As plantas são extremamente importantes para apoiar polinizadores como abelhas, borboletas e outros insetos benéficos. Quando indivíduos ou organizações pretendem ajudar os polinizadores plantando jardins de borboletas ou áreas de flores silvestres, pode ser difícil saber quais espécies de flores proporcionam o maior retorno por dólar. Rachel Pizante e colegas da Universidade de Alberta avaliaram vários métodos que os cientistas desenvolveram para quantificar as preferências florais dos polinizadores e fornecer recomendações de plantio. No entanto, eles descobriram grandes inconsistências entre essas técnicas, o que questiona sua confiabilidade. Seu estudo, publicado na revista Insect Conservation and Diversity, achar algo diferentes técnicas matemáticas para calcular as preferências florais dos polinizadores não concordam sobre quais flores são mais atraentes.
O desafio de determinar as preferências dos polinizadores
Os pesquisadores tentaram determinar quais flores os polinizadores preferem, observando quais flores os polinizadores visitam com mais frequência. No entanto, o número de visitas por si só pode ser enganoso. Os polinizadores podem estar apenas visitando as flores mais abundantes de uma área, não necessariamente suas flores favoritas. A abundância inerente de flores diferentes necessidades da espécie a ser contabilizado.
Assim, os pesquisadores desenvolveram métodos matemáticos para calcular as verdadeiras preferências florais dos polinizadores, ao mesmo tempo que removem o efeito da abundância de flores. Esses métodos são chamados de “métricas de preferência”. Eles funcionam comparando o número de visitas a uma espécie de flor em comparação com a abundância dessa espécie. As métricas calculam uma pontuação de preferência para cada flor que mostra se os polinizadores a visitaram mais do que o esperado com base na sua abundância. Isso permite aos pesquisadores classificar quais flores os polinizadores parecem preferir mais.
Desacordo chocante entre métodos
Surpreendentemente, quando os investigadores testaram estas diferentes métricas de preferência no mesmo conjunto de dados, as métricas deram classificações muito diferentes para as flores que eram mais preferidas! As métricas discordavam fundamentalmente sobre qual polinizadores de flores acharam mais atraentes.

Um exemplo é a Symphoricarpos occidentalis, Wolfberry. O que Pizante e colegas apontam como exemplo. Eles escrevem:
Não houve consenso entre as métricas sobre quais flores eram mais preferidas (Figura 1). Na verdade, diferentes métricas listaram as mesmas espécies de flores como preferidas (classificação elevada) e evitadas (classificação inferior). Por exemplo, Symphoricarpos occidentalis foi considerado o mais preferido pela hipótese de ação em massa e pelas métricas de intervalo de confiança, um tanto preferido pela métrica de centralidade e não preferido pela preferência de recursos e pelas métricas de PI (Figura 1). Além disso, mesmo quando algumas espécies mostraram semelhanças entre as métricas, essas mesmas métricas poderiam classificar outras espécies de forma bastante diferente. Por exemplo, embora a hipótese da acção em massa e as métricas do intervalo de confiança produzam a mesma classificação para S. ocidentalis, solidago canadensis ficou em terceiro lugar pela métrica da hipótese de ação em massa e em 34º pela métrica do intervalo de confiança.
Pizante et al. 2023
Esta discordância decorre do facto de as métricas diferirem na forma como contabilizam a abundância de cada espécie de flor. Alguns métodos removem melhor o efeito da abundância de flores do que outros. Quanto melhor uma métrica controla a abundância, mais reflecte a verdadeira preferência inata dos polinizadores, em vez de apenas a disponibilidade.
As métricas também se relacionam de forma diferente com o simples uso do número de visitas dos polinizadores para classificar a preferência. O estudo descobriu que algumas métricas estão correlacionadas com a contagem de visitas, enquanto outras fornecem informações novas. Por exemplo, os pesquisadores descobriram que a métrica do “índice de preferência” não mostrou correlação com o número de visitas. Isso sugere fornece informações adicionais em preferências não contidas apenas nos dados da visita. Em contraste, a métrica da “hipótese de acção em massa” foi fortemente correlacionada positivamente com as contagens de visitas, indicando que não fornece muitas informações novas para além dos dados brutos de visitas.
Rastreando passos de polinizadores pelas flores silvestres da pradaria de Alberta
Nesta pesquisa, os cientistas testaram cinco métricas de preferência diferentes no mesmo conjunto de dados de visitas a flores coletadas nas regiões das pradarias de Alberta, no Canadá. As pradarias são uma paisagem icônica no oeste do Canadá, cobertas de gramíneas, flores silvestres e arbustos. Esses habitats sustentam diversas comunidades de polinizadores.
Os pesquisadores observaram e registraram visitantes de flores ao longo de transectos em pradarias de grama mista no Mattheis Research Ranch. Eles contaram e identificaram 268 espécies de polinizadores que visitaram 35 espécies de flores diferentes nativo para as pradarias. Os polinizadores mais comuns foram abelhas, moscas, borboletas e besouros. A equipe também contou o número de flores de cada espécie de planta.
