El artículo en PLoS ONE ya está disponible:
Ocean surface winds drive dynamics of transoceanic aerial movements. PLoS ONE 3(8): e2928. Su contenido puede separarse en dos partes, una relativa al espacio (esta) y otra relativa al tiempo (para dentro de unos días).
Otra cosa que quiero comentarles es que este tipo de trabajo lo realizamos como "especialistas en temas generales", valga la ironía. No somos especialistas en esto porque "esto" no es una especialidad. Se trata de trabajos donde hay que montar un
puzzle de disciplinas diversas: zoología, satélites, meteorología, estadística, simulaciones... y eso nos gusta mucho. El riesgo es que podemos meter la pata con más facilidad que si nos dedicáramos a una fracción minúscula de alguna disciplina que domináramos a la perfección. La ventaja es que nos lo pasamos estupendamente y a veces, sólo a veces, salen resultados interesantes que merece la pena contar.
Los comienzos
En verano de 2003 terminaba una clase sobre modelos y sistemas de información geográfica en un máster en Barcelona. Había hablado sobre vientos medidos desde satélites y sobre dispersión de plantas sobre los océanos del hemisferio Sur, un trabajo aún sin publicar en aquel momento. El auditorio estaba más formado que yo en bastantes cosas: físicos, biólogos, geógrafos..., muchos ya profesionales y trabajando en sus campos respectivos. Al finalizar, Jacob se acercó y me comentó que trabajaba con aves migratorias y que se le había ocurrido una idea.
Pardelas, albatros y demás parientes
Hay un grupo de aves que son estrictamente oceánicas. Tanto que pueden pasarse semanas en el aire y en el agua y sólo se posan en tierra cuando llega la hora de anidar, que ahí ya no les queda más remedio. En inglés se les llama
ocean wanderers, vagabundos del océano. Los albatros son un buen ejemplo: dos o más metros de envergadura y un magnífico dominio del vuelo aprovechando los vientos a baja altura, como haciendo
surf sobre las olas.
Fig. 1. Pardela cenicienta aka Calonectris diomedea.
Las pardelas son algo más pequeñas pero como voladores tampoco se les da mal. Tanto es así que a mediados de otoño abandonan sus cuarteles de verano en Baleares, Azores, Cabo Verde o Canarias e inician un viaje de varios miles de kilómetros para llegar a su refugio invernal en las costas de Sudáfrica donde un afloramiento de aguas frías les garantiza alimento. A finales del invierno retornan Atlántico arriba llegando a vagabundear por los límites septentrionales del Mar del Norte.
¿Dónde están las pardelas?
El periodo de cría es la única época en la que estos bichos pueden ser capturados. Los biólogos que se dedican a esto los trincan en sus nidos (lazo al cuello y guantes gordos por si acaso) y les ponen unos artilugios llamados geolocalizadores (
bird loggers en guiri). Un geolocalizador es un pequeño aparato electrónico impermeable formado por una batería, una célula fotoeléctrica, un reloj, una memoria, un sensor de agua y un
chip que gobierna el conjunto. Los geolocalizadores se fabrican bajo pedido en el
Antarctic & Marine Engineering Department y, cómo no, tienen modelos a elegir. El llamado Mk13 mide 20x9x6.5 mm, pesa 1.8 gramos y la duración de su batería llega a los 3 años. Si nos vamos hasta los 3.6 g de peso encontramos modelos con 6 años de batería más un sensor de temperatura.
Fig. 2. Arriba: geolocalizador con la anilla de fijación, abajo: colocado en la pata de un albatros (fotos tomadas de aquí).Lamentablemente más de un tercio de los geolocalizadores se pierden cada año y es necesario reponerlos continuamente. Cada año, en la época de cría,
nuestros biólogos preferidos se van a las islas donde están las colonias de cría y sustituyen los artilugios. Luego, ya con más tranquilidad, los datos se descargan en un ordenador y se procesan.
¿Cómo se puede saber donde ha estado un pájaro? El geolocalizador proporciona un registro casi continuo de la luz ambiental similar al de la figura inferior, sólo que de todos los días de un año. Cada minuto se toma una medida aunque sólo se almacena la lectura máxima de luz por periodos de 10 minutos.
