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Estudio de distancia para predecir el contacto entre muflones y ovejas domésticas

La transmisión de enfermedades infecciosas desde el ganado ovino doméstico amenaza la persistencia de las poblaciones de muflón canadiense, en todo el oeste de Norteamérica


El enfoque tuvo en cuenta la separación espacial entre las especies, así como la configuración de los recursos que influye en el movimiento del borrego cimarrón (Ovis canadensis). Evaluaron el potencial de contacto prediciendo dónde era probable que el borrego cimarrón se localizara y viajara.

Durante 2005-2014, 67 machos de borrego cimarrón de 10 poblaciones fueron equipados con collares GPS y VHF. Los machos del conjunto de datos representaron 124 combinaciones específicas de animales y años que dan lugar a 30.264 localizaciones. La máxima distancia de incursión euclidiana recorrida por un macho de borrego cimarrón fue de 56 km.

Los machos tienden a utilizar una gama más amplia de hábitat y elevaciones a lo largo del año que las hembras

Combinaron una función de probabilidad de selección de recursos con un análisis de distancia de coste, para cuantificar el riesgo de pastoreo de ovejas domésticas en las proximidades del área de distribución del borrego cimarrón desde una perspectiva de hábitat.

Compararon la investigación con un enfoque de amortiguación estándar y determinaron que el modelo de distancia de coste cuantificaba mejor cómo variaba el riesgo entre las parcelas de pastoreo. El borrego cimarrón seleccionó y se desplazó dentro de un hábitat que incluía un terreno de escape.

Los borregos cimarrones viajan a través de parcelas de pastoreo de ovejas domésticas situadas a gran altura dentro del hábitat

El estudio incluye una transformación logarítmica normal, caracteriza el alto coste relativo (la reducción de la probabilidad) de viajar más allá del hábitat seleccionado, y predice que dicho movimiento es menos probable.

Como resultado, el umbral de riesgo basado en el hábitat era un 48% más pequeño en zonas donde el área de amortiguación estándar incluía el paisaje que el cimarrón no utilizaba. El método establece un umbral de riesgo que puede ser utilizado por los gestores de tierras, para optimizar los regímenes de pastoreo públicos y privados, y minimizar el riesgo de transmisión de la enfermedad.

Un solo brote de la enfermedad en una población local tiene el potencial de ser devastador para el borrego cimarrón y, por lo tanto, puede revertir el progreso de recuperación de la especie realizado hasta la fecha.

El enfoque proporciona un marco de evaluación de riesgos con base objetiva utilizando un modelo de selección de hábitat.

Aunque el borrego cimarrón utiliza una variedad de ángulos de inclinación, el borrego cimarrón de Sierra Nevada exhibe una fuerte selección de hábitat en proximidad al terreno de escape que puede ser modelado de manera confiable.

Combinan la modelización de la probabilidad de selección de recursos con un análisis de la distancia de coste para evaluar la separación espacial entre los borregos cimarrones y las ovejas domésticas. Las funciones de probabilidad de selección de recursos proporcionan la probabilidad de selección de hábitat cuando el borrego cimarrón se encuentra en un amplio paisaje.

El modelo consideró el movimiento del borrego cimarrón más allá del hábitat altamente seleccionado hacia las asignaciones de ovejas domésticas, pero no incorporó la posibilidad de que las ovejas y cabras domésticas se desvíen hacia el hábitat del borrego cimarrón.

Para cuantificar el riesgo de transmisión de la enfermedad de los borregos domésticos a los cimarrones es necesario evaluar el potencial de contacto entre las especies, que depende en gran medida de la probabilidad de solapamiento espacial entre las dos especies.

La predicción de dicho solapamiento requiere un modelo espacial que tenga en cuenta los movimientos de dispersión o extralimitación -movimientos más allá del área de distribución establecida de un individuo- del borrego cimarrón. También la configuración espacial de las características del paisaje que influyen en dichos movimientos.

Utilizaron una función de densidad de probabilidad (es decir, una distribución kernel) para estimar la probabilidad de que el borrego cimarrón ocupe lugares del paisaje en una parte de nuestra área de estudio. La ventaja de este enfoque era que permitía calcular una probabilidad de solapamiento espacial que podía insertarse en un modelo de enfermedad.

Sin embargo, la principal limitación del enfoque de la función de densidad de probabilidad es el requisito de disponer de abundantes datos a perpetuidad para predecir acontecimientos raros como que un macho de borrego cimarrón muestre movimientos extralimitados.

Como tal, el riesgo no pudo ser evaluado para las asignaciones de ovejas domésticas, que ocurren más allá del contorno de densidad del núcleo del 100% definido para las áreas de distribución del borrego cimarrón de la Sierra, a pesar de que existe la posibilidad de que los borregos cimarrones viajen a estas asignaciones.

Pudieron evaluar el riesgo para cualquier parcela que ocurriera dentro de la estimación de la distancia máxima de viaje del borrego cimarrón. El modelo descrito aquí permitió predecir el uso de los recursos en áreas en las que cada borrego cimarrón no estaba telemáticamente medido.

Debido a que los movimientos extralimitados de los borregos cimarrones son eventos poco comunes, aunque con consecuencias devastadoras si resultan en epidemias de enfermedades, fue complicado (en términos de coste y acoso a los borregos cimarrones por el exceso de collares), cuantificar todos estos comportamientos, especialmente durante largos periodos de tiempo en un amplio paisaje.

En consecuencia, utilizaron un extenso conjunto de datos de GPS para predecir dónde es probable que se encuentren los borregos cimarrones con y sin collar, y que se desplacen por el paisaje. El amplio conjunto de datos también permitió la validación del método. La aplicación de la técnica en otras áreas requiere datos suficientes para desarrollar un RSPF, y un núcleo de áreas de distribución a partir del cual aplicar la función de distancia de coste.

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