Ciencia

¿Pueden las aves marinas predecir los descartes de pesca?

Las gaviotas patiamarillas Larus michahellis optimizan el tiempo que dedican a alimentarse, aprovechando la existencia de un recurso predecible como son los descartes de pescado. Una investigación del Museo Nacional de Ciencias Naturales (CSIC) revela que la densidad de arrastreros en el mar y la hora del día son las variables que mejor explican la distribución de las aves.

Según el último informe de la FAO, la tasa global ponderada de descartes de pesca en el mundo se sitúa en el 8%, aunque esta cifra se eleva hasta el 60% en determinadas modalidades de pesca. Estos descartes son la parte de las capturas que por diversos motivos se devuelve al mar y que, sólo en la Unión Europea, equivale a 1,3 millones de toneladas al año.

Se calcula que las aves marinas pueden explotar en torno al 80% de los descartes de pesca, siendo este tipo de recurso de especial relevancia en el mar Mediterráneo. Aunque la reducción del volumen de descartes se plantea como un aspecto clave en la conservación de los ecosistemas marinos, ello no deja de plantear serios interrogantes sobre cómo va a afectar a las aves marinas, habida cuenta de que la pesca comercial durante el último siglo ha esquilmado una gran parte de los recursos de que disponían.
La gaviota patiamarilla es una especie muy común en la península Ibérica debido a su carácter oportunista que le permite explotar recursos diversos como los vertederos y los descartes pesqueros, donde encuentra alimento en abundancia. En el delta del Ebro, los descartes llegan a proporcionar casi un 60% de la energía requerida durante el período reproductor.
Un estudio del Museo Nacional de Ciencias Naturales en colaboración con la Universidad de Barcelona, cuyos resultados se han publicado en la revista Ecography, analiza si la gaviota patiamarilla se beneficia de la previsibilidad temporal y espacial de los descartes de pescado.
A partir de la información obtenida en los censos aéreos realizados sobre una amplia franja costera del delta del Ebro, los investigadores han elaborado unos modelos sobre la distribución de las gaviotas en el mar en relación con la distribución de la flota pesquera y su actividad diaria. Estos modelos reflejan que la densidad de arrastreros en el mar y la hora del día son las variables que mejor explican la distribución de las aves.
Las gaviotas incrementan su presencia en el mar justo antes de los descartes de pescado, que se producen por la tarde, cuando pueden observarse en gran cantidad merodeando alrededor de los barcos pesqueros. Por la mañana, sin embargo, cuando las oportunidades de localizar alimento son menores porque éste es más escaso y se encuentra disperso en un área mucho más amplia, la densidad de gaviotas es menor.

De este modo, las gaviotas optimizan el tiempo que dedican a alimentarse, aprovechando la existencia de un recurso predecible como son los descartes de pescado. Por la mañana, cuando no hay descartes, las gaviotas se saltan períodos de alimentación en el mar para reducir los costes que representa la búsqueda continua de alimento.
«Hemos constatado una mayor densidad de gaviotas en el delta del Ebro y un solapamiento entre las gaviotas y los barcos de arrastre. De algún modo, las gaviotas son capaces de anticipar el suministro de recursos» señala David Vieites, del MNCN, que añade: «Nuestros resultados tienen implicaciones en la dinámica de la población y en la distribución de la especie, debido a su fuerte dependencia de la flota de arrastre. Es previsible que si se producen cambios en las pesquerías, las poblaciones de gaviotas podrían sufrir cambios dramáticos».
Referencia bibliográfica:
Cama. A., Abellana, R., Christel, I., Ferrer, X. Vieites, D. R. 2012. Living on predictability: modelling the density distribution of efficient foraging seabirds. Ecography, 35: 1- 10.

Fuente:  www.mncn.csic.es

Sobre el Autor

Jordi Sierra Marquez

Comunicador y periodista 2.0 - Experto en #MarketingDigital y #MarcaPersonal / Licenciado en periodismo por la UCM y con un master en comunicación multimedia.