#f5c66f
Referencia
Do standard weather conditions and flower density affect the results of butterfly monitoring schemes? A field test in three bio-geographic regions in Europe Lang, A., Kallhardt, F., Lee, M.S., Loos, J., Molander, M.A., Pettersson, L.B., Rákosy, L., Stefanescu, C., Messéan, A. Journal of Insect Conservation, 2025: DOI: 10.1007/s10841-025-00680-w
Ficha elaborada por
¿Cómo influyen la floración y las condiciones ambientales en los censos de mariposas? Un test de la metodología BMS en tres regiones europeas
2025
Objetivos
Testar si las condiciones ambientales mínimas recomendadas para llevar a cabo los conteos del BMS son suficientes para obtener unos datos homogéneos y representativos en ambientes agrícolas. Adicionalmente, se quiere cuantificar la influencia de la densidad floral sobre los contajes y evaluar si la importancia de todos estos factores difiere entre regiones geográficas de Europa.
Métodos básicos
Área de estudio: Ambientes rurales en tres regiones europeos: Sur de Suecia, región de Transilvania en Rumanía, y Cataluña.
Durante 2013-2015 se establecieron 10-11 transectos de 1 km, por región. Los transectos se dividieron en 10 secciones de 100 metros y se recorrieron en 4 ocasiones cada año, en abril-mayo, en junio, en julio y en agosto. En cada ocasión, se contaron todas las mariposas diurnas (incluidos los zigénidos), tanto en la ida como en la vuelta, siguiendo la metodología estándar descrita por Pollard & Yates (1991), es decir, los populares 'Pollard walks' que conforman el trabajo de campo de los BMS.
Los contajes sólo se realizaron cuando las condiciones meteorológicas eran apropiadas: porcentaje de sol cercano al 100%, viento no superior a una categoría 3 dentro de la escala de Beaufort, y temperatura superior a 17ºC. Estas condiciones son las que se recomiendan en la mayoría de los BMS europeos para asegurar que los datos obtenidos reflejen realmente la abundancia de mariposas. En paralelo, también se recogieron datos sobre la densidad de flores a lo largo del transecto, siguiendo una metodología muy sencilla que asignaba una de las siguientes categorías a cada sección: 0 – ninguna flor o un número muy bajo; 1 - bajo, menos de 1/3 de la sección cubierta por flores; 2 – medio, entre 1/3 y 2/3 de la sección cubierta por flores; 3 – alto, más de 2/3 de la sección cubierta por flores.
Un análisis previo de los datos indicó que tanto la abundancia como la riqueza de especies no difería entre los censos de ida y vuelta. Para evitar problemas de pseudoreplicación, se escogió al azar sólo uno de los dos contajes. Posteriormente, se hicieron regresiones múltiples y se identificaron qué factores explican la abundancia y riqueza de mariposas en cada región. Además de las variables ambientales medidas, se incluyó la fecha de muestreo entre las variables explicativas.
Resultados principales
Como era previsible, se hallaron diferencias en cuanto al número de especies y de ejemplares de mariposas entre las tres regiones, con valores máximos en Rumania (102 especies en total; 11,7 especies/transecto; 72,6 mariposas/transecto), mínimos en Suecia (31 especies en total; 4,9 especies/transecto, 30,6 mariposas/transecto) e intermedios en Cataluña (82 especies en total; 7,8 especies/transecto; 30,3 mariposas/transecto). El porcentaje de sol no difirió entre regiones, pero sí se observaron diferencias respecto a la temperatura (que fue menor en Suecia) y al viento (que fue más bajo en Rumania). También se observaron diferencias significativas en cuanto a la cantidad de flores, con mayor densidad en Rumania, intermedia en Cataluña y mínima en Suecia.
Los resultados indican que la influencia de la meteorología una vez se cumplen los mínimos propuestos por la metodología BMS es menor en lo que se refiere a la abundancia de mariposas. Sin embargo, la temperatura siguió ejerciendo un efecto positivo en la riqueza de especies en Rumanía y en Cataluña, pero no en Suecia.
Otros dos factores con efectos fuertes sobre los contajes fueron la fecha del muestreo y la densidad de flores. La fecha se relaciona estrechamente con la curva fenológica de la comunidad de mariposas y, lógicamente, cuando el conteo se hace cerca del pico de esta curva (normalmente a principios o mediados del verano, dependiendo de la región) tanto la abundancia como la riqueza son más altas. Por otra parte, en las tres regiones se halló que la densidad de flores explica una parte destacable de la abundancia de mariposas. En cuanto a la riqueza, la densidad de flores fue importante tanto en Cataluña como en Suecia, pero no en Rumanía.
Conclusiones
En conjunto, los resultados demuestran que las recomendaciones de las redes BMS son suficientes como para asegurar que los datos que se recogen reflejen la situación de las comunidades de mariposas con independencia de las condiciones meteorológicas. Por tanto, en gran medida validan esta metodología tan extendida en toda Europa.
Por otra parte, la importancia de las flores en los resultados de los contajes lleva a diversas consideraciones. En primer lugar, el efecto fue máximo en Suecia, donde los paisajes agrícolas tienden a ser más intensivos, y mínimo en Rumanía, donde el paisaje tradicional es todavía predominante en muchos lugares. Una característica de los paisajes agrícolas más intensivos es su déficit en las floraciones naturales. El hecho de que las flores sean un recurso escaso significa que, cuando están presentes, ejercen una fuerte atracción sobre las mariposas. Esta atracción más fuerte en los ambientes más intensivos ha sido demostrada experimentalmente para diferentes insectos polinizadores. En segundo lugar, el efecto de atracción de las flores supone un reto a la hora de interpretar correctamente los niveles poblacionales de las especies monitorizadas. Por el hecho de permanecer más rato en las zonas floriecidas, los ejemplares aumentan su detección hacia el observador y, por tanto, se tiende a sobreestimar el tamaño poblacional. En tercer lugar, resulta obvio a partir de estos resultados que disponer de información sobre la densidad floral es esencial para diagnosticar la importancia de los hábitats para las mariposas.
Aunque sabemos que la importancia de este recurso para las mariposas varía enormemente entre las especies concretas de flores, en este trabajo se demuestra que una simple cuantificación basada en cuatro categorías de densidad floral es suficiente para explicar una parte importante de la variación de los contajes. Es por este motivo que debería valorarse la posibilidad de incorporar información sobre esta variable de forma rutinaria a los contajes del BMS. En nuestro estudio estimamos que el tiempo que suponía recoger esta información escasamente superaba los 5 minutos en el conjunto del conteo, por lo que realmente no implica un esfuerzo añadido difícil de asumir por parte del muestreador.