Análisis espacio-temporal de plagas urbanas

Abstract

Introducción: Las plagas urbanas son un problema ambiental, sanitario y económico. Su control resulta imprescindible para un mantenimiento saludable del medio ambiente urbano. Para su regulación, existen diferentes métodos de control, unos de tipo reactivo y otros de tipo preventivo; mientras que en el primer caso se actúa una vez que se haya producido el daño, en el segundo caso se enfatizan la prevención y la vigilancia continua, lo que facilita un diagnóstico precoz. Para que se pueda llevar a cabo un eficiente control preventivo es necesario conocer en profundidad la ecología y biología de los animales susceptibles de devenir en plaga y analizar los factores ambientales que intervienen. En relación con este aspecto, esta tesis se ha planteado como objetivo principal desarrollar una metodología espacio-temporal integral orientada al análisis de plagas para proporcionar información sobre el riesgo de infestación al gestor de plagas y de medio ambiente urbano. Metodología: Para cumplir con dicho objetivo se ha llevado a cabo un caso estudio en la ciudad de Madrid con 10.956 avistamientos de ratas acaecidos entre los años 2002 y 2008. Previo a los análisis de datos se ha realizado una sesión de brainstorming y encuestas a los profesionales que trabajan controlando las plagas de Madrid. Con la información recopilada en estas actividades se ha obtenido una lista de factores que pueden facilitar la aparición de ratas en Madrid. Para caracterizar el riesgo de plaga, se han llevado a cabo diferentes análisis. Mediante la aplicación de modelos GAM se han identificado los hot-spots de la ciudad y se han definido los pesos de los factores más influyentes. Por otro lado, mediante el uso de modelos GLM se han descrito las tendencias temporales de los avistamientos (tomando como unidad la cantidad de avisos diarios) y se han ponderado los factores tempo-dependientes. Para completar el estudio y debido a que las dinámicas espacial y temporal no actúan por separado (sino que interactúan conjuntamente), se ha llevado a cabo un análisis espacio-temporal mediante tres enfoques diferentes: en primer lugar se han representado los modelos espaciales en 3 momentos (en mapas) para analizar la tendencia temporal e intensidad de los hotspots; se ha estimado la K-función inhomogénea para estimar el nivel de clusterización espacio-temporal; y por último se ha creado un modelo "mecanístico" que describe la aparición de ratas espacio-temporalmente. La recopilación, el tratamiento y análisis de datos junto a la creación de los mapas se ha llevado a cabo mediante los GIS y los modelos estadísticos se han creado en R. Resultados: Según el estudio realizado, los factores ambientales más influyentes en la aparición de ratas de Madrid, de mayor a menor importancia, son: la antigüedad de los edificios, la distancia al mercado más próximo, la distancia a la zona verde más próxima, la densidad de población, la distancia al punto de suministro de agua más próximo, la distancia al punto de alimentación de gatos más cercano y el tamaño de la zona verde más próxima. Por otro lado los factores tempo-dependientes más importantes han sido el día de la semana que se realiza el registro del avistamiento y algunos factores meteorológicos, entre ellos, la temperatura y la humedad relativa (con relación proporcional con respecto al número de avisos) y la precipitación (inversamente proporcional). Según el resultado de la K-función inhomogéneo, los avistamientos tienden a producirse en forma de cluster, espacialmente en un radio de 150 metros y perduran durante 10 días.Por último, el modelo mecanístico ha permitido simular la aparición de ratas espacio-temporalmente. Conclusiones: Toda la información recopilada permite localizar y caracterizar el riesgo de plaga y dichos resultados permiten ayudar a los gestores de plagas y del medio ambiente urbano en la toma de decisiones en temas de salud pública y ambiental. El análisis visual de los hot-spots ayuda a definir los lugares más propicios para sufrir plagas de ratas y la tendencia temporal muestra que los hot-spots se mantienen en el tiempo pero a su vez se aprecia una disminución de los casos. La ponderación de los factores mediante los modelos (GAM y GLM) ayudan a conocer la importancia de cada uno y a enfocar los esfuerzos. El estudio demuestra que las sinergias de dos disciplinas como los GIS y la estadística pueden ayudar a crear información valiosa para otra disciplina como es el estudio y gestión de las plagas, y que se puede conseguir información muy valiosa desde un punto de vista espacio-temporal.