Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 7 (Núm. 12) (ene – jun 2024). ISSN: 2600-5824.
Research Article/Artículo de Investigación DOI: https://doi.org/10.56124/yaku.v7i12.001
1
MACROINVERTEBRADOS ACUÁTICOS Y SU RELACIÓN CON
DIFERENTES COBERTURAS RIBEREÑAS EN EL RIO BABA,
MICROCUENCA DEL RÍO QUEVEDO
AQUATIC MACROINVERTEBRATES AND THEIR RELATIONSHIP
WITH DIFFERENT RIPARIAN COVERAGES IN THE BABA RIVER, A
MICRO-BASIN OF THE QUEVEDO RIVER
Cecilia Tay Hing Cajas
1,*
, Norma Guerrero Chuez
1
, Kevin Sánchez Moyano
1
Joyce Rosado Lozano
1
1
Facultad de Ciencias de la Ingeniería, Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Ecuador.
*
Autor correspondencia: ctayhing@uteq.edu.ec
Resumen
Abstract
El incremento de actividades antropogénicas, impulsado por
la creciente demanda de necesidades sociales, ha generado
diversos cambios en las condiciones ambientales. En este
sentido, surge la necesidad de diagnosticar la calidad de agua
de la ribera del río Baba perteneciente a la microcuenca del
río Quevedo a partir del análisis de macroinvertebrados como
bioindicadores, evaluando la variabilidad en la riqueza y
abundancia de las poblaciones de macroinvertebrados
acuáticos. Se aplicaron los índices de: Shannon-Wiener,
Simpson (ISD), Margalef, BMWP-CR, y Calidad del Bosque
de Ribera. Las muestras fueron tomadas en tres tramos,
durante los meses de junio, julio y agosto de 2021, según el
uso de suelo (pastizal, agrícola, mina, bosque y urbano). El
análisis estadístico fue desarrollado con el software
estadístico PAST 4.0, aplicando, análisis ANOVA con
significancia del 95% (p < 0.05). Se obtuvo un total de 2 279
individuos (9 órdenes y 26 géneros), predominando el orden
Ephemeroptera género Baetodes. Para el índice biótico
BMWP-CR respecto a la calidad de suelos analizados (mala)
y (muy mala). El índice QBR mostró que el uso de suelo
urbano y pastizal (pésima calidad), esto referido a la presencia
de asentamiento humanos a cercanías del río. Los índices de
diversidad y dominancia, como Shannon, Simpson y
Margalef no mostraron diferencias significativas respecto al
uso de suelos. Finalmente, se observó que el uso de suelo
agrícola y bosque comparte una pequeña similitud entre
comunidades de los géneros Baetodes, Choropterpes y
Epigompus.
Palabras claves: BMWP-CR, QBR, índice de diversidad.
The increase in anthropogenic activities, driven by the
growing demand for social needs, has generated various
changes in environmental conditions.. In this regard, there
arises the need to assess the water quality of the riverbank
of the Baba River, belonging to the Quevedo river
microbasin, based on the analysis of macroinvertebrates as
bioindicators, evaluating the variability in the richness and
abundance of aquatic macroinvertebrate populations. The
indices of were applied: Shannon-Wiener, Simpson (ISD),
Margalef, BMWP-CR, and Riparian Forest Quality.
Samples were taken in three sections during the months of
June, July, and August 2021, according to land use
(grassland, agricultural, mining, forest, and urban).
Statistical analysis was conducted using the PAST 4.0
statistical software, applying ANOVA analysis with a
significance level of 95% (p < 0.05). A total of 2 279
individuals (9 orders and 26 genera) were obtained, with the
order Ephemeroptera of the genus Baetodes predominating.
For the BMWP-CR biotic index regarding the analyzed soil
quality (poor) and (very poor). The QBR index showed that
urban and grassland land use had poor quality, attributed to
the presence of human settlements near the river. Diversity
and dominance indices, such as Shannon, Simpson, and
Margalef, showed no significant differences concerning
land use. Finally, it was observed that agricultural and forest
land use share a slight similarity among communities of the
genera Baetodes, Choropterpes, and Epigompus.
Keywords: BMWP-CR, QBR, diversity index.
Recibido: 2024-03-08 Aceptado: 2024-05-21 Publicado: 2024-06-27
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 7 (Núm. 12) (ene – jun 2024). ISSN: 2600-5824.
Tay Hing et al. 2024: Macroinvertebrados y Coberturas Ribereñas en el Río Baba
2
1. Introducción
Los ríos y sus llanuras aluviales se encuentran
entre los entornos naturales más importantes, su
rica biodiversidad refleja la diversidad de
ambientes que atraviesan. Sin embargo, los ríos
están sujetos a una amplia gama de presiones,
incluyendo la contaminación difusa y de fuentes
puntuales, la extracción de agua, las especies
invasoras de plantas, animales, y la modificación
física (Addy et al., 2016). La deforestación
ribereña puede afectar fuertemente el
funcionamiento de los arroyos, con consecuencias
para la biodiversidad y los servicios
ecosistémicos. Estos efectos pueden evaluarse
utilizando bioindicadores relacionados con la
estructura de la comunidad biótica y el
funcionamiento de los ecosistemas (Silva-Araújo
et al., 2020).
