâncton distribuídas em 13 bacias hidrográficas (bacias com no mínimo dois lagos). Nós avaliamos se e como as relações entre métricas funcionais e taxonômicas variam de acordo com a escala espacial de observação (local e bacia hidrográfica), como a. 6.

(20) redundância funcional se relaciona com as mesmas e se esta é dependente da escala, como resposta ao aumento da heterogeneidade ambiental na escala espacial; • Quais os papéis relativos de diferentes gradientes ambientais na determinação do padrão no do tamanho do corpo da comunidade fitoplanctônica? O Capítulo 3 intitulado Importância relativa de pressões seletivas dentro e entre espécies na variação do tamanho do fitoplâncton em lagos tropicais teve como objetivo quantificar os papéis relativos de gradientes abióticos e bióticos na determinação do padrão no tamanho corporal de 98 comunidades de fitoplâncton (todo o conjunto de dados) e sete grupos funcionais. Nós avaliamos se e como a variação do tamanho do fitoplâncton pode ser explicada pelos gradientes, como esses padrões diferem entre os grupos funcionais e como as variações dentro e entre as espécies ou a substituição dos grupos funcionais contribuem para tais mudanças de tamanho observadas.. Referências Bolnick, D.I.; Svanbäck, R.; Fordyce, J.A.; Yang, L.H.; Davis, J.M.; Hulsey, C.D. & Forister, M.L. 2003. The ecology of individuals: incidence and implications of individual specialization. The American Naturalist, 161:1-28. Declerck, S.A.J.; Coronel, J.S.; Legendre, P. & Brendonck, L. 2011 Scale dependency of processes structuring metacommunities of cladocerans in temporary pools of High-Andes wetlands. Ecography, 34: 296-305. Edwards, K.F.; Klausmeier, C.A. & Litchman, E. 2015. Nutrient utilization traits of phytoplankton. Ecology, 96: 2311. Edwards, K.F.; Thomas, M.K.; Klausmeier, C.A & Litchman, E. 2016. Phytoplankton growth and the interaction of light and temperature: a synthesis at the species and community level. Limnol. Oceanogr., 61: 1232–1244. Falkowski, P.G. et al 2004. The evolution of modern eukaryotic phytoplankton. Science, 305: 354–360. Heino, J.; Melo, A.S. & Bini, L.M. 2015. Reconceptualising the β-diversity-environmental heterogeneity relationship in running water systems. Freshwater Biology, 60: 223–235. Hubbell, S.P. 2001. The Unified Neutral Theory of Biodiversity and Biogeography. Princeton University Press, Princeton, NJ, USA 7.

(21) Huisman, J.; Matthijs, H.C.P. & Visser, P.M. (eds.) 2005. Harmful Cyanobacteria. Berlin: Springer. Huszar, V.L.M.; Nabout, J.O.C; Appel, M.O.; Santos, J.B.O.; Abe, D.S. & Silva, A.L.H.S. 2015. Environmental and not spatial processes (directional and non-directional) shape the phytoplankton composition and functional groups in a large subtropical river basin. J. Plankton Res, 37: 1190–1200. Hutchinson, G.E. 1957. Concluding Remarks. Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology, 22:415- 422. Laughlin, D.C.; Joshi, C.; van Bodegom, P.M.; Bastow, Z.A. & Fule, P.Z. 2012. A predictive model of community assembly that incorporates intraspecific trait variation. Ecology Letters, 15: 1291–1299. Laureto, L.M.O. & Cianciaruso, M.V. 2015. Trait distribution patterns in savanna and forest plant assemblages and their relationship with soil features. Plant Ecol., 216: 629–639. Leibold, M.A., Holyoak, M., Mouquet, N., et al. 2004. The metacommunity concept: a framework for multi-scale community ecology. Ecology Letters, 7: 601- 613. Litchman, E. & Klausmeier, C.A. 2008. Trait-based community ecology of phytoplankton. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 39: 615–639. Longhi, M.L. & Beisner, B.E. 2010. Patterns in taxonomic and functional diversity of lake phytoplankton. Freshwater Biology, 55: 1349–1366. Lopes, P.M., Caliman, A.; Carneiro, L.; Bini, L.M.; Esteves, F.A.; Farjalla V. & Bozelli, R.L. 2011. Concordance among assemblages of upland Amazonian lakes and the structuring role of spatial and environmental factors. Ecological Indicators, 11: 1171–1176. McCauley, S.J. 2007. The role of local and regional processes in structuring larval dragonfly distributions across habitat gradients. Oikos, 116:121–133. McGill, B.J.; Enquist, B.J.; Weiher E. & Westoby M. 2006. Rebuilding community ecology from functional traits. TRENDS in Ecology and Evolution, 21:178-185. Nock, C.A.; Vogt, R.J. & Beisner, B.E. 2016. Functional traits. eLS. 1–8. Parmesan, C. 2006. Ecological and Evolutionary Responses to Recent Climate Change. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 37: 637-669. Petchey, O.L. & Gaston, K.J. 2006. Functional diversity: back to basics and looking forward. Ecol. Lett., 9: 741–758 Petchey, O.L.; Evans, K.L.; Fishburn, I.S. & Gaston, K.J. 2007. Low functional diversity and no redundancy in British avian assemblages. Journal of Animal Ecology, 76: 977–985.. 8.

