La pérdida de biodiversidad es uno de los factores impulsores del cambio del ecosistema, a la par del cambio climático y el desarrollo humano. Cuando una especie, especialmente un gran depredador, desaparece de un área, otras poblaciones se verán afectadas, a veces cambiando paisajes enteros.
En los últimos años, ha habido numerosas llamadas para redes de monitoreo mundiales coordinadas para comprender y mitigar los efectos del cambio del ecosistema y la pérdida de biodiversidad en todo el mundo. Un nuevo estudio dirigido por Lindsey Rich, quien recientemente completó su doctorado en conservación de vida silvestre en VirginiaLa Facultad de Recursos Naturales y Medio Ambiente de Tech demuestra que las trampas de cámara son uno de los métodos más efectivos para recopilar este tipo de datos.
El estudio fue publicado en línea en Ecología global y biogeografía .
Rich, junto con investigadores de universidades, agencias gubernamentales y organizaciones sin fines de lucro de todo el mundo, compiló datos de cámaras trampa de 12 países para evaluar el intercambio entre procesos finos y a gran escala que afectan a 96 especies de carnívoros mamíferos, que van desdeZorros árticos a tigres de Sumatra.
Para comenzar el proyecto, Rich contactó a colegas nacionales e internacionales que estaban trabajando en la investigación de cámaras trampa, incluida Marcella Kelly, profesora del Departamento de Conservación de Pesca y Vida Silvestre de Virginia Tech, y cinco de los antiguos estudiantes de posgrado de Kelly: Zach Farris,S. Sunarto, Kanchan Thapa, Mamadou Kane y Claudia Wultsch.
Las trampas para cámaras, que generalmente están unidas a árboles o postes de cercas de metal, permiten a los investigadores recopilar datos las 24 horas del día en todas las condiciones climáticas. Se basan en la tecnología de detección de movimiento y calor para detectar animales que pasan y luego generan tiempo yfotografías con sello de fecha.
Cada investigador presentó datos de captura de cámara recopilados durante estudios anteriores, junto con una hoja de datos estandarizada que incluye información de cada proyecto específico.
"Esa es la fuerza de los datos de captura de cámara", dijo Rich. "Se puede usar para abordar múltiples preguntas en múltiples escalas espaciales, y no solo tiene que archivarse después de un solo proyecto".
Una vez que Rich recopiló datos de cada investigador, trabajó con la candidata al doctorado Courtney Davis y el profesor asistente David Miller del Departamento de Ciencia y Gestión de Ecosistemas de la Universidad de Penn State para analizar y compilar los datos.
"Las etapas iniciales pueden ser un proceso que requiere mucha mano de obra, ya que puede estar trabajando con decenas o cientos de miles de imágenes, y tiene que revisar cada una de ellas y clasificarla en función de la especie fotografiada", explicó Rich.
Una vez que se compilaron los datos, los investigadores pudieron usar un marco de modelado de ocupación para estimar la probabilidad de que una especie de carnívoro en particular ocupara cada área y cómo estas especies se vieron afectadas por la disponibilidad de presas, las características del hábitat y la influencia humana.
Rich descubrió que su investigación apoyaba el principio ecológico de que, a pesar de las diferencias en el paisaje y la región geográfica, la disponibilidad de presas puede determinar fundamentalmente las distribuciones de carnívoros. La investigación también afirmó la noción de que las poblaciones de carnívoros se ven afectadas por el desarrollo y la influencia humana.
"A nivel mundial y para la mayoría de las áreas de estudio, los carnívoros tenían más probabilidades de ocupar áreas con mayores recursos de presas", dijo. "También encontramos que a nivel mundial y para varias áreas de estudio específicas, los carnívoros tenían más probabilidades de ocupar áreas protegidas,como parques nacionales, que estaban más lejos de las carreteras principales ".
Rich señaló que el estudio incorpora diversos métodos de diseño y que la información a gran escala sobre paisajes y desarrollo humano no estaba disponible para todas las regiones representadas en el estudio.
Explicó que en el futuro, una red global que recopila datos similares querrá estandarizar las metodologías de campo de cámara trampa para mejorar las inferencias, garantizar que esas inferencias reflejen el paisaje y permitir a los investigadores observar los cambios de especies durante largos períodos de tiempo.hora.
"Utilizamos los mejores datos de resolución espacial disponibles en ese momento, pero a medida que la información sobre la vegetación, la disponibilidad de agua y el desarrollo humano esté disponible en resoluciones más finas y escalas espaciales más amplias, otros investigadores que realicen estudios similares deberían aprovecharla", dijoRich, quien actualmente es investigador postdoctoral en la Universidad de California, Berkeley.
A pesar de algunas limitaciones en el estudio, Rich se siente alentado por la facilidad de reunir a tantos colaboradores de todo el mundo.
"Todos los coautores fueron increíblemente receptivos a contribuir con sus datos, incluidos aquellos con los que nunca había trabajado en el pasado", dijo. "Trabajar juntos para construir este esfuerzo de colaboración fue emocionante, y demuestra que este tipose puede lograr un gran esfuerzo. Ser capaz de reunir grandes cantidades de datos en una red global nos permitirá hacer nuevas preguntas y proporcionar información al ritmo necesario para mantenerse al día con las decisiones de política y gestión para abordar los principales desafíos ambientales en el futuro."
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Virginia Tech . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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