Las diatomeas fluviales reflejan mejor las condiciones ambientales pasadas que las presentes

Abstract

[ES] El tiempo que tarda una comunidad de diatomeas en integrar las variables abióticas del medio acuático que habitan ha sido objeto de discusión desde hace años y son diversas las opiniones que se pueden extraer de la literatura relacionada. Esto conlleva implicaciones en el diagnóstico de la calidad del agua mediante diatomeas, para lo cual se emplean diferentes índices diatomológicos. En este trabajo se utiliza uno de ellos (IPS) comparándolo con el Índice de Calidad del Agua (WQI), obtenido a partir de los datos de las variables abióticas de 37 estaciones pertenecientes a la Confederación Hidrográfica del Duero. Así se determinó el grado de correlación existente entre los dos estimadores (índices bióticos y abióticos) en diferentes escalas temporales, advirtiendo que la correlación más alta se daba comparando los valores obtenidos un mes antes de la fecha de muestreo. Con esto, se confirmaba la hipótesis de partida: las métricas basadas en diatomeas reflejan mejor en un río las condiciones pasadas que las presentes. Sabiendo esto, contribuimos a proponer nuevas metodologías a la hora de muestrear diatomeas y agua que optimicen este proceso

[EN] The time it takes for diatom assemblages to integrate the abiotic variables of the aquatic environment in which they inhabit has been the subject of discussion for many years and there are diverse opinions that can be deduced from relevant literature. Various diatomological indexes are used in the study of diatoms. In this study, we used one of them (SPI) to compare it to the Water Quality Index (WQI) that we obtained from abiotic data from 37 stations belonging to the Douro Hydrographic Confederation. As a result, the existing correlation between the two parameters (biotic and abiotic factors) was determined at different time periods, contributing to the highest correlation being given one month before the sampling date. We confirm the initial hypothesis: diatom-based measurements better reflect the past conditions of a river rather than the current ones. Knowing this, we propose new methodologies for sampling diatoms and water that optimize this process