SI​TIOS ​PE​RMANENTE DECA​LIBRACIÓN Y ​M​ONITOREO DE LA
BIODIVERSIDAD
Para analizar el efecto de la degradación antropogénica de los ecosistemas y de sus servicios
ambientales en México

Un proyecto auspiciado por la CONABIO

Responsables del proyecto
Michael F. Schmidt, Dirección General de Proyectos Interinstitucionales, CONABIO
Rodolfo Dirzo, Department of Biology, Stanford University y CONABIO
Equipo técnico y áreas de especialización
Mariana Munguía Carrara- Doctorado en Ciencias
Julián A. Equihua - Maestría en Geomática
Oliver López- Doctorado en Ciencas de la Tierra
Everardo Robredo – Maestría en Ciencias Biológicas
Santiago Martínez - Maestría en Matemáticas
Pedro Díaz – Licenciatura en Biología
Marcelo Aranda - Maestría en Manejo de Vida Silvestre
María Teresa Ortiz - Maestría en Estadística
Edgar Omar Miranda – Licenciatura en Ciencias de la Computación
Instituciones Colaboradoras y de Asesoría
Fondo Mexicano para la Conservación de la Naturaleza (FMCN)
Instituto de Biología, UNAM (IBUNAM)
Instituto de Ecología, A.C. (INECOL)The Nature Conservancy (TNC)
Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia, UNAM
Facultad de Medicina, UNAM

Ciudad de México, 20192

CONTENIDO

A​NTECEDENTES

5S​ISTEMA​ N​ACIONAL​ ​DE​ M​ONITOREO​ ​DE​ B​IODIVERSIDAD

6

S​ITIOS​ P​ERMANENTES​ ​DE​ C​ALIBRACIÓN​ ​Y​ M​ONITOREO​ ​DE​ ​LA​ B​IODIVERSIDAD​ (SIPECAM) ​PARA​ ​EL​ SNMB

9O​BJETIVOS

11

M​ÉTODO

13

Detección de murciélagos mediante grabaciones ultrasónicas

18

Captura de roedores y análisis de riesgos de zoonosis

18

R​ESULTADOS​ ​ESPERADOS​ ​CON​ ​LA​ ​PRESENTE​ ​PROPUESTA

22

R​ESULTADOS​ ​EN​ ​ETAPAS​ ​POSTERIORES​ ​A​ ​LA​ ​PRESENTE​ ​PROPUESTA

24

A​NÁLISIS​ ​DE​ ​LA​ ​INFORMACIÓN​ ​DE​ ​LA​ ​PRESENTE​ ​PROPUESTA

25

F​ASES​ ​DE​ ​LAS​ ​ACTIVIDADES​ ​E​ ​INDICADORES​ ​DE​ ​AVANCE

27

A​NEXOS29

L​ITERATURA​ C​ITADA

57

3

ÍNDICE DE FIGURASF​IGURA​ 1. C​AUSAS​ ​DE​ ​LA​ ​DEFAUNACIÓN​. L​OS​ ​FACTORES​ ​ANTROPOGÉNICOS​ ​QUE​ ​IMPULSAN​ ​LA​ ​PÉRDIDA​ ​DE​ ​BIODIVERSIDAD​ ​SE​ ​REFLEJANADECUADAMENTE​ E​ N​ E​ L​ C​ ASO​ D​ E​ L​ A​ D
​ EFAUNACIÓN​, I​ NCLUYENDO​ E​ L​ I​ MPACTO​ D​ E​ C​ ADA​ U​ NO​ D​ E​ E​ LLOS​ D​ E​ M​ ANERA​ I​ NDIVIDUAL​, A​ SÍ
COMO​ E
​ L​ I​ MPACTO​ C​ OMBINADO​ (​SINERGIAS​, E​ FECTOS​ I​ NDIRECTOS​, R​ ETROALIMENTACIONES​ M​ ÚLTIPLES​) ​DE​ E​ LLOS​. E​STA​ M​ ÉTRICARARAMENTE​ S​ E​ H​ A​ U​ SADO​ P​ ARA​ E​ L​ M
​ ONITOREO​ D​ EL​ E​ STADO​ D​ E​ C​ ONSERVACIÓN​ D​ E​ L​ OS​ E​ COSISTEMAS​, A​ ​ P​ ESAR​ D​ E​ Q​ UE​ L​ A
LITERATURA​ R​ ECIENTE​ D​ EJA​ V​ ER​ Q
​ UE​ N
​ O​ S​ OLO​ E​ S​ U
​ N​ B​ UEN​ I​ NDICADOR​ D​ E​ L​ A​ C​ ONSERVACIÓN​ B​ IOLÓGICA​, S​ INO​ D​ E​ L​ OS​ S​ ERVICIOS​ Q​ UE
PROVEEN​ L​ OS​ E​ COSISTEMAS​, I​ NCLUYENDO​ L​ A​ R​ EGULACIÓN​ D​ E​ R​ IESGOS​ D​ E​ E​ NFERMEDADES​ Z​ OONÓTICAS​. S​E​ C​ ONOCE​, P​ OR​ E​ JEMPLO​,
QUE​ D​ ICHO​ R​ IESGO​ A​ UMENTA​ C​ UANDO​ L​ A​ D
​ EFAUNACIÓN​ D​ E​ E​ SPECIES​ D​ E​ T​ ALLA​ M​ EDIANA​/G​ RANDE​ T​ RAE​ C​ ONSIGO​ E​ L​ I​ NCREMENTO
POBLACIONAL​ D​ E​ E​ SPECIES​ D​ E​ R​ OEDORES​ M​ ENORES​, P​ ORTADORES​ C​ ANÓNICOS​ D​ E​ P​ ATÓGENOS​ Q​ UE​ A
​ FECTAN​ A​ L​ H​ UMANO​. E​STA
INCLUSIÓN​ D​ EL​ E​ LEMENTO​ F​ AUNÍSTICO​ E​ N​ E​ L​ M
​ ONITOREO​ R​ EPRESENTA​ U​ NO​ D​ E​ L​ OS​ A​ SPECTOS​ I​ NNOVADORES​ D​ E​ S​I​PE​ ​CA​ ​M.
8F​IGURA​ 2. C​ÚMULOS​, M​ÓDULOS​ Y​ ​ N​ODOS​ D​ EL​ S​I​PE​ ​CA​ ​M. E​JEMPLO​ D​ E​ L​ OCALIZACIÓN​ Y​ ​D​ ISPOSICIÓN​ D​ E​ C​ ÚMULOS​ (​EN​ E​ STE​ C​ ASO​ E​ N​ E​ L
SURESTE​ D​ E​ M​ÉXICO​) I​ NCLUYENDO​ N​ ÓDULOS​ B​ AJO​ C​ ONDICIONES​ C​ ONTRASTANTES​ D​ E​ I​NTEGRIDAD​ E​COSISTÉMICA​ (IE). L​OS​ P​ UNTOSAZULES​ R​ EPRESENTAN​ L​ OS​ N​ ODOS​ D​ EL​ M​ ÓDULO​ C​ ON​ U​ N​ A​ LTO​ V​ ALOR​ D​ E​ IE, Y​ ​ E​ L​ M
​ ÓDULO​ P​ AR​ C​ ON​ P​ UNTOS​ E​ N​ R​ OJO​ R​ EPRESENTA
SITIOS​ C​ ON​ C​ ONDICIÓN​ D​ E​ M​ ENOR​ V​ ALOR​ D​ EL​ IE. S​E​ E​ LEGIRÁN​ 5 N​ ODOS​ D​ E​ C​ ADA​ U​ NO​ D​ E​ L​ OS​ D​ OS​ N
​ IVELES​ D​ E​ IE (​COLORES​ R​ OJO​,AZUL​) P​ OR​ C​ ÚMULO​, D​ E​ A​ CUERDO​ A​ ​ S​ U​ A
​ CCESIBILIDAD​ Y​ ​ S​ EGURIDAD​.
13
F​IGURA​ 3. N​ÚMERO​ D​ E​ H​ ERRAMIENTAS​ D​ E​ M​ ONITOREO​. D​URANTE​ L​ A​ T​ EMPORADA​ D​ E​ L​ LUVIAS​ Y​ ​ S​ ECAS​ S​ E​ M
​ ANTENDRÁ​, D​ E​ F​ ORMAPARALELA​, E​ L​ M​ ISMO​ N​ ÚMERO​ D​ E​ C​ ÁMARAS​ T​ RAMPA​ A​ CTIVAS​, M​ ICRÓFONOS​ Y​ ​ T​ RAMPAS​ S​HERMAN​ (​PARA​ E​ L​ L​ EVANTAMIENTO​ D​ E
DATOS​ D​ E​ R​ OEDORES​) E​ N​ A
​ MBOS​ M​ ÓDULOS​ (​CONSERVADO​, C​ ON​ A​ LTO​ V​ ALOR​ D​ EL​ Í​ NDICE​ IE, Y​ ​D​ EGRADADO​, C​ ON​ M​ ENOR​ V​ ALOR​ D​ ELÍNDICE​ IE).
14
F​IGURA​ 4. D​ISEÑO​ D​ E​ M​ UESTRO​ E​ SPACIALMENTE​ E​ XPLÍCITO​. P​ANEL​ S​ UPERIOR​: D​ISTRIBUCIÓN​ N​ ACIONAL​ D​ E​ C​ ÚMULOS​ A​ SIGNADOS
ESPACIALMENTE​ P​ ARA​ T​ ENER​ R​ EPETICIONES​ R​ EPRESENTATIVAS​ D​ E​ C​ ADA​ E​ COSISTEMA​ (​CON​ P​ ARES​ D​ E​ S​ ITIOS​ A​ DYACENTES​ C​ ON
CONDICIÓN​ D​ E​ D​ EGRADACIÓN​ D​ IFERENTE​; P​ UNTOS​ R​ OJOS​ Y​ ​A​ ZULES​). L​OS​ S​ IETE​ E​ COSISTEMAS​ M​ UESTREADOS​ S​ ERÁN​: M​ATORRAL
X​ERÓFILO​, B​OSQUE​ T​EMPLADO​, S​ELVA​ H​ÚMEDA​, S​ELVA​ S​ECA​, B​OSQUE​ M​ESÓFILO​, M​ANGLARES​, Y​ ​ P​ASTIZALES​. P​ANEL​ I​ NFERIOR​:T​ABLA​ D​ E​ P​ ORCENTAJE​ D​ E​ S​ UPERFICIE​ C​ UBIERTA​ P​ OR​ C​ ADA​ E​ COSISTEMA​, N​ÚMERO​ P​ ROPORCIONAL​ D​ E​ P​ ARES​ R​ ESPECTO​ A​ L​ T​ OTAL(40) C​ ON​ B​ ASE​ E​ N​ L​ A​ S​ UPERFICIE​ T​ ERRITORIAL​ O​ CUPADA​, N​ÚMERO​ D​ E​ P​ ARES​ R​ E​-D
​ ISTRIBUIDOS​ P​ ARA​ P​ ODER​ A​ SIGNAR​ U​ N​ M​ ÍNIMO​ D​ E
3 R​ EPETICIONES​ P​ OR​ E​ COSISTEMA​ (​COLUMNA​ #​P​, A​ ZUL​ C​ LARO​). E​L​ N​ ÚMERO​ D​ E​ P​ ARES​ P​ OR​ E​ COSISTEMA​ D​ E​ E​ NTRE​ L​ OS​ C​ UALES​ S​ E
PUEDEN​ S​ ELECCIONAR​ L​ OS​ 40 R​ EQUERIDOS​ E​ N​ L​ A​ P​ RESENTE​ P​ ROPUESTA​ S​ E​ I​ NDICA​ E​ N​ L​ A​ C​ OLUMNA​ #​P​ (​AZUL​ O​ BSCURO​); N​ÚMERO
TOTAL​ D​ E​ N​ ODOS​ P​ OR​ E​ COSISTEMA​, D​ E​ E​ NTRE​ L​ OS​ C​ UALES​ S​ E​ P​ UEDE​ S​ ELECCIONAR​ E​ L​ N
​ ÚMERO​ R​ EQUERIDO​ E​ N​ L​ A​ P​ ROPUESTA(​COLUMNA​ # N​ODOS​) Y​ ​ N​ÚMERO​ D​ E​ N​ ODOS​ P​ OR​ E​ COSISTEMA​ Q​ UE​ C​ OINCIDEN​ E​ SPACIALMENTE​ C​ ON​ ANP​S​ F​ EDERALES​ (​COLUMNAN​ODOS​ E​ N​ ANP), Y​ ​ P​ORCENTAJE​ D​ E​ N​ ODOS​ P​ OR​ E​ COSISTEMA​ Q​ UE​ C​ AEN​ E​ N​ ANP​S​ F​ EDERALES​ (​COLUMNA​ % N​ODOS​ E​ N​ ANP). 16

4

A​NTECEDENTESEl Plan Nacional de Desarrollo 2013-2018 establece acciones y metas para detener la pérdida ydegradación de los ecosistemas, congruente con un planteamiento rector de impulsar un uso sustentabledel capital natural de México. Este Plan de Desarrollo requiere medir los avances del estado deconservación de los ecosistemas del país. En ese aspecto, un avance nacional importante es la
implementación del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) en los últimos diez años. Bajo la
coordinación de la Comisión Nacional Forestal (CONAFOR), el INFyS incluye un muestreo de 26,000
unidades de estudio (conglomerados) de los ecosistemas del país, para cada uno de los cuales seobtienen datos de cerca de 200 variables estructurales y florísticas, así como información cualitativa delas condiciones del sitio, tales como rasgos orográficos, altitud, pendiente, fisiografía, uso de suelo,
profundidad del suelo, presencia de erosión-degradación, y su grado de afectación.
Los resultados del análisis de esta información, entre otras cosas, alimentan discusiones internacionales
sobre el estado de la vegetación en México y sobre la contribución del cambio de uso de suelo en estepaís a las emisiones de gases de efecto invernadero. También revelan que es posible caracterizar ymonitorear los ecosistemas presentes en el país con una resolución alta y en ciclos anuales que ayuden a
impulsar políticas públicas efectivas en el uso sustentable del capital natural.
Asimismo, desde 2014 el gobierno federal, a través de la CONAFOR, la Comisión Nacional de ÁreasNaturales Protegidas (CONANP), la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la
Biodiversidad (CONABIO) y el Instituto de Ecología A.C. (INECOL), con el apoyo del Fondo
Mexicano para la Conservación de la Naturaleza (FMCN), creó el Sistema Nacional de Monitoreo de
Biodiversidad (SNMB), cuyo diseño de muestreo está basado en el INFyS. Recientemente, el SNMB ha
incorporado variables adicionales a las del INFyS, referentes al componente faunístico, así como aamenazas críticas a la biodiversidad, tales como la presencia de especies invasoras. El SNMB permite
detectar i) sitios en los ecosistemas de México que, por su alta integridad, podrían contribuir acompensar la pérdida de la biodiversidad en otras zonas, y ii) regiones de importancia ecológica que
requieren restauración. Es de destacar que en el marco de este nuevo sistema se ha establecido además
una cooperación exitosa que involucra instituciones académicas, de gobierno, y actores de diversas
Organizaciones de la Sociedad Civil (OSC), como se menciona al inicio de este párrafo.
5

