Amenazados por la actividad humana, estos cetáceos podrían tener una oportunidad de conservación de su ecosistema a partir de este hallazgo, según los investigadores.
Los expertos lograron acceder por vía sonora al boto o delfín rosado de río (Inia geoffrensis) y el tucuxi (Sotalia fluviatilis), dos de las comunidades acuáticas amenazadas por la actividad humana derivada de la pesca, la agricultura, la minería y la construcción de presas, informó este viernes la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) en un comunicado.
La entidad académica agregó que este seguimiento de los delfines mediante la escucha de sus emisiones de ecolocalización -que es el sonido que emiten ciertos animales como los cetáceos- puede usarse para observar los movimientos de las dos especies de agua dulce del Amazonas y así llevar a cabo estrategias de conservación de sus hábitats.
El estudio abarcó unos 800 kilómetros cuadrados de la Reserva de Desarrollo Sostenible de Mamirauá, en Brasil, y fue realizado por científicos del Laboratorio de Aplicaciones Bioacústicas de la UPC, del Institutto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá y de la National Marine Mammal Foundation, de San Diego (Estados Unidos).
Los investigadores emplearon los datos obtenidos a través de cinco hidrófonos sumergidos en profundidades de entre tres y cinco metros en los ríos Solimoes y Japurá, según informaron en la revista Scientific Reports (Nature), lo que podría contribuir a mejorar la conservación de estas especies.
Los científicos analizaron datos bioacústicos desde los canales fluviales, las bahías, los lagos y los bosques inundados de la reserva, en diferentes periodos durante las estaciones húmedas y secas, entre junio de 2019 y septiembre de 2020.
El equipo detectó que la presencia de delfines aumentó del 10% al 70% en la bahía y en el río a medida que los niveles de agua crecían entre los meses de noviembre y enero.
Los autores del estudio informaron que usaron algoritmos de aprendizaje profundo, que se conocen como Convolutional Neural Network o red neuronal convolucional, y datos bioacústicos recogidos manualmente para clasificar de manera automática los sonidos de ecolocalización de delfines, los sonidos de barcos y también de la lluvia, con unos niveles de precisión del 95%, del 92% y 98%, respectivamente.
