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AÑO 8 No. 38 Agosto de 2018

CONTENIDO 1. Energía y Contaminación 2. Bajo presión: Cómo los tities grises toleran el incremento del ruido antropogénico y la urbanización 3. Taller de Investigación Alimentos, Tecnología y Comercio Exterior

Energía y Contaminación Se habla de dejar de lado, a nivel mundial, las energías provenientes de la combustión de productos fósiles como Petróleo y Carbón y de la fisión del átomo (electro nuclear) y pasar en ciertas regiones del Planeta a las energías limpias (hidroeléctricas y renovables) y, en otras, a solo las energías renovables (solar, eólica, geotérmica y bioenergía) como fuentes de generación de energía eléctrica. En este contexto, es básico establecer previamente que todo lo existente en el planeta es energía. Ya lo demostró el Dr. Einstein cuando plantea una fórmula que relaciona estas dos variables: E = mc2, donde m es masa (una característica de la materia), y c es la velocidad de la luz en el espacio (una constante), ecuación lineal que relaciona directamente masa con energía. Además, hay una ley de Física que determina que la Energía, no se crea ni se destruye, solo se transforma.

* Los artículos publicados en el boletín son de entera responsabilidad de los autores y no expresan en ninguna forma la posición de la ANCB-SC sobre el tema.

ACADEMIA NACIONAL DE CIENCIAS DE BOLIVIA DEPARTAMENTAL SANTA CRUZ (ANCB-SC) INFORMACIÓN GENERAL: CONSEJO EDITORIAL: Acad. Francisco García G. Acad. Victor Hugo Limpias O. Acad. Gastón Mejía B. Acad. Marcelo Michel V. Acad. Alcides Parejas M. Acad. Marión K. Schulmeyer D. Acad. Carmen Rosa Serrano N. Acad. Mario Suárez R. Acad. Herland Vaca Diez B. EDICIÓN: Diseño gráfico: Yoshimi Iwanaga Edición Financiada por la Fundación Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA DIRECCIÓN ANCB-SC: Fundación Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA Av. Paraguá y 4to. Anillo Tel.: +591 (3) 346 4000 int. 285 Fax: +591 (3) 347 5408 gastonmejia@upsa.edu.bo franciscogarcia@cotas.com.bo

Volviendo al campo energético del sector a nivel mundial, hasta hoy, generado básicamente por energías no renovables (carbón y petróleo), muestra un desarrollo exponencial de las energías limpias y renovables caracterizado por costos de producción y operación cada vez menores, inversiones cada vez mayores, ritmo de construcción de instalaciones intenso, e ingreso en el Mercado de nuevos e innovativos modelos y procesos, contexto en el que aún se presentan diferencias en cuanto se refiere a su aplicación, centradas fundamentalmente en las formas de generación del sector eléctrico. Según el informe ‘Tendencias globales de inversión en energía renovable 2018’, el 38 por ciento de la nueva capacidad de generación energética mundial es producida por sistemas fotovoltaicos y, en menor grado, es aplicada en los sectores de calefacción, refrigeración y transporte que concentran el 80% de la demanda energética (constituida en un 92% por energías generadas por hidrocarburos) y en la que la electrificación hoy juega un papel cada vez más importante (el uso de la electricidad en el transporte representa un 1,3% del total de energía utilizada de la cual, el 25% es proporcionado por fuentes renovables) al venderse actualmente más de un millón de vehículos eléctricos/año. En este contexto, el uso de energéticos en Bolivia, según ENDE, en el ultimo año, muestra que el

