Gestión ambiental

Una nueva tecnología basada en el sonido puede salvar especies de la extinción

El novedoso método ayuda a desarrollar estrategias de gestión y conservación ambiental

Ejemplar de ballena azul.

Ejemplar de ballena azul. / Getty Images

Ramón Díaz

Ramón Díaz

El análisis de los sonidos de los animales puede utilizarse para estimar el tamaño de sus poblaciones, identificar qué especies viven en una zona determinada, comprender sus patrones migratorios y determinar los efectos negativos que pueden sufrir debido a los niveles cada vez mayores de ruido generados por la actividad humana en la mayoría de sus hábitats. Estos conocimientos son fundamentales para desarrollar estrategias de gestión y conservación ambiental y, por lo tanto, para proteger a los que corren peligro de desaparecer.

Una investigación, realizada por las universidades de Warwick y Nueva Gales del Sur, en Australia, analiza los sonidos de animales de especies en peligro de extinción, incluidos diferentes tipos de elefantes, ballenas y aves. Se utiliza un nuevo método adaptado de la tecnología utilizada para analizar las ondas cerebrales en neurociencia.

El estudio se publica en la revista ‘Ecology and Evolution’, demuestra que este nuevo método es más preciso que los convencionales para el análisis de sonidos animales. Al probar este nuevo método, llamado ‘Superlet Transform (SLT)’, el estudio también reveló algunos detalles no conocidos previamente o que eran controvertidos sobre los sonidos animales.

Grupo familiar de elefantes asiáticos.

Grupo familiar de elefantes asiáticos. / Unsplash

Por ejemplo, ha venido a mostrar que las llamadas del elefante asiático (Elephas maximus) no sólo se componen de tonos continuos, sino que también contienen sonidos ‘pulsados’ o compuestos de ráfagas de energía sonora sincronizadas regularmente.

También se ha comprobado que las llamadas del casuario austral (Casuarius casuarius), un ave corredora grande similar al emú (Dromaius novaehollandiae) y del cocodrilo americano (Crocodylus acutus) incluyen ‘pulsaciones’.

Se descubrió, asimismo, nueva evidencia que ayuda a resolver un debate en torno a las características del canto de la ballena azul pigmea de Chagos (Balaenoptera musculus brevicauda), que es distinto a las de otras poblaciones, como si estos animales se comunicaran en diferentes ‘dialectos’.

Hallazgos no concluyentes

Los investigadores admiten que estos hallazgos no son concluyentes, ya que cada uno de ellos se basa en una sola grabación, por lo que, para confirmarlos, será necesario analizar más sonidos. "Sin embargo, ilustran el poder de este nuevo método para aclarar detalles que antes podrían haber sido ambiguos", subrayan.

"Nuestro nuevo estudio destaca que, a veces, las herramientas aceptadas con las que nos sentimos cómodos, en realidad pueden no ser las mejores herramientas para el trabajo", destaca el investigador principal, Ben Jancovich. "Esto es especialmente cierto en campos interdisciplinarios como la bioacústica, donde los métodos son altamente técnicos y requieren experiencia en múltiples campos", indica.

"El nuevo método que demostramos ofrece una mayor precisión y requiere menos experiencia para su uso, por lo que debería resultar una herramienta enormemente valiosa para los investigadores de sonidos animales que no tienen formación en ingeniería", añade.

Cocodrilo americano.

Cocodrilo americano. / Tomás Castelazo

Los métodos actuales (incluida la ‘Short-Time Fourier Transform’, STFT) tienen dificultades para revelar con precisión tanto los ritmos como el tono de los sonidos al mismo tiempo.

Estas limitaciones son más pronunciadas en frecuencias más bajas, afectando el análisis de sonidos como los que emiten las ballenas azules (Balaenoptera musculus), gigantes del mar catalogados como especie en peligro de extinción .

La nueva tecnología estará disponible para que la ciudadanía la utilice de forma gratuita, a través de una aplicación sencilla de utilizar, lo que facilitará su uso por parte de investigadores de diferentes campos, sin necesidad de amplios conocimientos de análisis de señales de audio.

Informe de referencia: https://dx.doi.org/10.1002/ece3.11636

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