January 19th, 2020
We beschrijven een semi-kwantitatieve benadering van het meten van kenmerken van corticolous (schors-woning) geleedpotigen Gemeenschappen. We plaatsten in commercieel vervaardigde kleverige vallen op boom Bolen om de overvloed, totale lengte (een surrogaat naar biomassa), rijkdom en de diversiteit van Shannon te schatten voor de vergelijking tussen boomsoorten.
Dit protocol kan worden gebruikt om de korte en lange termijn gemeenschapsstructuur van corticolous geleedpotigen te schatten. Deze techniek is handig voor het vastleggen van zowel vliegende als kruipende geleedpotigen en vergemakkelijkt eenvoudige laboratoriumanalyse. Om te beginnen met deze procedure meet de diameter van een boom op borsthoogte.
Gebruik een schors scheerapparaat om te beginnen met het verwijderen van de schors op deze hoogte in elke kardinale richting in een gebied ter grootte van de vooraf vervaardigde kleverige val. Blijven scheren totdat het gebied is glad genoeg om de kleverige val niet op de boom met minimale ruimte eronder dat geleedpotigen zou kunnen kruipen in. Gebruik vervolgens een donkergekleurde permanente markt om de achterkant van de val te labelen met de datum, het overvulnummer, de locatie en alle andere relevante informatie.
Om zowel vliegende als kruipende geleedpotigen open te houden en de zijkanten te verwijderen en de kleverige val te bedekken door het karton langs de rand van het kleverige materiaal te snijden. Om vliegende geleedpotigen uit te sluiten van de landing direct op de val open de val zoals aangegeven op de doos. Plaats een val op elke eerder geschoren locatie, zodat de openingen verticaal zijn georiënteerd om de vangst van geleedpotigen kruipen op en neer de boom boles te maximaliseren.
Voor vallen met de toppen verwijderd om zowel vliegende als kruipende geleedpotigen te vangen oriënteren de vallen, zodat het einde waar de opening was verticaal is georiënteerd om de consistentie van het overvangen te behouden. Dan nieten de vallen aan de boom door het plaatsen van een nietje op elke hoek en een nietje in het midden onder en een in het midden boven van de val te beginnen met de rechterbenedenhoek en werken met de klok mee. Zorg ervoor dat de hele bodem en bovenkant van elke val tegen de boom wordt gespoeld om geleedpotigen te minimaliseren die eronder kruipen.
Laat de vallen op zijn plaats voor de gewenste hoeveelheid tijd om ervoor te zorgen dat alle vallen te verlaten voor dezelfde hoeveelheid tijd. Na de gewenste hoeveelheid tijd is verstreken de hele val, behalve voor de nietjes met polymeer cellulose film. Verwijder elke val door het nemen van een grote platte schroevendraaier en wrikken elk nietje gedeeltelijk uit de boom.
Gebruik dan grote naald-neus tang of een soortgelijke grijpen tool om de nietjes te trekken uit de boom. Als alternatief om vliegende geleedpotigen uit te sluiten sluit de val volgens de aanwijzingen op de achterkant van de doos. Plaats de vallen in een stijve doos om ze terug te vervoeren naar het laboratorium voor analyse.
Als vallen moeten worden opgeslagen voor meer dan 12 uur plaats ze in een vriezer om hun inhoud te bewaren. Met behulp van een dissectie scope onderzoeken de inhoud van een val registreren van het aantal personen op het gewenste taxonomische niveau. Gebruik de opgenomen gegevens om de rijkdom, diversiteitsindexen of overvloed te schatten.
Als de geschatte biomassa gewenst is meet de lengte en breedte van de geleedpotigen tot de dichtstbijzijnde millimeter en gebruik gepubliceerde lengte en breedte biomassa regressies om biomassa te schatten. Trek de totale breedte van de vallen af van de gemeten diameter voor elke boom om de overvulinspanning voor elke boom te schatten. Aangezien de monsters van meerdere vallen op dezelfde boom niet onafhankelijk zijn, moeten alle monsters uit dezelfde boom worden optellen of een afzonderlijke boom als een willekeurige variabele in alle analyses bevatten om pseudo-replicatie te voorkomen.
Op basis van het gemengde model resultaten het model dat boomsoorten best uitgelegd variatie en totale geleedpotigen lengte, overvloed en diversiteit opgenomen. Geen van de onafhankelijke variabelen verklaarde aanzienlijke variatie in rijkdom, hoewel de modellen die boomsoorten vangen inspanning waren concurrerend met de null-model. Daarnaast blijkt een deel van de gevangen boom geen invloed te hebben op overvloed, totale lengte en Shannon-diversiteit met slechts minimale invloed op de rijkdom.
De standaardfout van de hoofding voor de totale geleedpotige lengte varieerde van vier procent van het gemiddelde in tulpenpopulier tot 17% in suikeresdoorn. Overvloed had vergelijkbare niveaus van variatie binnen soorten waar de standaard fout van het gemiddelde is zeven procent in tulpenpopulier en 18% in suiker esdoorn. Omgekeerd was de variabiliteit in geleedpotige rijkdom en diversiteit veel lager binnen boomsoorten.
In dat de standaard fout van het gemiddelde van rijkdom varieerde van vier procent van het gemiddelde voor pignut hickory tot negen procent van het gemiddelde in het Amerikaanse strand. Terwijl diversiteit varieerde van vier procent van het gemiddelde in het Amerikaanse strand tot zeven procent van het gemiddelde in tulpenpopulier. Bij het scheren van de schors van de boom er zeker van zijn om het gebied zo glad mogelijk te scheren en eventuele openingen tussen de boom en de rand van de val te minimaliseren.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Dit protocol beschrijft een semi-kwantitatieve methode voor het beoordelen van corticolous geleedpotigengemeenschappen met behulp van plakkerige vallen. Het maakt het mogelijk om de abundantie, totale lengte, rijkdom en diversiteit te schatten voor verschillende boomsoorten.
This method provides a standardized, reproducible approach for quantifying arthropod community metrics in ecological research, supporting target validation in environmental risk assessment and biomarker discovery pipelines. By enabling precise measurement of abundance, biomass surrogates, richness, and diversity across tree species, it facilitates mechanistic de-risking in studies linking arthropod activity to ecosystem health indicators. The technique’s compatibility with mixed-model analysis and low standard error (<20% of mean) enhances predictive confidence in cross-species comparisons, informing portfolio decisions in agrochemical and biopesticide development.
The method integrates into environmental toxicology workflows from hypothesis testing through lead identification, providing quantitative community metrics that inform mechanistic understanding of compound effects on non-target arthropods.