Influence of Wild Bee Diversity on Canola Crop Yields

The foraging range of bees determines the spatial scale over which each species can provide pollination services. In agricultural ecosystems, productivity is related not only to the taxonomic diversity of bees per se, but also to the location of their nesting sites, which reflects on their flying range. Within this context, the present study sought to assess how wild bee assemblages affect the yield of Brassica napus at three different distances (25 m, 175 m, 325 m) from forest remnants in Southern Brazil. Bees were sampled by means of pan traps and findings were analyzed using the Shannon diversity index and generalized linear models. We identified 11 species of native bees, both solitary and social, as well as the exotic species Apis mellifera, which was most abundant. Our findings show that canola crop yield were positively influenced by the diversity of bee species. This demonstrates that native bees, not only A. mellifera, can contribute significantly to the productivity of canola crops. In addition, we found that bee body size is significantly associated with flight distance traveled within the canola fields, and demonstrated a relationship with nesting sites. Thus, we hypothesize that canola yields are associated with the presence of wild bee species, both social and solitary, and that maintenance of these pollinators is directly dependent on practices adopted in rural areas, whether within plantation fields per se or in forest remnants used as nesting sites by wild bees

Proposta de zoneamento da bacia hidrogr?fica do rio Jacu? com vistas ao licenciamento de barramentos e conserva??o e estoques de peixes migradores

Made available in DSpace on 2015-04-14T13:09:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 431170.pdf: 1671915 bytes, checksum: 0e6a84a3aa89fffae173ee63095e44ac (MD5) Previous issue date: 2011-03-14Para determinar um ?ndice de adequabilidade (IA) para cada segmento da bacia Jacu?, com vistas ao licenciamento de novos barramentos, procedeu-se a elabora??o de um modelo conceitual materializado sob a forma de uma equa??o matem?tica. O objetivo do modelo ? indicar as ?reas mais prop?cias e menos prop?cias ? constru??o de novos empreendimentos hidroel?tricos. Nesta equa??o, par?metros ambientais s?o os que definem baixos valores de adequabilidade dos barramentos. Por outro lado, os elevados ?ndices socioecon?micos facilitam a implanta??o de novos empreendimentos. A adequabilidade ? definida pela equa??o: IA = (1-PD). (1-PP). (1-PG). [(PAL + PAA + PSL + PSA + PIL + PIA/6) + (PTL + PTA + PRL + PRA + DPTL + DPTA + DPRL + DPRA/8) + ( CEL + CEA/2) + BM + BJ + (2. H?) (2. VR)]; conforme a seguinte nota??o: Presen?a de Piava (PP); Presen?a de Grumat? (PG); Presen?a de Dourado (PD); PIB Agr?cola Local (PAL); PIB Agr?cola Acumulado (PAA); PIB Servi?os Local (PSL); PIB Servi?os Acumulado (PSA); PIB Industrial Local (PIL); PIB Industrial Acumulado (PIA); Popula??o Total Local (PTL); Popula??o Total Acumulado (PTA); Popula??o Rural Local (PRL); Popula??o Rural Acumulado (PRA); Densidade Populacional Total Acumulado (DPTA); Densidade Populacional Total Local (DPTL); Densidade Populacional Rural Local (DPRL); Densidade Populacional Rural Acumulado (DPRA); Consumo Energ?tico Local (CEL); Consumo Energ?tico Acumulado (CEA); Barragem a montante (BM); Barragem a jusante (BJ); Heterogeneidade Altitudinal (HA); Vegeta??o Rip?ria (VR). O ?ndice de peixes migradores representa a probabilidade de ocorr?ncia das Salminus brasiliensis (PD), Leoporinus obtusidens (PP) e Prochilodus lineatus (PG). O par?metro econ?mico representa a m?dia simples de valores de PIB agr?cola (PAL/PAA), de servi?o (PSL/PSA) e industrial (PIL/PIA), mensurando efeitos locais (L) e acumulados de montante (A). O par?metro populacional (PTL/PTA/PRL/PRA/DPTL/DPTA/DPRL/ DPRA) representa a m?dia simples de indicadores populacionais, mensurando efeitos locais e acumulados de montante. O par?metro de consumo energ?tico (CEL/CEA) representa uma m?dia do consumo de energia local e acumulado de montante. Os barramentos