El Ecuador es un país rico en recursos hídricos;
sin embargo, la interacción del hombre con la
biosfera suscita problemas como la
contaminación del suelo, aire y agua (Tello &
Sánchez, 2019). Considerando un aporte a su
conservación la evaluación de sus ecosistemas a
partir de bioindicadores, lo que hace evidente la
necesidad de un sistema mundial de evaluación
que utilice bioindicadores eficaces en función de
los costos y que haga un seguimiento de los
cambios en la salud de los ecosistemas y la
biodiversidad (Eriksen et al., 2021).
Los macroinvertebrados bentónicos se utilizan
comúnmente como indicadores de la condición
biológica de los cuerpos de agua. Son indicadores
fiables porque pasan toda o la mayor parte de su
vida en el agua, son fáciles de recolectar y difieren
en su tolerancia a la contaminación (EPA, 2023).
Además, comparten un prerrequisito fundamental
al cubrir un rango de sensibilidad a una variedad
de factores estresantes. Adicionalmente, tienen
varias ventajas prácticas para las bioevaluaciones,
incluyendo una amplia distribución en la mayoría
de los ríos, un comportamiento sedentario que
proporciona una buena resolución espacial y
ciclos de vida relativamente largos. Además, son
fáciles de muestrear y pueden identificarse a nivel
operativo de forma rentable (Bonada et al., 2006;
Eriksen et al., 2021; Rosenberg & Resh, 1992).
Los valores del Índice biótico pueden representar
el promedio simple o ponderado de los valores de
tolerancia asignados a las especies (Hawkins &
Carlisle, 2022).
Actualmente, la poca atención brindada a la
calidad de agua vinculada a la contaminación de
riberas hace necesaria su evaluación a partir de la
presencia de macroinvertebrados y su relación
con diferentes coberturas ribereñas. En la ribera
del río Baba, perteneciente a la microcuenca del
río Quevedo, se realizó un diagnóstico de la
presencia de macroinvertebrados mediante su
diversidad de entofauna. Además, se aplicaron los
Índices de diversidad: Shannon-Wiener, riqueza
de Margalef y dominancia de Simpson.
Asimismo, fue indispensable la evaluación de
calidad del agua mediante el Índice ecológico
BMWP-CR. Finalmente, se determinó el estado
de la vegetación de ribera mediante la aplicación
del índice de ribera QBR.
2. Materiales y Métodos
2.1 Área de estudio
La recolección de datos y muestras se realizó en
el río Baba entre los meses de junio, julio y agosto
de 2021 en época seca, geográficamente ubicado
al extremo derecho del río Quevedo limitando
entre los cantones Buena Fe y Valencia (Figura
1).
Se recolectaron muestras manualmente, con un
intervalo de 30 días, a lo largo de 3 tramos por
cada tipo de uso de suelo: bosque, pastizal, mina,
agrícola y zona urbana, con una distancia entre
200 y 300 m. Para evaluar la calidad del agua, se
consideró el índice ecológico BMWP-CR,
mientras que para determinar el estado de
vegetación de ribera se utilizó el índice de ribera
QBR, a partir de la clasificación de
macroinvertebrados acuáticos se obtuvieron los
parámetros físico-químicos relacionados con la
calidad del agua.
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 7 (Núm. 12)
3
Figura 1. Zonas de muestreo y recolección de datos en el río Baba
.
2.2 Caracterización de comunidad de
macroinvertebrados
El monitoreo de los macroinvertebrados
bentónicos se puede dividir en cuatro pasos:
muestreo in situ, procesamiento e identificación,
cálculo de indicadores y
clasificación/interpretación. En este sentido, los
protocolos de monitoreo de la biodiversidad
deben tener como objetivo muestrear toda la biota
que habita el área de muestreo o área de interés,
en la medida de lo posible, en todos los aspectos
taxonómicos, espaciales y temporales (Simaika et
al., 2024; B., 2011). Además, para la comparación
de similitud entre géneros de macroinvertebrados
acuáticos y el tipo de uso de suelo se aplicó
análisis Clúster basado en el índice de similitud
de Jaccard.
2.3 Análisis de datos
Se utiliza el Índice de diversidad de Shannon-
Wiener el cual, es ampliamente utilizado y
considera tanto la abundancia como la
uniformidad de las especies presentes en la
comunidad. El índice de diversidad de Shannon-
Wiener (H’) es un indicador sensible de la
contaminación, y sus valores en las comunidades
biológicas tienden a tener una variación limitada,
generalmente oscilando entre 0 y 5
(Farukuzzaman et al., 2023). Para evaluar la
dominancia se empleó el Índice de Simpson
(ISD), el cual se basa en la dominancia y
representa un parámetro inverso al concepto de
uniformidad o equidad de la comunidad.