S​ISTEMA​ N​ACIONAL​ ​DE​ M​ONITOREO​ ​DE​ B​IODIVERSIDAD
El objetivo del SNMB es contar con una fuente de datos de una cobertura temporal y espacial amplia ysistemática que permita evaluar los cambios en el estado de la biodiversidad, considerando aspectos
clave del funcionamiento de los ecosistemas. Esto es importante porque los estados funcionales sereflejan en los llamados servicios ambientales (o servicios de los ecosistemas) que producen, y de loscuales se beneficia la sociedad. Asimismo, la información del SNMB permite detectar los sitios que
requieran de acciones de recuperación de la cobertura vegetal y aporta perspectivas pertinentes para latoma de decisiones referentes a la restauración ambiental, o al combate de especies invasoras en el país.
Los resultados que surgen del análisis de los datos del SNMB combinan: imágenes satelitales, datos
anuales de cobertura y cambio de cobertura de suelo de muy alta resolución espacial generados con elsistema MAD-Mex, así como información del INFyS incluyendo, recientemente, información sobre lafauna (ver Anexo 1). De esta manera se busca contar con información robusta para estimar mejor lamagnitud de la degradación (o, su contraparte, la conservación) de los ecosistemas en México y, a partirde esto, tomar decisiones para una restauración exitosa, así como establecer políticas públicas que
ayuden a disminuir las trayectorias de pérdida de la biodiversidad nacional.
Los resultados del análisis de los datos del SNMB han permitido que instituciones académicas, como elInstituto de Ecología A.C., desarrollen indicadores del estado de la biodiversidad, entre los que sobresaleel Índice de Integridad Ecosistémica (Anexo 2) (​http://www.biodiversidad.gob.mx/sistema_monitoreo/​),indicadores que a su vez permiten a los tomadores de decisiones conocer y planear acciones ad hoc,
partiendo del conocimiento del estado actual de los ecosistemas. Por ejemplo, la CONANP ha
comenzado a evaluar la efectividad en sus acciones de manejo en las áreas protegidas federales con baseen este índice. Esta información alimentará reportes nacionales para el cumplimiento del marco legal, asícomo informes internacionales requeridos en instrumentos como los Objetivos de Desarrollo
Sustentable, la Contribución Prevista y Determinada a Nivel Nacional de México, y las Metas de Aichi,
todos estos en el marco de los acuerdos internacionales sobre el cambio climático, la desertificación y lapérdida de biodiversidad (​Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático
6

UNFCCC, Convención de las Naciones Unidas de Lucha contra la Desertificación, UNCCD y
Convención de las Naciones Unidas sobre la Diversidad Biológica, CBD, respectivamente).
El SNMB ha iniciado con resultados alentadores a partir del compromiso por parte de la CONABIO,CONAFOR y CONANP para mantener esta sinergia interinstitucional en el largo plazo. Para que esto
sea posible, se necesita robustecer el diseño y la articulación de los tres sistemas mencionados (análisis
de uso del suelo, inventario forestal y monitoreo de la biodiversidad: MAD-Mex, INFyS, SNMB,
respectivamente) a partir del establecimiento de sitios permanentes para: i) calibrar el desempeño de lossitios existentes del INFyS y SNMB (en el sentido de comparar este último con los resultados que se
obtendrán en el nuevo programa que aquí se propone, SiPeCaM), ii) analizar la sensibilidad de losindicadores que subyacen a los procesos de degradación ecológica, y iii) incorporar en el esfuerzo un
componente de servicios ambientales provistos por la biodiversidad, incluyendo, por primera vez, laposible regulación de enfermedades zoonóticas. En particular, se enfatizará, como indicador importante,el estado de las comunidades de animales usando una nueva métrica, la defaunación, concepto
equivalente a su contraparte vegetal, la deforestación (Dirzo et al., 2014). La investigación reciente hademostrado que esta nueva métrica refleja de manera complementaria a la deforestación, losmultifacéticos efectos del impacto antropogénico (Figura 1). Así, la respuesta del componente faunísticoen sitios con diferente integridad ecosistémica (impulsados por el cambio de uso del suelo, la sobre
explotación, las especies invasoras y el cambio climático, así como las interacciones entre todos estos)
permitirá complementar las evaluaciones más tradicionales de énfasis vegetal, y reconocer la variación
en el estado forestal y de la fauna entre los ecosistemas en México. Como describiremos adelante,además de incorporar el aspecto de la fauna desde diferentes perspectivas, el sistema de calibración
propuesto permitirá apreciar qué componentes son clave para enfocar de manera eficiente los recursos yesfuerzos de monitoreo de la biodiversidad y la conservación de los ecosistemas de cara al futuro.

7

F​IGURA​ 1. C​AUSAS​ ​DE​ ​LA​ ​DEFAUNACIÓN​. L​OS​ ​FACTORES​ ​ANTROPOGÉNICOS​ ​QUE​ ​IMPULSAN​ ​LA​ ​PÉRDIDA​ ​DE​ ​BIODIVERSIDAD​ ​SE​ ​REFLEJANADECUADAMENTE​ ​EN​ ​EL​ ​CASO​ ​DE​ ​LA​ ​DEFAUNACIÓN​, ​INCLUYENDO​ ​EL​ ​IMPACTO​ ​DE​ ​CADA​ ​UNO​ ​DE​ ​ELLOS​ ​DE​ ​MANERA​ ​INDIVIDUAL​, ​ASÍ​ ​COMO
EL​ ​IMPACTO​ ​COMBINADO​ (​SINERGIAS​, ​EFECTOS​ ​INDIRECTOS​, ​RETROALIMENTACIONES​ ​MÚLTIPLES​) ​DE​ ​ELLOS​. E​STA​ ​MÉTRICA​ ​RARAMENTE​ ​SE
HA​ ​USADO​ ​PARA​ ​EL​ ​MONITOREO​ ​DEL​ ​ESTADO​ ​DE​ ​CONSERVACIÓN​ ​DE​ ​LOS​ ​ECOSISTEMAS​, ​A​ ​PESAR​ ​DE​ ​QUE​ ​LA​ ​LITERATURA​ ​RECIENTE​ ​DEJA​ ​VER
QUE​ ​NO​ ​SOLO​ ​ES​ ​UN​ ​BUEN​ ​INDICADOR​ ​DE​ ​LA​ ​CONSERVACIÓN​ ​BIOLÓGICA​, ​SINO​ ​DE​ ​LOS​ ​SERVICIOS​ ​QUE​ ​PROVEEN​ ​LOS​ ​ECOSISTEMAS​,INCLUYENDO​ ​LA​ ​REGULACIÓN​ ​DE​ ​RIESGOS​ ​DE​ ​ENFERMEDADES​ ​ZOONÓTICAS​. S​E​ ​CONOCE​, ​POR​ ​EJEMPLO​, ​QUE​ ​DICHO​ ​RIESGO​ ​AUMENTA
CUANDO​ ​LA​ ​DEFAUNACIÓN​ ​DE​ ​ESPECIES​ ​DE​ ​TALLA​ ​MEDIANA​/​GRANDE​ ​TRAE​ ​CONSIGO​ ​EL​ ​INCREMENTO​ ​POBLACIONAL​ ​DE​ ​ESPECIES​ ​DE
ROEDORES​ ​MENORES​, ​PORTADORES​ ​CANÓNICOS​ ​DE​ ​PATÓGENOS​ ​QUE​ ​AFECTAN​ ​AL​ ​HUMANO​. E​STA​ ​INCLUSIÓN​ ​DEL​ ​ELEMENTO​ ​FAUNÍSTICO​ ​EN
EL​ ​MONITOREO​ ​REPRESENTA​ ​UNO​ ​DE​ ​LOS​ ​ASPECTOS​ ​INNOVADORES​ ​DE​ S​I​P​E​C​A​M.

En términos generales, la hipótesis de trabajo subyacente a esta propuesta es que entre más degradado seencuentre un sistema, más alto será el costo para la sociedad el contrarrestar tal degradación ambiental,
por ejemplo, mediante la inversión en programas de restauración. Este costo supone la implementaciónde medidas tales como la reforestación, control de fuego, sanidad forestal, el evitar pérdida deabastecimiento de servicios ecosistémicos para la sociedad incluyendo la polinización de plantas de8

valor agrícola, medicinal u ornamental; purificación y almacenamiento de agua; protección costera; y laprotección de la salud humana ante las cada vez más prominentes infecciones zoonóticas—un aspecto
poco entendido actualmente, y al que esta propuesta busca contribuir explícitamente.

S​ITIOS​ P​ERMANENTES​ ​DE​ C​ALIBRACIÓN​ ​Y​ M​ONITOREO​ ​DE​ ​LA​ B​IODIVERSIDAD​ (SIPECAM) ​PARA​ ​EL​ SNMB
Esta propuesta se enfoca en fortalecer el SNMB a partir de i) un estudio cuantitativo que coadyuve a darrobustez científica al SNMB, ii) una calibración rigurosa de los parámetros colectados por el SNMB que
permita definir con alta precisión el estado de los ecosistemas a lo largo del gradiente
degradación-conservación, y iii) una evaluación robusta del significado de la integridad ecológica en elcontexto de los servicios ambientales, enfatizando en particular servicios referentes a la salud humana.
La calibración proveerá estimaciones estadísticamente confiables a los reportes nacionales einternacionales que se generan a partir de los programas federales de monitoreo forestal y ecológico.
También permitirá distinguir los parámetros más relevantes del monitoreo de la biodiversidad, como
frecuencia mínima de muestreo, tiempo de seguimiento del muestreo, número y localización de lossensores utilizados (cámaras, grabadoras de sonidos bióticos), elementos todos que son de relevancia
para sustentar el financiamiento más efectivo, y a largo plazo, del SNMB.
Además de informar sobre la efectividad de los sitios del SNMB, el SiPeCaM generará resultados
complementarios, a partir del cual deriven análisis que evalúen la capacidad de los ecosistemas para
proveer servicios ambientales a la sociedad (incluyendo la regulación de almacenes de carbono, agua,salud humana, control de plagas, polinización, así como seguridad ante desastres naturales).
Un aspecto sobresaliente de la calibración propuesta es que permitirá estimar el grado de incertidumbrede las mediciones del SNMB sobre atributos faunísticos tales como la presencia/ausencia y diversidad
de especies y grupos funcionales, la estructura de las comunidades animales (p. ej., la representación
relativa de especies susceptibles/tolerantes al impacto antropogénico – roedores/especies de tamaño
corporal grande; Dirzo et al. 2014), los patrones de actividad y comportamiento de las especies
registradas, así como implementar un parámetro actualmente muy utilizado como indicador (“proxy”) dela abundancia de una especie particular, el valor de ocupación (“occupancy”) (Weller y Baldwin, 2012;
Ahumada et al. 2013; Shannon et al. 2014). La trayectoria temporal de los datos de grabaciones de9sonido ultrasónico (que proporcionan información sobre incidencia de la actividad de murciélagos) y delas imágenes de animales capturados por cámaras trampa, será recogida en el diseño experimental
propuesto, el cual contempla incrementar sustancialmente la intensidad temporal de muestreo por sitio.
Esto va a permitir establecer parámetros de referencia (i.e. calibración) para el resto del SNMB
ejecutado por las instituciones cooperantes (CONAFOR, CONANP y FMCN).
Implementar un programa permanente (letra P en el acrónimo) siempre es un reto mayor en cualquierregión o sistema político. Ni los sistemas científicos actuales ni los de gobernanza son adecuados parasoluciones permanentes. Hay pocos ejemplos, pero todos ellos a nivel internacional (World
Metereological Organization, World Health Organization) y con un enfoque bien reconocido
económico.
Para lograr que SiPeCaM pueda transformarse en un programa permanente se pretende iniciar varios
pasos:● Promoción de la red y invitación a otros usuarios para participar (científicos nacionales einternacionales)● Involucrar las comunidades locales, los gobiernos estatales y los municipios, generando empleos
y concientizar a la gente en el campo de la problemática
● Ligar a SiPeCaM con programas existentes nacionales y estatales (Servicio de Información
Agroalimentaria y Pesquera, INFyS, Inventarios Estatales Forestales y de Suelos, ANPs,
Unidades de Manejo y Aprovechamiento, red Comisión Nacional del Agua, etc.) para obtener
fondos y lograr una justificación al nivel nacional● Enlazar a SiPeCaM con varios esfuerzos al nivel internacional como ​Long Term EcologicalResearch Network (​LTER), etc.
● Cooperar con las grandes instituciones científicas internacionales y ONGs (Smithsonian,
Max-Planck, World Wildlife Foundation, Rainforest Foundation, TNC, CI, etc.)

Ya se ha iniciado algunos de estos pasos, por ejemplo se han tenido conversaciones con colaboradores
regionales. Entre ellos hay fuertes posibilidades de que entidades como Conservation International y
CONANP provean de financiamiento (vía un proyecto GEF) para los siguientes 4 años. Además, The
10

Nature Conservancy y el Fondo Mexicano de Conservación de la Naturaleza consideran actualmente
fondos para coordinadores enfocados en la metodología propuesta por SiPeCaM que emplearán comoenlace en su institución con CONABIO principalmente para envío de información a CONABIO y paracapacitación de monitores en los sitios en los que ellos tienen influencia.