69% de generación de energía eléctrica proviene de plantas termoeléctricas, 30% de centrales hidroeléctricas, y el restante 1% es proporcionado por fuentes de energías alternativas o renovables pero, al 2025, según esta empresa, los proyectos con energías limpias: hidroeléctricos (hay proyectos de generación de más de 3. 000 Mw en diseño y en construcción), eólicos (hay un parque eólico de 3 Mw en operación en Cochabamba, en etapa de ampliación actual a 21 Mw y otros 3 parques programados en Santa Cruz para el 2018-2019), solares (hay una planta fotovoltaica con 5 Mw de generación eléctrica en operación en Cobija y otras dos en construcción en Oruro (20 Mw) y en Tarija (5 Mw)) y geotérmicos (una planta en construcción de 100 Mw en Uyuni), liderarán la generación de energía eléctrica alcanzando el 74% del total con lo cual, la participación de la generación termoeléctrica a dicho año bajará al 26%. Estos cambios en los medios de producción de energía eléctrica a nivel mundial y en Bolivia (cambió al uso de energías limpias y renovables) no están exentos de efectos negativos ambientales que deben ser considerados a fin de eliminar o minimizar los mismos, como en el caso de la energía geotérmica en el que el vapor de agua extraído de reservorios bajo superficie puede llevar consigo a la superficie contaminantes ácidos tanto sólidos como gaseosos y metales pesados nocivos para la salud; como en el caso de la energía eólica al ser generada en torres con alturas cercanas a los 100 metros (es la de uso más eficiente de suelo, 40 m2 por torre) y aeromotores de aspas de gran dimensión (3 m de largo) produce, por una parte, impacto visual en el paisaje y, por otra, ruido de baja frecuencia que afecta a animales y humanos y es una trampa potencial para aves; como en el caso de la energía hidroeléctrica de alta potencia, al exigir la construcción de grandes represas (caso El Bala y Cachuela Esperanza en Bolivia), entre otros impactos, generando grandes embalses que provocan pérdida de biodiversidad y del acervo cultural, se producen grandes volúmenes de gases por la materia vegetal en descomposición y llevan a que tengan lugar movimientos y relocalizaciones de grupos importantes de poblacion; en el caso de la energía solar que exige el uso, en su industrialización, de grandes volúmenes de recursos metálicos aun cuando su operación no TESAPE ARANDU

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conlleva problemas ambientales críticos fuera de la elevada proporción de intensidad solar reflejada (70%) que puede afectar a poblaciones cercanas; finalmente, en el caso de la energía de la biomasa (energía dendrológica) produce contaminación durante la combustión por emisión de CO2 y necesita tierras cultivables para la producción del volumen de energéticos requeridos para la generación de una potencia eléctrica alta. El cambio en la generación energética, de no renovables a limpias y renovables, que se inició a nivel mundial hace unos años, nos lleva a reflexionar sobre la validez de desarrollar acciones intensivas para lograr estos cambios en el largo plazo si es que, en

el ínterin, aún no se logra, desarrollar la tecnología adecuada de producción y control de energía eléctrica generada por procesos de fusión atómica (ya existe una planta experimental en operación en Francia) y de operación de unidades móviles mediante el uso de hidrogeno (ya se tiene vehículos experimentales operando con este energético cuyo residuo es agua) que nos llevaría a una energía eléctrica de uso sostenible en el tiempo y sin contaminación y a la no dependencia mayoritaria de vehículos eléctricos, con resultados altamente positivos para la naturaleza. He ahí la gran pregunta. Acad. Gastón Mejía Brown Presidente ANCB-SC

