Amostragem Biológica de Moluscos Bivalves

A aula pratica faz parte do programa da cadeira de Métodos em Biologia Marinha, sobre a docência da bióloga Oksana Tariche. A aula realizou-se na ilha de São Vicente, no dia 28 de Abril, sexta-feira, do ano 2000. Foi na zona do cultivo de moluscos do INPD, mais concretamente na zona nerítica da Baia do Porto Grande, a algumas centenas de metros da costa. O tempo estava aberto (com poucas nuvens), e com muito vento na superfície da água. Em relação ao estado do mar, estava-se na fase de maré-alta e muito cavado, com ondas de pequena amplitude. Foi entre as 10–12 horas de manhã, sobre a orientação da bióloga do INDP, a Dr. Sonia Merino. Chegamos à zona de cultivo de bote (INDP).

O objectivo principal era aprender e familiarizar-se com o método de medição de parâmetros biométricos de moluscos bivalves. Centralizamos o estudo no comprimento desses moluscos (Filo Mollusca), mais concretamente indivíduos da classe Bivalva (moluscos bivalves). A espécie em estudo foi o Crassostrea gigas, sendo o comprimento (L), a maior dimensão do sentido antero-posterior.

Caracterizam-se essencialmente por possuírem corpos moles protegidos por conchas duras e calcíferas, sendo algumas sem concha que foi perdida no curso da evolução (lesmas, polvos...), sendo estes semi-pelágicas. Os Bivalves, como as ostras (neste caso, ver biologia FAO em anexo) e mexilhões, têm conchas que consistem geralmente em duas peças, ou seja duas válvulas, unidas num ponto, para fazerem o movimento do fechar e abrir das conchas, para a alimentação, usando a filtração do fitoplâncton. São geralmente epibênticos, e habitantes da zona intertidal, com substracto rochoso. Podem ser filtradores, alguns predadores e detritívoros em relação ao regime alimentar. Esses são filtradores.

Em relação á metodologia usada, admite-se que foi somente uma aula de medição do comprimento maior, da carapaça bivalve. A turma de Biologia Marinha do ISECMAR, é composta por nove alunos, e foi feito três grupos de três. Cada grupo foi duma vez para a zona de cultivo com a bióloga Sonia Merino e os dois responsáveis para a manobra do bote, onde um deles se responsabilizava para levantamento dos cestos que estão distribuídos em long-lines. Cada grupo de alunos tirou para amostra um numero de trinta indivíduos. Segundo o numero de indivíduos por cada cesto, houve casos em que foram amostrados diferentes cestos. Sendo o comprimento a medida alométrica mais utilizada para expressar o crescimento, foi o único parâmetro utilizado visto que o balanço do mar interfere em outros parâmetros ( i.e peso ). A unidade utilizada foi o mm, e foram medidos com um paquímetro (craveira). Para a nossa analise estatística, assumidos e nomeados três grupos, segundo os alunos constituintes:

Com os dados dos três grupos foram calculadas as variadas estatísticas, inclusive intervalos de confiança. Para analisar e comparar as amostras usou-se um teste-t de student para testar a significançia da diferença entre duas media ponderadas obtidas da mesma população de moluscos, e na mesma zona.

		A						B						C
mm	f					mm	f					mm	f
18	1	40		62		28	1	50	2	72		15	1	37		59
19		41	1	63		29		51		73		16		38	3	60
20		42	3	64		30	1	52		74		17		39	2	61
21		43		65		31		53		75		18	1	40		62
22		44		66		32		54	2	76		19	1	41	1	63	1
23		45		67	1	33	1	55		77	2	20		42	1	64
24		46	1			34		56				21	1	43		65
25	1	47	1			35	1	57				22		44		66	1
26		48	2			36	1	58				23		45		67	1
27		49	1			37	1	59	1			24		46	2
28		50				38	2	60	1			25		47
29	1	51	3			39	1	61	1			26	3	48	1
30		52	1			40	2	62				27		49
31		53				41	1	63				28		50	1
32		54	1			42	1	64				29	1	51	1
33	1	55	1			43	2	65				30		52	1
34		56	1			44		66				31	2	53
35	2	57				45	1	67				32		54
36	1	58				46	1	68				33	1	55
37	3	59				47		69	1			34		56
38		60	1			48	2	70				35	1	57	1
39	2	61				49	1	71				36	1	58