Considerando la representatividad de las especies
con mayor valor de importancia, sin evaluar la
contribución del resto de las especies (Murillo
Conterón et al., 2021; UNAD, 2013). Además, se
utilizó el índice de Margalef para determinar la
biodiversidad de la comunidad en función de la
distribución numérica de los individuos de las
diferentes especies, con relación al número total
de individuos en la muestra analizada (Manzanilla
Quijada et al., 2020; Magurran, 2004) (Tabla 1).
Índices que fueron desarrollados mediante
análisis estadístico de varianza ANOVA con un
nivel de significancia del 95% (p < 0.05).
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 7 (Núm. 12) (ene – jun 2024). ISSN: 2600-5824.
Tay Hing et al. 2024: Macroinvertebrados y Coberturas Ribereñas en el Río Baba
4
Tabla 1. Ecuaciones de Índice de diversidad ecosistémica.
Índice de diversidad de
ecosistemas
Aspectos del
índice
Fórmula
Diversidad de Shannon-
Wiener
Diversidad de
especies
)
Donde:
S= número de especies presentes
In= logaritmo natural
Pi= proporción de los individuos hallados de la especie
ni= número de individuos de la especie i
N= número total de individuos
Índice de Simpson (ISD)
Dominancia de
especies
Donde:
ni= número de individuos de la especie
N= número total de individuos
Riqueza de Margalef
Riqueza de
especies
Donde:
S= número de especies presentes
In= logaritmo natural
N= número total de individuos
2.4 Índice ecológico BMWP-CR
Asocia familias taxonómicas con valores de
tolerancia numérica entre 1 y 9, donde 1 es el
valor mínimo, que representa familias menos
sensibles a los contaminantes, y 9 es el valor
máximo, que representa familias asociadas con
una buena calidad del agua (Tabla 2). Los niveles
de contaminación se calculan sumando las
puntuaciones de cada familia de
macroinvertebrados encontrada en la muestra
(Calvo-Brenes & Salazar-Céspedes, 2023;
FAOLEX, 2007; Ferreira, 2015).
Tabla 2. Interpretación del ICA BMWP-CR.
Nivel de contaminación
Rangos
Color
Agua excelente
>120
Agua de calidad buena, no contaminadas o no alterada de manera sensible
102-120
Agua de calidad regular, eutrófica, contaminación moderada
61-100
Agua de calidad mala, contaminadas
36-60
Agua de calidad mala, muy contaminadas
16-35
Agua de calidad muy mala, extremadamente contaminadas
<15
Fuente: Calvo-Brenes & Salazar-Céspedes (2023)
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 7 (Núm. 12)
5
2.5 Estado de vegetación de ribera QBR
Índice de calidad del Bosque de Ribera (QBR)
El índice QBR (Qualitat del Bosc de Ribera) tiene
como objetivo evaluar la calidad de los bosques
de ribera a lo largo de la costa y se basa en cuatro
bloques conceptuales: cobertura vegetal total,
estructura de la cobertura, calidad de la cobertura
y cambio de cauce (Segura-Méndez et al., 2023).
Este índice consta de cuatro bloques
independientes: grado de cobertura de la zona de
ribera, estructura de la cubierta, calidad de la
cubierta y grado de naturalidad del cauce del río.
Cada bloque tiene la misma importancia y se
puntúa individualmente, donde el mínimo es 0 y
el máximo 25. El resultado final se obtiene
sumando los puntajes de los 4 bloques, lo que
permite establecer la calidad del bosque de ribera
en una escala que va desde 0 como mínimo y 100
como máximo. Esta puntuación final se puede
comparar con los valores de la tabla de calidad,
que distingue cinco niveles de calidad, cada uno
representado con un color (Tabla 3) (Montiel et
al., 2022; Munné et al., 2003).
Tabla 3. Interpretación del ICA QBR.
Clase de calidad del hábitat ribereño
Rangos
Color
Hábitat ribereño en estado natural
>95
Alguna perturbación, buena calidad
75-90
Perturbación importante, calidad justa
55-70
Fuerte alteración, mala calidad
30-50
Degradación extrema, mala calidad
<25
Fuente: Munné et al. (2003)
3. Resultados
3.1 Diversidad de entomofauna del río
Baba
Se recolectaron un total de 2 279 individuos de
macroinvertebrados acuáticos (Tabla 4). El uso de
suelo que presentó la mayor cantidad de
individuos fue el urbano, con un total de (529
individuos), seguido por bosque (501 individuos),
pastizal (458 individuos), agrícola (414
individuos) y la menor cantidad de individuos
recolectados fue (377 individuos). No obstante, el
uso de suelo con mayor diversidad de
macroinvertebrados es agrícola con 8 órdenes y
14 géneros, liderando el género Baetodes con 216
(individuos).