O​BJETIVOS
Con el fin de apuntalar al SNMB, el programa de calibración se enfocará en el componente faunístico delos ecosistemas para, como objetivo general, establecer las condiciones de referencia en los ecosistemasconservados de México, así como identificar la sensibilidad de la fauna en sitios con signos dedegradación. Asociado a este se plantean los siguientes objetivos particulares:i)evaluar la posible ganancia de información derivada de incrementar los días de muestreo de lafauna, comparativamente (con respecto al protocolo establecido en el SNMB), a través de curvas de“completitud” (“saturation curves”)
ii)

ayudar a definir el esfuerzo mínimo de muestreo necesario para lograr una aproximación

cuantitativa de los componentes que determinan la degradación ecológica por tipo de ecosistema,
esfuerzo que se basará en un diseño de muestreo de pares de sitios (“matched pairs design”, descrito
más adelante) que ayuda a controlar el impacto del “ruido ecológico” introducido por la
heterogeneidad ambiental natural, yiii)estimar la relevancia de un componente nuevo en el monitoreo de la biodiversidad, animales

que operan como hospederos o vectores de patógenos causantes de zoonosis de importancia humana.
El foco de este elemento es el grupo de los roedores y otros pequeños mamíferos, así como sus
ectoparásitos (pulgas, ácaros, garrapatas). Este tipo de animales raramente (si acaso) forma parte delos sistemas de monitoreo que se llevan a cabo por programas regionales, nacionales o globales. La
motivación para incluir este componente de la fauna se basa en la demostración reciente en laliteratura de que la degradación ecológica, en términos de la fauna, afecta el servicio ecosistémico (opara usar el término que ahora se propone, “nature contributions to people”, Díaz et al. 2018) deregulación de enfermedades zoonóticas por parte de la biodiversidad (Dirzo et al. 2014).
11

Objetivos específicos de la presente propuesta
Los objetivos específicos de esta propuesta corresponden a la etapa inicial del proyecto y constan de:- Reconocer y establecer una red nacional de sitios que servirán como una infraestructura permanente yaccesible de sitios de investigación ecológica y de calibración de sensores, tanto remotos como in situ.
- Implementar las unidades de muestreo que conformen la red de los experimentos (paresarmonizados; ver más adelante) y sensores básicos descritos en el documento (trampas cámaras,
micrófonos y trampas de roedores).
- Construir un sistema de manejo de datos para el almacenamiento, pre-procesamiento,
procesamiento y visualización para la revisión y diseminación que permitan manejar la grancantidad de datos previstos provenientes de estos sitios.
- Analizar los datos según dos enfoques principales:
1.

análisis automatizado de detección de animales en fotos y vía

registros de audio, determinación de grupos de animales (gremios u otros),y de la identidad taxonómica actualizada (familia, género, especie).
2.

revisión y edición de imágenes de animales “capturados” mediante

herramientas de visualización conducente a una base de datos de detecciónde especies en foto-trampas.

M​ÉTODO
Diseño de colecta y herramientas de monitoreo
Como un aspecto innovador, se propone un diseño de colecta de datos por ecosistema con base en paresde sitios adyacentes (“matched-pairs design” o “diseño de pares armonizados”, Zar 2015) que permitan
controlar muchos de los factores que covarían con la ubicación de los sitios de monitoreo (Figura 2).
Específicamente, el diseño de pares consistirá en tomar sitios adyacentes, que contrasten sólo en su nivel
de degradación (sitio conservado/sitio degradado), ambos bajo las mismas condiciones ecológicas(Figura 2). Con este enfoque se controla el “ruido experimental” o el efecto de "factores de confusión",

12

producido por la heterogeneidad espacial. En nuestro diseño, cada par armonizado corresponde a un
cúmulo compuesto de 2 módulos contrastantes, y cada módulo a su vez consiste de 5 nodos (sitios)
separados entre sí por 5 km de distancia (con base a la malla de las mismas dimensiones del SNMB).
Los nodos identificados serán verificados en su grado de integridad ecosistémica mediante parámetros
clave de campo, previamente identificados por expertos en cada ecosistema de México. Finalmente, si esválido el contraste entre nodos mediante la observación verificatoria en campo (“​ground thruthing​”)serán candidatos a ser seleccionados como nodo en el que se implemente el monitoreo.
Dado el diferente tipo de accesibilidad a los diferentes ecosistemas del país, y la diferente movilidad que
se espera tener dentro de los mismos (esto debido a la variabilidad en la complejidad de la estructura dela vegetación), el diseño SiPeCaM considera que la distancia entre nodos puede variar de 3 a 5 km en los
casos de mayor complejidad en la estructura de la vegetación (como en las selvas o bosques mesófilos),y de 5 a 8 km si la complejidad es menor (como en el caso del matorral xerófilo).

13

F​IGURA​ 2. C​ÚMULOS​, M​ÓDULOS​ ​Y​ N​ODOS​ ​DEL​ S​I​P​E​C​A​M. E​JEMPLO​ ​DE​ ​LOCALIZACIÓN​ ​Y​ ​DISPOSICIÓN​ ​DE​ ​CÚMULOS​ (​EN​ ​ESTE​ ​CASO​ ​EN​ ​EL
SURESTE​ ​DE​ M​ÉXICO​) ​INCLUYENDO​ ​NÓDULOS​ ​BAJO​ ​CONDICIONES​ ​CONTRASTANTES​ ​DE​ I​NTEGRIDAD​ E​COSISTÉMICA​ (IE). L​OS​ ​PUNTOSAZULES​ ​REPRESENTAN​ ​LOS​ ​NODOS​ ​DEL​ ​MÓDULO​ ​CON​ ​UN​ ​ALTO​ ​VALOR​ ​DE​ IE, ​Y​ ​EL​ ​MÓDULO​ ​PAR​ ​CON​ ​PUNTOS​ ​EN​ ​ROJO​ ​REPRESENTA​ ​SITIOSCON​ ​CONDICIÓN​ ​DE​ ​MENOR​ ​VALOR​ ​DEL​ IE. S​E​ ​ELEGIRÁN​ 5 ​NODOS​ ​DE​ ​CADA​ ​UNO​ ​DE​ ​LOS​ ​DOS​ ​NIVELES​ ​DE​ IE (​COLORES​ ​ROJO​, ​AZUL​) ​POR
CÚMULO​, ​DE​ ​ACUERDO​ ​A​ ​SU​ ​ACCESIBILIDAD​ ​Y​ ​SEGURIDAD​.

La evaluación del estado de la fauna se hará con base en sensores equivalentes a los que ya se usan en el
SNMB (cámaras de foto-trampeo y micrófonos), pero ahora añadiendo una cuadrícula de trampas
Sherman (N=50) para captura de roedores, así como sensores meteorológicos para registrar laheterogeneidad ambiental debido a variaciones en condiciones climáticas (p.ej., temperatura y humedad)entre sitios. Cada nodo corresponde a un conjunto de 5 cámaras trampa y 3 micrófonos que operarán por
30 días continuos para la captura de fotografías y sonidos (Figura 3). Después de 30 días de operación,
estas herramientas se trasladarán al siguiente nodo vecino, y así sucesivamente se rotarán hasta cubrir
los 5 nodos; además, la rotación se hará cubriendo tanto la estación seca como la de lluvias. Las 50
14

trampas Sherman se colocarán en cada nodo por 3 noches continuas cada mes, hasta completar los 5
nodos por estación seca/lluvia (es decir, abarcando un total de 15 noches por módulo en una estación).
Con este diseño se conseguirá un muestreo total de registro con cámaras de al menos 1500 días-trampa;
900 días de grabación sonora y 30 días de colecta de pequeños mamíferos por módulo al año. Lascámaras trampa serán colocadas en los sitios que muestran rastros o sean paso evidente de los mamíferos
en la zona de muestreo, o en sitios adyacentes a cuerpos de agua o de acumulación natural de alimento(p.ej., frutos). Esto permitirá representar la heterogeneidad del sitio para maximizar la detección de labiodiversidad animal.

F​IGURA​ 3. N​ÚMERO​ ​DE​ ​HERRAMIENTAS​ ​DE​ ​MONITOREO​. D​URANTE​ ​LA​ ​TEMPORADA​ ​DE​ ​LLUVIAS​ ​Y​ ​SECAS​ ​SE​ ​MANTENDRÁ​, ​DE​ ​FORMA
PARALELA​, ​EL​ ​MISMO​ ​NÚMERO​ ​DE​ ​CÁMARAS​ ​TRAMPA​ ​ACTIVAS​, ​MICRÓFONOS​ ​Y​ ​TRAMPAS​ S​HERMAN​ (​PARA​ ​EL​ ​LEVANTAMIENTO​ ​DE​ ​DATOS​ ​DE
ROEDORES​) ​EN​ ​AMBOS​ ​MÓDULOS​ (​CONSERVADO​, ​CON​ ​ALTO​ ​VALOR​ ​DEL​ ​ÍNDICE​ IE, ​Y​ ​DEGRADADO​, ​CON​ ​MENOR​ ​VALOR​ ​DEL​ ​ÍNDICE​ IE).

Distribución espacial de los cúmulos
El SiPeCaM tendrá un número de localidades (cúmulos) proporcional a la cobertura relativa de cada uno
de los 7 tipos de ecosistema principales en México (Figura 4), pero asegurando un mínimo de 3
localidades en los ecosistemas de menor cobertura (ej. bosque mesófilo, Figura 4). En total, la cobertura
temporal será de 2 a 3 mediciones anuales en cada cúmulo con el fin de contar con una colecta de datos
mínima en temporada de lluvias y seca. Si esta intensidad de muestreo se multiplica por el total de 40
cúmulos (i.e., 80 módulos, cada uno con 5 nodos), este diseño involucra un intenso esquema demuestreo (N=400 nodos). Por otra parte, este enfoque metodológico i) enfatiza la consecución de15

información a profundidad en cada cúmulo, en vez de enfatizar una cobertura espacial amplia (perosuperficial en cuanto a su intensidad de muestreo, como es el caso del SNMB existente), y ii) cumple lafunción explícita que se busca de complementar y calibrar el programa nacional de monitoreo (SNMB),el cual enfatiza una cobertura amplia, pero de poca profundidad. Además, la escala espacial considerada
en SiPeCaM abarca desde una muy puntual (el nodo), hasta una más amplia, escalable (analíticamente)
al módulo y al cúmulo, con múltiples repeticiones (N=3 a 10) en cada ecosistema (Figura

16

F​IGURA​ 4. D​ISEÑO​ ​DE​ ​MUESTRO​ ​ESPACIALMENTE​ ​EXPLÍCITO​. P​ANEL​ ​SUPERIOR​: D​ISTRIBUCIÓN​ ​NACIONAL​ ​DE​ ​CÚMULOS​ ​ASIGNADOS
ESPACIALMENTE​ ​PARA​ ​TENER​ ​REPETICIONES​ ​REPRESENTATIVAS​ ​DE​ ​CADA​ ​ECOSISTEMA​ (​CON​ ​PARES​ ​DE​ ​SITIOS​ ​ADYACENTES​ ​CON​ ​CONDICIÓN
DE​ ​DEGRADACIÓN​ ​DIFERENTE​; ​PUNTOS​ ​ROJOS​ ​Y​ ​AZULES​). L​OS​ ​SIETE​ ​ECOSISTEMAS​ ​MUESTREADOS​ ​SERÁN​: M​ATORRAL​ X​ERÓFILO​, B​OSQUE

T​EMPLADO​, S​ELVA​ H​ÚMEDA​, S​ELVA​ S​ECA​, B​OSQUE​ M​ESÓFILO​, P​ASTIZALES​ ​Y​ M​ANGLARES​ (V​EGETACIÓN​ ​HIDRÓFILA​ ​EN​ ​EL​ ​CUADRO​).
P​ANEL​ ​INFERIOR​: T​ABLA​ ​DE​ ​PORCENTAJE​ ​DE​ ​SUPERFICIE​ ​CUBIERTA​ ​POR​ ​CADA​ ​ECOSISTEMA​, N​ÚMERO​ ​PROPORCIONAL​ ​DE​ ​PARES​ ​RESPECTO​ ​AL
TOTAL​ (40) ​CON​ ​BASE​ ​EN​ ​LA​ ​SUPERFICIE​ ​TERRITORIAL​ ​OCUPADA​, N​ÚMERO​ ​DE​ ​PARES​ ​RE​-​DISTRIBUIDOS​ ​PARA​ ​PODER​ ​ASIGNAR​ ​UN​ ​MÍNIMO​ ​DE

3 ​REPETICIONES​ ​POR​ ​ECOSISTEMA​ (​COLUMNA​ #​P​, ​AZUL​ ​CLARO​). E​L​ ​NÚMERO​ ​DE​ ​PARES​ ​POR​ ​ECOSISTEMA​ ​DE​ ​ENTRE​ ​LOS​ ​CUALES​ ​SE​ ​PUEDENSELECCIONAR​ ​LOS​ 40 ​REQUERIDOS​ ​EN​ ​LA​ ​PRESENTE​ ​PROPUESTA​ ​SE​ ​INDICA​ ​EN​ ​LA​ ​COLUMNA​ #​P​ (​AZUL​ ​OBSCURO​); N​ÚMERO​ ​TOTAL​ ​DE​ ​NODOS
POR​ ​ECOSISTEMA​, ​DE​ ​ENTRE​ ​LOS​ ​CUALES​ ​SE​ ​PUEDE​ ​SELECCIONAR​ ​EL​ ​NÚMERO​ ​REQUERIDO​ ​EN​ ​LA​ ​PROPUESTA​ (​COLUMNA​ # N​ODOS​) ​YN​ÚMERO​ ​DE​ ​NODOS​ ​POR​ ​ECOSISTEMA​ ​QUE​ ​COINCIDEN​ ​ESPACIALMENTE​ ​CON​ ANP​S​ ​FEDERALES​ (​COLUMNA​ N​ODOS​ ​EN​ ANP), ​Y​ P​ORCENTAJE
DE​ ​NODOS​ ​POR​ ​ECOSISTEMA​ ​QUE​ ​CAEN​ ​EN​ ANP​S​ ​FEDERALES​ (​COLUMNA​ % N​ODOS​ ​EN​ ANP).