demonstram o n?mero de barragens a montante (BM) e jusante (BJ) de cada segmento de rio. A heterogeneidade altitudinal (HA) visa aumentar a adequabilidade de segmentos de rio com maior grau de encaixamento. O par?metro de vegeta??o rip?ria (VR) representa a percentagem de cobertura vegetal sob a forma de mata no entorno dos segmentos de rios. Cada par?metro foi re-escalonado entre 0 e 1, permitindo que todas as vari?veis tenham efeitos relativos equivalentes. Dentre as 9 usinas hidrel?tricas em opera??o, 7 apresentam ?ndice de adequabilidade inferior a 10. As UHE Canastra e Bugres apresentaram um IA de 47%, o maior entre as UHE e Dona Francisca apresentou o menor IA com 0,03%. Entre as UHE inventariadas, a de UHE Mu?um apresenta um IA de praticamente zero e a UHE de Espig?o Preto obteve um ?ndice de 26,2%. A UHE de S?o Manuel, com IA superior a 70, apresenta-se como um dos empreendimentos de menor impacto relativo em fun??o da metodologia proposta. Dentre as PCH, apenas cinco dentre 17 apresentam IA inferior a 10. A PCH de Palanquinho foi a que obteve o maior IA, com um ?ndice de 71,4%, seguida pela PCH de Herval com 52,6% e a PCH de Passo do Inferno obteve o menor ?ndice com 2,1%

Forrageio de oper?rias de Tetragonisca fiebrigi (Apidae; Meliponini) : potencial de obten??o de recursos e poliniza??o

Submitted by Caroline Xavier ([email protected]) on 2017-12-15T13:19:36Z No. of bitstreams: 1 TES_TATIANA_GUTERRES_KAEHLER_COMPLETO.pdf: 2016956 bytes, checksum: b0fd61543fa1b3c26ae1a727287bfd0d (MD5)Approved for entry into archive by Caroline Xavier ([email protected]) on 2017-12-15T13:19:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TES_TATIANA_GUTERRES_KAEHLER_COMPLETO.pdf: 2016956 bytes, checksum: b0fd61543fa1b3c26ae1a727287bfd0d (MD5)Made available in DSpace on 2017-12-15T13:20:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TES_TATIANA_GUTERRES_KAEHLER_COMPLETO.pdf: 2016956 bytes, checksum: b0fd61543fa1b3c26ae1a727287bfd0d (MD5) Previous issue date: 2017-06-30Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPESIn bees, foraging flight can influence spatial characteristics of interactions in the community, which have consequences at ecosystem levels, such as nutrient transfer, seed dispersal and pollination. The pollination service performed by bees, in addition to influencing plant reproduction, positively affects about 90% of 107 global crops. One of the fundamental components for understanding populations persistence and interactions among species is the bees' foraging ranges, which can be determinant for population dynamics, genetic structure and life history. Considering this, the present work aims to analyze the foraging of Tetragonisca fiebrigi (Schwarz, 19838) using artificial feeders. In addition to determining the flight distance for the specie, the workers' space-time learning to the feeder is evaluated, the relation between the visitation rate and the quality of the food resources offered and the influence of the meteorological factors on the foraging. The experiments were carried out in the Botanical Garden of Porto Alegre, RS, Brazil, from December 2014 to April 2015 and from November to December 2016. To analyze bees? learning in relation to the feeder, during two days the resource was available at the entrance of the colony and the number of visiting workers was counted every 1 hour. Also, the influence of the meteorological factors in relation to the maximum distance reached by the workers was analyzed along with the relation to the visitation rate in the artificial feeder. In order to analyze the flight distance of the species, the feeder was arranged near the entrance of the hive and, from the bees? visitation, was moved every 30 min by 30m, 50m, 100m, 150m and so on until the maximum distance with foraging of workers. Five feeders containing sucrose solutions with different concentrations (10, 20, 30, 40, 50%) were simultaneously placed in front of each target colony to analyze the relationship between the quality of the resource and the visitation rate. These feeders were spaced apart at 10 m intervals