Tabla 4. Diversidad de entomofauna en el río Baba.
Agrícola
Orden
Familia
Género
Total
%
Ephemeroptera
Beatidae
Baetodes
216
52
Ephemeroptera
Leptophlebiidae
Choropterpes
76
18
Coleoptera
Aeshnidae
Aeshna
17
4
Odonata
Perilestidae
Perilestes
3
1
Odonata
Gomphidae
Epigompus
22
5
Odonata
Libellulidae
Brachydiplacinae
31
7
Diptera
Simuliidae
Simulium
2
0
Coleoptera
Elmidae
Macrelmis
1
0
Coleoptera
Lutrochidae
Lutrochus
15
4
Trichoptera
Calamoceratidae
Anisocentropus
1
0
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 7 (Núm. 12) (ene – jun 2024). ISSN: 2600-5824.
Tay Hing et al. 2024: Macroinvertebrados y Coberturas Ribereñas en el Río Baba
6
Trichoptera
Helicopsychidae
Helicopsyche
16
4
Trichoptera
Philopotamidae
Chimarra
14
3
Decapoda
Palaemonidae
Palaemon
45
11
Mesogastropoda
Thiaridae
Melanoides
10
2
Total
414
100
Mina
Orden
Familia
Género
Total
%
Ephemeroptera
Beatidae
Baetodes
187
50
Ephemeroptera
Leptophlebiidae
Choropterpes
85
23
Coleoptera
Aeshnidae
Aeshna
9
2
Diptera
Chironomidae
Pentaneura
37
10
Plecoptera
Perlidae
Claassenia
24
6
Odonata
Libellulidae
Brachydiplacinae
35
9
Total
377
100
Urbano
Orden
Familia
Género
Total
%
Diptera
Chironomidae
Pentaneura
210
40
Diptera
Syrphidae
Allograpta
90
17
Trichoptera
Hydrophilidae
Spicipalpia
10
2
Odonata
Coeagrionidae
Argia
45
9
Odonata
Calopterygidae
Calopteryx
127
24
Littorinimorpha
Hydrobiidae
Alzoniella
25
5
Mesogastropoda
Thiaridae
Melanoides
22
4
Total
529
100
Bosque
Orden
Familia
Género
Total
%
Ephemeroptera
Beatidae
Baetodes
218
44
Ephemeroptera
Leptophlebiidae
Choropterpes
114
23
Coleoptera
Ptilodactylidae
Anchycteis
2
0
Coleoptera
Lutrochidae
Lutrochus
33
7
Coleoptera
Hydroptilidae
Tropisternus
1
0
Coleoptera
Aeshnidae
Aeshna
5
1
Odonata
Libellulidae
Brachydiplacinae
47
9
Odonata
Gomphidae
Epigompus
33
7
Odonata
Coenagrionidae
Perilestes
17
3
Diptera
Psychodidae
Plhebotomus
12
2,4
Mesogastropoda
Thiaridae
Melanoides
2
0,4
Littorinimorpha
Hydrobiidae
Alzoniella
7
1,4
Decapoda
Palaemonidae
Palaemon
10
2,0
Total
501
100
Pastizal
Orden
Familia
Género
Total
%
Ephemeroptera
Beatidae
Baetodes
168
37
Ephemeroptera
Leptophlebiidae
Choropterpes
82
18
Diptera
Chironomidae
Pentaneura
134
29
Coleoptera
Aeshnidae
Aeshna
4
1
Odonata
Libellulidae
Brachydiplacinae
34
7
Odonata
Gomphidae
Epigompus
25
5
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 7 (Núm. 12)
7
Trichoptera
Helicopsychidae
Helicopsyche
11
2
Total
458
100
Total, General
2 279
3.2 Aplicación de índices
Índice de diversidad Shannon-Wiener
La diversidad en la composición y estructura de
macroinvertebrados acuáticos entre uso de suelos,
no presento diferencias estadísticas significativas
(p = 0.727), debido a la abundancia entre puntos
de monitoreo y similitudes. La diversidad de
Shannon comprendió rangos de 1.01 pastizal
hasta 1.21 urbano (Tabla 5).
Índice de dominancia de Simpson (ISD)
Se observó una dominancia que osciló entre 0.66
y 0.55. Sin embargo, no se encontraron
diferencias estadísticas de dominancia entre los
distintos sitios de muestreo (p = 0.69). Este valor
supera el umbral de significancia de 0.05 en todos
los tipos de suelo analizados (Tabla 6).