Aunque los nodos en SiPeCaM están pre-seleccionados con base en la malla de los conglomerados(sitios de muestreo INFyS, ver Anexo 3), estos últimos únicamente cubren una hectárea debido a queestá enfocado en el registro de plantas, pero la cobertura en SiPeCaM es mayor por nodo pues está
enfocada en el monitoreo de fauna. ​Los parámetros ​in situ​ del INFyS se pueden interpolar para generar
mapas de cobertura nacional utilizando variables explicativas satelitales y un modelo predictivo bosquealeatorio por lo que es posible asociar ambas fuentes de información (SiPeCaM e INFyS) en análisis
futuros.
17

D​ETECCIÓN​ ​DE​ ​MURCIÉLAGOS​ ​MEDIANTE​ ​GRABACIONES​ ​ULTRASÓNICASEl grado de sobrelapamiento entre los listados de especies capturadas por métodos convencionales yaquellos basados en detecciones sobre grabaciones ultrasónicas suele ser bajo (​McSwiney et al., 2008​),
por lo cual no se espera obtener una representación fiel de toda la diversidad de murciélagos en cadasitio. En vez, se propone producir una medida de la diversidad de murciélagos enfocada en el estrato deespecies detectable por audio, para lo cual se generarán líneas base por sitio para la riqueza potencial uotras medidas de diversidad. Los resultados de detecciones sobre grabaciones provenientes del SNMB
muestran que es posible producir una buena estimación de la riqueza detectable por audio con un
esfuerzo de muestreo relativamente bajo (Anexo 4), lo cual coincide con el comportamiento reportado
en la literatura (​McSwiney et al., 2008​). Por otro lado, todos los grupos tróficos se han detectado por lo
que este parámetro faunístico es detectable gracias a la caracterización en los fonogramas y por lo tantocon el método de audio establecido.

C​APTURA​ ​DE​ ​ROEDORES​ ​Y​ ​ANÁLISIS​ ​DE​ ​RIESGOS​ ​DE​ ​ZOONOSIS
Esta innovación dentro del proyecto SiPeCaM se basa en los hallazgos de la literatura reciente que
muestran que el deterioro de los ecosistemas, impulsados por el impacto antropogénico, en particular ladefaunación de vertebrados de talla media y grande, típicamente lleva consigo un aumento en laabundancia de roedores (Dirzo et al. 2014, Young et al. 2014, 2015). Estos son reconocidos como uno
de los principales agentes de riesgos de zoonosis. El diseño de campo de SiPeCaM permitirá evaluar
rigurosamente esta expectativa. Los roedores capturados en los módulos SiPeCaM serán sometidos alsiguiente protocolo (Young et al. 2014): peinado estandarizado con un escarmenador (usando un número
de pasadas consistente, N=10) para hacer caer los ectoparásitos en un recipiente con alcohol parapreservarlos. Los ectoparásitos se extraen con pipetas y se almacenan para su posterior identificación.
De cada roedor capturado también se toma una muestra de sangre a partir de la parte distal de la cola. La
sangre se almacena para su posterior procesamiento en muestras de papel filtro especial (“Nobutos”)
para ello. A partir de la sangre y los ectoparásitos se hará la detección de patógenos causantes de18

enfermedades zoonóticas (​incluyendo, entre otros, Bartonella, Borellia, Leptospira, Leishmania, Hepatozoon,
Anaplasma, Theileria, Coxiella, Rickettsia, y Plaga​). Para este fin, se enviarán estas muestras a unlaboratorio de detección de enfermedades mediante técnicas de análisis molecular. Las opciones
contempladas incluyen el Laboratorio de Genómica de la Biodiversidad (LANGEBIO, Contacto: Dr.
Andrés Moreno-Estrada), el Centro de Ciencias Genómicas (CCG-UNAM, Contacto: Dra. Esperanza
Martínez), el Laboratorio de Evolución Molecular y Experimental (Instituto de Ecología-UNAM,
Contacto: Dra. Valeria Souza). La presente propuesta y el presupuesto correspondiente no incluyen esta
parte del estudio, para la cual se hará una solicitud independiente de fondos. Dado que las muestras desangre y ectoparásitos se pueden mantener almacenadas, la presente propuesta solo contempla larecolección y almacenamiento de las mismas, y el componente de zoonosis del SiPeCaM se podrá llevara cabo, sin prejuicio de las muestras, tan pronto como se consigan los fondos adicionales.
Monitoreo participativo
Un aspecto sobresaliente de esta propuesta es que se involucrará, ex profeso, y a través de las OSC a loshabitantes locales en la operación y mantenimiento de los sensores, recibiendo por ello una
remuneración y capacitación, además de mantenerlos informados sobre resultados relevantes para ellos .
La transferencia de fondos desde CONABIO a las comunidades locales será vía el Fondo Mexicano deConservación de la Naturaleza, y The Nature Conservancy, instituciones que ya se han comprometido acolaborar con SiPeCaM en este sentido. En caso de que estas instituciones, por razones administrativas,
no cubran alguna región de México en la cual se ubiquen sitios de SiPeCaM, el arreglo con las
comunidades locales correspondientes se hará vía alguna OSC. Para esto se generarán acuerdos
específicos (convenios) entre la OSC y CONABIO.
Cada grupo de participantes locales, además, estará acompañado de un/una estudiante de una
universidad local, a manera de servicio social y entrenamiento profesional, y cuyos gastos de transporte
y hospedaje serán cubiertos por el proyecto. Dichos estudiantes se enfocarán en gran medida en lacaptura y manejo de roedores a partir de las trampas Sherman, así como de la recolecta de ectoparásitos
y preparación de las muestras de sangre, incluyendo su almacenamiento temporal para posterior envío al
Instituto de Biología-UNAM (convenio ya debidamente firmado con el Director). El Departamento de
Zoología del mismo Instituto (a través del Dr. Víctor Sánchez-Cordero) amablemente se ha ofrecido a19

coordinar el entrenamiento necesario para estos estudiantes, así como el ​Laboratorio de Ecología de
Enfermedades y Salud de la FMVZ, UNAM, ​Facultad de Veterinaria, mediante el Dr. Gerardo SuzánAzpiri.
Los datos, particularmente los relativos a los roedores capturados en cada zona, interpretados pararelacionarlos con aspectos de salud humana serán compartidos con los habitantes locales. A través de las
OSC (Fondo Mexicano para la Conservación de la Naturaleza, The Nature Conservancy, Conservation
International, entre otras), las cuales ya tienen trabajo previo con la población local en varios de lossitios candidato para el proyecto se asegurará una buena participación social, lo cual contribuirá a lacalidad de la información generada. Se solicitará a CONANP identificar personal perteneciente a las
comunidades locales que han destacado anteriormente por su motivación y desempeño en actividades deconservación, vigilancia y manejo para que, si es el caso, considerarlos como participantes del proyecto
en las Áreas Protegidas donde coinciden sitios SiPeCaM.
Con esto, el SiPeCaM contribuirá en dos áreas importantes para el país:i)

al conocimiento de uno de los aspectos fundamentales de la ecología, que es el de labiodiversidad y los servicios ambientales que de ella derivan (“​nature contributions to people​”),así como al análisis de la erosión de estos a la luz del impacto antropogénico,ii)

a la formación de capital humano (estudiantes del país), y al desarrollo comunitario haciendo
partícipes a los habitantes locales en el estudio de la biodiversidad nacional y sus beneficios
sociales (p.ej., regulación de riesgos de zoonosis).

Esto define que la naturaleza de esta propuesta es verdaderamente nacional en tanto que involucra
diversos sectores (académico, estudiantil, comunidades locales de una amplia gama de regiones deMéxico), y diversas entidades gubernamentales (CONAFOR, CONANP, CONABIO), académicas(Universidad Nacional Autónoma de México, UNAM; Universidad de Stanford, SU) y civiles, así comola colaboración internacional (SU). Estos elementos hacen que SiPeCaM opere no solo como unproyecto de investigación tradicional, sino distinguible como proyecto de ciencia con ciudadanos(“citizen science”), un aspecto que se alinea totalmente con la filosofía y modus operandi de CONABIO.
Hasta donde sabemos, no existe un esfuerzo nacional, interinstitucional, comparable al que aquí se ha
descrito para México, en otros países del continente.
20

Calibración en el proyecto SiPeCaM
Si bien los parámetros del Índice de Integridad Ecosistémica pueden tener diferentes implicaciones (ointerpretaciones) dependiendo del lugar, el hecho de que el diseño se basa estrictamente en lacomparación entre pares armonizados (donde el resto de las variables ambientales, excepto la
perturbación, se espera sean estadísticamente indistinguibles) bien puede absorber el efecto deheterogeneidad. En otras palabras, el proceder analítico en el proyecto se basará en las diferencias (en lavariable de respuesta) en cada par de módulos, y no en valores promedio (con desvío típico) obtenidos
en condiciones que sin duda serán heterogéneas y generan valores altos de la varianza (que debilitan elpoder de detección de diferencias entre las condiciones—en este caso los dos niveles de alteración
antropogénica).
Existen muchas, potencialmente infinitas variables incidentes sobre una unidad experimental. El método
clásico de separar efectos de variables para determinar efectos causales es contrastar unidades
experimentales sobre la o las variables de interés bajo la hipótesis causal, el resto de las variables quedan
en el paquete indeseable de las variables de confusión cuyo efecto debemos eliminar. Para hacerlorecurrimos a:
1. Igualación de variables de confusión; esto supone que las variables en cuestión se pueden reconocer yque se sospecha su importancia (armonización).
2. Medición concomitante, no podemos igualar algo que se sospecha importa pero lo podemos medir,para controlarlo más tarde al analizar (al tomar diferencias por ejemplo), pero además se pueden incluirlas covariables disponibles.
3. Lo no igualable, medible o de plano ni imaginable se lo dejamos al azar y por eso repetimos
aleatorizando las observaciones.
En el caso en cuestión el diseño está haciendo un esfuerzo considerable de aplicación de los dos
primeros criterios de diseño. No es realmente realizable la aleatorización, por lo que el estudio califica
estrictamente como quasi experimento.
La eficacia del Índice de IE radica en conocer lo que en escala local diferentes parámetros biológicos
caracterizan a los diferentes valores establecidos por el índice IE. Para esto se busca en primera instancia
identificar a priori, con las primeras visitas de campo, y verificación rápida de parámetros, dichas
características.
21

En este sentido cabe aclarar que los nodos del par con menor integridad no se espera estén actualmente
deforestados o degradados; es decir no se monitorearán plantaciones forestales ni cultivos, y por tal
motivo es que será previamente evaluado y caracterizado en la toma de datos en campo en las primeras
visitas que se hacen en los pares de sitios para comprobar los elementos predominantes de los queconsten dichos lugares y comprobar que funcionarán como “pares armonizados” SIPeCaM. Esto
representa un interesante primer resultado de lo que captura en campo el índice IE.

R​ESULTADOS​ ​ESPERADOS​ ​CON​ ​LA​ ​PRESENTE​ ​PROPUESTA
Para este proyecto se esperan los siguientes resultados como parte de una etapa inicial de este proyecto
nacional, que se enfocan principalmente en:
A. Listado de actores clave en el país que participan activamente en el proyecto y conforman una red deorganizaciones y comunidades locales integradas en el proyecto
B. Listado de sitios con características ambientales deseables, pero a su vez factibles y seguras para la
implementación de SiPeCaM
C. Diseño de muestreo por nodo y manual de colocación de herramientas en campo
D. Lista de parámetros verificados en las parcelas visitadas con base al listado de parámetros de campo
por ecosistema para verificar la Integridad Ecosistémica contrastante entre los módulos de cada cúmulo.
E. Plataformas y aplicaciones adaptadas para la toma de datos en campo que respondan a un diseño
acertado para el flujo de información hacia la CONABIO

F. Un modelo de base de datos

G. Un sistema de almacenamiento, pre-procesamiento, procesamiento, visualización, revisión ydiseminación de datos.
H. Establecimiento de una red de comunidades locales capacitadas para el montaje de equipo en campo
y descarga de información.

22

Esto permitirá alimentar con datos útiles bases de información que permitan generar los resultados
esperados que en adelante se indican y que se conseguirán conforme se tenga suficiente
representatividad espacial y temporal en cada uno de los los ecosistemas considerados y se espera
complementar en etapas posteriores a la presente propuesta.
La información de la estructura y funcionamiento del proyecto se harán disponibles en la plataforma
https://monitoreo.conabio.gob.mx/​. Cualquier producto resultante se podrá acceder a través de dichaliga. Adicionalmente, en esta liga se proveerán los archivos digitales generados por los dispositivos demonitoreo, junto con los metadatos relevantes asociados, a través de un sistema de almacenamiento dearchivos y metadatos (al que denominamos “​Irekua”​ ) que opere como repositorio genérico para
información proveniente de sistemas de monitoreo pasivo. Además, se desarrollará una aplicación web(al que se denominó “​Selia​”)​ ​que permite administrar, acceder e ingresar información al sistema dealmacenamiento mencionado.

R​ESULTADOS​ ​EN​ ​ETAPAS​ ​POSTERIORES​ ​A​ ​LA​ ​PRESENTE​ ​PROPUESTA
Considerando que el objetivo general del SNMB es contar con una base de datos temporal y espacial
para evaluar los cambios en el estado de la biodiversidad, tomando en cuenta aspectos clave delfuncionamiento de los ecosistemas, los resultados esperados en torno a este objetivo en el proyecto
SiPeCaM son los siguientes:
1.

Estimar la diferencia en cuanto a la composición y detecciones de carnívoros yherbívoros de talla mediana y grande en los sitios con diferente estado deconservación-degradación por ecosistema en México, con base en capturas de animales (colectas
fotográficas) obtenidas a partir de cámaras trampa
2.

Estimar la diferencia sobre actividad de quirópteros por ecosistema de México

conservado-degradado con base en la grabación de sonidos audibles y ultrasónicos obtenidos
3.

Estimar la diferencia entre los pares de los módulos en cuanto a la composición deespecies y abundancia de roedores con base en colectas conseguidas por medio de trampas
Sherman. Esto se llevará a cabo, inicialmente, de manera preliminar, con base en caracteres23

morfológicos, y más adelante, de manera definitiva, con base en identificación molecular decódigo de barras, conforme estas muestras se vayan procesando con tal metodología (ver Younget al., 2014).
4.

Proveer una base de información a nivel nacional de los ectoparásitos de roedores

dependiendo del estado del sitio (conservado-degradado), resultante del análisis del conjunto demuestras representativas de los principales ecosistemas de México.
5.