and the number of visits counted at each distance for 30 min. The results showed that T. fiebrigi reached a forage distance of 600 m in the feeder. However, the number of visits decreased as the distance from the resource increased relatively to the colony. The sugar concentration in the syrup offered have influenced the workers? decision-making, that is, the quality of the resources was directly related to the visitation rate, since the workers increased visitation frequency at the highest concentrations, from 30 to 50%. At lower concentrations, 10 and 20%, the number of visits was lower and the workers stopped the foraging in a distance closer to the colony (80 m). Regarding the learning of the bees to locate the feeder, there was a visitation rate increase on subsequent days of availability of the resource. This study made it possible to relate visitation rate in relation to flight distance, meteorological factors and resource quality, enriching the understanding of the foraging pattern of T. friebrigi. Knowledge about the foraging of this species, as well as other bee species, allows inferences about migration, colonization, resource collection, pollination potential and the application of this information for management aimed at biodiversity conservation. In meliponiculture, this knowledge allows the spatial planning of the colonies according to the distribution and abundance of the resources present in the landscape. Similarly, knowledge about the foraging of bees is important in agriculture, due to the possibility of landscape planning, or even directed pollination, to increase the productivity of the crops dependent on those pollinators.Nas abelhas o voo de forrageio pode influenciar as caracter?sticas espaciais das intera??es na comunidade, as quais t?m consequ?ncias em n?veis ecossist?micos, como na transfer?ncia de nutrientes, dispers?o de sementes e poliniza??o. O servi?o de poliniza??o efetuado pelas abelhas, al?m de influenciar na reprodu??o de plantas, afeta positivamente cerca de 90% de 107 culturas globais. Um dos componentes fundamentais para entender a persist?ncia de popula??es e as intera??es entre as esp?cies ? o raio de forrageio das abelhas, o qual pode ser determinante para a din?mica de popula??o, estrutura gen?tica e hist?ria de vida. Diante disto, o presente trabalho objetivou analisar o forrageio de Tetragonisca fiebrigi (Schwarz, 1938) utilizando alimentadores artificiais. Foi avaliado o aprendizado das oper?rias ao alimentador, a rela??o entre a taxa de visita??o e a qualidade dos recursos alimentares ofertados e a influ?ncia dos fatores meteorol?gicos no forrageio. Os experimentos foram realizados no Jardim Bot?nico de Porto Alegre, RS, Brasil, no per?odo de dezembro de 2014 a abril de 2015 e de novembro a dezembro de 2016. Para analisar o aprendizado das abelhas em rela??o ao alimentador, durante dois dias, o recurso era disponibilizado na entrada da col?nia e n?mero de visitas de oper?rias era contabilizado a cada hora. Tamb?m foi analisada influ?ncia dos fatores meteorol?gicos em rela??o a dist?ncia m?xima alcan?ada pelas oper?rias e ainda em rela??o a taxa de visita??o no alimentador artificial. Para analisar a dist?ncia de voo da esp?cie, o alimentador era disposto pr?ximo da entrada da colmeia e, a partir da visita??o de abelhas, era movido a cada 30 min em 30m, 50m, 100m, 150m e assim sucessivamente at? a dist?ncia m?xima com forrageamento de oper?rias. Para analisar a rela??o da qualidade do recurso com a taxa de visita??o foram dispostos, simultaneamente, em frente a cada col?nia alvo cinco alimentadores contendo solu??es de sacarose com diferentes concentra??es (10, 20, 30, 40, 50%). Estes alimentadores eram distanciados em intervalos de 10 m e o n?mero de visitas era contabilizado em cada dist?ncia por 30 min. Os resultados demonstraram que T. fiebrigi alcan?ou a dist?ncia de 600 m para forragear no alimentador. Entretanto, o n?mero de visitas diminuiu na medida que a dist?ncia do recurso aumentou em rela??o a col?nia. Com rela??o ao aprendizado das abelhas para localizar o alimentador verificou-se