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Algoritmo revela que existen 6 aves en el mundo por cada ser humano

Expertos aseguran que la investigación permitirá saber cuántas especies quedan en el planeta con el fin de preservarlas

Un nuevo algoritmo desarrollado por investigadores de la Universidad de Nueva Gales del Sur, reveló que en el mundo podrían existir 50.000 millones de aves aproximadamente pertenecientes a 9.700 especies -incluyendo no voladoras, como  emús y pingüinos-  es decir, 6 por cada ser humano.

Para realizar el cálculo, los expertos tomaron en cuenta la «detectabilidad» de cada especie o mejor dicho la probabilidad de que una persona la haya visto y enviado el avistamiento a la base de datos en línea, eBird.

La detectabilidad, incluyó factores como tamaño y color, así como si volaban en bandadas o vivían cerca de las ciudades.

En concreto el big data utilizado para entrenar el algoritmo, procedió de casi 1.000 millones de avistamientos.  

Casi el 12% de las especies estudiadas, tenían una población mundial promedio de 5.000 ejemplares.

Los investigadores detallaron que solo 4 especies de aves pertenecieron al club de los 1000 millones o especies con una población mundial estimada de más de 1000 millones.

El gorrión común registró 1.600 millones, encabezando el grupo, seguido del estornino europeo con  1.300 millones, la gaviota de pico anillado con 1.200 millones y la golondrina común con 1.100 millones.

Casi el 12% de las especies incluidas en el estudio, tenían una población mundial promedio de 5.000 ejemplares. Entre ellas, el charrán crestado chino, rascón invisible y mirlo acuático.

«Aunque este estudio se centra en las aves, nuestro método de integración de datos a gran escala podría servir de modelo para calcular la abundancia específica de otros grupos de animales», aseguró el autor principal del estudio, Corey Callaghan.

«Cuantificar la abundancia de una especie es un primer paso crucial para la conservación. Contando adecuadamente lo que hay, aprendemos qué especies pueden ser vulnerables y podemos seguir cómo cambian estos patrones a lo largo del tiempo, en otras palabras, podemos entender mejor nuestras líneas de base», agregó.

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