Las tecnologías de seguimiento de big data pueden descubrir secretos de la vida silvestre y reducir sus conflictos con los humanos, según muestra un equipo internacional dirigido por la Universidad Hebrea.
El movimiento es omnipresente en todo el mundo natural. Todos los organismos se mueven, activa o pasivamente, regularmente o durante etapas específicas de la vida, para satisfacer las demandas energéticas, de supervivencia, reproductivas y sociales. El movimiento afecta a una variedad de procesos ecológicos y a la capacidad de los individuos para hacer frente a los rápidos cambios ambientales inducidos por el hombre.
El profesor Ran Nathan, de la Universidad Hebrea de Jerusalem, junto con estudiantes y colegas de 12 países de todo el mundo, revisó una variedad de tecnologías que se han utilizado para recopilar información sobre los movimientos de mamíferos, aves, peces y otros animales salvajes en sus entornos naturales. Durante la última década, los avances tecnológicos han transformado el campo de la ecología del movimiento, el estudio integrado del movimiento de organismos, de una disciplina pobre en datos a una disciplina rica en datos. Esta revolución de big data en curso está impulsada por sistemas de seguimiento de vida silvestre rentables y automatizados que generan conjuntos de datos masivos y de alta resolución que coinciden con el contexto ecológico relevante en el que los animales perciben, interactúan y responden a su entorno.
En una revisión publicada en la prestigiosa revista Science, Nathan y sus colegas evaluaron las principales herramientas, ideas, desafíos y oportunidades de la revolución de big data en la ecología del movimiento. Las tecnologías de seguimiento de la vida silvestre varían en la forma en que abordan las compensaciones básicas entre la tasa de recopilación de datos, la cobertura espacial, la duración del seguimiento y el tamaño de los animales rastreados. Entre las ocho principales tecnologías de seguimiento examinadas en este estudio, una tecnología denominada “GPS inverso” se destacó por su excepcional capacidad para producir macrodatos sobre el movimiento de los animales de una manera rentable. Otras tecnologías de seguimiento, como los dispositivos GPS, los sistemas de visión por ordenador y los radares, también pueden producir macrodatos, y los investigadores recomendaron ver todas las principales tecnologías de seguimiento como alternativas complementarias en lugar de competitivas.
Nathan y el profesor Sivan Toledo de la Universidad de Tel Aviv y sus equipos, bajo los auspicios del Centro Minerva para la Ecología del Movimiento, desarrollaron un nuevo sistema GPS inverso llamado ATLAS. Demostró ser incomparable en la creación de una rica base de datos de movimiento de animales salvajes al rastrear simultáneamente muchas docenas de animales salvajes con gran precisión (unos pocos metros) a una alta resolución (cada segundo) y durante un período de tiempo relativamente largo (meses) utilizando pequeños, Etiquetas de radio de bajo costo conectadas al animal. El sistema se ha instalado en Israel, reino unido, los Países Bajos, Alemania y en otras partes del mundo, lo que permite a los investigadores abordar cuestiones básicas de ecología del movimiento que estaban fuera de su alcance hasta hoy. “Este sofisticado sistema de seguimiento ha dado paso a una serie de descubrimientos emocionantes y nuevos conocimientos, incluida la primera evidencia de la existencia de un mapa cognitivo en un animal salvaje (un murciélago de la fruta), un estudio pionero que vincula la variación entre aves individuales (faisanes) en su capacidad cognitiva y patrones de uso del espacio, y un descubrimiento de una notable segregación espacial en áreas de forrajeo entre murciélagos que se posan en dos colonias adyacentes, debido a la memoria de un individuo y la transferencia de información entre murciélagos, sin sorprendentemente evidencia de competencia como fuerza impulsora”, compartió Nathan.
