Nuevo método que modelar poblaciones de animales en libertad halla un número de macacos menor de lo esperado
Un equipo de investigadores creó un nuevo método de modelado para estimar la población de animales en libertad y, al hacerlo, descubrió que había muchos menos monos del Viejo Mundo, el macaco, de lo esperado.
Doctor. El candidato Xueying Zhu, de la Facultad de Ciencias Humanas de la Universidad de Australia Occidental, fue coautor del artículo publicado en Science Advances .
Zhu dijo que estimar con precisión el tamaño de la población de animales en libertad utilizando métodos no invasivos, como imágenes de cámaras trampa, estaba limitado por la falta de identificación individual, la pequeña cantidad de áreas encuestadas y el tamaño de los conjuntos de datos.
«El seguimiento del movimiento de los animales mediante métodos de marcación y recaptura o etiquetado por GPS ofrece una solución, pero inevitablemente altera el movimiento y el comportamiento de la especie y requiere muchos recursos científicos y mano de obra capacitada», afirmó Zhu.
«Creamos un modelo flexible y lo utilizamos para estimar el límite superior de la población del macaco de cola larga, un animal salvaje que a menudo se considera una plaga».
El macaco de cola larga, Macaca fascicularis, es un primate originario de países del sudeste asiático, como Filipinas, Malasia, Indonesia, Birmania, India, Vietnam, Camboya, Laos y Tailandia, y tiene una larga historia de convivencia con humanos.
Los investigadores crearon mapas de preferencia de hábitat, basados en datos ambientales y de GPS, utilizando un modelo de probabilidad de distribución y lo combinaron con datos de cámaras trampa, muestreo de distancia de transectos lineales y avistamientos directos para producir una estimación.
El estudio encontró que la población de macacos de cola larga podría ser hasta un 80% más pequeña de lo esperado anteriormente.
«Recomendamos priorizar y mejorar las medidas de conservación de esta especie, continuar monitoreando y estudiando las tendencias en su dinámica poblacional «, afirmó Zhu.
«Además, somos optimistas sobre el uso de datos de ciencia ciudadana y alentamos su integración en una mayor conservación de la vida silvestre para aumentar la disponibilidad de datos».
El modelado desarrollado por los investigadores es flexible, lo que lo hace adecuado para estudiar muchas especies y proporciona una herramienta escalable y no invasiva para la conservación de la vida silvestre .
Fuente: phys.org