O estudo forneceu um conjunto de dados robusto para avaliar as métricas de preferência, abrangendo as interações entre polinizadores da pradaria e naturalmente espécies de flores que ocorrem. As métricas poderiam então ser calculadas e comparadas usando os mesmos dados subjacentes de visitação e abundância. Isso permitiu aos pesquisadores revelar resultados inconsistentes entre as técnicas destinadas a determinar as preferências florais dos polinizadores.
Desmistificando os cálculos de preferência
Cada uma das métricas de preferência calcula uma pontuação matemática de quão preferida é cada espécie de flor, usando os dados de visita e dados de abundância. Mas eles fazem isso de maneiras diferentes:
- As métricas de “intervalo de confiança” e “uso de recursos” simplesmente analisam se uma flor recebeu mais visitas do que o esperado com base em sua abundância. Por exemplo, uma flor comum precisaria de muitas visitas para ser considerada preferida por essas métricas.
- As métricas de “índice de preferência” e “hipótese de ação em massa” usam a proporção relativa de visitas em comparação com a abundância. Isso retém mais informações sobre a abundância das flores.
- A “métrica de centralidade” ignora totalmente a abundância. Ele apenas analisa a estrutura das conexões no rede de interação entre polinizadores e plantas.
- Cada métrica usa sua pontuação para classificar todas as espécies de flores, da mais preferida à menos preferida.
O problema é que, quando testadas com os mesmos dados, estas diferentes abordagens geram classificações inconsistentes das flores. Os pesquisadores descobriram que não havia duas métricas que concordassem fortemente sobre quais flores eram mais atraentes para os polinizadores.
Selecionando a métrica ideal
Com base na sua análise, os investigadores recomendam a utilização de uma métrica chamada “índice de preferência” em detrimento das outras. Eles destacam dois motivos principais:
Primeiro, o Índice de Preferência foi melhor para remover os efeitos da abundância de flores para descobrir as verdadeiras preferências dos polinizadores, dizem Pizante e colegas. Eles escrevem:
A métrica PI avalia o número relativo de visitas que uma espécie de planta recebe versus o número relativo de flores dessa espécie, retendo assim informações sobre a abundância relativa. Descobrimos que a métrica PI está significativamente correlacionada negativamente com a abundância de flores, mas não mostrou correlação com o número de visitas.
Pizante et al. 2023
Essa falta de correlação significa que o Índice de Preferência fornece mais informações do que apenas o número de visitas dos polinizadores. Eles escrevem:
Quando as flores são raras, o denominador da equação PI será muito pequeno, de modo que poucas visitas resultarão no numerador grande o suficiente para que uma planta seja considerada preferida. O oposto também é verdadeiro, de modo que uma flor comum resultará em um denominador grande e exigirá um numerador grande para ser considerada preferida. Esperamos uma correlação insignificante com o número de visitas porque as plantas raras ainda podem ser altamente preferidas, embora normalmente tenham poucas visitas em relação ao número total de visitas a todas as espécies de flores no conjunto de dados. Um exemplo disso em nosso conjunto de dados é Escobaria vivípara, que teve apenas cinco flores, mas recebeu 11 visitas. Esperamos, portanto, que esta planta obtenha um valor alto em uma determinada métrica de preferência, o que a métrica PI realiza, e que a métrica não seja correlacionada com o número de visitas. Assim, a métrica PI funciona da maneira que esperaríamos que uma métrica de preferência de trabalho funcionasse.
Pizante et al. 2023
Outra vantagem que eles dão ao Índice de Preferência é que ele é insensível à subamostragem, o que significa que você não precisa precisa de um grande número de plantas para que produza resultados úteis. Mais importante ainda para o jardineiro doméstico, é relativamente simples de usar. Se você tiver paciência para passar uma manhã observando os insetos zumbindo em torno de suas flores, poderá obter alguns resultados interessantes. Os detalhes completos estão em o artigo de acesso aberto, o que permitiria discriminar por espécie polinizadora. Se você estiver satisfeito com a visita de algum polinizador ao seu jardim, um método ligeiramente simplificado está abaixo.
Usando o Índice de Preferência em seu jardim
Se você quiser usar o Índice de Preferência em seu próprio jardim, aqui está uma visão geral de como ele funciona:
- Identificar o espécies de flores em seu jardim e conte quantas flores de cada espécie você tem. Isso fornece os dados de abundância.
- Observe as visitas dos polinizadores às flores ao longo do tempo, registrando cada vez que um polinizador visita uma determinada espécie de flor. Isso fornece os dados de visitação.
- Para cada espécie de flor, divida o número de visitas a essa espécie pelo total de visitas a todas as flores. Isso fornece a proporção relativa de visitas para essa espécie.
- Para cada espécie de flor, divida o número de flores dessa espécie pelo total de flores de todas as espécies. Isso lhe dá a abundância relativa.
- Divida a proporção relativa de visitas pela abundância relativa de cada flor. O número resultante é o índice de preferência daquela flor.
- Classifique todas as flores pelo seu índice de preferência. Aqueles com as pontuações mais altas são os preferidos pelos polinizadores do seu jardim!
LEIA O ARTIGO
Pizante, R., Acorn, JH, Worthy, SH e Frost, CM (2023) “Existing flower preference metrics disagree on best plants for pollinators: which metric to choose?" Insect Conservation and Diversity. Disponível em: https://doi.org/10.1111/icad.12682.
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