Bajo presión: Cómo los tities grises toleran el incremento del ruido antropogénico y la urbanización INTRODUCCIÓN El desarrollo humano constante introduce elementos de ruido antropogénico al medio ambiente mediante varios elementos del paisaje urbano moderno como carreteras, aeropuertos, bases militares, ciudades (Slabbekoorn y Ripmeester 2008). Con el paso del tiempo, los ruidos antropogénicos cada vez son más ruidosos, frecuentes y comunes en comparación a los ruidos naturales (Patricelli y Blickley 2006, Popper y Hastings 2009). Como resultado, un cambio sistemático en el ambiente acústico crea una variedad de sonidos nuevos a los cuales la fauna urbana sigue expuesta (Warren et al. 2006, Slabbekoorn y Ripmeester 2008). Sonidos nuevos que no podrían ser encontrados o comparados con aquellos de las áreas rurales (Bonier et al. 2006). Los impactos producidos por el ruido antropogénico o antropofonía pueden afectar tanto a nivel individual como poblacional (Burnham y Anderson 2000), afectando la fisiología reproductiva, pérdida de energía, pérdida de posibles parejas, pérdida de oportunidades de forrajeo (Edge y Marcum 1985), daños en el sistema auditivo (McClure et al. 2013), incremento de los niveles cardiacos (Weisenberger et al. 1996), encubrimiento de sonidos importantes para la supervivencia y la reproducción, además de una exposición a un estrés crónico y respuestas fisiológicas asociadas (altos niveles de cortisol) (Blickey y Patricelli 2010, Muhly et al. 2011). Es por esto que las investigaciones sobre el efecto de la antropofonía en poblaciones urbanas de primates que habitan un entorno urbano son necesarias. Es una oportunidad de entender cómo estos primates son capaces de adaptarse a las presiones ambientales crecientes externas (caminos, sonido de autos) e internas (presencia humana). Además, estos datos pueden 02

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emplearse para implementar estrategias de manejo apropiadas para la conservación de primates (reubicación de grupos), en lugares donde existen especies de primates amenazados que se enfrenten a este tipo de condiciones. El presente trabajo se divide en cinco partes: Gradiente de presión sonora, Comportamiento, Monitoreo acústico automatizado, Trabajo experimental y Análisis de corticoides. OBJETIVOS Objetivo General Comprender cómo una población peri-urbana de monos Titis sobrevive frente a un crecimiento rápido de actividad antropogénica. Objetivos específicos a. Comparar el grado de antropofonía y de biofonía dentro de los territorios de seis grupos de monos ubicados a diferentes distancias de la carretera. b. Analizar la correlación entre la respuesta de alarma de los monos frente a señuelos vs. el nivel de ruido antropogénico medido en el territorio de cada grupo. c. Determinar si los monos que viven en áreas expuestas a un ruido antropogénico elevado son menos susceptibles al estrés que aquellos expuestos a niveles más bajos de antropofonía. ÁREA DE ESTUDIO Para llevar a cabo este trabajo se eligió el parque ecológico Yvaga Guazú (17°52’22. 05”S; 63°16’3.13”W, Figura 1), localizado a 13 kolómetros del centro de la ciudad de Santa Cruz de la Sierra,


Bolivia. Es una propiedad privada de 15 hectáreas, con un remanente de bosque rodeado al Norte por la carretera Doble vía a la Guardia, carretera altamente transitada debido a que, por esta vía se va hacia la ciudad de Sucre, Cochabamba y pueblos aledaños por lo que se genera una antropofonía alta por la presencia de transporte pesado y liviano constante. Además, al Sur del parque se encuentra la Urbanización Campo Verde, donde se construyen casas actualmente, mientras que al Oeste y Este se encuentran lotes. Figura 1. Mapa de ubicación del área de estudio

T2 y T3, respectivamente; Figura 2). Cada transecto consta de 8 puntos con una distancia entre estos de 100 metros. Los puntos donde se toman los datos, se identifican con fichas metálicas de latas recicladas en árboles de referencia que fueron geo referenciados (Garmin Etrex 30). La toma de datos de presión sonora (dBA) fue de septiembre a octubre 2017 y de febrero a marzo 2018 con el sonómetro Voltcraft Plus SL-300, ubicado en un trípode a 1,50 metros de altura. Los datos se tomaron cada tres horas a lo largo de la jornada (6:00, 9:00, 12:00, 15:00 y 18:00 horas). Figura 2. Cuadricula de toma de datos de sonido con el sonómetro.

Fuente: Elaboración Propia. Nota: Esta cuadricula está conformada por 27 puntos de toma de datos con intervalos de 100m de distancia entre cada punto a lo largo de toda el área de estudio (0-800m).

