Modelos predictivos aplicados a la corrección y gestión del impacto de la electrocución en tendidos eléctricos sobre las aves

espanolLa electrocucion es un grave problema de conservacion para un gran numero de especies de aves en todo el mundo. El aislamiento de los postes electricos peligrosos es una medida efectiva para corregirlo, sin embargo, dado el gran numero de lineas electricas instaladas, la determinacion de las zonas de alto riesgo donde aplicar estas medidas es dificil, por lo que se hace necesario disenar estrategias para priorizar las acciones de conservacion. El desarrollo de modelos de prediccion a gran escala podria ayudar a resolver este problema. Esta revision muestra un marco de trabajo para identificar las areas de alto riesgo de electrocucion mediante el uso de modelos predictivos espaciales, utilizando como area de estudio la Comunidad Valenciana. El primer paso del proceso fue evaluar la incidencia de electrocu-cion de aves en relacion con la distribucion de las areas protegidas a escala regional. Esto permitio evaluar si estas areas son optimas para enfocar las acciones de conservacion. Despues, para delimitar areas prioritarias construimos modelos predictivos espaciales derivados de los registros de mortalidad de aves, los factores ambientales y mapas especificos de sensibilidad. Posteriormente se realizo un proceso de verificacion y validacion para determinar la robustez de las predicciones. Los resultados de este proceso mostraron que aplicar medidas de correccion dentro de las Zonas de Especial Proteccion para las Aves es ineficiente y que estas acciones deberian estar dirigidas especialmente a las areas perifericas. Por otra parte, el uso de modelos predictivos, mediante la combinacion de tecnicas de regresion logistica y mapas especificos de sensibilidad, resulto ser una herramienta eficaz para identificar areas de alta mor-talidad y, por lo tanto, para seleccionar candidatos para las areas protegidas. Los procesos de verificacion y validacion de los modelos predictivos mostraron que a gran escala la configuracion del paisaje, la densidad de lineas electricas y la presencia de especies sensibles serian los factores mas importantes para predecir la electrocucion de aves. En conclusion, la metodologia descrita en este trabajo se mostro como un metodo eficaz para la seleccion de areas de alto riesgo y es un buen ejemplo de aplicacion de modelado predictivo para la planificacion de la conservacion y el manejo. catalaL'electrocucio es un greu problema de conservacio per a un gran nombre d’especies d’aus a tot el mon. L’aillament dels pals electrics perillosos es una mesura efectiva per corregir-ho, pero, donat el gran nombre de linies electriques instal·lades, la determinacio de les zones d’alt risc on aplicar aquestes mesures es dificil, per la qual cosa es fa necessari dissenyar estrategies per prioritzar les accions de conservacio. El desenvolupament de models de prediccio a gran escala podria ajudar a resoldre aquest problema. Aquesta revisio mostra un marc de treball per identificar les arees d’alt risc d’electrocucio mitjancant l’us de models predictius espacials, utilitzant com a area d’estudi la Comunitat Valenciana. El primer pas del proces va ser avaluar la incidencia d’electrocucio d’aus en relacio amb la distribucio de les arees protegides a escala regional. Aixo va permetre avaluar si aquestes arees son optimes per focalitzar les accions de conservacio. Despres, per delimitar arees prioritaries varem construir models predictius espacials derivats dels registres de mortali-tat d’aus, els factors ambientals i mapes especifics de sensibilitat. Posteriorment es va realitzar un proces de verificacio i validacio per determinar la robustesa de les prediccions. Els resultats d’aquest proces van mostrar que aplicar mesures de correccio dins de les Zones d’Especial Proteccio per a les Aus es ineficient i que aquestes accions haurien d’estar dirigides especialment a les arees periferiques. D’altra banda, l’us de models predictius, mitjancant la combinacio de tecniques de regressio logistica i mapes especifics de sensibilitat, va ser una eina eficac per identificar arees d’alta mortalitat i, per tant, per seleccionar candidats per a les arees protegides. Els processos de verificacio i validacio dels models predictius van mostrar que a gran escala la con-figuracio del paisatge, la densitat de linies electriques i la presencia d’especies sensibles serien els factors mes importants per predir l’electrocucio d’aus. En conclusio, la metodologia descrita en aquest treball es va mostrar com un metode eficac per a la seleccio d’arees d’alt risc i es un bon exemple d’aplicacio de modelitzacio predic-tiva per a la planificacio de la conservacio i el maneig EnglishElectrocution on power lines is a major conservation problem worldwide for a large number of bird species. The insulation of the most dangerous pylons is an effective corrective action. However, given the large number of power lines that exist, the identification of high-risk areas in which to implement such measures is complex and so it is necessary to design strategies to prioritize conservation actions. The development of large-scale predictive modeling is a strategy that can help resolve this issue. This review, which provides a framework for identi-fying areas of high electrocution risk in the Valencian Autonomous Community, uses spatial predictive models to establish priority areas. The first step was to assess the incidence of bird electrocution in relation to the distribution of protected areas at a regional scale. This allowed us to assess whether these areas are optimal as focuses for conservation actions. Then, we built spatial predictive models derived from bird mortality records, environmental factors and specific sensitivity maps to delimitate priority areas. Subsequently, verification and validation processes were performed to determine the robustness of the predictions. The results show that the application of corrective measures within SPAs is inefficient and that, rather, such measures should target peripheral areas. The use of spatial predictive models combining logistic regression techniques and specific sensitivity maps proved to be an effective tool for identifying high mortality areas and therefore for selecting possible candidates as protected areas. The verification and validation of predictive models show that, at a large scale, land-use configuration, power-line density and the presence of sensitive species are the most important factors for predicting bird electrocutions. In conclusion, the methodology described in this paper is an efficient method for selecting high-risk areas and is a good example of how to apply predictive modelling to conservation planning and adaptive management