Otro sistema de GPS inverso conocido como “telemetría acústica” utiliza etiquetas acústicas para rastrear peces y otros animales acuáticos bajo el agua. Se instalaron varios sistemas de este tipo en ríos, lagos y mares de todo el mundo, lo que arrojó nuevos conocimientos científicos y directrices importantes para hacer frente a los riesgos infligidos por el hombre para la vida silvestre. Por ejemplo, mediante el uso de un sistema de seguimiento acústico en los ríos europeos, Los investigadores encontraron que las anguilas migratorias aguas abajo, una especie en peligro crítico de extinción, y los salmones del Atlántico cambian su comportamiento al encontrarse con represas, lo que probablemente aumenta su gasto de energía y el riesgo de mortalidad.
Otra tecnología de rastreo importante es el GPS, que se ha utilizado ampliamente para rastrear animales relativamente grandes a nivel mundial y puede rastrear periódicamente animales a alta resolución para descubrir los factores que generan variación en el comportamiento animal y para ayudar a la conservación de la biodiversidad y la gestión de los ecosistemas. Por ejemplo, el rastreo GPS permitió a Nathan y sus estudiantes revelar que los buitres jóvenes de la población en declive en Israel trepan columnas de aire ascendente (térmicas) de manera mucho menos eficiente que los buitres adultos experimentados cuando esas térmicas son arrastradas por los vientos. En otros lugares, el seguimiento GPS de cóndores de California en peligro crítico puede proporcionar alertas tempranas para evitar la colisión con turbinas eólicas en el área. mientras que el rastreo GPS de albatros puede ayudar a localizar buques de pesca ilegal a través de vastos océanos.
En otro ejemplo demasiado reciente para ser incluido en la revisión, el rastreo GPS proporcionó información única sobre la epidemia de gripe aviar que llevó a la muerte de miles de grúas en Israel a principios de este invierno. “A la primera señal de muerte entre unas pocas docenas de grúas, una proporción mucho mayor de nuestras grúas marcadas con GPS murieron o se sospechaba que estaban infectadas dada la repentina reducción en su movimiento y actividad. Informamos a las autoridades de que se avecinaba un evento de mortalidad drástico, como desafortunadamente sucedió, y que se deberían tomar medidas urgentes”, explicó Nathan. Más tarde, el equipo pudo rastrear el destino de las aves infectadas y descubrió que algunas finalmente se habían recuperado. “Ahora observamos de cerca los datos de las grullas que invernan en África para monitorear la posible segunda ola del brote cuando pronto llegarán millones de aves migratorias”, enfatizó Nathan.
La ecología del movimiento está expandiendo rápidamente las fronteras científicas, proporcionando mejores oportunidades para la conservación y la comprensión de los movimientos de animales salvajes a través de grandes marcos interdisciplinarios y de colaboración. “Esta es también la historia de nuestra investigación”, explicó Nathan, haciendo referencia a un taller de telemetría de peces en la República Checa organizado por el profesor Ivan Jarić en 2018 al que fue invitado a asistir. “Conocí a un grupo de excelentes investigadores con antecedentes, experiencia y temas de investigación muy diferentes a los míos. Recuerdo el momento exacto que dio origen a nuestro proyecto conjunto, cuando compartí mi visión de una revolución de big data en la ecología del movimiento. Preparar nuestra revisión juntos ha sido una experiencia maravillosa; trabajar juntos en todas las disciplinas es ciertamente el camino a seguir”, concluyó Nathan.
CITATION: Big data approaches lead to an increased understanding of the ecology of animal movement. R. Nathan et al., Science 375, eabg1780 (2022).
DOI: 10.1126/science.abg1780
FUNDING: Minerva Center for Movement Ecology, Minerva Foundation, Israel Science Foundation, Israel Ministry of Science and Technology, Jewish National Fund, Bi-national USA-Israel Science Foundation, German-Israeli Foundation and Adelina and Massimo Della Pergola Chair of Life Sciences. Further support included the “Multi-Lake Research of Fish Ecology and Management using High-Resolution 3D Telemetry Systems” project funded by ALTER-Net within the Multi Site Research initiative.