aumento da taxa de visita??o em dias subsequentes de disponibiliza??o do recurso. A concentra??o de a??car no xarope ofertado influenciou a tomada de decis?o das oper?rias, isto ?, a qualidade dos recursos teve rela??o direta com a taxa de visita??o, dado que as oper?rias aumentaram a frequ?ncia de visitas nas concentra??es mais elevadas, de 30 a 50%. Nas concentra??es inferiores, de 10 e 20%, o n?mero de visitas foi menor e as oper?rias cessaram o forrageamento em dist?ncia mais pr?xima da col?nia (80 m). Este estudo possibilitou relacionar a taxa de visita??o com rela??o a dist?ncia de voo, aos fatores meteorol?gicos e a qualidade dos recursos, enriquecendo a compreens?o sobre o padr?o de forrageio de T. friebrigi. O conhecimento sobre o forrageio desta, bem como de outras esp?cies de abelhas, permite infer?ncias sobre a migra??o, coloniza??o, coleta de recursos, potencial de poliniza??o e a aplica??o destas informa??es para o manejo dirigido ? conserva??o da biodiversidade. Na meliponicultura, esse conhecimento possibilita o planejamento espacial das col?nias de acordo com a distribui??o e abund?ncia dos recursos presentes na paisagem. De modo semelhante o conhecimento sobre o forrageamento das abelhas ? importante na agricultura, devido ? possibilidade de planejamento da paisagem, ou mesmo de poliniza??o dirigida, para o aumento da produtividade das culturas dependentes desses polinizadores

Proposta de zoneamento da bacia hidrográfica do rio Jacuí com vistas ao licenciamento de barramentos e conservação e estoques de peixes migradores

Para determinar um índice de adequabilidade (IA) para cada segmento da bacia Jacuí, com vistas ao licenciamento de novos barramentos, procedeu-se a elaboração de um modelo conceitual materializado sob a forma de uma equação matemática. O objetivo do modelo é indicar as áreas mais propícias e menos propícias à construção de novos empreendimentos hidroelétricos. Nesta equação, parâmetros ambientais são os que definem baixos valores de adequabilidade dos barramentos. Por outro lado, os elevados índices socioeconômicos facilitam a implantação de novos empreendimentos. A adequabilidade é definida pela equação: IA = (1-PD) . (1-PP) . (1-PG) . [(PAL + PAA + PSL + PSA + PIL + PIA/6) + (PTL + PTA + PRL + PRA + DPTL + DPTA + DPRL + DPRA/8) + ( CEL + CEA/2) + BM + BJ + (2 . HÁ) – (2 . VR)]; conforme a seguinte notação: Presença de Piava (PP); Presença de Grumatã (PG); Presença de Dourado (PD); PIB Agrícola Local (PAL); PIB Agrícola Acumulado (PAA); PIB Serviços Local (PSL); PIB Serviços Acumulado (PSA); PIB Industrial Local (PIL); PIB Industrial Acumulado (PIA); População Total Local (PTL); População Total Acumulado (PTA); População Rural Local (PRL); População Rural Acumulado (PRA); Densidade Populacional Total Acumulado (DPTA); Densidade Populacional Total Local (DPTL); Densidade Populacional Rural Local (DPRL); Densidade Populacional Rural Acumulado (DPRA); Consumo Energético Local (CEL); Consumo Energético Acumulado (CEA); Barragem a montante (BM); Barragem a jusante (BJ); Heterogeneidade Altitudinal (HA); Vegetação Ripária (VR).O Índice de peixes migradores representa a probabilidade de ocorrência das Salminus brasiliensis (PD), Leoporinus obtusidens (PP) e Prochilodus lineatus (PG). O parâmetro econômico representa a média simples de valores de PIB agrícola (PAL/PAA), de serviço (PSL/PSA) e industrial (PIL/PIA), mensurando efeitos locais (L) e acumulados de montante (A). O parâmetro populacional (PTL/PTA/PRL/PRA/DPTL/DPTA/DPRL/ DPRA) representa a média simples de indicadores populacionais, mensurando efeitos locais e acumulados de montante. O parâmetro de consumo energético (CEL/CEA) representa uma média do consumo de energia local e acumulado de montante. Os barramentos demonstram o número de barragens a montante (BM) e jusante (BJ) de cada segmento de rio. A heterogeneidade altitudinal (HA) visa aumentar a adequabilidade de segmentos de rio com maior grau de encaixamento. O parâmetro de vegetação ripária (VR) representa a percentagem de cobertura vegetal sob a forma de mata no entorno dos segmentos de