Fig. 3. Ejemplo de los datos registrados por un geolocalizador.
En esos tres días del ejemplo tenemos la duración del día y la noche y las horas GMT del orto y del ocaso registradas con el reloj del geolocalizador. Pueden aparecer efectos como en el primer día, donde ha habido dos episodios de nubes que hacen bajar el nivel de luz. Ocasionalmente aparecen luces en la noche que se producen cuando el pájaro se acerca a las pesquerías que usan focos para atraer a los peces. Otras veces la luz oscila en los minutos crepusculares debido a que el pájaro vuela a ras de las olas que ocultan el Sol, muy bajo sobre el horizonte.
Dado que conocemos fechas, horas y luz, tenemos todo lo necesario: la latitud se estima por la duración del día y la longitud por las diferencias entre la hora del reloj (TMG) y la hora local (el mediodía local coincide con el punto medio del periodo de luz).
Una consecuencia de este método de medida es que la fiabilidad de las estimaciones es muy baja en los periodos próximos a los equinoccios, cuando el día dura más o menos lo mismo en cualquier latitud y pequeños cambios en la duración del día representan latitudes muy diferentes. Los datos de estos periodos suelen ser descartados. La longitud, en cambio, es bastante más fiable en todo el año ya que depende esencialmente de la exactitud del reloj interno.
El resultado final tiene una incertidumbre muy variable pero por dar una cifra, puede estar entre 80 y 150 km. Esto puede parecer algo poco exacto pero es suficiente dada la escala del estudio y se mejora en el postproceso de los datos que, no lo olvidemos, forman una trayectoria que debe ser coherente en tiempo y espacio.
Ya de paso contesto a una posible y razonable pregunta: ¿por qué no se usan GPS para marcar las pardelas? Pues por dos razones: son muy caros y pesan demasiado. Los GPS activos o pasivos son mucho más precisos (unas decenas de metros) pero sólo pueden montarse sobre aves grandes, como buitres o albatros. Un peso excesivo puede tener una influencia negativa en la supervivencia del pájaro, algo que lógicamente debe evitarse.
Una ruta extraña
En nuestro trabajo analizamos las rutas migratorias de pardelas que "bajan" desde las Islas Canarias y Azores hasta Sudáfrica y Namibia. La ruta más corta sería hacer un primer tramo hacia el Sur ante las costas de Mauritania y Senegal y, una vez ante el Golfo de Guinea, doblar hacia el Sudeste para ir directamente a las costas de Sudáfrica.
Según los datos de los geolocalizadores, las pardelas no hacen esto sino que, pasada Mauritania, atraviesan al Atlántico hacia el Nordeste de Brasil, siguen las costas de este país y a unos 20-25º de latitud Sur giran al Este para volver a atravesar el Atlántico y llegar por fin a su destino. La figura siguiente representa esa ruta.
Fig. 4. Las zonas en blanco representan las rutas migratorias desde Azores y Canarias hasta Sudáfrica. La tono más o menos claro representa la concentración de rutas individuales en cada lugar. Las líneas horizontales son el Ecuador y los Trópicos de Cáncer y Capricornio.Esta ruta amplía el viaje desde unos 7600 km hasta unos 11800. Aunque la ruta se completa con rapidez, a una media de más de 800 km/día, es difícil justificar ese 55% de más, ya que teóricamente debería usarse la vía más económica en términos de energía.
Resumiendo: las pardelas saben dónde van pero eligen un camino mucho más largo de lo aparentemente necesario.
¿Explica el viento la ruta migratoria?
Suponer que el viaje directo es la solución más económica sólo es correcto en ausencia de viento. En ese caso, el esfuerzo de moverse es igual en todos los lugares y en todas direcciones. En cambio, cualquiera que haya usado una bicicleta sabe que cuando hay viento las cosas cambian en función no sólo de si nos sopla de frente, de lado o de espaldas, sino también de su velocidad.
