Desacoples fenológicos en redes de interacción planta-polinizador

Abstract

Las interacciones planta-polinizador cumplen un rol importante en la mantención de la biodiversidad de los ecosistemas. Estudios de fenología de las comunidades, los cuales apuntan a entender cómo los eventos periódicos en los ciclos de vida de las especies son influenciados por el ambiente, han revelado que las especies pertenecientes a estas comunidades han presentado cambios en las fechas en que suceden eventos de sus ciclos de vida (fenofases), atribuibles al cambio climático. Esto conlleva el riesgo de debilitamiento o desaparición de interacciones mutualistas, producto de desacoples temporales en la ocurrencia de individuos activos de las especies participantes. En este estudio se realizaron simulaciones dinámicas, siguiendo un modelo de ecuaciones diferenciales, sobre redes empíricas y teóricas, a fin de estudiar los efectos colectivos producidos por distintos modos de cambio fenológico y revelar el rol de la topología de las redes en la tolerancia a estas perturbaciones. Observamos que las comunidades planta-polinizador, presentan distinto grado de disminución en la persistencia de especies frente a distintos escenarios de cambio fenológico, siendo mayores los efectos cuando hay una tendencia comunitaria al adelanto fenológico de la floración con poca variabilidad. Estas extinciones pueden deberse tanto a desacoples totales como parciales entre las fenofases de las especies interactuantes. La topología de las redes determina la respuesta comunitaria frente a estos eventos, siendo el factor más importante la conectancia de las redes, la cual aumenta la robustez de las comunidades sometidas a alteraciones fenológicas. No se encontró un efecto importante por parte de la riqueza de especies. Otros indices topológicos estudiados, anidamiento y modularidad, presentaron efectos positivo y negativo, respectivamente, sobre la robustez de las comunidades, pero de menor magnitud que el efecto de la conectancia. Nuestros resultados de este trabajo permitirían identificar el rol de la topología de las redes mutualistas en sus respuestas al cambio climático. Por otro lado, nuestros análisis sugieren que el modelamiento dinámico permite obtener proyecciones comunitarias más conservadoras y por tanto con menos riesgo de subestimar los efectos adversos de las perturbaciones sobre comunidades complejas.

Plant-pollinator interactions play an important role in the maintenance of the ecosystems biodiversity. Studies about phenology of communities (how periodic events in life cycles of species are influenced by ambient) show that species belonging to this communities has presented changes on the dates of particular events occur their life cycles (phenophases), attributable to the climate change. This yield risk of weakness or disappearance of this interactions, product of phenological decoupling in the appearance of interacting individuals of participant species. In this work, we done dinamical simulations, using a dfferential equations model, on empirical and theoretical networks, to study community effects due by different events of phenological change and the role of network topology on tolerance front this events. We observed that plant-pollinator communities present different decreases on persistence in face to different situations of phenological change, being higher when exist a community tendence to phenological advance of flowering with low variability. This extinctions can be attributed to total or partial decoupling between pehnophases of interacting species. Network topology influence on the community response front this events, being the most important factor the connectance of networks, which increases robustness of communities front this events. We didn't found an important effect due by species richness. Other topological index studied, nestedness and modularity, showed possitive and negative effects, respectively, on the community robustness, but this effects are lower than effect of connectance. This results can will to identify the role of mutualistic network topology under more realistic assumptions.