(22) Reed, T.E.; Schindler, D.E. & Waples, R.S. 2010. Interacting effects of phenotypic plasticity and evolution on population persistence in a changing climate. Conservation Biology 25:56– 63. Reynolds, C.S. 2006. The Ecology of Freshwater Phytoplankton. Cambridge University Press, Cambridge. Ricklefs, R.E. 1987. Community diversity: relative roles of local and regional processes. Science 235: 167-171. Ricklefs, R.E. 2004. A comprehensive framework for global patterns in biodiversity. Ecol. Letters 7:1–15. Ricklefs R.E. 2007.Estimating diversification rates from phylogenetic information. TRENDS in Ecology and Evology, 22: 601–610. Santos, J.B.O.; Silva, L.H.S.; Branco, C.W.C & Huszar, V.L.M. 2016. The roles of environmental conditions and geographical distances on the species turnover of the whole phytoplankton and zooplankton communities and their subsets in tropical reservoirs. Hydrobiologia, 764: 171–186. Segura, A.M.; Calliari, D.; Kruk, C.; Fort, H.; Izaguirre, I.; Saad, J.F. & Arim, M. 2015. Metabolic dependence of phytoplankton species richness. Global Ecol. Biogeogr., 24: 472–482. Shurin, J.B. & D.S. Srivastava. 2005. New perspectives on local and regional diversity: beyond saturation. In Holyoak, M.; Leibold, M.A. & R.D. Holt (Eds.). Metacommunities. University of Chicago Press, Chicago, Illinois, USA. Siefert, A.Violle, C.; Chalmandrier, L.; Albert, C.H.; Taudiere, A.; Fajardo, A.; Aarssen, L.W.; Baraloto, C.; Carlucci, M.B.; Cianciaruso, M.V.; Dantas, V.L.; de Bello, F.; Duarte, L.D.S.; Fonseca, C.R.; Freschet, G.T.; Gaucherand, S.; Gross, N.; Hikosaka, K.; Jackson, B.; Jung, V.; Kamiyama, C.; Katabuchi, M.; Kembel, S.W.; Kichenin, E.; Kraft, N.J.B.; Lagerstrom, A.; Bagousse-Pinguet, Y.L.; Li, Y.; Mason, N.; Messier, J.; Nakashizuka, T.; Overton, J.McC.; Peltzer, D.A.; Pérez-Ramos, I.M.; Pillar, V.D.; Prentice, H.C.; Richardson, S.; Sasaki, T.; Schamp, B.S.; Schob, C.; Shipley, B.; Sundqvist, M.; Sykes, M.T.; Vandewalle, M. & Wardle, D.A. 2015. A global meta-analysis of the relative extent of intraspecific trait variation in plant communities. Ecology Letters, 18: 1406– 1419. Sterner, R.W. & Elser, J.J. 2002. Ecological Stoichiometry: The Biology of Elements from Molecules to the Biosphere. Princeton, NJ: Princeton Univ. Press. 9.