*Estatísticas*	A		B		C
Média	43,4		47,0		38,9
Erro – padrão	1,932		2,29		2,53
Mediana	42		44		38
Moda	37		38		26
Desvio – padrão (s )	10,58		12,52		13,87
Variância da amostra ( S² )	112		156,8		192,4
Curtose	0,262		0,576		-0,4
Assimetria	-0,14		0,947		0,33
Intervalo( D )	49		49		52
Mínimo	18		28		15
Máximo	67		77		67
Soma ( S )	1302		1410		1167
Contagem ( h )	30		30		30
Inter. de confiança(95,0%)	3,951		4,676		5,179

teste-t (95,0%)	1,07	AB	1,07	AB	1,41	AC
teste-t (95,0%)	1,41	AC	2,30	BC	2,30	BC
Valor teste-t max. Pedido	2,002		2,002		2,002

Segundo as estatísticas obtidas, podemos dizer à priori que das três amostras, a melhor é a primeira(A). Senão vejamos:

· Fazendo uma análise da média aritmética dos quadrados dos desvios em relação à média, ou seja variance, chegamos à conclusão que esta é a menor. Se levarmos em conta que uma amostra é boa quando menor é o desvio padrão podemos inferir que a amostra A possui os mesmos parâmetros da população, ou seja é a mais representativa de todas.

· Aproxima-se mais da distribuição de GAUSS (ver gráfico A em anexo) e por conseguinte a mais simétrica, ou melhor a menos assimétrica.

· A análise da curtose ou grau de achatamento de uma distribuição nos diz que a curva da distribuição de frequência da amostra A é semelhante a uma curva Leptocúrtica ou seja está mais próxima de uma curva em forma de sino.

A análise feita atrás foi uma análise que podemos considerar superficial, uma vez que existem métodos outros para comparar e mesmo rejeitar amostras. Para reforçar a nossa ideia e no intuito de dar uma maior consistência à representatividade da amostra A, fizemos alguns testes-t de "student" e cujos os resultados estão discriminados nas tabelas seguintes.

Usamos sempre um nível de significância de (95,0%), nos testes. Primeiro foi feito um teste-t de significânçia da diferença entre duas medias ponderadas, usada para comparar duas médias obtidas de diferentes amostras da mesma população.

Aqui H₀ seria que, as duas medias AB, AC e assim sucessivamente são iguais ou traduzem a mesma realidade, ou ainda se a diferença entre as medias pode ser negligenciado. Segundo os resultados estatísticos na tabela em baixo, permite-nos analisar que a amostra A é mais parecida com o B e o C, ou vice-versa, e que a semelhança entre B e C são rejeitadas segundo o teste e não representa a mesma realidade. Ficou-se mais uma vez provada a representatividade da amostra A, que faz com que esse teste seja aprovado, mesmo que a outra ( B ou C ) não seja representativa.

Importante salientar que alem duma boa distribuição da amostra A, a sua média ponderada situa-se entre as duas outras. No estudo separado das amostras, e feito uma media da população dos 90 indivíduos total medidos, esta media situa mais próximo da media da amostra A.

Segundo esta situação quando se faz um outro teste-t de student (o mais clássico), para rejeitar amostras duma população que assumidos neste caso, usamos as estatísticas dos 90 indivíduos, mais concretamente a sua media e o seu erro. Assim temos as estatísticas gerais, assumido como a população:

Assim, neste caso t = (media da amostra - media da pop.)/erro da pop. , e segundo este valor, para que aprove têm que estar dentro da área coberta (ou que seja menor) por 95 % de significânçia para 29 graus de liberdade. Consequentemente na tabela T o valor máximo pedido é o 2,045.

Assim temos A aprovado, B e C reprovados ou rejeitados, segundo os resultados neste testes.

Em complemento dos testes acima realizados fizemos um somatório das amostras determinando de seguida suas estatísticas . A estatística nos diz que a média das médias das amostras deverá ser a média da população.

Conclusão: A média das médias ou da pop. assumida(43.1) aproximou-se da média da amostra A (43.4). Tendo em conta que uma amostra representa uma população quando a esta se ajusta como se fosse um modelo fotográfico em escala menor, ou seja é a população em escala diminuta, podemos dizer que que dentro das quatros amostras a única que reúne essas condições é a primeira. Não estamos a pôr em causa a exclusividade das outras duas amostras, mas sim tentar aproximar as melhores ou a melhor do "real tamanho" da população. Sabemos que vários poderão ter sidos os factores que influenciaram na medição dos moluscos uma vez que uma boa parte dos alunos mostraram um pouco abatidos durante a estonteante viagem ao local de amostragem. Podemos ainda sem excluir o nosso caso, pôr em dúvida o sistema utilizado para escolha do n.º medido, uma vez que o comprimento é uma variável contínua e que por conseguinte poderá facilmente ser viciado mediante a violação das regras biométricas. No entanto ficou claro o essencial da prática e assim como as técnicas de amostragem, que no caso foi com reposição. Gostaríamos que práticas do tipo fossem frequentes em prol do nosso conhecimento bem como ver in situ a realidade do ecossistema em estudo e acompanhar o crescimento desses bivalves. Para um estudo mais completo recomendaríamos uma diversificação dos métodos para que de uma forma minuciosa possamos acompanhar a evolução desses organismos marinhos, seja através do cálculo da mortalidade e da sua respectiva taxa, assim como seu índice de condição. Ficou a vontade de lá regressar e continuar a acompanhar o evoluir biológico dessas espécies exóticas.

