Informe monitoreo adaptativo de abundancia de anátidos 2024 provincia de Entre Ríos

• Autores: Bernardos, Jaime Nicolás; Bernad, Lucía; Castro, Karen; Medero, Silvina Laura; Pedrana, Julieta; von Thüngen, Julieta
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: informe técnico
• Materia: Anatidae; Distribución Geográfica; Entre Ríos; Abundancia; Geographical Distribution; Entre Rios; Abundance
• Institución: Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

Durante el año 2024, se avanzó en el uso de modelos de distribución para 14 especies de anátidos como herramientas numéricas. Estos modelos combinan datos de presencia y abundancia de las especies con estimaciones ambientales derivadas de información satelital, permitiendo predecir su distribución en diversos paisajes. Se mantuvo la metodología de campo original del proyecto, y se seleccionaron las variables ambientales más relevantes. Para el trabajo de campo, se conformaron equipos integrados por un biólogo/a y un guía de actividad cinegética, quienes realizaron las observaciones entre el 26 y el 30 de agosto de 2024. Se registraron las especies avistadas siguiendo una ruta previamente establecida. La estimación de la abundancia de 14 especies se llevó a cabo mediante puntos de observación y conteo de individuos en períodos de hasta 20 minutos, con el objetivo de evitar conteos duplicados. Posteriormente, se regresó al mismo cuerpo de agua horas después o al día siguiente para repetir el procedimiento. Las imágenes del área de estudio fueron seleccionadas del repositorio Landsat del Servicio Geológico de EE.UU. (USGS Landsat 9 Collection) mediante Google Earth Engine Code (GEE). A partir de los mosaicos obtenidos, se calcularon los índices NDVI y NDCI para determinar los valores correspondientes en los puntos de muestreo. Para estimar la abundancia de cada especie de anátidos, considerando los factores que afectan su detectabilidad y presencia, se aplicó el modelo de Royle (2004). Este modelo ajusta un enfoque mixto de abundancia (Nmixture model) a datos de conteo replicados espacialmente, analizando las covariables de los modelos más adecuados. El análisis mediante imágenes satelitales permiƟó idenƟficar un total de 11818 cuerpos de agua de más de 1 ha, que en conjunto abarcan aproximadamente 145338 ha. En la provincia de Entre Ríos se relevaron 251 cuerpos de agua, registrándose un total de 18,802 patos en ambas visitas, sin diferenciación de especies. Las cuatro especies más abundantes fueron Netta peposaca, Dendrocygna viudata, Amazonetta brasiliensis, Callonetta leucophryssiendo el total estimado de poco más de tres millones (IC: 442 526 – 9 758 952). En esta temporada de relevamiento no se avistó Dendrocygna autumnalis. Se continuó realizando esfuerzos por controlar los problemas ocasionados en cada una de las etapas del proceso. Estos modelos son útiles como instrumentos para mejorar la toma de decisiones de manejo.
During year 2024, progress was made in the use of distribution models for 14 species of anatids as numerical tools. These models combine species presence and abundance data with environmental estimates derived from satellite information, allowing for the prediction of their distribution across various landscapes. The original field methodology of the project was maintained, and the most relevant environmental variables were selected. For the fieldwork, teams consisting of a biologist and a hunting guide were formed to conduct observations between August 26 and 30, 2024. The recorded species were documented along a pre-established route. The estimation of the abundance of 14 species was carried out using observation points and individual counts over periods of up to 20 minutes to avoid duplicate counts. Subsequently, the same water body spot was revisited hours later or the following day to repeat the procedure. Images of the study area were selected from the Landsat repository of the U.S. Geological Survey (USGS Landsat 9 Collection) using Google Earth Engine Code (GEE). From the obtained mosaics, NDVI and NDCI indices were calculated to determine the corresponding values at the sampling points. To estimate the abundance of each anatid species, considering factors affecting detectability and presence, the Royle model (2004) was applied. This model adjusts a mixed abundance approach (N-mixture model) to spatially replicated count data, analyzing the covariates of the most suitable models.
EEA Balcarce
Fil: Bernardos, Jaime Nicolás. Universidad Nacional de La Pampa (UNLPam). Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina
Fil: Bernad, Lucía. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina
Fil: Castro, Karen. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Biología de Organismos Marinos (IBIOMAR); Argentina
Fil: Medero, Silvina Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; Argentina
Fil: Pedrana, Julieta. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina
Fil: Pedrana, Julieta. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mar del Plata; Argentina
Fil: von Thüngen, Julieta. Investigadora independiente; Argentina