(23) Stevens, R.D.; Cox, S.B.; Strauss, R.E. & M.R. Willig. 2003. Patterns of functional diversity across an extensive environmental gradient: Vertebrate consumers, hidden treatments and latitudinal trends. Ecology Letters, 6: 1099–1108. Thompson, R. & Starzomski, B.M. 2007. What does biodiversity actually do? A review for managers and policy makers. Biodiversity and Conservation, 16: 1359–1378. Violle, C.; Navas, M.L.; Vile, D.; Kazakou, E.; Fortunel, C.; Hummel, I. & Garnier, E. 2007. Let the concept of trait be functional! Oikos, 116: 882–892. Violle, C; Enquist, BJ; McGill, BJ; Jiang, L; Albert, CH; Hulshof, C; Jung, V & Messier, J. 2012. The return of the variance: intraspecific variability in community ecology. TRENDS in Ecology and Evolution, 27: 244-252. Vogt, R.J.; Beisner B.E. & Prairie, Y.T. 2010. Functional diversity is positively associated with biomass for lake diatoms. Freshwater Biology, 55: 1636–1646. Weiher, E.; Freund, D.; Bunton, T.; Stefanski, A.; Lee, T. & Bentivenga, S. 2011. Advances, challenges and a developing synthesis of ecological community assembly theory. Phil. Trans. R. Soc. B., 366: 2403–2413.. 10.

(24) CAPÍTULO 1. IMPORTÂNCIA DE FATORES ESTRUTURADORES NA BETA DIVERSIDADE TAXONÔMICA E FUNCIONAL EM DIFERENTES EXTENSÕES ESPACIAIS. “Nada é permanente, salvo a mudança” Heráclito. 11.

(25) Importance of structuring factors on phytoplankton taxonomic and functional beta diversity in different spatial extensions. Letícia Barbosa Quesado1,2, Caroline Souffreau2, Luc De Meester2, Camila Rodrigues Cabral, Fabíola da Costa Catombé Dantas, André Megali Amado3, Adriano Caliman1, Luciana Silva Carneiro1. Addresses: 1. Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) – Lab. of Aquatic Ecology, Natal–. Brasil. ZipCode: 59.072-970 2. KU Leuven, Laboratory of Aquatic Ecology, Evolution and Conservation, Leuven – Belgium.. B-3000 3. Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) – Lab. of Limnology, Natal– Brazil.. ZipCode: 59.014-002. 12.

(26) Abstract Patterns in biodiversity are the result of multiple interacting processes at both local and regional spatial scales. Microorganisms, considered highly dispersed, have their communities expected to be predominantly structured by the local environment through species sorting. Additionally, little is known about the pattern when using functional trait-based approach. We evaluated the relative importance of local and regional factors on taxonomic and functional β-diversity of freshwater phytoplankton in the northeast of Brazil, through two hypothesizes. The first is was that species sorting will determine phytoplankton community structure at the small spatial scale, while regional processes (i.e. dispersion) will become more important at larger spatial scale. The second hypothesize was that a functional β-diversity will be better predicted by environmental factors than taxonomic one. For this, we sampled 89 freshwater lakes at two spatial extensions: watersheds (10) and landscape level at the Rio Grande do Norte state, during the dry season. Our results show that phytoplankton community was mainly explained by species sorting at both spatial extensions, with decreasing importance with the scale, which contradicts what we expected in our first hypothesis. Nevertheless, phytoplankton community was also structured by the watersheds’ identity at the smaller scale. However, corroborating with what we expected, functional β-diversity was better predicted by species sorting than taxonomic one. In addition, the approach was spatial scale dependent, while functional approach was significant at the watershed level, taxonomic weakly significant at the landscape level. This study contributed to the species-sorting model of metacommunity mechanism for phytoplankton communities reinforced by the functional trait-based approach.. Keywords: Environmental predictors; Biodiversity patterns; β-diversity; Tropical; Spatial scale.. 13.