Fomentar la participación comunitaria y promover el conocimiento de los ecosistemas,

así como los servicios ambientales (“nature contributions to people”) que brinda, vinculado con
los sitios de calibración.
En conjunto, la información resultante podrá conformar parte de los parámetros que pueden ser
incluidos en la estimación de la Integridad Ecosistémica en México que informa el estado deconservación incluyendo, por primera vez, evidencia en campo del estado de defaunación de una
muestra representativa del país. El análisis de información para conseguir estos resultados se muestra enel Anexo 5.

A​NÁLISIS​ ​DE​ ​LA​ ​INFORMACIÓN​ ​DE​ ​LA​ ​PRESENTE​ ​PROPUESTA
Detección de cúmulos
Para determinar los cúmulos que conformarán el proyecto SiPeCaM, se verificarán con datos de campo,
los nodos (Figura 4) establecidos con base al mapa de Integridad Ecosistémica. Para esto, considerando
una muestra de parcelas por módulo se evaluará la incidencia de parámetros en campo con base a un
listado (“check list”) ya definido con la participación de expertos en cada ecosistema en México (julio
2018). Se compararán los resultados entre módulos de cada cúmulo. Este método, basado en la
incidencia de parámetros del “check list”, ha sido utilizado en otros países para realizar los llamados“Ecological Integrity Assessments”, diseñados bajo el supuesto de que, a mayor número de parámetrospresentes encontrados en las parcelas recorridas, mayor integridad ecológica. Finalmente se realizará unanálisis estadístico con base en modelos que toman en cuenta el “bloque” representado por los pares demódulos contrastantes (conservado y de menor integridad).
24

Análisis complementarios de detección automatizada y generación de base de datos
De los archivos recibidos provenientes de las tarjetas de las cámaras trampa se utilizarán modelos dedetección automatizada de fauna en las fotografías, dada la alta incidencia conocida previamente(SNMB) de fotografías sin presencia de fauna. Esto se realizará mediante el uso de un modelo faster
R-CNN con Res-Net clasificación, mediante el entrenamiento con fotografías etiquetadas. Las
fotografías con fauna se identifican de manera automatizada con una precisión del 84%, entendiendo
precisión como la proporción en que se acierta en las predicciones de que una foto tiene fauna y decobertura (​recall)​ definida como la proporción de fotos con fauna que es capaz de encontrar del total delas fotografías, la cual es de un 82%. Posteriormente se hará una revisión experta para definir el nombre
de la especie que aparece en cada fotografía con fauna. Las detecciones y su etiquetado, se guardan en
una base de datos para asociarlos con su talla y gremio trófico con base en la literatura.
Con base en la grabación de sonidos audibles y ultrasónicos, para cada archivo de audio se genera un
espectrograma. El espectrograma se alimenta a un modelo de detección basado en redes neuronales, elcual extrae ventanas temporales donde se detectó algún “llamado” de murciélago. Las ventanas que
contienen las detecciones se alimentan a un modelo de clasificación que predice la especie (o más engeneral alguna etiqueta taxonómica) para cada llamado. Las detecciones y su etiquetado, junto con laestampa temporal y el método de inferencia, se guardan en una base de datos para consulta posterior.
Los modelos de clasificación automatizada de llamados de murciélagos más recientes registrados en el
SNMB arrojan una exactitud (porcentaje de llamados correctamente clasificados) promedio de 82% a
nivel de grupo funcional, de 79% a nivel familia y de 64% a nivel especie. Aunque esto implica que en
muchos casos la clasificación podría no ser inequívoca, siempre es posible dar intervalos de confianza
explícitos para cada medición, por lo que la estimación es objetiva y auditable.
Ambos análisis alimentarán bases de datos cuyo catálogo de conceptos se describe en el Anexo 6.
Cobertura Nacional en SiPeCaM
La cobertura nacional del proyecto SiPeCaM en el modelo geográfico incluye sitios en Áreas Naturales
Protegidas, AICAS y sitios Ramsar por lo que los productos de este proyecto podrán potencialmente ser25

utilizados para acciones de conservación (Anexo 7). Al menos 21 Reservas de la Biosfera, 6 Áreas deProtección de Flora y Fauna, 4 Áreas de protección de Recursos Naturales y un Parque Nacional, asícomo al 20 Áreas de Importancia para la Conservación de Aves y 6 sitios Ramsar (Anexo 8) serán
evaluados como sitios potenciales (candidatos) de muestreo (Figura 4).
Si bien no sabemos cuáles especies pertenecientes a la NOM-059-2010, prioritarias y al listado
de CITES puedan ser detectadas en el monitoreo del SiPeCaM, al cubrir una amplia variedad deregiones del país, muchas de las cuales incluyen sitios de importancia para la conservación, y con una
intensidad de muestreo alta como la que aquí se contempla, es posible que sea detectada una proporción
relevante de estas especies. Como referencia, en el SNMB ya se han detectado –mediante foto-trampeo–
12 especies que se encuentran en la NOM-059, 6 especies con alta prioridad para la conservación, 15
que se encuentran en Anexos de CITES y varias con algún grado de amenaza según la IUCN(​Penelope
purpurascens, Meleagris gallopavo, Meleagris ocellata, Dicotyles tajacu, Crax rubra, Mazama temama,
Mazama pandora, Ursus americanus, Tamandua mexicana, Eira barbara, Lynx rufus, Leopardus
wiedii, Leopardus pardalis, Panthera onca, Herpailurus​ ​yagouaroundi;​ Anexo 8). En particular, en las
grabadoras del SNMB, se ha detectado la incidencia de especies de murciélagos amenazados(NOM-059-2010) como ​Chrotopterus auritus, Leptonycteris yerbabuenae, Mimon crenulatum,
Pteronotus gymnotus, Thrachops cirrhosus​; en Peligro de Extinción, como ​Myotis planiceps​; y Sujetas a
Protección Especial, como ​Rynchonyteris naso​ y ​Saccopteryx leptura.​ (Anexo 9).
F​ASES​ ​DE​ ​LAS​ ​ACTIVIDADES​ ​E​ ​INDICADORES​ ​DE​ ​AVANCE
El presente proyecto se llevará acabo en 3 fases principalmente. La fase inicial se refiere al ajuste deldiseño de muestreo local y nacional, identificación de coordinador SiPeCaM local, identificación, enlace
y desarrollo de convenios con los socios, comunicación de los socios con comunidades involucradas,
aceptación del monitoreo por las comunidades, diseño de base de datos, realización de aplicaciones para
captura de datos, verificación en campo de los cúmulos en cuanto al grado de IE estimada y defactibilidad. Esta primera etapa termina cuando se consiga ir al campo a revisar el total de los cúmulos,
para evaluar factibilidad del sitio, y se estima termine a finales del primer año de aceptado el proyecto.
La fase intermedia es aquella en la que se determinan los cúmulos factibles de monitorear, se capacita a26

los socios en la captura de datos y uso de herramientas de monitoreo; los socios posteriormente secapacitan en la colocación de herramientas de monitoreo a las comunidades, con una fase deacompañamiento en la primera rotación para asegurar la rotación que permita la descarga de datos
exitosa. Esta etapa concluirá a finales del segundo año.
El objetivo de principal en este proyecto es mantener un monitoreo constante/permanente, por lo que novisualizamos una etapa final. Pero considerando los recursos otorgados por CONABIO esta etapa inicia
a principios del tercer año de operatividad del proyecto y termina a finales del mismo, donde se pretende
arreglar la información en las bases de datos, e identificar fallas para emitir soluciones, y permitir elacceso fácil a la información para que permita tener las condiciones de una etapa posterior a la final
donde se inicien los análisis de la información de los cúmulos en los que se consiguió implementar elmonitoreo planeado por un año completo. Esta etapa considera el desarrollo de un informe final que
pretende desarrollar recomendaciones de mejoras útiles para etapas posteriores y asegurar el buen
desempeño y continuidad del proyecto SiPeCaM.

27

Indicadores de Avance
RUBRO

Primer Semestre

Diseño demuestreo
nacional y
local

100% del diseñode muestreo defototrampeo,
micrófonos y
trampas Shermana nivel nacional

Evaluación,
priorización yselección de
Sitios demuestreo

Segundo Semestre

Tercer Semestre

100% de localización desitios dónde se puede
implementará el primer año
de monitoreo SiPeCaM

100% de sitios
visitados yverificación de IE
en campo.

Capacitación yvinculación
comunitaria con
OSCs

Desarrollo demanuales yprocedimientos

Recepción deInformación decampo

100% del Manual demonitoreo SiPeCaM

100 % de avanceen el diseño de laaplicación (paracelular tableta olaptop) para lacaptura de
información en
campo sininternet. Y 70%
del diseño de laplataforma parala transferir la
información dedatos desde lascomunidades u
oficinas de losparticipantes.

Cuarto Semestre

50% de lascomunidades
capacitadas en
herramientas los
sitios definidos
como factibles

100% de lascomunidades
capacitadas en
herramientas los
sitios definidos
como factibles ydescarga deinformación

30 % de la
colocación deherramientas demonitoreo ensitios factibles
localizados yevaluados elprimer año

100% de la
colocación deherramientas demonitoreo en loscúmulos factibles
localizados
durante el primer
año

Quinto Semestre

Sexto Semestre

100% del diseño
de un sistema
almacenamientopre-procesamiento, procesamiento,
visualización,
revisión ydiseminación dedatos.

28

Identificación
taxonómica
de registro
fotográfico y
audible50% delas fotografías
recibidas decámaras trampa
con especie
identificada/verificada en laplataforma del
SNMB.

100 % de grabaciones
en la plataforma listas
para ser analizadas con
determinación a nivel
funcional y de especie
en murciélagos.
100% de las fotografías
recibidas de cámaras
trampa con especie
identificada/verificada
en la plataforma del
SNMB.
100% de muestras deroedores enviadas al
IBUNAM o Institución
participante definida
durante el proyecto.

29

ANEXOSANEXO 1: Antecedentes de uso, desarrollos y productos actuales de MAD-Mex, INFyS y SNMB:
relevancia en SiPeCaM
El sistema Monitoring Activity Data for the Mexican REDD+ Program (MAD-Mex), es un sistema
operacional diseñado para procesar grandes cantidades de datos satelitales ópticos y/o de radar. El
sistema produce productos de alta resolución sobre cobertura de suelo y cambio de cobertura de manera
eficiente, rápido y de bajo costo. Este sistema tiene el potencial de detectar, espacio-temporalmente, loscambios que ocurren en el país. En este caso, la obtención, captura y gestión de datos se refieren a ladescarga de imágenes satelitales para luego alojarse en servidores propios. Los productos de MAD-Mex,
se usan como “proxies” de la biodiversidad, son complementarios y se integran entre otros fines en elmodelo de Integridad Ecosistémica (IE), para así poder conocer los patrones espaciales de degradación
en el país. Los productos principales son la cobertura de suelo Landsat 2017 y 2018 (30m), Sentinel
2017 y 2018 (20m), y la cobertura RapidEye 2015 (5m). La diseminación de los productos generados a
través del sistema MAD-Mex se hace en un portal de información web(​https://monitoreo.conabio.gob.mx/​).
El Sistema Nacional de Monitoreo de la Biodiversidad SNMB está principalmente enfocado a datos insitu de fauna y por tanto planeado para complementar la información existente en otras bases de datos debiodiversidad mexicana (e.g., Sistema Nacional de Información de la Biodiversidad, SNIB). El objetivodel SNMB es poder dar seguimiento al estado de la fauna en el territorio nacional((​https://www.biodiversidad.gob.mx/sistema_monitoreo/​). En este sistema, la obtención de datos serefiere a visitas en campo de conglomerados (localidades) de muestreo que se encuentran en una“retícula nacional” como marco muestral de referencia.
En cada conglomerado muestreado se colocan dos sensores para, de manera pasiva, disminuir elesfuerzo humano para la obtención de datos. Uno de los sensores captura paisajes sonoros audibles
durante el día y sonidos ultrasónicos mediante una grabadora. También se coloca una trampa cámara
para tomar fotografías y videos de la fauna presente. Por otro lado, en tres transectos diferentes en cadaconglomerado, se toman fotografías de huellas, excretas y especies invasoras. Estos datos se capturan en
una aplicación y luego se ingresan y gestionan en una base de datos central localizada en CONABIO.
Debido el gran monto de información obtenida, se han generado aplicaciones para facilitar la revisión
tanto de sonidos audibles y ultrasónicos, como de cámaras trampa con el objetivo de convertirlos enregistros de especies. Con base a una fonoteca y fototeca de referencia, se entrenan modelos deinteligencia artificial para detección y clasificación de fauna en grabaciones y fotografías. Los registros
fotográficos y medidas de diversidad generadas a partir de la clasificación de especies o grupos
funcionales obtenidos por las grabaciones ultrasónicas de murciélagos se disemina actualmente en lamisma plataforma de MAD-Mex (​http://monitoreo.conabio.gob.mx​).

