Soils arthropods: Relationships between faunal composition and agricultural intensification

En este trabajo se establecen y muestran las relaciones entre la presencia y densidad de distintos grupos de macroartrópodos edáficos y algunas propiedades físicas y químicas del suelo. También se muestran y analizan las diferencias entre las comunidades de macroartrópodos de suelos con diferentes intensidades de uso (agrícola, ganadero y pastizal naturalizado). Entre las variables físicas y químicas del suelo, sólo los contenidos de materia orgánica y nitrógeno total mostraron diferencias significativas entre los tratamientos (usos). Los resultados muestran que la intensidad de uso del suelo afecta la abundancia de varios grupos y la composición de la comunidad de macroartrópodos; la densidad total de organismos y su riqueza disminuyeron significativamente en los sistemas agrícolas y ambas variables fueron mayores en los sitios naturalizados. La relación C/N y el porcentaje de materia orgánica del suelo fueron las variables que mejor explicaron la distribución de los macroartrópodos en los diferentes usos. El análisis de correlación canónica entre variables biológicas y edáficas muestra que la composición y la densidad de los macroartrópodos en los sistemas evaluados están determinadas por la disponibilidad de alimento (en forma positiva) y por intensificación agropecuaria (en forma negativa). Postulamos que la mayor complejidad del estrato herbáceo favorece la abundancia de los macroartrópodos criptozoicos, mientras que la simplificación de ese estrato y la compactación del suelo favorecen relativamente a los grupos caminadores de superficie. Esto permite plantear un modelo conceptual con el que se podrían predecir los ensambles característicos de otros tipos de uso o condiciones.This paper establishes and shows the relationships between the presence and density of different soil macroarthropods and some physical and chemical soil properties. Also, it shows and discus the differences between soil macroarthropods communities in sites under different uses (agriculture, livestock and naturalized grassland). The contents of organic matter and total nitrogen showed significant differences between treatments (uses). Results show that the intensity of land use affects the abundance of several groups and the community composition; the total density of organisms and their richness declined significantly in agricultural systems and both variables were higher in naturalized sites. The C/N ratio and the percentage of organic matter were the variables that best explained the distribution of macroarthropods in different uses. The canonical correlation analysis indicates that the composition and density of macroarthropods are determined by the availability of food (in a positive way) and by agricultural intensification (negatively). We postulate that a higher complexity of the herbaceous layer favors macroarthropods while a lower complexity and the soil compaction favor the surface-walkers groups. We propose a conceptual model that could be used to predict the behavior of macroarthropods assemblages under other soil conditions.Fil: Diaz Porres, Monica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; ArgentinaFil: Rionda, Macarena. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; ArgentinaFil: Duhour, Andrés Esteban. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; ArgentinaFil: Momo, Fernando Roberto. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; Argentin

Un algoritmo para la identificación de unidades taxonómicas indicadoras y su uso en análisis del estado del ecosistemas