Índice de riqueza de Margalef
El Índice de riqueza de Margalef reveló que la
diversidad en la composición y estructura de
macroinvertebrados acuáticos entre los sitios
estudiados no mostraron diferencias estadísticas
significativas (p = 0.690). Esto se debe a que la
diversidad entre puntos de monitoreo mantiene
similitudes. Los valores del índice de riqueza de
Margalef variaron entre 0.853 en suelos de
pastizal y 0.679 en suelos agrícolas, lo que
representa alta y baja diversidad ecológica,
respectivamente (Tabla 7).
Tabla 5. Aplicación de Índice de Diversidad de Shannon-Wiener en el río Baba.
Fuente
Suma de Cuadrados
gl
Cuadrado Medio
F
p
Entre grupos
0.277496
4
0.0693739
0.51
0.7273
Intra grupos
5.42032
40
0.135508
Total (Corr.)
5.69781
44
Tabla 6. Aplicación de Índice de Dominancia de Simpson (ISD) en el río Baba.
Fuente
Suma de Cuadrados
gl
Cuadrado Medio
F
p
Entre grupos
0.0654706
4
0.0163677
0.56
0.6900
Intra grupos
1.16053
40
0.0290132
Total (Corr.)
1.226
44
Tabla 7. Aplicación de Índice de Riqueza de Margalef en el río Baba.
Fuente
Suma de Cuadrados
gll
Cuadrado Medio
F
p
Entre grupos
0.0654706
4
0.0163677
0.56
0.6900
Intra grupos
1.16053
40
0.0290132
Total (Corr.)
1.226
44
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 7 (Núm. 12) (ene – jun 2024). ISSN: 2600-5824.
Tay Hing et al. 2024: Macroinvertebrados y Coberturas Ribereñas en el Río Baba
8
Índice de Jaccard (Análisis Clúster)
El análisis de similitud mediante Índice de
Jaccard (Figura 2) reveló diferencias
significativas en las comunidades de
macroinvertebrados entre los diferentes usos de
suelo (p < 0.05). No obstante; se observa una
similitud leve entre las comunidades de
macroinvertebrados presentes en los usos de suelo
agrícola y bosque, esta similitud se atribuye
principalmente a la presencia y dominancia de los
géneros Baetodes, Choropterpes y Epigompus
respectivamente.
Índice ecológico BMWP-CR
De acuerdo con el análisis biótico BMWP se
identificaron diferencias estadísticas
significativas en la calidad del agua por uso de
suelo del rio Baba (p = 0.0015), con un umbral de
“p” por debajo de 0.05. Se observaron dos grupos
homogéneos correspondiente a la calidad del
agua. Para uso de suelo agrícola, refleja aguas de
calidad mala de acuerdo con el Índice biótico
BMWP-CR. Para los tipos de suelo restantes
arrojó aguas de muy mala calidad, resultando
extremadamente contaminadas (Figura 3).
Figura 2. Análisis Clúster dendrograma entre comunidades
de macroinvertebrados.
Figura 3. Media de Tukey para BMWP-CR.
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 7 (Núm. 12)
9
Índice QBR
Se determinó que el índice QBR más
representativo fueron los tramos 1 y 2 (bosque)
encontrando valores entre 75% - 80%; lo cual,
representa un un aporte significativo en calidad de
vegetación respecto al sitio de estudio. Por otra
parte; en suelo agrícola 55% - 70% la calidad es
intermedia. Para minas 30% - 50% mala calidad,
representando la presencia de consecuencias por
extracción de material pétreo y; suelo urbano y
pastizal, pésima calidad con valores de 25% o
menores (Figura 4).
Figura 4. Índice de calidad (QBR)
4. Discusión
Cabrera et al. (2023), aseguran que, existe una
influencia significativa del uso del suelo en la
composición de la comunidad de
macroinvertebrados. Las áreas naturales
mostraron condiciones óptimas para la mayoría
de las familias de insectos y crustáceos,
presentando una alta riqueza taxonómica (valor
promedio: 9 familias/muestra) y abundancia
(valor promedio: 141 individuos/muestra). Los
órdenes con mayor presencia fueron:
Ephemeroptera con el género Baetodes con un
porcentaje de 19% y Choroterpes con un 15%, el
orden Díptera con el género Pentaneura con un
12%. Concordando que, el uso de suelo con
mayor diversidad de macroinvertebrados es
agrícola con 8 órdenes y 14 géneros, liderando el
género Baetodes con 216 (individuos). La
abundancia de macroinvertebrados varía según el
sitio de muestreo, río arriba existe una mayor
diversidad de familias, mientras que río abajo el
número disminuye. Esto puede deberse al hecho
de que río abajo se experimenta un impacto
acumulativo de actividades antropogénicas (Mir
et al., 2021).
Según López-Delgado et al. (2015), en cuanto al
índice de dominancia de Simpson, las cuatro
zonas de estudio presentaron valores inferiores a
(0.2); mientras que, en este estudio, no se
registraron diferencias estadísticas de dominancia
entre los sitios de muestreo. Sinche et al., (2023)
por su parte menciona que, en el arroyo Orienco
en Lago Agrio en la provincia de Sucumbíos en la
Amazonía norte ecuatoriana, el índice de
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 7 (Núm. 12) (ene – jun 2024). ISSN: 2600-5824.