30

Una característica distintiva del SNMB radica en que la intensidad de muestreo es, por necesidad, baja,
debido al énfasis de cubrir un numero amplio de sitos de observación, con un monto reducido decámaras y de días en el que se dejan los sensores para la detección de fauna (entre 1 y 30 días al año). En
contraste, los sitios SiPeCaM representan un avance radical en el monitoreo, con el aumento en cámaras
y grabadoras y monitoreo continuo en el año, y además cubre de manera sistemática los ecosistemas más
representativos del país en estados contrastantes de su condición de degradación. Este enfoque
metodológico supone un mecanismo que informa la calibración del SNMB y complementa al mismo.
Cualquier sistema de monitoreo de cualquier fenómeno genera solamente una aproximación de larealidad, debido a que está basado en el uso de modelos. Combinando los tres sistemas, el INFyS (unode los inventarios forestales más completos en el trópico) el sistema SNMB (con sus tres componentes:
SARMOD, SACMOD, SiPeCaM) y MAD-Mex (con su capacidad de cuantificar y cualificar cambios decoberturas de manera eficiente y rápida) se aporta a México una oportunidad única en el análisis defenómenos de degradación. Sin embargo, una de las principales limitantes actualmente en el cálculo dela IE es que incorpora principalmente información de MAD-Mex y del INFyS, pero no está incluida lafauna en el modelo, un componente clave en el funcionamiento de los ecosistemas, como discutimos
anteriormente.
No obstante, los principales productos integran los datos del SNMB, MAD-Mex e INFyS lo que implica
un avance en el procesamiento de información en CONABIO, esto representan un antecedente valioso
sobre el manejo de información de esta naturaleza.
Los principales aportes en resultados obtenidos en el SNMB, los cuales podrán ser mejorados con losregistros obtenidos en SiPeCaM incluyen:- Modelo de Integridad Ecosistémica nacional anual del 2004 al 2014 (250m y 1000m) el cual se obtiene
integrando información de diferentes resoluciones (i.e. datos puntuales de estructura de lavegetación-INFyS, imágenes satelitales procesadas– MAD-Mex, Series de INEGI, clima y modelosdigitales de elevación), mediante el uso de Modelos Bayesianos. Una de las limitaciones actuales es que
aún no se integra al componente faunístico como parámetro clave por la falta de registros pertenecientes
a fauna indicadora de IE. SiPeCaM permitirá detectar cuantitativamente los parámetros faunísticos
sensibles asociados al estado de la comunidad de animales mediante el conocimiento del proceso dedefaunación y permitirá robustecer el Modelo Bayesiano de Integridad Ecosistémica.
- La Fonoteca Nacional de Murciélagos, que es una plataforma que permite realizar anotaciones a losexpertos y por otro lado sirve de referencia para obtener registros detectados mediante grabaciones
ultrasónicas del SNMB a nivel de especie, familias y grupos funcionales. Estos resultados se resumen endiferentes Medidas de Biodiversidad de Murciélagos por conglomerado o agregados de ellos en una
plataforma espacial. Las limitaciones en los registros SNMB obtenidos mediante grabaciones es la falta
de consistencia temporal en toma de datos en los mismos sitios por lo que no se conoce la variabilidad
estacional ni diaria. En el SNMB no se registran además algunos horarios donde hay potencialmente
periodos de actividad faunística. El SiPeCaM permitirá aumentar número de grabadoras y se va aampliar el horario así como los días de grabación en el año.​ Al haber más control que en el SNMB sobre
sitios degradados vs íntegro, según IE, permite más fácilmente hacer estudios comparativos de losparámetros medidos en el audio.
31

- La Fototeca Nacional de Fauna en Vida Silvestre que contiene un cliente de anotación sobre
fotografías detectadas con presencia de fauna a partir del entrenamiento con varias bases de fotografías
previamente con especies identificadas. Esta fonoteca contiene más de 1,170 “capturas” únicas de aves ymamíferos provenientes del SNMB, con 164 grupos taxonómicos o especies verificadas (actualmente
con 58 especies de mamíferos y 106 de aves). Estos datos corresponden a un periodo de 4 años
(2014-2017). La principal limitante en los registros fotográficos son los días trampa que no permiten
estimar principalmente las abundancias relativas y la composición completa de mamíferos medianos y
grandes. SiPeCaM incrementará sustancialmente el número de cámaras por sitio además de representar
la heterogeneidad ambiental de los ecosistemas muestreado, por lo tanto se realiza un considerable
esfuerzo de muestro para contrastar las diferencias entre sitios en dichos parámetros.
- Modelos de Calidad de Hábitat para especies clave. Producto anual alimentado con datos de presencia
de fauna de depredadores de la parte superior de la cadena trófica, y coberturas de estructura de lavegetación obtenidos a partir del INFyS e imágenes satelitales. Estos modelos son anuales y permiten
darle seguimiento a la tendencia en el tiempo de la calidad de la vegetación y productividad para
especies particulares, por lo que mientras más registros de observaciones únicas por año por especie(localidad/por año) se tendrá un mejor desempeño de los modelos pues caracterizaría mejor
espacialmente la heterogeneidad de las condiciones del hábitat. SiPeCaM en este sentido podría ayudar
en términos de alimentar mejor este tipo de modelos demandantes en información espacio-temporal.Representatividad de depredadores de la parte superior de la cadena trófica y presas principales a partirdel registro fotográfico del periodo 2014 al 2017 en las ANP. Si bien el diseño de muestreo para lascámaras trampa en SiPeCaM no está dirigido a este tipo de depredadores sí será factible la detección desus principales presas. La diferencia en la completitud en la composición de estas presas o la diferencia
en su podrá aportar una aproximación sobre los sitios donde es más probable sobrevivan losdepredadores como es posible ocurra en el par con mayor IE.

32

ANEXO 2: Estimación de la Integridad Ecosistémica
La integridad ecosistémica es el estado de la condición de los ecosistemas que mediante procesos deauto-organización induce expresiones específicas de biodiversidad a partir de la biota presente
localmente, y acorde a las restricciones biofísicas del ambiente. De esta manera, la integridad comocondición subyacente de la organización funcional de un ecosistema se refleja en variables
estructurales y funcionales observables. A su vez, estas variables se relacionan directamente con la
generación de servicios del ecosistema. La forma de estimar la integridad ecosistémica utilizando elíndice de integridad ecosistémica (IE) (Equihua et al. 2015) es a través del uso de redes Bayesianas (unmiembro prominente de la familia de modelos probabilísticos gráficos de gran interés actual en elllamado aprendizaje de máquina, o “machine learning”). En la implementación actual se utilizan almenos 5 diferentes tipos de variables biofísicas (Tabla I.1) que se obtienen de datos de percepción
remota en México y del INFyS de CONAFOR. Además, se integran las Zonas de Vida de Holdridge enmodelos digitales de elevación para controlar la diferencia de dichos parámetros entre diferentes
ecosistemas.
El mapa resultante de la IE (​https://www.biodiversidad.gob.mx/sistema_monitoreo/​) permite percibir ladistribución espacial de la condición actual de los ecosistemas en México.
Tabla I.1 Variables consideradas en el Modelo del Índice de Integridad Ecosistémica
Indicador

Variables
EcológicasÍndices

Integridad
Ecosistémica

Tipo deMonitoreo

Múltiple

Cobertura de
Uso de suelo

Cambios en la cobertura de uso de suelo y deforestación

Satelital(Serie 2 a 6
de INEGI))

Porcentaje de pixel con vegetación no boscosa, Porcentaje de pixel sin
vegetación, Porcentaje de pixel con vegetación boscosa

Satelital

Estructura de la Altura promedio del fuste, Desviación estándar de la altura total delVegetación
arbolado, Altura promedio del arbolado, Desviación estándar del diámetro
de copa del arbolado, Promedio del diámetro de copa del arbolado,
Desviación estándar del diámetro a la altura del pecho, Promedio deldiámetro a la altura del pecho, Probabilidad de presencia de árboles muertos
en pie, Probabilidad de presencia de hojarasca en el suelo, Número deárboles por hectárea

Inventario
Forestal ySatelital

Productividad
Primaria

Satelital

Promedio de la producción primaria bruta en temporada de secas,
Desviación estándar de la producción primaria bruta en temporada de secas,
Promedio anual de la producción primaria bruta, Desviación estándar anualde la producción primaria bruta, Promedio de la producción primaria bruta

33

en temporada de lluvias, Desviación estándar de la producción primaria
bruta en temporada de lluvias

Actividad
Fotosintética

Promedio de la fotosíntesis neta en temporada de secas, Desviación estándar Satelitalde la fotosíntesis neta en temporada de secas, Promedio anual de la
fotosíntesis neta, Desviación estándar anual de la fotosíntesis neta, Promediode la fotosíntesis neta en temporada de lluvias, Desviación estándar de la
fotosíntesis neta en temporada de lluvias

Daño
Vegetación

Probabilidad de presencia de plagas en árboles (muérdago, descortezadores,
barrenadores)

Inventario
Forestal ySatelital

34

ANEXO 3: Distancia de separación entre conglomerados en el INFyS en las diferentes comunidades
vegetales. La Vegetación Arbolada presentan una distancias de 5 km entre conglomerados. En contraste,para el Matorral casi siempre la distancia es de 20 km salvo para chaparrales, matorrales submontanos y
subtropicales. Los conglomerados asociados al SNMB consideran una malla consistente de 5 km dedistancia entre conglomerados, independientemente del tipo de vegetación, por lo que coinciden, cuando
es el caso, con el INFyS.

35

ANEXO 4:​ ​Curvas de acumulación de especies de dos Áreas Naturales Protegidas muestreadaspreviamente en el Sistema Nacional de Monitoreo entre 2014 y 2017 mediante detecciones ultrasónicas.

36

ANEXO 5: Análisis de información en etapas posteriores a la presente propuesta
Estimaciones de la diferencia entre Módulos de las Variables de respuesta
Una vez establecidos los cúmulos se colocarán las herramientas de monitoreo para conseguir los datos
en campo durante un año continuo para evaluar la diferencia de las variables de respuesta entre lostratamientos (Tabla 1). Para ello se emplearán modelos lineales generalizados de efectos mixtos por la
flexibilidad en el tipo de variables de entrada que aceptan y las distribuciones que pueden modelarse por
ecosistema. No obstante, se buscará incorporar herramientas de análisis adecuadas según la estructura dela información obtenida. Se considerarán covariables como microclima (temperatura y humedad) yestación (lluvias, secas) u otras asociadas a degradación (no consideradas aún en el índice de Integridad
Ecosistémica) como infraestructura (distancia a carreteras, poblados) y estructura del paisaje(fragmentación) u otras fuentes de variación que se pueden considerar como factores aleatorios
incluyendo la autocorrelación espacial.
Tabla 5. 1: Variables de respuesta para análisis en SIPeCaM

Variables

MedidaVariables de paisaje acústico

Saturación por frecuencia

Actividad

Diversidad basada en actividad (comoproxy de abundancia)

Grabadoras

Fototrampas

T. Sherman

x

x

x

x**

x
x

Detecciones
Número de detecciones (registros,
pasos, etc.) de murciélagos, mamíferos
medianos y grandes, herbívoros ycarnívoros, abundancia de roedores
Ocupación

Composición

Probabilidad de presencia ydetectabilidad, proporción de sitios
ocupadosRiqueza (específica y funcional) y
diversidad, abundancia de mamíferos
pequeños, número de ectoparásitos por
hospedero

x

x

x*

*La riqueza específica obtenida a partir de las detecciones en las grabadoras es dependiente de conseguir una adecuada(i.e. alta precisión) identificación de las especies mediante los espectrogramas**Posible de obtener a través morfoespecies para la presente propuesta, pero una vez concluido el trabajo
comprometido en esta primera propuesta, será a través de la identificación de especies mediante identidad genética,
mediante código de barras

37Fortalezas del diseño de pares armonizados para el análisis de las variables de respuesta. Los análisis delas variables de respuesta se basarán en las diferencias (en la variable de respuesta) en cada par demódulos, no en valores promedio (con desvío típico) obtenidos en condiciones que sin duda seránheterogéneas y generan valores altos de la varianza (que debilitan el poder de detección de diferencias
estadísticas entre las condiciones, en este caso los dos niveles de alteración antropogénica).
La diferencia entre los parámetros se obtendrá en etapas posteriores a la toma de datos obtenida despuésdel mínimo de cúmulos establecido por ecosistema (Figura 4). En dichos parámetros se consideran laabundancia que se medirá en el caso de los Chiróptera mediante la actividad registrada por el número depasos. Los pasos se definen como una secuencia de pulsos de ecolocalización separada por no más de un
1 segundo (Hayes, 1997). La tasa de actividad se define como el número de pasos por unidad de tiempo(en este caso, horas). El número de pasos es utilizado como medida de abundancia, y permite obtenerfrecuencias relativas, por lo que es posible calcular riqueza, índices de diversidad de especies encualquier categoría de etiquetado (familias, géneros, grupos funcionales incluidas la dieta, percepción,
forrajeo, afinidad de hábitat), lo cual puede proveer medidas convencionales para su interpretación.
En el fototrampeo​ se consideran los periodos de tiempo como un estándar para hacer el conteo deindividuos para medir la abundancia relativa con base a la frecuencia de fotocaptura mediante registros
independientes. La abundancia relativa (AR) se calculará a nivel de especie (OBrien 2003;
Monroy-Vilchis et al. 2011). La abundancia relativa se calcula a partir del número de fotos
independientes de una especie sobre el número total de fotos del muestreo por el factor de corrección
100 (trampas-noche) así: AR = (Xi / Yi) x 100 trampas-noche. Por ejemplo si se tienen 50 fotos
independientes de una especie y un muestreo con un total de fotografías de 1000. La abundancia relativa
de la especie sería igual a 5.0 (Díaz-Pulido y Payán-Garrido, 2012). La abundancia relativa, vista comotasa de captura, es uno de los primeros atributos poblacionales a evaluar cuando no se dispone de
información previa de las especies en una zona, de tal manera que se calculará dicha tasa de captura apartir de los registros independientes obtenidos para ciclos de 24 h.
Las especies detectadas en las fotografías se asociarán con bases de caracteres existentes asociadas acada especie, en este caso los grupos tróficos y masa corporal. Así, una vez identificada la especie
detectada se determinará su carácter de carnívoros o herbívoros y la talla correspondiente(mediana-grande), y tener así cuatro tipos de grupos de análisis por contrastar: carnívoros medianos,carnívoros grandes, herbívoros medianos y herbívoros grandes y sobre ellos estimar la diferencia deabundancia relativa entre pares de módulos.
Si bien es claro que las recomendaciones de cobertura en área en general en técnicas de fototrampeo son
mayores a las utilizadas en el SiPeCaM, este diseño está justificado por la factibilidad del recorrido por
los monitores comunitarios. Con la ventaja adicional de que se maximizará la representatividad dehábitats en los nodos y módulos mediante la colocación de los sensores en diferentes sitios y maximizar
la detectabilidad de diferentes especies (Tobler et al 2008) ya que algunas especies podrían estar
limitadas a sólo uno de ellos (cuerpos de agua, filos de montañas, veredas, presencia de frutos, presencia
de cadáveres, etc). Así, además en cada nodo y con la rotación mensual se capturará la heterogeneidad aescala de paisaje.
Agregando la información por conjuntos de nodos en el caso de las cámaras (módulo) consideramos las
38