Biological community structure can be used as an ecological state descriptor, and the sensitivity of some taxonomic groups or biological entities to environmental conditions allows for their use as ecological state indicators. This work describes an algorithm developed for the identification of such taxonomic units when comparing environments or ecosystems under different anthropic impacts. Based solely on presence or absence information in a database, the algorithm identifies indicator taxonomic units for each environment, estimates the belonging of any additional samples to a given environment, approximates the ecological niche of any taxonomic unit based on two or more selected environmental factors, and analyzes the frequency of any taxonomic unit in a selected combination of the environmental factors chosen. By using the approximation to the ecological niche of the taxonomic units present, given a new sample, the physicochemical parameters of the environment it was taken can be estimated by the units present in the sample. These analyses can be performed simultaneously for two or more taxonomic units. This work provides a description of how the mathematical method was developed. Based on this methodology, a freely downloadable R package for easy use was developed, (Ecoindicators, DOI: https://github.com/lsaravia/EcoIndicators). One of the advantages of this method, and the R-package mentioned is that it can be used for any ecosystem for which there is a suitable biological dataset associated with environmental factors. In addition, both this mathematical procedure and the package referred to, can be tailored by other researchers to fit their own needs.La estructura de una comunidad biológica puede usarse como un descriptor del estado ecológico, y la sensibilidad de algunos grupos taxonómicos o entidades biológicas a las condiciones ambientales, permite que sean usados como indicadores de dicho estado. Este trabajo describe el desarrollo de un algoritmo para la identificación de tales unidades taxonómicas al comparar ambientes o ecosistemas bajo diferentes impactos antrópicos. Basado únicamente en información de presencia o ausencia en una base de datos, el algoritmo identifica unidades taxonómicas indicadoras de cada ambiente, estima la pertenencia de cualquier muestra adicional a un ambiente dado, aproxima el nicho ecológico de cualquier unidad taxonómica con base en dos o más factores ambientales seleccionados y analiza la frecuencia de cualquier unidad taxonómica en la combinación de los factores ambientales elegidos. Utilizando la aproximación al nicho ecológico de las unidades taxonómicas presentes en la base de datos, dada una nueva muestra, se pueden estimar ciertos parámetros fisicoquímicos del ambiente de donde provino tal muestra a partir de las especies presentes en la misma. Estos análisis se pueden realizar simultáneamente para dos o más unidades taxonómicas. Este trabajo proporciona una descripción de cómo se desarrolló este procedimiento matemático. Con base en la metodología aquí descripta, se desarrolló un paquete R de fácil descarga y uso gratuito (Ecoindicators, DOI: https://github.com/lsaravia/EcoIndicators). Una de las ventajas de este método, y del paquete R mencionado, es que puede usarse para cualquier ecosistema para el que exista un conjunto de datos biológicos adecuados asociados con factores ambientales. Además, tanto este procedimiento matemático como el paquete al que se hace referencia, pueden ser adaptados por otros investigadores para que se ajusten a sus propias necesidades.Fil: de la Vega, Darío Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; ArgentinaFil: Falco, Liliana. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; ArgentinaFil: Saravia, Leonardo Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas; Argentina. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; ArgentinaFil: Sandler, Rosana Veronica. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; ArgentinaFil: Duhour, Andrés Esteban. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; ArgentinaFil: Velazco, Victor Nicolás. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; ArgentinaFil: Coviella, Carlos Eduardo. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; Argentin

Un algoritmo para la identificación de unidades taxonómicas indicadoras y su uso en análisis del estado del ecosistemas

Biological community structure can be used as an ecological state descriptor, and the sensitivity of some taxonomic groups or biological entities to environmental conditions allows for their use as ecological state indicators. This work describes an algorithm developed for the identification of such taxonomic units when comparing environments or ecosystems under different anthropic impacts. Based solely on presence or absence information in a database, the algorithm identifies indicator taxonomic units for each environment, estimates the belonging of any additional samples to a given environment, approximates the ecological niche of any taxonomic unit based on two or more selected environmental factors, and analyzes the frequency of any taxonomic unit in a selected combination of the environmental factors chosen. By using the approximation to the ecological niche of the taxonomic units present, given a new sample, the physicochemical parameters of the environment it was taken can be estimated by the units present in the sample. These analyses can be performed simultaneously for two or more taxonomic units. This work provides a description of how the mathematical method was developed. Based on this methodology, a freely downloadable R package for easy use was developed, (Ecoindicators, DOI: https://github.com/lsaravia/EcoIndicators). One of the advantages of this method, and the R-package mentioned is that it can be used for any ecosystem for which there is a suitable biological dataset associated with environmental factors. In addition, both this mathematical procedure and the package referred to, can be tailored by other researchers to fit their own needs.La estructura de una comunidad biológica puede usarse como un descriptor del estado ecológico, y la sensibilidad de algunos grupos taxonómicos o entidades biológicas a las condiciones ambientales, permite que sean usados como indicadores de dicho estado. Este trabajo describe el desarrollo de un algoritmo para la identificación de tales unidades taxonómicas al comparar ambientes o ecosistemas bajo diferentes impactos antrópicos. Basado únicamente en información de presencia o ausencia en una base de datos, el algoritmo identifica unidades taxonómicas indicadoras de cada ambiente, estima la pertenencia de cualquier muestra adicional a un ambiente dado, aproxima el nicho ecológico de cualquier unidad taxonómica con base en dos o más factores ambientales seleccionados y analiza la frecuencia de cualquier unidad taxonómica en la combinación de los factores ambientales elegidos. Utilizando la aproximación al nicho ecológico de las unidades taxonómicas presentes en la base de datos, dada una nueva muestra, se pueden estimar ciertos parámetros fisicoquímicos del ambiente de donde provino tal muestra a partir de las especies presentes en la misma. Estos análisis se pueden realizar simultáneamente para dos o más unidades taxonómicas. Este trabajo proporciona una descripción de cómo se desarrolló este procedimiento matemático. Con base en la metodología aquí descripta, se desarrolló un paquete R de fácil descarga y uso gratuito (Ecoindicators, DOI: https://github.com/lsaravia/EcoIndicators). Una de las ventajas de este método, y del paquete R mencionado, es que puede usarse para cualquier ecosistema para el que exista un conjunto de datos biológicos adecuados asociados con factores ambientales. Además, tanto este procedimiento matemático como el paquete al que se hace referencia, pueden ser adaptados por otros investigadores para que se ajusten a sus propias necesidades.Fil: de la Vega, Darío Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; ArgentinaFil: Falco, Liliana. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; ArgentinaFil: Saravia, Leonardo Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas; Argentina. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; ArgentinaFil: Sandler, Rosana Veronica. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; ArgentinaFil: Duhour, Andrés Esteban. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; ArgentinaFil: Velazco, Victor Nicolás. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; ArgentinaFil: Coviella, Carlos Eduardo. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; Argentin