Tay Hing et al. 2024: Macroinvertebrados y Coberturas Ribereñas en el Río Baba
10
dominancia de Simpson osciló entre 0.47 y 0.99,
lo que indica que los taxones tolerantes a los
contaminantes eran dominantes, proporcionando
información adicional para la conservación de la
biodiversidad de los arroyos (J. Zhang et al.,
2020).
El valor promedio del índice Shannon-Wiener en
el río Jing fue de 1.10, inferior al del río Wei 1.33
y el río Beiluo 1.43. Mientras que el valor
promedio del índice Margalef en el río Jing fue de
1.59, que aún era más bajo que el río Wei y el río
Beiluo. De acuerdo con el estándar de evaluación
del índice Shannon-Wiener, la mayoría de las
estaciones de la cuenca del río Wei se encontraban
en el nivel de contaminación moderada (66.67%)
o grave (27.78%) (Q. Zhang et al., 2021). En
contraste, los índices analizados mostraron un
comportamiento similar entre valor medios al
estudio comparado. Sin embargo, Kumari &
Maiti, (2020), menciona que “el valor más alto
(7.44) se encontró para el ecosistema lótico, lo
que indica el deterioro de la integridad biótica”.
El BMWP calibrado se definió de acuerdo con la
estructura de la comunidad (intervalos de
abundancia de macroinvertebrados) asociada a las
condiciones ambientales del río (Magallón Ortega
et al., 2021). En este sentido, el indicador presentó
una calidad de agua “mala y muy contaminada"
por el uso de pastizales, mientras que el rango más
alto que muestra agua de "excelente calidad", se
obtuvo con una ponderación de 145 en el uso
forestal. Sin embargo, esto altera la sensibilidad
del ecosistema (Guerrero et al., 2022). Su et al.
(2020) menciona que “los resultados del ranking
revelan la composición de factores del hábitat que
tiene un impacto importante en la salud del hábitat
de los macroinvertebrados en QBR”. Los sitios
menos contaminados (1.1PI, 1.3PI, 1.4PI, 2.1PI,
3.2PI y 3.4PI) en ambas temporadas tienen
puntajes QBR de "bueno" o "excelente". En
contraste, los sitios más contaminados en ambas
estaciones tienen puntajes QBR de "malos". Los
indicadores biológicos y la composición de la
comunidad fueron más informativos con respecto
a la degradación de las condiciones ambientales
(Castillejo et al., 2024).
5. Conclusiones
El presente estudio se enfocó en diagnosticar la
calidad del agua en la ribera del río Baba, con base
al índice macroinvertebrados y su respuesta en
distintos escenarios de uso de suelo. Se encontró
un total de 2279 individuos acuáticos en el río
Baba, siendo el género más abundante Baetodes
perteneciente al orden Ephemeroptera. Por otra
parte, los índices de diversidad y dominancia,
Shannon, Simpson y Margalef mostraron que no
existen diferencias estadísticas significativas
respecto al uso de suelos.
A partir del análisis de clúster dendrograma,
según el Índice de similitud de Jaccard se
encontró que los usos de suelo agrícola y bosque
comparten una pequeña similitud entre sus
comunidades, debido a la presencia y dominancia
de los géneros Baetodes, Choropterpes y
Epigompus respectivamente. Además, el índice
de BMWP-CR demostró que la calidad del agua
es pésima dependiendo del uso de suelo. Así
mismo, el índice de ribera (QBR) mostro
alteraciones para usos de suelo urbano y pastizal,
mientras el uso de suelo con mayor cantidad de
materia orgánica y diversidad en la estructura
física del hábitat de macroinvertebrados es el uso
de suelo de bosque, demostrando la capacidad de
tolerancia de los taxones encontrados en la ribera
del río Baba.
6. Referencias
Addy, S., Cooksley, S., Dodd, N., Waylen, K.,
Stockan, J., Byg, A. & Holstead, K. (2016).
Nature-Based Solutions for Restoring the
Rivers of the UK and Republic of Ireland. En
River Restoration and Biodeversity (IUCN).
Scotland’s centre of expertise for waters.
B., J. (2011). Partitioning Error Sources for
Quality Control and Comparability Analysis in
Biological Monitoring and Assessment. En
Modern Approaches To Quality Control.
InTech. https://doi.org/10.5772/22388
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 7 (Núm. 12)
11
Bonada, N., Prat, N., Resh, V. H. & Statzner, B.
(2006). DEVELOPMENTS IN AQUATIC
INSECT BIOMONITORING: A Comparative
Analysis of Recent Approaches. Annual
Review of Entomology, 51(1), 495–523.
https://doi.org/10.1146/annurev.ento.51.1101
04.151124
Cabrera, M., Capparelli, M. V., Ñacato-Ch, C.,
Moulatlet, G. M., López-Heras, I., Díaz
González, M., Alvear-S, D. & Rico, A. (2023).
