Por Chris Dodge, Biólogo de vida silvestre, Oficina de Recuperación de EEUU
El Programa de Conservación de Múltiples Especies en el Bajo Río Colorado (LCR MSCP) es una sociedad de múltiples interesados federales y no federales creada para equilibrar el uso de los recursos de agua del bajo Río Colorado y la conservación de las especies nativas y sus hábitats. El programa trabaja en torno a la recuperación de las especies que actualmente están incluidas en la lista de Especies en Peligro de Extinción y a la reducción de la posibilidad de añadir más especies al mismo tiempo que se satisfacen las desviaciones de agua y la producción de electricidad a través de la implementación de un Plan de Conservación del Hábitat. El programa lo implementa la Oficina de Recuperación de EEUU a favor de los socios. El LCR MSCP tiene la tarea de crear y manejar el hábitat para 27 especies de peces y vida silvestre, que incluye a 12 especies de aves. Desde que comenzó el programa en 2005, el LCR MSCP ha establecido 18 Áreas de Conservación y creado más de 6,600 acres de hábitat nativo de álamo y sauce, mesquite y marisma. El monitoreo se lleva a cabo para las especies de aves con el fin de informar el manejo para este hábitat.
En 2022, el LCR MSCP empezó una prueba piloto de Unidades Autónomas de Grabación (ARU) para evaluar su precisión y eficacia en el monitoreo de la presencia de aves ribereñas en el Río Colorado. El programa adquirió diez unidades AudioMoth, las cuales son dispositivos de grabación pequeños y económicos que pueden colocarse en los hábitats para grabar el paisaje sonoro natural.
El programa BirdNET se utilizó para identificar especies particulares a partir de dichas grabaciones. BirdNET produce segmentos de sonido de grabaciones de 3 segundos y asigna a una especie y un valor de nivel de confianza entre 0 y 1 para cada identificación. Los biólogos del LCR MSCP escucharon estos segmentos y determinaron si la identificación resultó correcta para las siguientes especies que el programa cubre: chipe amarillo, vireo de Bell, papamoscas saucero, carpintero del desierto y piranga roja. Para cada especie, cada identificación fue clasificada con un nivel de confianza y si la identificación podía confirmarse como correcta.
Los resultados iniciales mostraron que el comportamiento del programa BirdNET puede variar considerablemente por especie. El índice de identificación correcta fue alto para el chipe amarillo, el papamoscas saucero, el vireo de Bell y la piranga roja, incluso para identificaciones con un nivel de confianza bajo (0.1 a 0.2). Sin embargo, la mayoría de las identificaciones de BirdNET fueron incorrectas para el carpintero del desierto y el carpintero de pechera del noroeste. Los análisis de los datos de la ARU pueden ser los más eficaces si el análisis se corre para cada especie por separado usando los niveles de confianza específicos para cada especie. Utilizar identificaciones superiores a un nivel de confianza predeterminado puede no producir resultados precisos.
Hasta ahora, los resultados del estudio piloto indican que usar ARU para monitorear a las aves en el LCR puede producir resultados útiles. Las unidades de AudioMoth se utilizarán para monitorear cuatro áreas de conservación de abril a septiembre. Los datos se evaluarán para confirmar la presencia de cada especie y posteriormente se usará un marco de trabajo del modelo de ocupación para analizar las probabilidades de ocupación y detección. Los datos de conteo no se pueden producir, debido a que no hay manera de saber cuántas aves estuvieron presentes en un punto dado al analizar los datos de las vocalizaciones grabadas. El modelo de ocupación es más idóneo para este método de monitoreo ya que sólo requiere una detección positiva por periodo de estudio. Para garantizar que las identificaciones son precisas, los biólogos del LCR MSCP escucharán los segmentos de audio que BirdNET asigna para cada especie para confirmar la detección de esta. Empezarán con las identificaciones con el nivel más alto de confianza e irán bajando desde ahí. Cuando se confirma la presencia de una especie en el lugar de estudio de la ARU durante el periodo de estudio, el punto se considera ocupado, y los biólogos seguirán con la siguiente especie o punto de estudio de la ARU. En la mayoría de los casos esto debe requerir muy poco tiempo para confirmar la identificación de BirdNET.
El uso de la tecnología de ARU para monitorear aves es muy prometedor y puede que permita que se recopilen más datos con un menor esfuerzo y costo. A través de estos esfuerzos, el programa continuará evaluando la eficacia del monitoreo automatizado de aves y mejorando tanto la metodología como el análisis de los datos con base en los resultados de campo en los años venideros.