Mejorar nuestro conocimiento sobre la distribución y abundancia de la fauna silvestre se presenta como un aspecto clave y prioritario actualmente. Si bien se han descrito y testado una gran variedad de metodologías para estimar la abundancia (número total de individuos) o densidad poblacional (número de individuos por unidad de superficie), en ocasiones la aplicación de estos métodos supone un amplio coste, tanto en términos económicos como de esfuerzo humano. De esta forma, las líneas actuales de investigación se centrar en validar nuevas herramientas que permitan optimizar estos esfuerzos, y mejorar la aplicabilidad de los métodos en campo, para así llegar a un mayor número de especies.
Científicos del Grupo de Investigación en Sanidad y Biotecnología (SaBio) del Instituto de Investigación en Recursos Cinegéticos (IREC – CSIC, UCLM, JCCM), en colaboración con investigadores de la Swedish University of Agricultural Sciences (Suecia), han evaluado la fiabilidad de un nuevo método, que utiliza el fototrampeo como herramienta, para estimar densidad poblacional de varias especies de fauna.
Tradicionalmente, los cálculos de densidades poblacionales o abundancias obtenidos mediante fototrampeo estaban basados en el reconocimiento de individuos. Es decir, individualizar a cada uno de los animales registrados en base al patrón único y exclusivo de manchas en su cuerpo, como se ha hecho con el lince Ibérico (Lynx pardinus). Sin embargo, la mayor parte de las especies de mamíferos silvestres no tiene ningún patrón de manchas en el cuerpo (pensemos en liebres, conejos, zorros, lobos, osos, tejones, jabalís, ciervos…), por lo que este método era de escasa aplicabilidad en el caso de muchas especies. En este contexto, durante los últimos años se han descrito varios métodos basados en el fototrampeo para estimar la densidad poblacional pero sin necesidad de tener que reconocer individuos. Uno de estos métodos es el modelo de encuentro aleatorio (REM), descrito en 2008.
Imagen de un corzo (Capreolus capreolus) fotografiado mediante fototrampeo. La ausencia de un patrón fenotípico que permita diferenciar claramente a unos individuos de otros dentro de una población dificultaba el cálculo de su densidad o abundancia mediante fototrampeo a través del reconocimiento de individuos.
En este trabajo se ha aplicado en paralelo el REM y otros métodos de referencia para estimar la densidad poblacional en 13 poblaciones de España, considerando como especies modelo la liebre (Lepus granatensis), el corzo (Capreolus capreolus), el ciervo (Cervus elaphus), el gamo (Dama dama), el jabalí (Sus scrofa) y el muflón (Ovis musimon). Además, incluye una revisión de todas las poblaciones animales a nivel mundial en que el REM ha sido testado respecto a otros métodos de referencia. En total, los científicos encontraron 77 comparaciones del REM respecto a otros métodos. Las especies muestreadas han sido muy diversas, desde leones, osos o rebecos hasta erizos, entre otras; y el REM ha sido aplicado en ambientes tan diversos como zonas urbanas, sabanas africanas o zonas de alta montaña.
Los resultados obtenidos, publicados en la prestigiosa revista Remote Sensing in Ecology and Conservation, muestran que cuando la estima de todos los parámetros necesarios para aplicar el REM es correcta, éste es un método fiable, obteniéndose valores medios equivalentes a los obtenidos con otros métodos. Además, presenta la gran ventaja de permitir estimar densidad poblacional de más de una especie con un mismo diseño de estudio.
De esta forma, el REM se presenta como un método con elevado interés para ser incluido en trabajos en los que se ponga el foco en la comunidad de especies presentes en el área de estudio, como pueden ser programas de vigilancia sanitaria o nuevos proyectos de monitorización de poblaciones a nivel europeo.
Comparación de las densidades obtenidas con el modelo de encuentro aleatorio (REM, eje vertical) y con los métodos de referencia (eje horizontal). Las cruces representan valores medios y las elipses el error asociado a cada valor.
Puedes consultar la publicación científica de este trabajo de investigación en:
- Palencia, P., Barroso, P., Vicente, J., Hofmeester T. R., Ferreres, J., Acevedo, P. 2022. Random encounter model is a reliable method of estimating population density of multiple species using camera traps. Remote Sensing in Ecology and Conservation (2022).