(27) Introduction Metacommunity ecology studies processes which driving community structure in an explicit spatial framework. A central question in this research field is the relative importance of local and regional processes in determining aspects of community structure. Local processes include habitat limitation and biotic interactions (Tilman 1982; Peres-Neto et al. 2012), and the structuring of communities based on the local environment is collectively termed as species sorting (Leibold et al. 2004). Regional processes refer to dispersal-related processes and include dispersal limitation and source-sink dynamics or mass effects (Leibold et al. 2004; Vellend 2010). The variation in species composition among communities over space is known as βdiversity. Patterns in β-diversity have been intensively studied in macroorganisms, particularly in respect to contrasting dispersal potentials. Studies on macro- and microorganisms generally show that communities of organisms with low dispersal abilities are dominantly driven by regional processes (Shurin et al. 2009; De Bie et al. 2012; Padial et al. 2014; Peixoto et al. 2017), while communities of organisms with high dispersal potentials are known to be mainly driven by local processes (Leibold et al. 2004; De Bie et al. 2012; but see Lopes et al. 2011; Meier & Soininen 2014). Consequently, over the total range of body size, when comparing macro- and microscopic organisms, macroorganisms (e.g. macrophytes, fish, amphibians, and mammals) are in general more dispersal limited, resulting in spatially structured communities, while microorganisms (e.g. bacteria, phytoplankton, and ciliates) are expected to be less dispersallimited, which would result in a higher importance of species sorting (Leibold et al. 2004; Shurin et al. 2009; De Bie et al. 2012). In the past decade, a debate to decide the most important factors affecting the spatial structure of microorganisms has taken place. There is no consensus yet about the mechanisms and processes that regulate patterns of geographic distributions for groups such as ciliates, diatoms, bacteria, fungi, phytoplankton, and others (Azovsky & Mazei 2013). Two points of view are dividing specialists in the field. The first is the ‘ubiquity’ model of Fenchel & Finlay 14.

(28) (Finlay 2002; Fenchel & Finlay 2004) which assumes that because microorganisms have small sizes and high population densities, they are dispersal-unlimited, resulting in low allopatric speciation rates and low extinction rates. Therefore, microorganisms should not show biogeographic discreteness and should follow the Baas-Becking principle (“Everything is everywhere, but the environment selects”; Baas-Becking 1934). In this model, all microorganisms exhibit worldwide distribution and are latently present in all environments. They will become abundant in a given specific environmental condition or, otherwise, will occur at extremely low densities and thus remain beyond detection limit (Wit & Bouvier 2006). The second point of view refers to the ‘moderate endemicity’ model (Foissner 2006; 2008), which states that at least one-third of the microorganisms have a restricted to moderately restricted geographical distribution, and moderate to high rates of speciation and extinction. This last model is similar to the patterns and rates observed in macroorganisms, which considers that some microorganisms may have difficulties to disperse over long distances because of the lack of propagules resistant to dispersal-related stresses such as desiccation (Kristiansen 2008; Souffreau et al. 2013). However, proponents of both approaches agree that diversity of microorganisms and geographical distribution is still poorly studied and that there is a lack of data to validate these hypotheses (Azovsky & Mazei 2013). Most of the studies have been carried out predominantly at one single spatial scale (Declerck et al 2011). This approach can give confounding results, as both spatial and environmental processes can occur simultaneously, but at different proportions at different spatial scales. Studies with this approach show that variance explained by environmental factors decreases with scale, while dispersal-related mechanisms tend to be relatively more important at large scales (Melo et al. 2011; Declerck et al 2011). Therefore, studies with distinct levels of spatial scale can help clarify the importance of each structure factor and give us a better understanding of how spatial scale affects metacommunities structure and dynamics (Declerck et al 2011). 15.

(29) Include a multi-trait approach would improve our view of biodiversity-ecosystem functioning link, while removing the hidden premise that all species are functional equivalent (Petchey & Gaston 2006), having the same ability to respond to environmental changes (Vanormelingen et al. 2008b) and the same dispersal potential (Algarte et al. 2014). This field of ecology utilizes information on individual traits and links them to ecosystem properties and services, like nutrient cycling and climate regulation (Nock et al. 2016). Traits are any characteristic of an organism that influences its performance or fitness, such as aspects of morphology, biochemistry, physiology, structure, phenology or behavior (Violle et al. 2007). We expect that it could increase the explanatory power of variation towards environmental processes since traits are intrinsically linked to the ecosystem where they are selected by environmental and biotic filtering (Weiher et al 2011; Díaz et al. 2013; Nock et al. 2016). In this study, we test two hypotheses. First, we hypothesize that species sorting will determine phytoplankton community differences (β-diversity) at the smaller spatial extension (watershed level), while regional processes (i.e. dispersion) will become more important at the larger spatial extension (landscape level). Second, we test the hypothesis that a functional βdiversity will be more responsive to local environmental variation than taxonomic one. We hypothesize this because most functional traits are associated with local filtering (Díaz et al. 2013; Nock et al. 2016), while changes in composition (species identity) can occur in space independently of functional similarities. Therefore, the two approaches (taxonomic and functional) may capture distinct aspects of the community structure at a distinct spatial extension.. Materials and methods Study area The field survey was carried out in 89 freshwater ecosystems (Fig. 1), located in Rio Grande do Norte state (Brazil). The state has a precipitation gradient ranging from the humid coast in the 16.