Fuente: Elaboración Propia. Nota: En la figura se observan los tipos de perturbación humana al que son expuestos los animales del parque como ser la carretera Doble vía a La Guardia, la Urbanización Campo Verde, además del fragmento talado recientemente (lado derecho al sur del parque).

El área de estudio pertenece a un ecosistema de bosques lluviosos donde se encuentra una variedad de árboles nativos, principalmente, toborochi (Choriza speciosa), cedro (Cedrela odorata), oreja de mono (Enterolobium contortisiliquum), tajibo mono (Zeiheria tuberculosa), penoco (Samanea tubulosa), bibosi (Ficus sp.), gebió (Albizia niopoides), mara (Swietenia macrophylla), gallito (Eritrina sp.), mora (Maclura sp.), sauco (Zanthoxylum sp.), guitarrero (Didimopanax sp.), espino blanco (Acacia albicorticata) y jorori (Swartzia jorori).

Para el análisis de datos de la presión sonora se elaboró por convolución un mapa de curvas de nivel sonoras de 20 dB y se graficaron los promedios de los datos obtenidos con los paquetes Akima y ggplot2 del programa R v3.3.3. Comportamiento Se realizó un reconocimiento de los grupos con mayor número de individuos independientes (4 a 6). A los bebés no se los tomó en cuenta. Los grupos con mayor número de integrantes se consideran grupos más estables. Una vez identificados los grupos por el número de individuos, se prosiguió a realizar un muestreo ad libitum primeramente hasta el medio día, durante las dos primeras semanas. Se anotaron los rasgos físicos característicos de cada individuo (color de cuerpo, cola, cara, tamaño, edad).

Se realizaron las acciones:

En base a esto, se elaboró una tabla con la composición de cada grupo de adultos (crecimiento completo >30 meses), sub adultos (tamaño ligeramente menor a los adultos 18 meses a 30 meses), juveniles (crecimiento medio 6 meses a 18 meses), infantes (individuos independientes más pequeños 3 meses a 6 meses) y bebés (individuos no independientes 0 meses a 3 meses) (modificado de, Moynihan 1966, de Luna et al 2010, Casar 2012) (tabla 1).

Gradiente de presión sonora Con el fin de confirmar la presencia de un gradiente acústico a lo largo del parque, se elaboró una cuadricula de 270 metros por 800 metros, donde se delimitaron tres transectos: al lado este del parque, en la mitad del parque y al lado oeste del parque (T1,

Posteriormente, se realizó un muestreo focal de cinco meses, (septiembre 2017 a enero 2018) consistente en dos días de observaciones por grupo. Durante una sesión de observaciones, se siguió a cada individuo del grupo focal durante una media hora, tomando datos de comportamiento de un minuto, cada