posibilidades de detectar las diferentes especies de mamíferos medianos y grandes que habitan el lugar.
Las cámaras muy cercanas disminuyen la detectabilidad de las especies con mayor ámbito hogareño(e.g. puma 118 km​2​, jaguar 29 km​2​, lince 28.4 km​2​, oso negro 28 km​2​) y se recomienda tener al menos 2o 3 cámaras dentro de un ámbito hogareño (AH) de la especie de interés. Existen propuestas con un
mínimo de distancia entre cámaras de 100 a 200 m para especies entre 2 a 7 kg (Porras et al 2017) a un
máximo 2 km (O´Brien 2011). En términos de área si cada nodo cubre al menos 3.75 km​2 ​y el módulo
cubre casi 20 km​2 ​podemos estar cubriendo la mayoría de la diversidad de AHs de los mamíferos
medianos conocidos en México. De 47 especies (es decir el 76% de los mamíferos), cubriremos un áreasuficiente por sitio pues estas presentan menos de 4.5 km​2 ​de AH. En contraste, 21% presentan entre 9 y
29 km​2​ por lo que a escala del módulo se cubriría dicha área. Con esto tenemos el potencial de detectar
el 100% de los grupos funcionales detectables en fototrampeo de los mamíferos. Sin embargo a nivel deespecie ​Puma concolor​ es la única especie que quedaría subrepresentada con el área cubierta por
módulo, alcanzando a cubrir sólo el 16 % del área total de su AH. Sin embargo, si la condición dedegradación no es idónea para especies que se mueven grandes distancias debido a la ausencia o baja
frecuencia de sus presas principales, puede esperarse que no usen este módulo y por lot tanto no serándetectados o será menor la frecuencia de detección. En específico es posible que los depredadores tope
(grandes felinos), se miuevan entre diferentes módulos, pero si la diferencia en condición a pesar de lacercanía es relevante estarán preferntemente en l módulo conservado con todas las consecuencias
funcionales que esto implica en el módulo medianamente degradado. Por otro lado la ventaja deestablecer sitios de monitoreo con la cercanía establecida como la que hay entre módulos(aproximadamanete 10 km), nos permite asumir similitud ambiental además de asegurar, por
información espacial (i.e.mapas), que pertenecen a un mismo ecosistema.
Con las trampas Sherman​ se obtiene la composición y riqueza de especies de roedores (y otros
mamíferos pequeños), así como el número de individuos por especie capturada, y su variación
espacio-temporal. La comparación de resultados en el análisis de pares armonizados de los parámetros
mencionados es entre los mismos grupos taxonómicos, y entre pares de sitios con diferente grado dedegradación, pero no entre diferentes grupos taxonómicos ni entre conteos con diferentes herramientas
de monitoreo. Se espera, sin embargo, que la respuesta numérica de diferentes grupos taxonómicos(p.ej., roedores vs. no roedores) sea ilustrativa del impacto y, de hecho, es esperada en el sentido de que,a menor abundancia de mamíferos medianos y grandes (principalmente grupos taxonómicos diferentesde Rodentia), exista mayor abundancia de roedores. Este tipo de relaciones se explorarán a través demétodos métricos y no paramétricos (e.g., correlaciones de Spearman (r​s​), entre abundancia de roedores
vs no roedores por módulo).
En particular para los datos provenientes de las trampas Sherman, como se mencionó anteriormente, seanalizará la diferencia en composición de especies de roedores entre los dos tratamientos: i) de manera
preliminar, a través de morfo-especies, y ii) una vez concluida la fase comprometida en el proyecto, a
través de la identificación de especies mediante identidad genética por código de barras. Tanto elanálisis preliminar como el definitivo se llevará a cabo considerando el diseño de "matched-pairs"
utilizando modelos lineales generalizados mixtos. Además, para ambos casos, se llevará a cabo elanálisis de similitud en la composición a través de análisis de similitud (ANOSIM, Similarity
Analyses).
En cuanto a la incidencia de ectoparásitos de roedores, los análisis más importantes conciernen a i)abundancia de roedores por unidad de área y la carga de ectoparásitos per cápita (número deectoparásitos por hospedero), y su variación temporal, así como un análisis de redes (“network
39

analysis”) que describe, cuantitativamente, las conexiones entre las especies de roedores y las deectoparásitos. A escala nacional se llevará a cabo un análisis “global” (grado de consistencia en losresultados en los diferentes cúmulos) a través de un meta-análisis con base en la abundancia de losmismos tanto en términos de carga per cápita, como por unidad de área.
ANEXO 6: Modelo de relación-identidad adaptado para SiPeCaM. Tomando en cuenta el diseño del
SiPeCaM es posible identificar la siguiente estructura representada en un diagrama MRE (modelo derelación-entidad) como el siguiente:

De acuerdo a esta estructura, la base de datos deberá comprender los siguientes componentes:
1. Tablas para cúmulos, módulos, nodos y sitios en los que se capturan las siguientes relaciones
jerárquicas en el espacio: cúmulo-módulo, de tipo uno a muchos; módulo-nodo, de tipo uno amuchos; nodo-sitio, de tipo uno a muchos. Este acomodo espacial implica descriptores
40

2.

3.
4.
5.

6.
7.
8.

ambientales que serán incluidos como atributos de ecorregión, a nivel de cúmulo, condición
dentro del esquema pareado a nivel de módulo y descripción de las condiciones ambientales
particulares en cada punto de colocación de dispositivo, entre otros atributos posibles.
Una tabla de eventos de muestreo asociados a nodos haciendo explícito el periodo de muestreo yen la cual se declaren relaciones con los dispositivos colocados en campo, así como a lasconfiguraciones empleadas. Se hace la distinción entre tablas de dispositivos y dispositivos en
campo (grabadoras, cámaras, “data loggers” y trampas Sherman) para dar un mejor seguimiento
al estado de cada pieza y su configuración manteniendo un inventario de las unidades físicas. De
esta manera se hará claro el historial de uso para cada dispositivo, permitiendo un seguimiento
detallado del muestreo en términos de datos y otorgando información sobre su funcionamientopara posibles reparaciones o reemplazos.
Una tabla de colectores registrados a módulos en particular, los cuales serán asociables adistintos eventos de muestreo dentro del mismo módulo. Así mismo se mantendrá un registro delos administradores de las operaciones en cada cúmulo, .
Cada evento de colocación será documentado a través de imágenes y metadatos plasmados en
una tabla de evidencias de colocación que mantendrá relaciones biunívocas con los dispositivos
empleados dentro de un evento de muestreo
Para el caso de grabadoras y cámaras trampa, cada colocación estará asociada a un punto en
particular del hábitat (cuerpos de agua, camino, senderos, frutos presentes, etc) intentando serrepresentativos de la heterogeneidad propia del módulo en términos de condiciones ambientales.
En el caso de las trampas Sherman y data loggers, estos se colocarán en el centro del nodo ya quela metodología implica un formato estandarizado en el espacio.
Para cada tipo de dato obtenido (fotos, grabaciones, mediciones y ejemplares) existirá una tabla
con un diseño ad hoc al tipo de información, preservando en todos los casos las relaciones dedispositivo empleado, evento de muestreo y espacialidad según la jerarquía descrita.
Se incluirán tablas para patógenos y vouchers con relaciones “uno a muchos” desde cada
ejemplar de origen.
Tanto para ejemplares como para patógenos se incluirán tablas de nombres taxonómicos para las
especies identificadas relacionables con las tablas donde existan referencias.

41

Catálogo de campos
Tablas de estructura espacial
CúmuloNombre delCampo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador del cúmulo

numéricoecosistema

Nombre del tipo de ecosistema que está presente en texto
el cúmulo

coordinador

Referencia al coordinador del cúmulo

llave

MóduloNombre del Campo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador del módulo

numérico

Cúmulo_id

Id del cúmulo al que pertenece el módulo

llave

condición

Describe si dicho módulo es consideradoíntegro o perturbado

texto

evaluación_integridad_id

Id del levantamiento de datos utilizado para
caracterizar la condición del módulo

llave

Nodo
Nombre delCampo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador del nodo

numéricomodulo_id

Id del módulo al que pertenece el nodo

llave
42

latitud

Latitud en grados decimales del centro del nodo

numérico

longitudLongitud en grados decimales del centro delnodo

numérico

Nombre del Campo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador del sitio

numérico

nodo_id

Id del nodo al que pertenece el sitio

llave

latitud

Latitud en grados decimales del sitio

numérico

longitudLongitud en grados decimales del sitio

numéricocondición_ambientalDescriptores del ambiente inmediato que pueden
influenciar detectabilidad

JSON

Sitio

Tablas Administrativas
Colector
Nombre delCampo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador del colector

numériconombreNombre del colector

text

teléfono

Número telefónico para el contacto con elcolector

numéricocomunidad

Nombre de la comunidad de origen del colector

texto

Administrador (Socios-coordinadores SiPeCaM externos)
Nombre delCampo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador del administrador

numérico43

nombreNombre del administrador

texto

correoCorreo electrónico del administrador

texto

teléfono

Número telefónico del administrador

numérico

institución_id

Id de la institución a la que pertenece eladministrador

texto

Institución (a la que pertenece el Administrador)
Nombre del Campo

Descripción

Tipo de Dato

id

Identificador de la institución

numériconombreNombre de la institución

texto

sitio_web

URL del sitio web de la institución

texto

Nombre del Campo

Descripción

Tipo de Dato

id

Identificador de la cámara

numérico

marca

Nombre de la marca de la cámara

texto

modeloModelo de la cámara

texto

numero_serie

Número de serie de la cámara

texto

Nombre del Campo

Descripción

Tipo de Dato

id

Identificador de la grabadoranumérico

marca

Nombre de la marca de la grabadora

texto

modeloModelo de la grabadora

texto

numero_serie

Número de serie de la grabadora

texto

Tablas de Dispositivo
CámaraGrabadora

44

Data Logger
Nombre del Campo

Descripción

Tipo de Dato

id

Identificador del data logger

numérico

marca

Nombre de la marca del data logger

texto

modeloModelo del data logger

texto

numero_serie

Número de serie del data logger

texto

Nombre del Campo

Descripción

Tipo de Dato

id

Identificador de la trampa sherman

numéricodescripcion

Descripción breve de la trampa sherman

texto

Trampa Sherman

Tablas de colocación en campo
Evento de muestreo
Nombre delCampo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador del evento de muestreo

numérico

nodo_id

Id del nodo en el que se efectuó el evento demuestreollavefecha_inicio

Fecha en la que se inició el evento de muestreo

texto

fecha_fin

Fecha en la que se finalizó el evento de muestreo

texto

recolector_id

Id del recolector que efectuó el evento demuestreollave

Evidencia de colocación
Nombre del Campo

Descripción

Tipo de Dato

id

Identificador de la evidencia de colocación

numérico45

foto

URI de la foto que evidencia la colocación

llave

fecha

Fecha en la que se capturó la foto

texto

hora

Hora en la que se capturó la fototexto

Trampa Sherman en campo
Nombre del Campo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador de la trampa sherman en campo

numérico

trampa_sherman_id

Id de la trampa sherman usada

llave

evento_muestreo_id

Id del evento de muestreo en el que fue
colocada la trampa sherman

llave

configuracion

Parámetros de configuración usados enformato JSON

JSON

evidencia_colocacion_id

Id de la evidencia de colocación en campo dela trampa sherman

llave

Nombre del Campo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador de grabadora en campo

numéricograbadora_id

Id de la grabadora usada

llave

evento_muestreo_id

Id del evento de muestreo en el que fue
colocada la grabadora

llave

sitio_id

Id del sitio de colocación de la grabadora

llave

configuracion

Parámetros de configuración usados enformato JSON

JSON

evidencia_colocacion_id

Id de la evidencia de colocación en campode la grabadorallave

Grabadora en campo

46

Cámara en campo
Nombre del Campo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador de cámara en campo

numéricocamara_id

Id de la cámara utilizada

llave

evento_muestreo_id

Id del evento de muestreo en el que fue
colocada la cámara

llave

sitio_id

Id del sitio de colocación de la cámara

llave

configuracion

Parámetros de configuración usados enformato JSON

JSON

evidencia_colocacion_id

Id de la evidencia de colocación de la
grabadora en campo

llave

Nombre del Campo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador del data logger en campo

numérico

evento_muestreo_id

Id del evento de muestreo en el que fue
colocado el data logger

llave

sitio_id

Id del sitio de colocación del data logger

llave

configuracion

Parámetros de configuración usados enformato JSON

llave

evidencia_colocacion_id

Id de la evidencia de colocación del datalogger en campo

JSON

evento_muestreo_id

Id del evento de muestreo en el que fue
colocado el data logger

llave

Data logger en campo
Tablas de datos capturados

47

Ejemplares
Nombre del Campo

Descripción

Tipo de Dato

id

Identificador de ejemplar

numérico

trampa_id

Id de la trampa que produjo la captura

llaveespecie_id

Id de especie para el ejemplar

llave

Voucher
Nombre delCampo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador de voucher

numérico

ejemplar_id

Id del ejemplar

llave

institucion_id

Id de la institución que alberga el voucher

llave

tipo

Tipo de voucher obtenido (piel, sangre o cuerpo
completo)

texto

Grabación
Nombre del Campo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador de la grabación

numéricograbadora_campo_id

Referencia a la grabadora en campo que
produjo la grabación

llave

fecha

Fecha de inicio de la grabación

texto

hora

Hora de inicio de la grabación

texto

duracion

Duración de la grabación en segundos

numéricocanalesNúmero de canales grabados

numérico48

tasa_muestreo

Tasa de muestreo de la grabación

numéricotamano_muestra

Tamaño en bits de una muestra de grabación

numéricoformatoFormato del archivo de grabación

texto

tamano_archivo

Tamaño del archivo en bits

numéricohash

Hash md5 del archivo

texto

uri

URI del archivo de grabación

texto

Foto
Nombre delCampo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador de la fotonuméricocamara_campo_id