(30) East towards the semi-arid land in the West. The semi-arid region is distinguished by high air temperatures (annual average: of 23 to 27ºC; EMPARN 2016) and low annual precipitation (average: 550 mm/year) concentrated in four months (February to May), resulting in high evapotranspiration rates and low water availability in most freshwater ecosystems (EMPARN 2016; IDEMA 2015). These climatologic conditions combined with semi-arid pedological traits (shallow crystalline rocks) prevent the formation of perennial aquatic ecosystems, resulting in high number reservoirs for human use (INSA 2013). The humid region is known to have a high annual precipitation (average 1200 mm/year) and harbors many natural freshwater ecosystems. Both regions have been subjected to profound landscape transformation by anthropogenic pressure over the years. Only 11.4% of the original Atlantic Rainforest remains in the humid region (Ribeiro et al. 2009). Also, the natural landscape of Caatinga, a Brazilian vegetation type that occurs in the semi-arid region, has been severely impacted and is converted partly into cities (harboring at present ca. 12% of the Brazilian population) and partly into agricultural land. These transformations resulted in a total degradation of 57% of the original Caatinga biome (Cunha et al. 2015; Vieira et al. 2013). The average geographic distance among lakes highly increased with the spatial scale, where the among-lake distance at the watershed level averaged to 26.36 km, while within region this averaged to 73.52 km (semi-arid averaged: 100.68 km and humid averaged 46.36 km) (Appendix A). The freshwater ecosystems differed in age, depth, and trophic state. The set of all systems included natural lakes and reservoirs. The natural lakes are older than the reservoirs, probably formed in the Tertiary period, and later with the deposition of Quaternary sediments (Angelim et al. 2006). While the first reservoir in the Rio Grande do Norte state date from 1915 with the creation of the National Department of Works Against Droughts (DNOCS 2015). The systems were in the whole trophic gradient from oligotrophic to hypereutrophic, differing in values of maximum depth (0.2 to 4.5 m) (Table 1). Although the reservoirs were river dam lakes, they do not influence each other in cascading effect. 17.

(31) 18.

(32) Figure 1 – Map of the 89 freshwater phytoplankton communities distributed 10 watersheds of Rio Grande do Norte state, Brazil (IDEMA, 2011), in September 2012. The red line divides the climatic region in two: semi-arid and humid (separated by a red dotted line).. 19.

(33) Sampling design The sampling and the sampling design incorporated two spatial scales: (2) watershed level (n = 10; only those with more than two lakes); and (2) landscape level, with all the dataset (n = 89 lakes). We sampled 89 lakes and reservoirs (Fig. 1) in 10 watersheds of two different climatic regions, which covered an area of 33,562 km2. The samples occurred during the dry season (INPE 2015) in September 2012, a year marked by a severe drought (EMPARN 2016). The aim of our sampling design was to study the influence of spatial scale extension in the functional and taxonomic β-diversity structure factors. We considered two different spatial scale extensions: (1) watershed level when considering five randomly selected lakes from 10 watersheds, and (2) landscape level representing the variation among watersheds, 89 lakes from 10 watersheds. One out of 10 watersheds sampled is located exclusively in semi-arid area (Piranhas/Açú), five are exclusively in the humid region (Humid-east, Curimataú, Maxaranguape, Pirangi, and Rio Doce), and four are in between the two regions (Ceará-Mirim, Jacú, Potengi, and Trairí) (IDEMA 2015; Fig. 1).. Sampling and sample analysis For each lake, we measured in the field lake depth, light availability (Secchi disc), and pH (benchtop pH meter – MS Tecnopon®/mPA 210) in the limnetic region. Water samples were collected on the subsurface of the water column for characterization of phytoplankton community, the concentration of chlorophyll-a, total and dissolved phosphorus and nitrogen. Zooplankton was sampled from the subsurface water column (30 to 100 L depending on the turbidity of each environment) using a zooplankton net (mesh size 50 μm). Phytoplankton samples (100 mL) were preserved with lugol solution (0.2%, final concentration) and zooplankton samples were preserved with sugar formaldehyde solution (4%, final concentration). In the laboratory, total and dissolved nitrogen was determined by a Total Organic Carbon and Nitrogen analyzer (TOC analyzer with the VPN module; Shimadzu). Total and 20.