Effects of intensive agriculture and
urbanization on water quality and pesticide
risks in freshwater ecosystems of the
Ecuadorian Amazon. Chemosphere, 337,
139286.
https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2023.1
39286
Calvo-Brenes, G. & Salazar-Céspedes, K. (2023).
Estrategia de monitoreo hídrico comunitario
para la microcuenca río Jorco basado en el
análisis de indicadores fisicoquímicos,
microbiológicos y biológicos de la calidad de
agua. Revista Tecnología en Marcha.
https://doi.org/10.18845/tm.v36i4.6456
Castillejo, P., Ortiz, S., Jijón, G., Lobo, E. A.,
Heinrich, C., Ballesteros, I. & Rios-Touma, B.
(2024). Response of macroinvertebrate and
epilithic diatom communities to pollution
gradients in Ecuadorian Andean rivers.
Hydrobiologia, 851(2), 431–446.
https://doi.org/10.1007/s10750-023-05276-6
EPA. (2023). What are benthic
macroinvertebrates? Indicators: Benthic
Macroinvertebrates.
https://www.epa.gov/national-aquatic-
resource-surveys/indicators-benthic-
macroinvertebrates
Eriksen, T. E., Brittain, J. E., Søli, G., Jacobsen,
D., Goethals, P. & Friberg, N. (2021). A global
perspective on the application of riverine
macroinvertebrates as biological indicators in
Africa, South-Central America, Mexico and
Southern Asia. Ecological Indicators, 126,
107609.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107609
FAOLEX. (2007). Decreto No 33903-S-MINAE
─ Reglamento para la evaluación y
clasificación de la calidad de cuerpos de agua
superficiales. LEX-FAOC074387.
Farukuzzaman, Md., Sultana, T., Paray, B. A.,
Arai, T. & Hossain, M. B. (2023). Ecological
habitat quality assessment of a highly
urbanized estuary using macroinvertebrate
community diversity and structure. Regional
Studies in Marine Science, 66, 103149.
https://doi.org/10.1016/j.rsma.2023.103149
Ferreira, A. (2015). Respuestas poblacionales de
macroinvertebrados a distintas calidades de
agua en cuerpos lóticos de la llanura pampeana
[Universidad Nacional de La Plata].
https://doi.org/10.35537/10915/44807
Guerrero, N., González, B., Pérez, A. & Arriaga,
G. (2022). AQUATIC
MACROINVERTEBRATE COMMUNITY
STRUCTURE IN SOIL USE IN THE
LOWER MOCACHE RIVER
MICROWATERSHED, ECUADOR . Journal
of Pharmaceutical Negative Results, 13(3),
748–756.
Hawkins, C. P. & Carlisle, D. M. (2022).
Biological Assessments of Aquatic
Ecosystems. Encyclopedia of Inland Waters,
Second Edition, 2, 525–536.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819166-
8.00100-6
Kumari, P. & Maiti, S. K. (2020). Bioassessment
in the aquatic ecosystems of highly urbanized
agglomeration in India: An application of
physicochemical and macroinvertebrate-based
indices. Ecological Indicators, 111, 106053.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.106053
López-Delgado, E. I., Vásquez-Ramos, J. I.,
Villa-Navarro, F. I. & Reinoso-Florez, G. I.
(2015). Ciencias-Biológicas Assessing the
quality of the riparian forest using a simple and
rapid method in two rivers of tropical dry
forest (Tolima, Colombia). Revista Tumbaga,
10(10), 6–29.
Magallón Ortega, G., Escalera Gallardo, C.,
López-López, E., Sedeño-Díaz, J. E., López
Hernández, M., Arroyo-Damián, M. &
Moncayo-Estrada, R. (2021). Water Quality
Analysis in a Subtropical River with an
Adapted Biomonitoring Working Party
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 7 (Núm. 12) (ene – jun 2024). ISSN: 2600-5824.
Tay Hing et al. 2024: Macroinvertebrados y Coberturas Ribereñas en el Río Baba
12
(BMWP) Index. Diversity, 13(11), 606.
https://doi.org/10.3390/d13110606
Magurran, A. (2004). The commonness and rarity
of species. En Measuring biological diversity.
(Blackwell Science, pp. 256–256). Blackwell
Publishing.
Manzanilla Quijada, G. E., Mata Balderas, J. M.,
Treviño Garza, E. J., Aguirre Calderón, Ó. A.,
Alanís Rodríguez, E. & Yerena Yamallel, J. I.
(2020). Diversidad, estructura y composición
florística de bosques templados del sur de
Nuevo León. Revista Mexicana de Ciencias
Forestales, 11(61).
https://doi.org/10.29298/rmcf.v11i61.703
Mir, Z. A., Arafat, M. Y. & Bakhtiyar, Y. (2021).