rios. Cada parâmetro foi re-escalonado entre 0 e 1, permitindo que todas as variáveis tenham efeitos relativos equivalentes. Dentre as 9 usinas hidrelétricas em operação, 7 apresentam índice de adequabilidade inferior a 10. As UHE Canastra e Bugres apresentaram um IA de 47%, o maior entre as UHE e Dona Francisca apresentou o menor IA com 0,03%. Entre as UHE inventariadas, a de UHE Muçum apresenta um IA de praticamente zero e a UHE de Espigão Preto obteve um índice de 26,2%. A UHE de São Manuel, com IA superior a 70, apresenta-se como um dos empreendimentos de menor impacto relativo em função da metodologia proposta. Dentre as PCH, apenas cinco dentre 17 apresentam IA inferior a 10. A PCH de Palanquinho foi a que obteve o maior IA, com um índice de 71,4%, seguida pela PCH de Herval com 52,6% e a PCH de Passo do Inferno obteve o menor índice com 2,1%.To determine a Suitability Index (IA) for each segment of the Jacuí River basin, aiming to the licensing process of new dams, a new conceptual model was proposed as a mathematical equation. The purpose of the model is to indicate the areas more and less suitable to the construction of new hydroelectric power dams. In this equation, environmental parameters define low IA values. On the other hand, high socioeconomic factors increase IA estimates. The Suitability Index (IA) is defined by the equation: IA = (1-PD). (1-PP) . (1-PG) . [(PAL + PAA + PSL + PSA + PIL + PIA/6) + (PTL + PTA + PRL + PRA + DPTL + DPTA + DPRL + DPRA/8) + ( CEL + CEA/2) + BM + BJ + (2 . HÁ) – (2 . VR)]; following the notation: Presence of Piava (PP); Presence of Grumatã (PG); Presence of Dourado (PD); Local Agricultural PIB (PAL); Accumulated agricultural PIB (PAA); Local Service PIB (PSL); Accumulated Service PIB (PSA); Local Industrial PIB (PIL); Accumulated Industrial PIB (PIA); Local Total Population (PTL); Accumulated Total Population (PTA); Local Rural Population (PRL); Accumulated Rural Population (PRA); Accumulated Total Population Density (DPTA); Local Total Population Density (DPTL); Local Rural Population Density (DPRL); Accumulated Rural Population Density (DPRA); Local Energetic Consume (CEL); Accumulated Energetic Consume (CEA); Upstream Dams (BM); Downstream Dams (BJ); Altitudinal Heterogeneity (HA); Riparian Vegetation (VR). The migratory fish index concerns the probability of occurrence of Salminus brasiliensis (PD), Leoporinus obtusidens (PP) and Prochilodus lineatus (PG). Economical descriptors are the simple average of agricultural PIB (PAL / PAA), service PIB (PSL / PSA) and industrial PIB (PIL / PIA), measuring both the local (L) and accumulated from upstream (A) effects. Population descriptors (PTL / PTA / PRL / PRA / DPTL / DPTA / DPRL / DPRA) represent the simple average of all population indicators, measuring the local and accumulated effects.The measure of energy consumption (CEL / CEA) represents average energy consumption both local and upstream accumulated. The number of upstream (BM) and downstream dams (BJ) aims to penalize a river segment nested inside large dam system. The altitudinal heterogeneity (HA) aims to increase the suitability of river segments with higher levels of embedding. The riparian vegetation (VR) represents the percentage of vegetation covering in the form of forest around each the river segment. Each parameter was re-scaled between 0 and 1, so that all variables have equivalent effects. Among the nine power plants in operation, seven have suitability index below 10. The UHE of Canasta and Bugres showed an AI of 47%, the highest among the UHE. Dona Francisca had the lowest AI value (0. 03%). Among the projected UHE, Muçum presents a virtually zero IA value and the UHE Espigão Preto obtained an index of 26. 2%. The power plant of San Manuel presents an IA of 70% and is one of the least impact enterprises concerning the proposed methodology. Among the PCH, only five out of 17 have IA lower than 10%. The PCH Palanquinho presented the larger IA value, reaching 71. 4%, followed by PCH Herval, with 52. 6%. The PCH Passo do Inferno had the lowest estimated IA value, as just 2. 1%