(34) dissolved phosphorus was determined after oxidation of most phosphate compounds with persulfate (Valderrama 1981) and estimated by measuring soluble reactive phosphorus (Murphy & Riley 1962). Chlorophyll-a concentration (mg/L) was extracted from water filters with 95% ethanol (Jespersen & Christoffersen 1987). Zooplankton communities were used as a local biotic interaction, through its potential grazing pressure, which was measured as the ratio of zooplankton biomass and phytoplankton biomass (chlorophyll-a multiplied by 66) (Jeppesen et al. 1997), estimated by each taxonomic group (Rotifera, Cyclopoida, Calanoida, and Cladocera). Populations were identified to the species level using a Sedgewick-Rafter camera and microscope for Rotifera, and a Bogorov camera and stereomicroscope for Copepoda (Calanoida, Cyclopoida, and each respective copepodites) and Cladocera. Three sub-samples per sample were performed, counting until at least 100 individuals of the most abundant organisms in each. The biomass (mg/L) of mediumsized zooplankton (Cladocera, Calanoida, and Cyclopoida) were calculated biomass per sample, first determining each species weight by measuring 30 random individuals, and using these body sizes in an allometric equation (Hall et al. 1970; Bottrell et al. 1976; Wetzel & Likens 1991), then multiplying it by the species density in the sample. We summarized this into each taxonomic group. For Rotifera biomass, the pro procedure was the same, however, we used literature data on average individual weight for each species (Bottrell et al. 1976; Pauli 1989; Elmoor-Loureiro 1997; Silva & Matsumura-Tundisi 2005; Debastiani Jr et al. 2009). Phytoplankton was counted in random fields using an inverted microscope (Utermölh 1958; Uhelinger 1964), until 100 individuals (i.e. cells, colonies or filaments) of the most abundant species (Lund et al. 1958) and until saturation of the species accumulation curve. Species were classified using the major taxonomic schemes from the Integrated Taxonomic Information System (itis.gov), Tree of Life database (tolweb.org) and Adl et al. (2012), except for Cyanobacteria (Komárek et al. 2014) and specific taxonomic guides. Community data were expressed through species abundance (number of individuals/mL), as it is known to be the best 21.

(35) measure to show trait success in a particular environmental scenery (Vogt et al. 2010; Mouchet et al. 2010). For traits, we considered the ones suggested by Litchman & Klausmeire (2008), however, some traits were difficult to find in the literature for all species, as resting stages and protein synthesis. We performed a Principal Coordinates Analysis (PCoA) of mean pairwise dissimilarities based on functional traits (Swenson 2014) to select the best combination through the highest explained variability (Nock 2016), in order to remove traits with a similar pattern. For that, we tested all possible combination (4093 combinations) from the all traits measured (surface, size, volume, sphericity index, presence of flagella, silica, aerotopes, nitrogen-fixation, toxic potential, mucilage, pigment composition and mixotrophy). The remaining traits were of two types: 1) continuous: surface and size (MLD – maximum linear dimension); 2) categorical: presence of mucilage and pigment composition (green, blue, brown and mixed) and type of lifeforms (colonial, filamentous or unicellular). For each species per sample, when possible, 30 (or all if < 30) random individuals were measured (maximum linear dimension of organisms) to assess the local average species size. Organism surface was measured by approximating their shapes to the most similar geometric form (Hillebrand et al. 1999; Sun & Liu 2003; Fonseca et al. 2014). Mucilage presence and type of life-forms (colonial, filamentous or unicellular) were recorded during the counting procedure. For pigments composition, we used the divisions of Longhi & Beisner (2010), classifying four main spectral groups according to the peripheral antennae. Therefore, green pigments were the ones with chlorophyll-a, -b and xanthophyll; blue with phycocyanin; brown with chlorophyll-a, -c and xanthophyll (fucoxanthin or peridinin); and mixed with chlorophyll-a, -c and phycoerythrin. The traits are related to resource acquisition (i.e. nutrients and light) (i.e. size, surface, and life-forms), predator avoidance (i.e. size, mucilage presence and life-forms) and reproduction (i.e. size) (Litchman & Klausmeier 2008). See Appendix B for how the other traits were measured.. 22.