· FONSECA, J. S. da, e MARTINS G. de A. 1982. Curso de Estatística, 3º ed., Atlas S.A. 87, 96-115, 119-130, 195-198.

· CENTENO, A. 1982. Curso de Estatística Aplicada à Biologia. Colecção didáctica, n.º 3, ed., UFG (Uni. Fed. De Goiás). 82-92.

· Apontamentos da docente, na referida disciplina de Métodos em Biologia Marinha.

Estatísticas das três amostras juntas Assumimos que seja a População

Média	43,1
Erro padrão	1,339037
Mediana	42
Modo	39
Desvio padrão	12,70322
Variância da amostra	161,3719
Curtose	0,265928
Assimetria	0,309143
Intervalo	62
Mínimo	15
Máximo	77
Soma	3879
Contagem	90
Nível de confiança(95,0%)	2,660637

	A		B		C
t-teste	0,224042		2,91254		3,136581

		A						B						C
mm	f					mm	f					mm	f
18	1	40		62		28	1	50	2	72		15	1	37		59
19		41	1	63		29		51		73		16		38	3	60
20		42	3	64		30	1	52		74		17		39	2	61
21		43		65		31		53		75		18	1	40		62
22		44		66		32		54	2	76		19	1	41	1	63	1
23		45		67	1	33	1	55		77	2	20		42	1	64
24		46	1			34		56				21	1	43		65
25	1	47	1			35	1	57				22		44		66	1
26		48	2			36	1	58				23		45		67	1
27		49	1			37	1	59	1			24		46	2
28		50				38	2	60	1			25		47
29	1	51	3			39	1	61	1			26	3	48	1
30		52	1			40	2	62				27		49
31		53				41	1	63				28		50	1
32		54	1			42	1	64				29	1	51	1
33	1	55	1			43	2	65				30		52	1
34		56	1			44		66				31	2	53
35	2	57				45	1	67				32		54
36	1	58				46	1	68				33	1	55
37	3	59				47		69	1			34		56
38		60	1			48	2	70				35	1	57	1
39	2	61				49	1	71				36	1	58

		A						B						C
mm	f					mm	f					mm	f
18	1	40		62		28	1	50	2	72		15	1	37		59
19		41	1	63		29		51		73		16		38	3	60
20		42	3	64		30	1	52		74		17		39	2	61
21		43		65		31		53		75		18	1	40		62
22		44		66		32		54	2	76		19	1	41	1	63	1
23		45		67	1	33	1	55		77	2	20		42	1	64
24		46	1			34		56				21	1	43		65
25	1	47	1			35	1	57				22		44		66	1
26		48	2			36	1	58				23		45		67	1
27		49	1			37	1	59	1			24		46	2
28		50				38	2	60	1			25		47
29	1	51	3			39	1	61	1			26	3	48	1
30		52	1			40	2	62				27		49
31		53				41	1	63				28		50	1
32		54	1			42	1	64				29	1	51	1
33	1	55	1			43	2	65				30		52	1
34		56	1			44		66				31	2	53
35	2	57				45	1	67				32		54
36	1	58				46	1	68				33	1	55
37	3	59				47		69	1			34		56
38		60	1			48	2	70				35	1	57	1
39	2	61				49	1	71				36	1	58

Curso de Biologia Marinha e Pescas

		A						B						C
mm	f					mm	f					mm	f
18	1	40		62		28	1	50	2	72		15	1	37		59
19		41	1	63		29		51		73		16		38	3	60
20		42	3	64		30	1	52		74		17		39	2	61
21		43		65		31		53		75		18	1	40		62
22		44		66		32		54	2	76		19	1	41	1	63	1
23		45		67	1	33	1	55		77	2	20		42	1	64
24		46	1			34		56				21	1	43		65
25	1	47	1			35	1	57				22		44		66	1
26		48	2			36	1	58				23		45		67	1
27		49	1			37	1	59	1			24		46	2
28		50				38	2	60	1			25		47
29	1	51	3			39	1	61	1			26	3	48	1
30		52	1			40	2	62				27		49
31		53				41	1	63				28		50	1
32		54	1			42	1	64				29	1	51	1
33	1	55	1			43	2	65				30		52	1
34		56	1			44		66				31	2	53
35	2	57				45	1	67				32		54
36	1	58				46	1	68				33	1	55
37	3	59				47		69	1			34		56
38		60	1			48	2	70				35	1	57	1
39	2	61				49	1	71				36	1	58