Grupos Funcionais

Teoria Necessária

Grupos funcionais ecológicos são categorias de espécies que desempenham papéis semelhantes em um ecossistema, independentemente de sua taxonomia ou parentesco evolutivo. Ao agrupar espécies com funções ecológicas semelhantes, é possível simplificar a análise da complexa rede de interações em um ecossistema, ajudando a entender como essas interações afetam processos como a ciclagem de nutrientes, a dinâmica da população e a estrutura da comunidade.

Esses grupos são definidos com base em características funcionais, que são traços que influenciam o desempenho das espécies em um determinado ambiente. As características funcionais podem incluir o tipo de alimento que uma espécie consome, sua estratégia de reprodução, como obtém energia, entre outras. A categorização em grupos funcionais permite prever como alterações no ecossistema, como mudanças climáticas ou intervenções humanas, podem impactar as funções ecológicas e os serviços que esses ecossistemas oferecem.

Exemplos de Grupos Funcionais Ecológicos

Herbívoros: Os herbívoros são um exemplo clássico de grupo funcional, composto por organismos que se alimentam de plantas. Dentro desse grupo, podem existir subgrupos, como pastadores, que consomem gramíneas e outras plantas rasteiras, ou frugívoros, que se alimentam de frutas. Um exemplo seria os antílopes na savana africana, que pastam grandes quantidades de capim e têm papel crucial na manutenção do equilíbrio das comunidades vegetais.
Decompositores: Fungos e bactérias que decompõem matéria orgânica são outro exemplo de grupo funcional. Eles têm a função de reciclar nutrientes ao degradar restos de organismos mortos, transformando-os em substâncias mais simples que podem ser reabsorvidas pelo solo. Um exemplo são os fungos do gênero Penicillium, que desempenham um papel vital na decomposição de folhas e outros materiais vegetais.
Polinizadores: Este grupo inclui espécies que transferem pólen entre flores, facilitando a reprodução sexual das plantas. Abelhas, borboletas, morcegos e até algumas aves fazem parte desse grupo funcional. A abelha doméstica (Apis mellifera), por exemplo, é um polinizador essencial para a agricultura e a reprodução de várias plantas silvestres.
Predadores de Topo: Esses organismos estão no topo da cadeia alimentar e controlam as populações de herbívoros e outros predadores menores. Lobos, leões e águias são exemplos de predadores de topo. Eles desempenham um papel crucial em manter o equilíbrio das populações de suas presas, evitando que haja uma superexploração dos recursos vegetais.
Fixadores de Nitrogênio: Algumas plantas e bactérias formam um grupo funcional especializado em converter o nitrogênio da atmosfera em formas que as plantas podem utilizar. Plantas leguminosas, como o feijão, formam associações simbióticas com bactérias do gênero Rhizobium, que fixam nitrogênio no solo, enriquecendo-o e beneficiando o crescimento de outras plantas.

Importância dos Grupos Funcionais

A categorização em grupos funcionais permite uma compreensão mais clara dos processos ecológicos. Ao monitorar esses grupos, os ecologistas podem avaliar a resiliência de um ecossistema frente a mudanças, identificar espécies-chave para a manutenção do equilíbrio ecológico e propor ações de conservação mais eficazes. Além disso, a extinção ou a introdução de espécies dentro de um grupo funcional pode ter efeitos em cascata em todo o ecossistema, demonstrando a importância de cada função ecológica para a estabilidade do ambiente.

Em resumo, grupos funcionais ecológicos facilitam a análise de como os organismos interagem com o ambiente e entre si, e são uma ferramenta valiosa para a conservação e gestão ambiental.

Exemplo de análise em R

Script básico em R que usa dados fictícios para demonstrar uma análise de grupos funcionais tróficos com PCA e agrupamento hierárquico. Para isso, utilizamos variáveis que representam características tróficas, como tipo de alimentação, nível trófico, biomassa e outras variáveis associadas à função ecológica.

