Un equipo de investigación de la Estación Biológica de Doñana del CSIC, ubicado en el Parque Científico Tecnológico Cartuja (Sevilla), el Instituto de Investigación en Recursos Cinegéticos de Castilla la Mancha, el Instituto Max Planck de Comportamiento Animal y la Universidad de Konstanz de Alemania han desarrollado un mapa que cubre más de 1000 kilómetros de distancia con los movimientos que realiza la cigüeña blanca desde el norte de España a Marruecos. Las conexiones que establecen entre distintos hábitats resultan visibles en el intercambio de contaminantes y seres vivos que pueden afectar perjudicialmente a ciertos entornos.
Los datos de movimiento de cigüeñas marcadas con GPS están disponibles en Movebank, una plataforma internacional en línea donde se registran datos sobre movimientos de animales por todo el mundo. Además, el mapa interactivo puede descargarse en un archivo comprimido. “Nuestro enfoque de teoría de redes cuantifica cómo las cigüeñas se mueven desde los vertederos a diferentes hábitats terrestres y acuáticos. Esto tiene implicaciones para la conservación de la biodiversidad y el bienestar humano. Mediante estas conexiones, las cigüeñas pueden facilitar la acumulación de plásticos y otros contaminantes en humedales, hábitats de especial interés en conservación”, indica a la Fundación Descubre el investigador de la Estación Biológica de Doñana, Cosme López, autor del artículo.
Para el desarrollo del mapa, los investigadores combinaron un conjunto de datos GPS con una capa de la superficie terrestre con 110 nodos. Cada uno de estos nodos constituye una localización geográfica con un tipo de hábitat particular, mientras que las conexiones entre nodos se corresponden con vuelos directos de las cigüeñas. De esta manera, concluyeron que los vertederos son puntos clave en la conectividad que realizan las cigüeñas blancas. Al mismo tiempo, los expertos utilizaron ERGM (Exponential Random Graph Models), un modelo estadístico con el que se establece la probabilidad de que un mismo patrón se reproduzca en una red. Esta técnica es muy útil para entender cómo las interacciones entre los distintos nodos de una red influyen en la estructura general y para identificar los factores que crean los patrones de conexiones. Así, si se observan cambios concretos de comportamiento, se puede prever cómo afectará a los demás movimientos.