Ecoindicators: An R Package for the Identification of Indicator Taxonomic Units

The sensitivity of some taxonomic groups to environmental conditions allows for their use as ecological state indicators. In ecological communities, this analysis is of interest to know which species or taxa are indicators of particular environment conditions, taking into account their presence in a set of sampling units. There are different approaches to estimate indicator species, in this work we develop a new tool for this task identifying indicator units defined as species (or taxa) whose observed frequencies are not uniform between environments or groups of sample units. The package provides methods to estimate the indicator species, the belonging of new samples to a given environment, and returns the frequency of taxonomic units in a selected combination of environmental factors as an estimation of the ecological niche. EcoIndicators was tested on a data set provided with the package and on independent samples of soil fauna communities and is freely available in https://github.com/lsaravia/EcoIndicators

Global data on earthworm abundance, biomass, diversity and corresponding environmental properties

Earthworms are an important soil taxon as ecosystem engineers, providing a variety of crucial ecosystem functions and services. Little is known about their diversity and distribution at large spatial scales, despite the availability of considerable amounts of local-scale data. Earthworm diversity data, obtained from the primary literature or provided directly by authors, were collated with information on site locations, including coordinates, habitat cover, and soil properties. Datasets were required, at a minimum, to include abundance or biomass of earthworms at a site. Where possible, site-level species lists were included, as well as the abundance and biomass of individual species and ecological groups. This global dataset contains 10,840 sites, with 184 species, from 60 countries and all continents except Antarctica. The data were obtained from 182 published articles, published between 1973 and 2017, and 17 unpublished datasets. Amalgamating data into a single global database will assist researchers in investigating and answering a wide variety of pressing questions, for example, jointly assessing aboveground and belowground biodiversity distributions and drivers of biodiversity change

Global data on earthworm abundance, biomass, diversity and corresponding environmental properties

Publisher Copyright: © 2021, The Author(s).Earthworms are an important soil taxon as ecosystem engineers, providing a variety of crucial ecosystem functions and services. Little is known about their diversity and distribution at large spatial scales, despite the availability of considerable amounts of local-scale data. Earthworm diversity data, obtained from the primary literature or provided directly by authors, were collated with information on site locations, including coordinates, habitat cover, and soil properties. Datasets were required, at a minimum, to include abundance or biomass of earthworms at a site. Where possible, site-level species lists were included, as well as the abundance and biomass of individual species and ecological groups. This global dataset contains 10,840 sites, with 184 species, from 60 countries and all continents except Antarctica. The data were obtained from 182 published articles, published between 1973 and 2017, and 17 unpublished datasets. Amalgamating data into a single global database will assist researchers in investigating and answering a wide variety of pressing questions, for example, jointly assessing aboveground and belowground biodiversity distributions and drivers of biodiversity change.Peer reviewe

Feeding preference of Thaumastocoris peregrinus on several Eucalyptus species and the relationship with the profile of terpenes in their essential oils