Carregar pacotes

library(ggplot2)
library(FactoMineR)
library(factoextra)
library(cluster)

Dados fictícios de espécies e suas características tróficas

dados <- data.frame(
  especie = c("Especie_A", "Especie_B", "Especie_C", "Especie_D", "Especie_E",
              "Especie_F", "Especie_G", "Especie_H"),
  tipo_alimentacao = factor(c("Herbívoro", "Carnívoro", "Onívoro", "Herbívoro", 
                              "Decompositor", "Onívoro", "Carnívoro", "Herbívoro")),
  nivel_trofico = c(1, 4, 2, 1, 0, 2, 4, 1),  # 1: Herbívoro, 2: Onívoro, 4: Carnívoro, 0: Decompositor
  biomassa = c(120, 85, 150, 110, 50, 130, 90, 115),  # Biomassa estimada
  consumo_diario = c(15, 25, 18, 14, 10, 20, 22, 16)  # Consumo diário (em kg)
)

Visualizar os dados

print(dados)

##     especie tipo_alimentacao nivel_trofico biomassa consumo_diario
## 1 Especie_A        Herbívoro             1      120             15
## 2 Especie_B        Carnívoro             4       85             25
## 3 Especie_C          Onívoro             2      150             18
## 4 Especie_D        Herbívoro             1      110             14
## 5 Especie_E     Decompositor             0       50             10
## 6 Especie_F          Onívoro             2      130             20
## 7 Especie_G        Carnívoro             4       90             22
## 8 Especie_H        Herbívoro             1      115             16

Remover a coluna de nomes de espécies para análise quantitativa

dados_quant <- dados[, -c(1:2)]
head(dados_quant)

##   nivel_trofico biomassa consumo_diario
## 1             1      120             15
## 2             4       85             25
## 3             2      150             18
## 4             1      110             14
## 5             0       50             10
## 6             2      130             20

Realizar Análise de Componentes Principais (PCA)

pca <- PCA(dados_quant, scale.unit = TRUE, graph = FALSE)

Visualizar a variância explicada pelos componentes principais

fviz_eig(pca, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 50))

Gráfico PCA das duas primeiras dimensões

fviz_pca_biplot(pca, 
                geom.ind = "point", # Mostrar as espécies como pontos
                pointshape = 21, pointsize = 3,
                fill.ind = dados$tipo_alimentacao, # Colorir por grupo trófico
                col.var = "black", repel = TRUE, # Variáveis como setas
                legend.title = "Grupo Trófico") +
  ggtitle("PCA de Grupos Funcionais Tróficos")

Realizar análise de agrupamento hierárquico

dist_matrix <- dist(dados_quant)

hclust_result <- hclust(dist_matrix, method = "ward.D2")

fviz_dend(hclust_result, 
          k = 4, # Número de grupos que esperamos encontrar
          rect = TRUE, # Desenhar retângulos ao redor dos grupos
          rect_border = "jco", 
          rect_fill = TRUE,
          main = "Dendrograma de Grupos Funcionais Tróficos")

grupos <- cutree(hclust_result, k = 4)

dados$grupo <- as.factor(grupos)
print(dados)

##     especie tipo_alimentacao nivel_trofico biomassa consumo_diario grupo
## 1 Especie_A        Herbívoro             1      120             15     1
## 2 Especie_B        Carnívoro             4       85             25     2
## 3 Especie_C          Onívoro             2      150             18     3
## 4 Especie_D        Herbívoro             1      110             14     1
## 5 Especie_E     Decompositor             0       50             10     4
## 6 Especie_F          Onívoro             2      130             20     1
## 7 Especie_G        Carnívoro             4       90             22     2
## 8 Especie_H        Herbívoro             1      115             16     1

Interpretação

O gráfico de PCA permite observar como as espécies se distribuem no espaço com base em suas características funcionais. O dendrograma de agrupamento hierárquico ajuda a identificar grupos de espécies que desempenham funções tróficas semelhantes no ecossistema, facilitando a visualização de padrões de agrupamento funcional.

ATIVIDADE !

Faça o Download do dataset “dados_especies_nichos.xlsx” (Disponível em: https://github.com/leocbc/BIOSTATS/blob/main/dados_esp%C3%A9cies_nichos.xlsx) e realize analise(s) de grupos funcionais.

Dicas para o Exercício:

Discuta as implicações ecológicas dos grupos identificados, como suas funções dentro do ecossistema e possíveis consequências de suas interações.

Explorar diferentes métodos de agrupamento e comparar os resultados obtidos.