RYCHLOST PROUDU A LARVY PAKOMÁRŮ: DVĚ ŘEKY A DVA EFEKTY

1. RYCHLOST PROUDU A LARVY PAKOMÁRŮ: DVĚ ŘEKY A DVA EFEKTY Vít Syrovátka & Karel Brabec Ústav botaniky a zoologie Masarykova Univerzita GOCE-CT-2003-505540

2. úvod -zaměření studie Jaký mají hydraulické podmínky vliv na strukturu společenstva larev pakomárů? porovnání dvou odlišných lokalit

3. lokality – Svratka vs. Bečva SVRATKA, Unčín BEČVA, Černotín ŠÍŘKA TOKU 11-17 m 25-35 m

4. lokality – Svratka vs. Bečva SVRATKA, Unčín BEČVA, Černotín PRŮTOK denní průměrné průtoky v m-3.s-1 3,21 1,88 1,48

5. lokality – Svratka vs. Bečva SVRATKA, Unčín BEČVA, Černotín TEPLOTA VODY minimum průměr maximum 0,0°C 6,9°C 20,2°C 0,0°C 9,6°C 30,1°C

6. lokality – Svratka vs. Bečva SVRATKA, Unčín BEČVA, Černotín TEPLOTA VODY minimum průměr maximum 0,0°C 6,9°C 20,2°C 0,0°C 9,6°C 30,1°C SUBSTRÁT rozsivky, místy mechy vláknité řasy

7. metodika DATA úroveň mesohabitatu biologická: plocha 25 x 25 cm oka 250 µm environmentální: rychlost proudu hloubka substrát teplota O2 pH konduktivita 80% 40% 20% 2 cm (Svratka pouze)

8. analýza hlavních komponent - PCA SVRATKA, Unčín Froude number: Froude = Vm / √(gd), kde Vm je průměrná rychlost proudu, g je gravitační zrychlení a d hloubka. korelace os: (Spearman R) froudovo číslo

9. analýza hlavních komponent - PCA Bečva, Černotín korelace os: (Spearman R) speciální habitaty froudovo číslo

10. analýza hlavních komponent - PCA Bečva, Černotín – bez speciálních habitatů korelace os: (Spearman R) froudovo číslo

11. PCA.. hydraulické podmínky – velmi významné! největší variabilita

12. PCA.. ..a co dál? hydraulické podmínky – velmi významné! největší variabilita Je vliv hydraulických podmínek na distribuci jednoho druhu totožný na odlišných lokalitách? Synorthocladius semivirens (Kieffer, 1909) - modelový druh

13. lineární regrese – vstupní data lineární regrese – vstupní data TRANSFORMACE DAT přímá data K-S p>0.20 Lilliefors p<0.15 odmocninová √(data) K-S p>0.20 Lilliefors p>0.20 log (data+1) K-S p>0.20 Lilliefors p<0.15

14. lineární regrese – vstupní data TRANSFORMACE DAT přímá data K-S p>0.20 Lilliefors p<0.15 odmocninová √(data) K-S p>0.20 Lilliefors p>0.20 POČET VZORKŮ Svratka 27 Bečva 24 log (data+1) K-S p>0.20 Lilliefors p<0.15

15. lineární regrese – Svratka SVRATKA, Unčín synsqrt = 46.983*(fr) - 60.165*(fr2) Coefficients: Estimate Pr(>|t|) fr 46.983 7.84e-11 *** I(fr^2) -60.165 1.22e-08 *** Adjusted R-squared: 0.8727 F-statistic: 93.53 on 2 and 25 DF p-value: 2.475e-12 fr - √(Froudovo číslo) synsqrt - √(abundance S. semivirens)

16. lineární regrese – Bečva Bečva, Černotín synsqrt = 10.8215*(fr) Coefficients: Estimate Pr(>|t|) fr 10,8215 4.03e-12 *** Adjusted R-squared: 0.876 F-statistic: 170.5 on 1 and 23 DF p-value: 4.026e-12 fr - √(Froudovo číslo) synsqrt - √(abundance S. semivirens)

17. Závěr: Taxonomická strukrura společenstva larev pakomárů byla na obou studovaných lokalitách významně ovlivňována hydraulickými podmínkami (Froudovo číslo). Taktéž distribuce larev Synorthocladius semivirens. Vliv hydraulických podmínek na distribuci larev S.semivirens byl na dvou studovaných lokalitách odlišný. Abundance S. semivirens na lokalitě Svratka, Unčín byla kvadraticky závislá na Froudově číslu s vrcholem při hodnotě Fr. čísla 0,15, zatímco na lok. Bečva, Černotín byla závislá lineárně a stoupala s rostoucím Fr. číslem. Použijeme-li Froudovo číslo (hodnota=0,23) pro odlišení peřejí (riffles) od tůní (pools), pak optimální podmínky nalézal S.semivirens na Svratce v tůních, na Bečvě naopak v peřejích. Čím to? vláknité řasy? kyslíkové poměry? Froudovo číslo 0,15 Froudovo číslo 0,23 fr - √(Froudovo číslo) synsqrt - √(abundance S. semivirens)

18. Děkuji za pozornost grantová podpora: Euro-limpacs (GOCE –CT-2003-505540) STAR(EVK1-CT 2001-00089)