Conocer cuántos animales hay y cuál es su distribución es clave a la hora de gestionar las poblaciones de fauna silvestre, por ejemplo, para la conservación de especies amenazadas o para el control de enfermedades zoonóticas. Sin embargo, esta información no es fácil de conseguir a gran escala, ya que el coste de metodologías especializadas para la monitorización de fauna, como el fototrampeo o el seguimiento de individuos mediante GPS, es demasiado elevado como para poder aplicarse en grandes extensiones de territorio.

Investigadores del Instituto de Investigación en Recursos Cinegéticos (IREC – CSIC, UCLM, JCCM) han aprovechado la información generada a partir de atropellos de corzo (Capreolus capreolus) y jabalí (Sus scrofa) para generar mapas de abundancia de estas dos especies en España peninsular. En el estudio se utilizó la aproximación de modelado jerárquico de Royle–Nichols para controlar el posible efecto que pudieran tener factores como la densidad de carreteras o la época del año sobre la distribución y el número de atropellos.

Las carreteras se han convertido en trampas mortales para muchos animales que, como los ungulados silvestres, intentan atravesarlas o se alimentan en sus cunetas, generándose un riesgo de colisión con los vehículos circulantes.

El estudio se realizó a partir de las colisiones con estas dos especies que generaron un atestado durante el año 2017. Para la modelización de la abundancia de estos ungulados se tuvieron en cuenta variables relacionadas con el clima y la cobertura vegetal, mientras que para controlar el efecto de la intensidad de tráfico o la velocidad de los vehículos se incluyeron variables tales como la densidad de carreteras o el tipo de vía (trazado urbano, carreteras convencionales o autovías).

Además se estudió el patrón temporal de los atropellos para considerar la heterogeneidad que pudiera existir tanto en la actividad de las especies como en el número de vehículos presentes en las carreteras a lo largo del año. El índice de abundancia obtenido fue evaluado a nivel provincial mediante su comparación con las bolsas de caza de estos animales, otra métrica comúnmente utilizada como índice de abundancia a gran escala.

Datos y resultados del estudio para el jabalí. A) Índice de abundancia para el jabalí a partir de los datos de atropello. B) Detectabilidad estimada por el modelo (“control del sesgo” en los datos de atropellos). C) Atropellos de jabalí en 2017 utilizados en el estudio. D) Correlación entre el índice de abundancia obtenido a partir de los datos de atropellos y las bolsas de caza a nivel provincial.

Los resultados, publicados en la revista Ecography, han demostrado que es posible obtener mapas de abundancia de corzo y jabalí a partir de los datos de atropellos cuando se controlan los sesgos derivados de factores como la intensidad del tráfico o la actividad de los animales. Las colisiones con jabalí se produjeron principalmente entre los meses de octubre y diciembre, mientras que los atropellos de corzo fueron más comunes entre los meses de abril y julio.

Además, los resultados permitieron identificar “futuros puntos negros”, es decir, áreas en las que sin estar presentes las especies a día de hoy, podrían constituir un problema en un futuro tanto para la seguridad de los conductores como para la supervivencia de las poblaciones animales.

El estudio también constató que un mayor número de atropellos no siempre equivale a una mayor abundancia de animales, como ocurre con el jabalí en las zonas centrales de Castilla y León. Esto refleja el origen dual del “dato de atropello”, en el cual confluyen necesariamente dos factores: que haya animales y que haya vehículos. Por tanto, una alta tasa de atropellos también puede deberse a un mayor número de vehículos u otras variables, como una mayor velocidad de los mismos.

Probabilidad de colisión con un jabalí (A) y con un corzo (B) según el mes del año en España peninsular.

Esta investigación demuestra que es posible aprovechar la información contenida en los atropellos de fauna silvestre para el estudio de la distribución y abundancia de las especies a gran escala. Además, la generación de mapas de abundancia y del riesgo de colisión con animales silvestres abre la puerta al futuro desarrollo de herramientas y tecnologías que puedan servir tanto para la gestión de poblaciones animales amenazadas como para mitigar los riesgos en la seguridad de los conductores.

Puedes consultar la publicación científica de este trabajo de investigación en: Fernández-López, J., Blanco-Aguiar J. A., Vicente, J., Acevedo, P. 2022. Can we model distribution of population abundance from wildlife–vehicles collision data? Ecography e06113.

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