(36) Phytoplankton taxonomic and functional β-diversity We estimated taxonomic β-diversity using Bray-Curtis distance based on the species composition and functional β-diversity using an inter-community mean pairwise dissimilarity index calculated with the function comdist in R package picante (Kembel et al. 2016) based on the multi-trait distance matrix. This multi-trait distance matrix was calculated through the mixedvariables coefficient of Gower distance proposed by Pavoine et al. (2009) with beforehand standardized traits. Abundance values of species were considered in the functions when calculating both approaches. At the watershed level, we calculated β-diversity among lakes within each watershed, while at the landscape level we calculated between all lakes. We applied a PCoA over the dissimilarity matrices (Swenson 2014) followed by Lingoes correction for negative eigenvalues (Legendre & Anderson 1999), for each spatial scale and taxonomic and functional β-diversity. Using all eigenvectors generated by PCoA over the dissimilarity matrices could introduce a considerable amount of noise in the analysis, as can be unexplained by the measured environmental variables. To reduce these confounding effects, we pre-selected a subset of orthogonal eigenvectors performing a distance-based redundancy analysis (db-RDA, Legendre 2014) chosen the ones that maximize the relationship between βdiversity (functional or taxonomic) and the whole set of environmental variables, following the procedure proposed by Anderson and Willis (2003). The abundance data was Hellinger transformed prior to analysis.. Geographic and environmental variables across spatial scale For the spatial variables used the geographical coordinates (UTM) of the sites to generate Principal Coordinates of Neighboring Matrices (PCNM) for Moran's Eigenvectors Maps (MEM – Griffith & Peres-Neto 2006). At the landscape level, the PCNM represent all possible relationship among lakes from the whole dataset. At the watershed level, the PCNM were arranged in blocks, each block corresponding to one watershed. The spatial relationship between 23.

(37) lakes from distinct watershed received the mean value 0. The structure of the blocks followed the procedure of Legendre et al. (2010). Environmental variables were log-transformed (except pH) and standardized (mean = 0; standard deviation = 1) before analyses, first testing the variables set for high correlation values (r Pearson > 0.6). To reduce the set of variables, we performed a db-RDA (Legendre 2014) forward selection of both environmental and spatial variables, following the procedure of Blanchet et al. (2008), which is based on the alpha level of 0.05 and the adjusted R2 of the global model. In the forward selection, we used as response variable the subset of orthogonal eigenvectors of β-diversity (functional or taxonomic), in the forward.sel function of the packfor package (Dray et al. 2007). For the spatial model, we had three components: (1) W-component; a matrix representing watersheds’ identity using dummy variables (10 watersheds); (2) R-component; a matrix representing regions’ identity using dummy variables (two climatic regions); and (3) PCNM representing the spatial relationship among lakes. To estimate the environmental heterogeneity for the environmental model within each spatial extension level, the Euclidean distance was calculated based on the selected environmental variables. We also performed a PCoA over the environmental matrices of each spatial extension level, reducing these to a subset of orthogonal eigenvectors as explained above, and used the eigenvectors as independent variables in the subsequent analyses (see Duarte et al. 2012).. Quantifying the relative importance of the space and environment in distinct spatial extensions For each environmental variable selected, we tested its effects among watershed and climatic region using one-way ANOVA followed by Tukey post hoc tests after testing for normality and homogeneity of variances using Shapiro-Wilk’s test and Levene’s test, respectively. To test the effects of the spatial scale on the taxonomic and functional β-diversity, we performed a variation partitioning using partial redundancy analysis (pRDA) (Legendre et al. 2005) for each of the two levels of spatial extension, separately. At the watershed level, we tested within-watersheds (10) 24.