Bioacústica, ecoacústica y el estudio de la biodiversidad de los bosques

La forma en que los animales utilizan el sonido para interactuar entre sí y con su entorno puede decir mucho sobre la salud de un ecosistema y las especies que residen allí. Todo lo que se tiene que hacer es escuchar. O grabar.
La bioacústica, el estudio de la producción, transmisión y recepción de sonidos animales en la naturaleza, proporciona a los investigadores una visión incomparable de la abundancia, diversidad taxonómica y funcional de las especies.
La ecoacústica es una ciencia interdisciplinaria que investiga los sonidos naturales y antropogénicos y su relación con el medio ambiente en una amplia gama de escalas de estudio, tanto espaciales como temporales, incluidas poblaciones, comunidades y paisajes. Vincula la investigación ecológica con nuevas tecnologías en grabación y análisis de sonido ambiental. Ayuda a conocer la integridad ecológica del bosque, el comportamiento, dinámica, distribución e interacciones de la fauna silvestre y de los factores de disturbio de origen humano o natural.
Ambas disciplinas se combinan con conocimientos del análisis del paisaje sonoro, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (machine learning), la ecología de comunidades, la biogeografía y la biología de la conservación.
Muchos animales producen vocalizaciones distintivas que pueden usarse para detectar su presencia con dispositivos de monitoreo bioacústico, incluso cuando no pueden ser vistos.
Las herramientas y el software de análisis bioacústico ayudan a encontrar e identificar sonidos de animales en las grabaciones, como cantos de pájaros, ranas, insectos y murciélagos. La ecoacústica analiza la diversidad del paisaje sonoro, lo que incluye ruidos de origen biológico, geofísico (lluvias, vientos, tormentas eléctricas, relámpagos, deslaves) y humano (voces, motosierras, hachas, vehículos terrestres y aéreos, disparos de armas de fuego, animales domésticos).
La grabación de sonidos de fauna silvestre en cualquier entorno forestal es posible mediante dos métodos básicos: 1) el monitoreo acústico activo, que es de corto tiempo y se apoya en equipo que requiere de manipulación inmediata; y 2) monitoreo pasivo, que mediante dispositivos autónomos graba durante largos períodos sin intervención humana, excepto para su configuración, encendido y apagado.
Para el monitoreo activo se emplean grabadoras digitales portátiles, con o sin aditamentos. También se usan teléfonos celulares o tabletas con aplicaciones desarrolladas con tecnología de inteligencia artificial para la identificación automática de sonidos de aves, a los que se les puede conectar un módulo detector de ultrasonidos de murciélagos. Hay programas específicos para aves, murciélagos y animales en general, que están disponibles de manera gratuita en internet o de tipo comercial. Los primeros son tan efectivos o más que los segundos. Ambos generan espectrogramas (una representación visual de la frecuencia de audio y la intensidad de la señal o “volumen”) de los sonidos detectados, los cuales se procesan a través de una red neuronal que devuelve una o más predicciones basadas tanto en el espectrograma como en la localidad.
La desventaja del monitoreo activo es que las observaciones son presenciales y por corto tiempo. Estas técnicas son propensas a errores debido a la complejidad de la acústica natural. Es posible que algunas especies sean identificadas de manera inexacta, principalmente por patrones de sonido muy similares, a diferencias regionales o de subespecies, o a que las aplicaciones no incluyen cantos de referencia de todos los taxones.
En el monitoreo pasivo los dispositivos disponen de micrófonos especializados integrados, en algunos modelos es posible conectar micrófonos adicionales para captar ultrasonidos o sonidos en el rango de frecuencia humana. Se programan para grabación continua (24 h) o por ciclos de funcionamiento intermitente, con periodos predeterminados de activación y desactivación.
Una vez configurado el dispositivo, se sujeta de manera segura en algún árbol, de preferencia en el mismo donde se coloque otro equipo de monitoreo, como cámaras trampa.
La ventaja de los dispositivos pasivos de grabación de audio es que tienen un efecto mínimo en el ambiente, proporcionan observaciones continuas por largo tiempo y reducen cualquier sesgo introducido por la presencia humana, como cuando se usan métodos invasivos tradicionales, como captura con redes u otro tipo de trampas y estudios de marcaje-recaptura.
Las grabadoras pasivas no identifican automáticamente las vocalizaciones de aves, ranas y otros animales terrestres, ya que hay mucha variabilidad entre individuos y subespecies o los sonidos son muy similares entre algunas especies. Es necesario su análisis con software especializado, para lo que se requiere de la experiencia y conocimiento personal por parte del usuario en el reconocimiento bioacústico. Por el contrario, este tipo de programas sugiere automáticamente las especies más probables de murciélagos, ya que sus patrones acústicos tienen muy poca variación y son distintivos de cada taxón, pero el usuario tiene que corroborar la identificación.
Con el software especializado se ordenan, etiquetan e identifican rápidamente los sonidos de los animales. Provee un flujo de trabajo eficiente para examinar manualmente las sugerencias, lo que reduce la cantidad de tiempo necesario para analizar las grabaciones. Su uso se basa fundamentalmente en la técnica de análisis de conglomerados, que incluye tres métodos: agrupamiento básico, clasificadores simples y clasificadores avanzados.
El análisis de conglomerados utiliza algoritmos de reconocimiento de patrones para escanear automáticamente grabaciones en busca de cantos de pájaros o ranas, ecolocalizaciones de murciélagos u otras vocalizaciones de animales. Una vez detectados, se clasifican en grupos de sonidos similares llamados “conglomerados”. Los grupos se pueden etiquetar para el inventario de especies o anotar para crear clasificadores que se pueden ejecutar en registros adicionales.
Un clasificador es una herramienta para discriminar especies o patrones a partir de grupos de grabaciones. Estos programas incluyen clasificadores prediseñados para identificar murciélagos. El análisis de conglomerados de aves y ranas permite a los usuarios crear clasificadores personalizados basados en sus propias grabaciones.
Los clasificadores son un ejemplo de reconocimiento algorítmico y, como todos estos sistemas, no son perfectos. Pueden ayudar a un investigador a buscar rápidamente información importante en grandes cantidades de datos. Aun así, la capacidad de una computadora para reconocer patrones como las vocalizaciones de animales rara vez competirá con la de un humano experimentado.
Con la aplicación de estas nuevas métricas potentes es posible procesar una gran cantidad de datos acústicos en poco tiempo y se pueden describir en detalle los patrones y la dinámica del entorno acústico.
Las técnicas descritas en esta nota se utilizan en proyectos de investigación desarrollados por el INIFAP en bosque de coníferas para determinar el efecto del manejo forestal en la diversidad de la fauna silvestre. De esta manera, se ha incrementado la cantidad de taxones registrados en comparación con métodos manuales que requieren de la presencia del investigador. También, se han detectado animales difíciles de observar, escasos o que no se esperaba encontrar en estos ambientes tan perturbados, como la gallina de monte veracruzana (Dendrortyx barbatus), que está clasificada en la categoría de especie en peligro de extinción por la normatividad mexicana.
Más información:
Gilberto Chávez-León / [email protected]
CENID COMEF, INIFAP