The feeding preference by Thaumastocoris peregrinus, Carpintero and Dellapé (Heteroptera: Thaumastocoridae) on different Eucalyptus species was evaluated through choice tests in a paired comparisons design. Twenty individuals per combination were tested over a 48 h period, and each one was offered leaves of two species at a time, in all possible combinations. Preference was determined by counting the number of insect excrements on each plant as a proxy for effective feeding, and then ranked through a paired comparison matrix. A linearity index was calculated to test for hierarchy preferences and, after that, a cardinal index (David’s score) was calculated to assign a preference value for each species. The essential oils were extracted from leaves of each Eucalyptus species, and their chemical composition determined through GC-MS. The results show a significant and strictly linear feeding preference ranking between the species tested. The order of preference between species was E. viminalis > E. grandis > E. tereticornis > E. dunnii > E. maidenii > E. globulus. The qualitative and quantitative chemical compositions of the essential oils of these Eucalyptus species differed. A significant correlation was found between the feeding preferences and the concentrations of 1,8-cineole as a repellent and p-cymene as a feeding stimulant. These results underline the importance of selecting the right Eucalyptus species in areas infested by T. peregrinus.Fil: Santadino, M. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Lujan. Departamento de Tecnología. Laboratorio de Zoología Agrícola; ArgentinaFil: Lucia, Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Científicas y Técnicas para la Defensa. Centro de Investigación de Plagas e Insecticidas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Investigación y Desarrollo Estratégico para la Defensa. Ministerio de Defensa. Unidad de Investigación y Desarrollo Estratégico para la Defensa; Argentina. Ministerio de Defensa. Instituto de Investigaciones Científicas y Técnicas para la Defensa; ArgentinaFil: Duhour, Andrés Esteban. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; ArgentinaFil: Riquelme Virgala, María Begoña. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Lujan. Departamento de Tecnología. Laboratorio de Zoología Agrícola; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; ArgentinaFil: Naspi, Cecilia Veronica. Ministerio de Defensa. Instituto de Investigaciones Científicas y Técnicas para la Defensa; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Investigación y Desarrollo Estratégico para la Defensa. Ministerio de Defensa. Unidad de Investigación y Desarrollo Estratégico para la Defensa; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Científicas y Técnicas para la Defensa. Centro de Investigación de Plagas e Insecticidas; ArgentinaFil: Masuh, Hector Mario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Científicas y Técnicas para la Defensa. Centro de Investigación de Plagas e Insecticidas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Investigación y Desarrollo Estratégico para la Defensa. Ministerio de Defensa. Unidad de Investigación y Desarrollo Estratégico para la Defensa; Argentina. Ministerio de Defensa. Instituto de Investigaciones Científicas y Técnicas para la Defensa; ArgentinaFil: Liljesthrom, Gerardo Gustavo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Estudios Parasitológicos y de Vectores. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Naturales y Museo. Centro de Estudios Parasitológicos y de Vectores; ArgentinaFil: Coviella, Carlos Eduardo. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Ecología; Argentin

Global data on earthworm abundance, biomass, diversity and corresponding environmental properties

Data collated from data provided by original data collectors or from data provided within published articles. The MetaData.csv provides information on each of the original data sources, including bibliographic information about the original article and information on how many sites were sampled. The SiteData.csv gives site-level variables, such as geographic coordinates, the environmental parameters as well as site-level community metrics (species richness, total abundance and total biomass). The SppOccData.csv provides the observation level data - the occurrence, abundance and/or biomass of individual species/morpho-species/life-stage at a particular site. Not every data source contained such observation level data. Metadata information about the variables in each file are provided in the files MetaData_info.csv, SiteData_info.csv and SppOccData_info.csv, respectively. All files provided use the character encoding UTF-8, and missing values are represented by "NA"

Global distribution of earthworm diversity

Soil organisms, including earthworms, are a key component of terrestrial ecosystems. However, little is known about their diversity, their distribution, and the threats affecting them. We compiled a global dataset of sampled earthworm communities from 6928 sites in 57 countries as a basis for predicting patterns in earthworm diversity, abundance, and biomass. We found that local species richness and abundance typically peaked at higher latitudes, displaying patterns opposite to those observed in aboveground organisms. However, high species dissimilarity across tropical locations may cause diversity across the entirety of the tropics to be higher than elsewhere. Climate variables were found to be more important in shaping earthworm communities than soil properties or habitat cover. These findings suggest that climate change may have serious implications for earthworm communities and for the functions they provide