Referencia a la cámara en campo que produjo la
foto

llave

fecha

Fecha de captura de foto

texto

hora

Hora de captura de foto

texto

ancho

Ancho de foto en pixeles

numéricoalto

Alto de foto en pixeles

numéricoprofundidad_pixel

Tamaño en bits de pixel

numéricocanalesNúmero de canales por pixel

numéricoformatoFormato del archivo de imagen

texto

tamano_archivo

Tamaño del archivo en bits

numéricohash

Hash md5 del archivo

texto

uri

URI del archivo de foto

texto

49

Registros de humedad y temperatura
Nombre delCampo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador del archivo de humedad ytemperatura

numérico

data_logger_id

Referencia al data logger en campo que produjo el llave
archivofecha_inicio

Fecha de inicio de captura

textofecha_fin

Fecha de finalización de captura

textotasa_muestreo

Tasa de muestreo de datos (capturas/hora)numéricoformatoFormato del archivo

texto

tamano_archivo

Tamaño del archivo en bits

numéricohash

Hash md5 del archivo

texto

uri

URI del archivo

texto

Tablas de catálogos
Especie roedor
Nombre del Campo

Descripción

Tipo de Dato

id

Identificador del nombre específico

numéricobinomial

Clave binomial del nombre específico

texto

Nombre del Campo

Descripción

Tipo de Dato

id

Identificador del nombre específico

numéricobinomial

Clave binomial del nombre específico

texto

Especie patógeno

50

Especie mamífero mediano
Nombre del Campo

Descripción

Tipo de Dato

id

Identificador del nombre específico

numéricobinomial

Clave binomial del nombre específico

texto

Nombre del Campo

Descripción

Tipo de Dato

id

Identificador del nombre específico

numéricobinomial

Clave binomial del nombre específico

texto

Especie murciélago

Tablas de Identificación
Patógenos en ejemplar
Nombre del Campo

Descripción

Tipo de Dato

id

Identificador de detección de patógeno

numérico

ejemplar_id

Id del ejemplar hospedero

llave

especie_patogeno_id

Id de la especie del patógeno

llave

Murciélagos en grabación
Nombre del Campo

Descripción

Tipo de Dato

id

Identificador de detección de murciélago

numéricograbacion_id

Id de la grabación

llave

especie_murcielago_id

Id de la especie del murciélago

llave

identificador

Nombre del identificador

texto

certidumbre

Medida de certidumbre de la identificación

numéricoMamífero en foto51

Nombre del Campo

Descripción

Tipo deDato

id

Identificador de detección de mamífero
medianonumérico

foto_id

Id de la fotollave

especie_mamifero_id

Id de la especie de mamífero

llave

identificador

Nombre del identificador

texto

certidumbre

Medida de certidumbre de la identificación

numérico52

ANEXO 7. Productos útiles potenciales para acciones de Conservación de la Biodiversidad
Para el estudio del efecto de la actividad humana sobre la fauna es crucial conocer la composición yabundancia o actividad de las especies que prevalecen actualmente. Esto permitirá estimar los elementos
clave que son sensibles a la degradación y sobre los cuales deberían enfocarse los monitoreos los cuales
son acciones de conservación practicadas comúnmente y donde dichos elementos clave puedan serutilizados como indicadores de la degradación de los ecosistemas.
SiPeCaM permitirá detectar los parámetros clave que nos dan indicios de un ecosistema íntegro y losausentes en uno parcialmente degradado para tomar en cuenta acciones tempranas de conservacion de labiodiversidad y poder incentivar la planeación para revertir las tendencias negativas. Asimismo se
podrán desarrollar recomendaciones y establecer alertas en salud humana ante la dominancia de paisajes
con cierto grado de degradación para evitar enfermedades zoonóticas.
Con base a esto reconocemos la siguiente lista de productos potenciales para acciones de conservación
enfocados en el proceso de Defaunación:
1) Magnitud de la diferencia de composición de mamíferos y grupos funcionales, así como la
diferencia en abundancia entre pares de cúmulos de cada ecosistema, con base a la generación deInventarios verificados de especies de mamíferos (mamíferos voladores, pequeños, medianos y
de gran tamaño). Permitirá por ecosistema emitir recomendaciones de monitoreo de grupos
específicos de fauna.
2) Especies indicadoras: Especies y grupos funcionales de mamíferos sensibles a la degradación por
ecosistema. Permitirá, por ecosistema, emitir recomendaciones de monitoreo de especies
particulares de fauna para asegurar su prevalencia dadas sus características ecológicas ybiológicas.
3) Magnitud de la diferencia en composición y abundancia de pequeños mamíferos con base al
Inventario de ectoparásitos de pequeños mamíferos, entre pares de cúmulos de cada ecosistema
con factibilidad de monitoreo en el país4) Inventario de ectoparásitos que, por efecto de la defaunación, permitirá evaluar la relevancia delas zonas conservadas en términos de servicios de salud humana. SiPeCaM, mediante el registrode fauna en una amplia gama de grupos taxonómicos (mamíferos de talla mediana y grande,pequeños mamíferos y sus ectoparásitos, y quirópteros), permitirá comprobar que la mayor
prevalencia de estos inciden en prestar servicios en la salud humana. Bajo la premisa de que losroedores son hospederos/reservorios más prevalentes en sitios defaunados, la incidencia de losmamíferos medianos y grandes nos permitirán poner a prueba dicha hipótesis5) Ecosistemas más suceptibles a prestar servicios de salud humana. Actualmente se tiene un escaso
conocimiento de la prevalencia de vectores entre diferentes ecosistemas. La diferencia en
magnitud de composición y abundancia de roedores y ectoparásitos permitirá (por la escalanacional, SiPeCaM) aportar conocimiento sobre dónde los vectores-ectoparásitos deenfermedades son mas beneficiadas por la degradación y priorizar acciones sobre las regiones
con ecosistemas mas vulnerables.
53

ANEXO 8: Áreas Naturales Protegidas, Sitios Ramsar y Áreas de Importancia para la Conservación de
Aves (AICAs) con sitios potenciales de muestreo en el SIPECAM
Área Natural Protegida
Cañón del Usumacinta
Laguna de Términos
Laguna Madre y Delta del Río Bravo
Meseta de Cacaxtla
Sierra de Álamos-Río Cuchujaqui
Sierra La Mojonera
C.A.D.N.R. 004 Don Martín
C.A.D.N.R. 026 Bajo Río San Juan
C.A.D.N.R. 043 Estado de Nayarit
Z.P.F. en los terrenos de La Concordia, Ángel Albino Corzo, Villa Flores yJiquipilas
Cumbres de Monterrey
Calakmul
Chamela-Cuixmala
El Triunfo
El Vizcaíno
Janos
La Encrucijada
La Sepultura
Los Petenes
Los Tuxtlas
Mapimí
Mariposa Monarca
Marismas Nacionales Nayarit
Montes Azules
Pantanos de Centla
Selva El Ocote
Sierra de Manantlán
Sierra de Tamaulipas
Sierra Gorda
Sierra Gorda de Guanajuato
Tehuacán-Cuicatlán
Zicuirán-Infiernill

Categoría de
Manejo
APFyF
APFyF
APFyF
APFyF
APFyF
APFyF
APRN
APRN
APRN
APRN
PN
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
RB
54

Nombre de los Sitios Ramsar

EstadoReserva de la Biósfera Chamela-Cuixmala
Ecosistema Sierra de Ajos - Bavispe Zona de Influencia Cuenca Río San
Pedro

JaliscoSistema Ripario de la Cuenca y Estero de San José del Cabo
Reserva de la Biosfera Los PetenesÁrea de Protección de Flora y Fauna de Laguna de TérminosÁrea de Protección de Flora y Fauna Laguna Madre
Marismas Nacionales
Reserva de la Biosfera La Encrucijada
Pantanos de Centla

SonoraBaja California
Sur
Campeche
CampecheTamaulipas
Sinaloa, Nayarit
ChiapasTabascoAreas de Importancia para la Conservación de Aves

Sierra de Valparaíso
El PotosíCorredor Laguna Bélgica-Sierra Limón-Canon Sumidero

Laguna de Términos
Sierra de Atoyac-Bosques de Niebla deCosta Grande
Sierra de Santa Rosa

Cuenca Baja del Balsas
La Encrucijada
Janos-Nuevo Casas Grandes

San Nicolás de los Montes
Montes Azules
Lagos de Montebello

Complejo Lagunar San Ignacio
MapimíCalakmulSelvas Secas de San Ignacio
Sierra del Burro
Humedales del Noroeste de Chihuahua
Chamela-Cuitzmala

Los Tuxtlas
Sierra Chincua
Marismas Nacionales
Laguna Madre
Sierra de Manantlán
Sierra Maderas del Carmen
Tlanchinol-Bosque de Montana del Noroeste
de Hidalgo
Sierra de Zongolica
Pantanos de Centla
Reserva de la Biosfera Sierra Gorda
El Triunfo
Sierra de Arteaga
Valle de Tehuacán - CuicatlánCorredor Calakmul-Sian Ka'An

Sur de Quintana Roo
Carricitos-Meseta de Cacaxtla
Los Petenes
El Ocote
Sierra de Tamaulipas
Cuchillas de la Zarca
Sierra de Miahuatlán
Sistema de Sierras de la Sierra Madre Occidental

55

ANEXO 9: Especies de importancia para la conservación registradas en foto-trampas en el SNMB
Especies

NOM

Prioritarias

CITES

IUCN

Eira barbara

Mamíferos
En peligro de extinción
-

III

-

Dicotyles tajacu

-

-

II

-

Antilocapra americana

En peligro de extinción

I-

Mazama temama--

Deficiente de datos

Mazama pandora--

Vulnerable

Ursus americanus-

Alta
prioridad
Altaprioridad
Altaprioridad-

II

Preocupación menor

Leopardus wiedii

En peligro de extinción-

I

Preocupación menor

Tamandua mexicana

En peligro de extinción-

III

Preocupación menor

Lynx rufus
Leopardus wiedii

En peligro de extinción
En peligro de extinción

-

II
I

Casi Amenazado

Leopardus pardalis

En peligro de extinción

-

I

-

Herpailurus yagouaroundi

Amenazada-

I

Preocupación menor

Panthera onca

En peligro de extinción

I

Casi Amenazado

Tapirus bairdii

En peligro de extinción

I

En peligro

Puma concolor-

Alta
prioridad
Altaprioridad-

II

Preocupación menor

III
III

Vulnerable
Casi Amenazado

-

-

III

Preocupación menor

Aves
Crax rubra
Meleagris ocellata

Amenazada
Amenazada

Meleagris gallopavo-

Penelope purpurascens

Amenazada

Alta
Prioridad
Altaprioridad-

56

L​ITERATURA​ C​ITADA

Ahumada JA, Hurtado J, Lizcano D. 2013. Monitoring the Status and Trends of Tropical Forest
Terrestrial Vertebrate Communities from Camera Trap Data: A Tool for Conservation. PLoS ONE 8(9):e73707.
Díaz-Pulido, A. y E. Payán Garrido. 2012. Manual de fototrampeo: una herramienta de investigaciónpara la conservación de la biodiversidad en Colombia. Instituto de Investigaciones de Recursos
Biológicos Alexander von Humboldt y Panthera Colombia. 32 pp.
Díaz, S., Pascual, U., Stenseke, M., Martín-López, B., Watson, R., Molnár, Z., Hill, R., Kai M. A.,
Baste, I. A., Brauman, K., Polasky, S., Lonsdale, Larigauderie, A., Leadley, P., van Oudenhoven, A.,van der Plaat, F., Schröter, M., Lavorel, S., Aumeeruddy-Thomas, Y., Bukvareva, E., Davies, K.,
Demissew, S., Gunay and Failler, P., Guerra, C., Hewitt, C., Keune, H., Lindley, S., Shirayama, Y.
2018. Assessing nature’s contributions to people. Science 359: 270-272
Dirzo, R., Young, H.S., Ceballos, G., Collen, B., Galetti, M. 2014. Defaunation in the Anthropocene.
Science 345, 401-406
Equihua M. M. N. García Alaniz, O. Pérez-Maqueo, G. Benítez Badillo, M. Kolb, M. Schmidt, J.
Equihua Benítez, P. Maeda, J.L. Álvarez Palacios. 2015. Bioindicadores: guardianes de nuestro futuro
ambiental. Ecological integrity as indicator of environmental quality -Integridad ecológica comoindicador de la calidad ambiental. El Colegio de la Frontera Sur. Instituto Nacional de Ecología yCambio Climático 687-710.
Hayes, J.P. 1997. Temporal Variation in Activity of Bats and the Design of Echolocation-Monitoring
Studies, Journal of Mammalogy 78, Issue 2, 21: 514–524.
MacSwiney G., M. C., Clarke, F. M. and Racey, P. A. (2008), What you see is not what you get: the roleof ultrasonic detectors in increasing inventory completeness in Neotropical bat assemblages. Journal ofApplied Ecology, 45: 1364-1371.
Monroy-Vilchis, O. Zarco-González, M. M, Rodríguez-Soto, C. Soria-Díaz, Leroy, & Urios, V. 2011.
Fototrampeo de mamíferos en la Sierra Nanchititla, México: abundancia relativa y patrón deactividad. Revista de Biología Tropical, 59(1), 373-383.
O’Brien, T., M. Kinnaird & H. Wibisono. 2003. Crouching tigers, hidden prey: Sumatran tiger and prey
populations in a tropical landscape. Anim. Conserv. 6: 131-139.

57

Porras, L.P.; Vazquez, L.B.; Sarmiento-Aguilar, R.; Douterlungne, D. & Valenzuela-Galván,
D. 2016. Influence of human activities on some medium and large-sized mammals’ richness andabundance in the Lacandon Rainforest. Journal for Nature Conservation, 34: 75-81.
Shannon G, Lewis JS, Gerber BD.​ ​2014​. ​Recommended survey designs for occupancy modelling using
motion-activated cameras: insights from empirical wildlife data​. ​PeerJ 2​:​e532
Tobler, M. W., S. E. Carrillo-Percastegui, R. Leite-Pitman, R. Mares y G. Powell. (2008). An evaluationof camera traps for inventorying large-and medium- sized terrestrial rainforest mammals. ​Animal
Conservation 1​ 1:169-178.
Young, H.S., Dirzo, R., Helgen, K.M., McCauley, D.J., Billeter, S. Kosoy, M. Osikowicz, L., Salkeld,D., Young, T.P., Dittmar, K. 2014. Declines in large wildlife increase landscape-level prevalence of arodent-borne disease in Africa. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA
www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1404958111
Young, H. S., Dirzo, R., McCauley, D. J., Agwanda, B., Cattaneo, L., Dittmar, K., ​Eckerlin
R.P., Fleischer R.C., Helgen L.E., Hintz A., Montinieri J., Zhao S., Helgen K.M.​ 2015. Drivers ofintensity and prevalence of flea parasitism on small mammals in East African savanna ecosystems. The
Journal of Parasitology, 101(3), 327-335.
Zar, J. 2015. Biostatistical analysis. 5th. Edition. Prentice Hall.

58