El monitoreo de la deforestación a través de los sonidos

Foto de Aashutosh Sharma en Pexels

Por Maria Alejandra Tangarife Toro | 24/05/2021.
La comunidad científica, biólogos e investigadores, despliegan cada vez herramientas más útiles para hacer frente a una de las actividades más dañinas para el planeta Tierra: la deforestación. Una de esas herramientas o técnicas es la ecoacústica.

En Colombia, el Instituto Humboldt ha estudiado ampliamente el rendimiento y beneficios de la ecoacústica. Según la bióloga y posdoctora en ecología, Susana Rodríguez Buriticá, esta es una disciplina que observa, sin ser invasiva, la relación entre los sonidos y los seres vivos en su ambiente natural, incluyendo la intervención humana.

Así, las aves son el grupo de animales más estudiado a través de esta herramienta, lo que es importante para seguir preservando las más de mil especies que viven en nuestro país, posicionándonos como el número uno en biodiversidad de aves.

En este sentido, es fundamental su uso para evitar la pérdida y degradación de bosques, siendo los árboles uno de los elementos primordiales para el desarrollo de las aves, insectos y otros animales. Por ejemplo, a través de los sonidos de las motosierras es posible detectar focos de deforestación y con base en esto, se puede crear un esquema de monitoreo y alerta, afirma la bióloga Rodríguez.

A diferencia de los satélites, que también son usados para monitorear la deforestación, la ecoacústica entrega datos más exactos de lo que sucedió en el bosque antes de que simplemente desaparezca.

En otras palabras, gracias a micrófonos cada vez más potentes, se pueden capturar las señales acústicas de cada animal, y a partir de ahí, entender cómo interactúan, qué uso hacen del hábitat o, incluso, cuántos animales hay en determinada área. Esos datos permiten saber si un bosque está en degradación, si está sufriendo un incremento en la tala de árboles o si es un ecosistema estable.

Es una técnica poco conocida, pero que en los últimos años ha incrementado el interés por esta, dadas sus características de datos muy amplios a costos muy bajos.

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