Y sobre el océano hay viento, claro. Por suerte, como ya comenté en otro momento, hay un satélite que lo mide diariamente y cuyos datos son gratuitos y pueden descargarse vía internet. El QuikSCAT toma, entre otras variables, la velocidad y acimut del viento con una resolución de 25 km (12.5 más recientemente). Son cifras y más cifras con las que pueden hacerse mapas como el de la figura inferior.
Fig. 5. Viento sobre el Atlántico Sur en el día 261 del año 2002. Las flechas indican el acimut (pulsar encima para ampliar) y la escala de colores la velocidad, creciente desde el violeta (calmas) hasta el rojo (más de 90 km/h).
Buscando respuestas
Si se fijan bien en la figura anterior verán que el viaje directo desde las costas de Senegal hasta Sudáfrica se realizaría con vientos de frente. Estos vientos son constantes y supusieron un obstáculo muy serio a los viajes de los navíos portugueses en su exploración de la costa occidental de África a partir del siglo XV. Los viajes se hacían siempre a la vista de la costa (cabotaje) ya que la navegación de altura era imposible.
La hipótesis que nos planteamos comprobar es si los pájaros siguen la ruta de mínimo coste sobre el viento y eso les lleva a elegir rutas aparentemente no óptimas por su gran longitud pero tal vez adecuadas para "surfear" sobre el viento.
Para comprobar esto, seguimos los siguientes pasos:
- Individualizar la ruta de cada pardela y etiquetar cada punto con su localización y su fecha.
- A partir de los datos del QuikSCAT se extraen los vientos para toda la zona para cada día implicado en las trayectorias.
- Se calculan los caminos de mínimo coste matemático para llegar desde Canarias a Sudáfrica en cada día en que los diferentes pájaros están de viaje.
- Se construye un mapa equivalente al mostrado más arriba (Fig. 4) con la concentración de rutas óptimas.
- ¿Se parecen los dos grupos de rutas? Hay que responder a esta pregunta estimando de alguna forma la significación estadística de su similitud (o su diferencia, como se quiera).
Las tareas 1 y 2 son rutinarias y se realizan con programas de SIG (sistemas de información geográfica) y proceso de imágenes. La lectura de los datos QuikSCAT es tediosa porque usan un formato para su distribución que no es fácil de leer (HDF, Hierarchical Data Format) y debe ser transformado dos veces para su proceso con el SIG.
La tarea 3 se realiza en dos pasos. El primero es calcular el coste de llegar desde el punto de salida a cada uno de los demás presentes en la zona de estudio. Estos modelos de coste anisotrópico tienen en cuenta la velocidad y acimut del viento y permiten, en un segundo paso, trazar la ruta óptima entre el punto de salida y el de llegada.
Calculadas las rutas óptimas para cada día de viaje (casi un centenar) se construye el mapa general (Tarea 4) mediante una función que usa la densidad de líneas (rutas) en cada punto del mapa. El resultado lo vemos abajo.
Fig. 6. Representación de las rutas óptimas para viajar desde Canarias a Sudáfrica sobre los campos de viento. Hay zonas donde hay caminos equivalentes más o menos dispersos; al contrario, en la costa SE de Brasil las rutas se agrupan. Es bastante evidente que las rutas de las figuras 4 y 6 se parecen mucho pero este tipo de percepciones no suele ser aceptada sin algo de estadística que lo justifique. La tarea 5 consistió en desarrollar un test que nos diera una idea de esta que punto la coincidencia en el trazado de las rutas puede deberse al azar.
Este test, en principio, no existe, pero estamos llenos de buenas ideas :-)
La cosa se resolvió de la siguiente manera (estadísticos, afilen sus navajas):
- Las zonas que representan las rutas reales (Canarias) y las alternativas se convierten en sendas líneas trazadas siguiendo las zonas de máxima densidad. Lógicamente, los puntos inicial y final son los mismos.
- Se calcula el área entre estas dos líneas, S(0); este área sería nula si ambas líneas coincidieran lo cual no es el caso.
- Se trazan 10000 rutas alternativas de forma más o menos aleatoria (ver más abajo).