Benthic Macroinvertebrates as Bioindicators
of Water Quality in Freshwater Bodies. En
Freshwater Pollution and Aquatic Ecosystems
(pp. 165–184). Apple Academic Press.
https://doi.org/10.1201/9781003130116-7
Montiel, J., Osorio, H., Fraiz, A., Dominici-
Arosemena, A., Ramos-Merchante, A.,
Ortega-Samaniego, Q. M. & Caballero, P.
(2022). Evaluation of the Ecological Status in
Riverbank Sites (Pacora, Juan Díaz and
Matasnillo) using the QBR Riparian Forest
Index in the Province of Panama, Panama.
International Journal of Environmental
Impacts: Management, Mitigation and
Recovery, 5(3), 227–235.
https://doi.org/10.2495/EI-V5-N3-227-235
Munné, A., Prat, N., Solà, C., Bonada, N. &
Rieradevall, M. (2003). A simple field method
for assessing the ecological quality of riparian
habitat in rivers and streams: QBR index.
Aquatic Conservation: Marine and Freshwater
Ecosystems, 13(2), 147–163.
https://doi.org/10.1002/aqc.529
Murillo Conterón, J., Peña Murillo, R. & Román
Robalino, D. (2021). Ecosystemic Services
Linked to Water and Plant diversity of the San
José de Chazo-Santa Fe de Galán Region.
ESPOCH Congresses: The Ecuadorian Journal
of S.T.E.A.M.
https://doi.org/10.18502/espoch.v1i4.9523
Rosenberg, D. & Resh, V. (1992). Freshwater
Biomonitoring and Benthic
Macroinvertebrates. En Freshwater
biomonitoring and benthics macroinvertebrate
(pp. 40–158). Champan & Hall.
Segura-Méndez, F. J., Pérez-Sánchez, J. &
Senent-Aparicio, J. (2023). Evaluating the
riparian forest quality index (QBR) in the
Luchena River by integrating remote sensing,
machine learning and GIS techniques.
Ecohydrology & Hydrobiology, 23(3), 469–
483.
https://doi.org/10.1016/j.ecohyd.2023.04.002
Silva-Araújo, M., Silva-Junior, E. F., Neres-
Lima, V., Feijó-Lima, R., Tromboni, F.,
Lourenço-Amorim, C., Thomas, S. A.,
Moulton, T. P. & Zandonà, E. (2020). Effects
of riparian deforestation on benthic
invertebrate community and leaf processing in
Atlantic forest streams. Perspectives in
Ecology and Conservation, 18(4), 277–282.
https://doi.org/10.1016/j.pecon.2020.09.004
Simaika, J. P., Stribling, J., Lento, J., Bruder, A.,
Poikane, S., Moretti, M. S., Rivers-Moore, N.,
Meissner, K. & Macadam, C. R. (2024).
Towards harmonized standards for freshwater
biodiversity monitoring and biological
assessment using benthic macroinvertebrates.
Science of The Total Environment, 918,
170360.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.17036
0
Sinche, F., Cabrera, M., Vaca, L., Segura, E. &
Carrera, P. (2023). Determination of the
ecological water quality in the Orienco stream
using benthic macroinvertebrates in the
Northern Ecuadorian Amazon. Integrated
Environmental Assessment and Management,
19(3), 615–625.
https://doi.org/10.1002/ieam.4666
Su, Y., Li, W., Liu, L., Li, J., Sun, X. & Hu, W.
(2020). Assessment of medium and small river
health based on macroinvertebrates habitat
suitability curves: a case study in a tributary of
Yangtze River, China. Water Policy, 22(4),
602–621.
https://doi.org/10.2166/wp.2020.205
Tello, L. G. & Sánchez, A. A. (2019).
Contaminación ambiental en los acuíferos de
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 7 (Núm. 12)
13
Ecuador. Necesidad de su reversión desde las
políticas públicas con enfoque bioético. Rev.
iberoam. bioecon. cambio clim., 5(9), 1053–
1102. https://doi.org/10.5377/ribcc.v5i9.7946
UNAD. (2013). Índices de diversidad. Slideshare.
https://www.slideshare.net/19922305/indices-
de-diversidad-28029478
Zhang, J., Jiang, P., Chen, K., He, S., Wang, B. &
Jin, X. (2020). Development of biological
water quality categories for streams using a
biotic index of macroinvertebrates in the
Yangtze River Delta, China. Ecological
Indicators, 117, 106650.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106650
Zhang, Q., Yang, T., Wan, X., Wang, Y. & Wang,
W. (2021). Community characteristics of
benthic macroinvertebrates and identification
of environmental driving factors in rivers in
semi-arid areas – A case study of Wei River
Basin, China. Ecological Indicators, 121,
107153.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.107153
