Nueva herramienta para el mejoramiento de la gestión y manejo de las aves guaneras: drones para la cuantificación del número de aves

Abstract

La Reserva Nacional Sistema de Islas, Islotes y Puntas Guaneras (RNSIIPG) tiene como uno de sus objetivos ambientales el desarrollo de nuevos métodos de monitoreo poblacional de las aves guaneras. Esta investigación tiene como objetivo proponer una nueva herramienta de monitoreo poblacional de aves guaneras que sirva para el mejoramiento de la gestión dentro de la RNSIIPG. Se visitaron 11 localidades a lo largo de la costa peruana entre el 2016 y 2017. Se evaluó (i) el efecto del dron DJI Phantom 3 Professional, sobre el comportamiento de las aves guaneras según la especie de ave (Phalacrocorax bougainvillii, Sula variegata y Pelecanus thagus) y su condición dentro del ciclo anual, la altura de vuelo, velocidad de aproximación horizontal y vertical y (ii) el efecto de cinco posibles variables especie de ave, condición dentro del ciclo anual, pendiente del terreno, temperatura ambiental, tamaño de colonia y altura de vuelo de dron) sobre el porcentaje de error de conteo de un método semiautomático. Se tomaron 7855 fotografías aéreas de las sub-colonias de las aves guaneras en un rango de 30 a 200 m de altura y se obtuvo la estimación del número de aves. Se observaron diferencias significativas en la intensidad del comportamiento respuesta de las aves para la variable altura de vuelo (REML, F 5,217 = 34.39, p < 0.001), especie (REML, F2,217 = 3.23, p = 0.04), condición dentro del ciclo anual (REML, F1,217 = 25.29, p < 0.001), y para la interacción entre las variables especie y condición dentro del ciclo anual (REML, F1,217 = 3.27, p = 0.04). El porcentaje de error de conteo estuvo significativamente correlacionado con la altitud de vuelo del dron (ANCOVA, F1 = 98.82, P < 0.0001) y cuando se consideraron las otras variables explicativas la interacción entre especie x tamaño de la colonia x condición dentro del ciclo anual de las aves (AIC=322.2) fue el modelo que mejor explicó la variación del porcentaje de error de conteo. Estos hallazgos demuestran que no solo es factible usar drones con mínimo impacto para el conteo de las aves guaneras, sino también que hay que tener en consideración que la precisión del conteo depende de la especie de ave marina a estudiar, el número de aves a monitorear y si las aves se encuentran o no en sus nidos.