- Se calculan las áreas entre cada una de estas rutas y la ruta óptima, S(1) a S(10000).
- Se ordenan las 10001 áreas de menor a mayor y se localiza la posición de S(0) en el conjunto.
- Esa posición nos da el valor de P y, en nuestro caso, P=0.001. lo que significa que sólo en un caso por cada mil se encontraría por azar una trayectoria real tan cercana o más a la óptima.
¿Qué significa eso de "más o menos aleatoria" del punto 3? Recordemos que esta prueba compara posibles rutas que hubieran podido seguir las aves en su migración. Estas rutas no pueden construirse de forma completamente aleatoria porque los bichos no se mueven así sino que hay una coherencia en los caminos que siguen. Por ejemplo, no el lógico dar por buena una ruta que salte de Brasil a Angola y luego a Uruguay ya que un pájaro no hace eso. Tampoco están permitidas las rutas sobre tierra por lo que hay que introducir una serie de restricciones para que las rutas alternativas sean biológicamente posibles, al menos en teoría. La forma de generarlas está en el artículo en inglés aunque si alguien quiere que lo explique en español que lo diga en los comentarios y la haré. En cualquier caso, si estas restricciones distorsionan la prueba y el valor de
P, lo hacen en contra de nuestra hipótesis por lo que consideramos que el resultado es robusto.
Divagaciones
Estos resultados nos están diciendo que las pardelas, que saben a dónde deben llegar,
eligen una ruta globalmente óptima, es decir, sin dejarse engañar por las condiciones locales del viento, que en ocasiones podrían animarlas a ir por otro lado. En efecto, otros análisis que no he contado aquí para no alargar la cosa excesivamente muestran que en el día a día, las pardelas no toman necesariamente el camino local óptimo.
¿Cómo saben las pardelas dónde está su meta? ¿Cómo saben que no deben ir por un camino muy diferente al del óptimo global? ¿Cómo está "almacenada" la ruta adecuada en sus pequeños cerebros? ¿La aprenden? No tengo ni idea. El caso es que aquí se pueden plantear esos interrogantes y algunos más y, ya de paso, elucubrar como nos pedía uno de los revisores. A mí me gusta la idea de que los puntos de referencia de las pardelas en sus viajes no son fenómenos orográficos o la vista de la costa sino el propio viento, un sistema de referencia dinámico y flexible. Una prueba circunstancial de esto es que no siguen siempre el mismo camino (por ejemplo, no siempre llegan a las costas de Brasil sino que a veces atajan por alta mar) sino que parecen improvisar dentro de un patrón general. Posiblemente esta flexibilidad pueda deberse a que el viento, aunque sigue patrones generales similares, no es e mismo nunca sino que varía día a día y de un año a a otro.
Actualmente estamos comenzando a introducir nuevas variables en la definición de "ruta óptima". Consideramos que las diferencias entre las rutas reales y las supuestamente óptimas se deben a que los pájaros integran también el tiempo de viaje y/o la distancia. Así, hay que buscar una solución de compromiso donde al tiempo empleado y la distancia total penalicen a partir de ciertos umbrales, cosa que ahora no hacemos. Para comprobar este refinamiento de los modelos estamos analizando rutas diferentes de otras especies y pronto empezaremos a trabajar con bichos que atraviesan el Océano Pacífico.
Historia de un fracaso
Desde el 2003 ha pasado ya mucho tiempo. Una parte se invirtió en el análisis de las trayectorias del albatros gigante en el Atlántico Sur. Este gran pájaro anida en Georgia del Sur y se hace unos centenares de km o más para ir a comer de vez en cuando. Nos planteamos la hipótesis de que la selección del lugar de forrajeo estaría condicionada por el viento en esos días. No fue así. El albatros gigante, el maestro del vuelo, hace lo que quiere y cuando quiere. El viento no parece importarle lo más mínimo y aprender eso nos llevó un año de trabajo.
En el siguiente post les daré una posible respuesta a la pregunta ¿cómo eligen las pardelas el momento de comenzar su gran viaje? Continuará...
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