MÉTODOS

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5 minutos, según el metodo “focal animal sampling” (Altmann 1964). El primer día, se trabajó entre los 15:00 horas y 18:30 horas para localizar y geo-referenciar el árbol-dormitorio del grupo focal y seguir al grupo en el segundo día. Si no se ubicó el árbol-dormitorio, el día anterior, se esperaban los primeros cantos matinales para localizar los individuos del grupo focal. En ambos días, la toma de datos se iniciaba desde el momento en el que se encontraba al grupo hasta que se perdiera el grupo (a eso se denominó “sesión de observaciones”). En este último caso, se los buscaba nuevamente y una segunda sesión de observaciones comenzaba cuando se los volvía a encontrar. Durante todo el tiempo de muestreo focal se anotaron los tracks in situ de los grupos, en mapas impresos del área de estudio. Estos datos se los digitalizó en Google Earth y se graficó el recorrido de cada grupo en mapas del parque para finalmente delimitar el ámbito de hogar. En total se reportó 68 tracks (11 por grupo aprox.). Un total de 230,4 horas de observaciones se transcribieron a una base de datos en formato Excel. Se realizó un análisis de frecuencia de interacciones entre individuos con un sociograma de “árbol de redes” (Reingold-Tilford 1981) y se graficó las proporciones tiempo de cada actividad por grupo. Monitoreo Acústico Automático Para evaluar el ruido ambiental dentro de cada territorio, se utilizó una unidad de grabación automatizada compuesta por: a. Grabadora ZOOM H4n con dos micrófonos integrados de 120° de campo acústico frontal b. Temporizador conectado a la grabadora c. Regulador alimentado por 3 baterías de 12V d. Dos paneles solares que cargaban las baterías. El dispositivo de grabación se colocó durante dos días en cada territorio según un cronograma de rotación entre los seis grupos. Para poder tener una cobertura total de cada territorio se colocó el dispositivo en cuatro partes del mismo territorio con la misma orientación de los micrófonos en todos los casos (Figura 3). El monitoreo acústico empezó a las 18:00 con los micrófonos orientados en dirección norte (hacia la carretera) y durante 24 horas a 70 horas, se grabó un minuto de sonidos del medio ambiente (~10Mb) por cada 10 minutos. La tasa de muestreo fue de 44,100 Hz con una resolución de 16 bits usando la función “mono mix” que mezcla los canales izquierdo y derecho y graba dual-mono. Los archivos de sonidos en formato WAVE (144 archivos/24 horas) se analizaron con el paquete seewave v2.0.5 (Sueur et al. 2008) y soundecology v.1.3.2 (Villanueva- Rivera & Pijanowski 2016) del programa R v3.3.3. Para la visualización de los espectrogramas se utilizó el programa Raven Pro 1.5 Console.

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Figura 3. Grabadora ZOOM H4n.

Fuente: Elaboración Propia. Nota: a) Se observa la disposición de los paneles solares en una zona con mayor exposición solar por lo regular de 10 a 20m de distancia; b) De izq. a der., Transformador del panel solar, control remoto de la grabadora con sensor adaptado para programar las grabaciones de 1min cada 10 min, grabadora ZOOM H4n y panel solar.

Se calcularon 12 índices acústicos basándose en bibliografía (Pijanowski et. al 2011a, Pijanowski et. al 2011b, Villanueva et al. 2011). Posteriormente, se redujeron a tres índices acústicos (fb1, RMS y AC) en base al análisis de una prueba de análisis de componente principal (PCA) entre los 12 índices. Para poder comparar los valores de los índices en el PCA se transformaron logarítmicamente los datos de los tres índices seleccionados, seguidos de una transformación a puntaje Z estándar (z score). Se promediaron los valores de las grabaciones (n = 27) hechas en el territorio de cada grupo para graficar ciclos circadianos. Sólo se analizaron los datos de 6:00 horas a 18:00 horas debido a que es el tiempo activo de los grupos de P. donacophilus. Trabajo experimental Las sesiones de experimentos se hicieron durante 11 semanas (febrero a mayo de 2018). Un día antes de iniciar una sesión se seguía al grupo al que iba a exponerse al fin de la tarde (16:30 horas a 18:30 horas) para ubicar el árbol-dormitorio. Con esta información, se determinaba el sitio experimental donde habría mayor probabilidad que saliera el grupo desde su árboldormitorio. Elegimos un sitio de altura preferentemente baja para que los individuos vean el señuelo y se pueda identificar a cada uno de los individuos durante la sesión. Cada prueba empezó antes del amanecer (5:30 de la madrugada) con el señuelo (maniquí o serpiente) orientado en dirección al sitio donde se predecía saldrían los individuos desde el árboldormitorio. Los dos observadores se camuflaron a unos 5 metros del señuelo de tal manera que los monos no se percaten de su presencia (Figura 4). Un observador (LHL) estaba encargado de la notacion “ad libitum” del comportamiento de los animales (ver Appendice) mientras que el segundo observador estaba encargado de la filmación (Canon XL-H1 con lente grand angular) y de la grabación de las vocalizaciones con un micrófono direccional (Seenheiser ME66-K6P).


Figura 4. Señuelos

Fuente: Elaboración Propia. Nota: Se observan los señuelos a los cuales los individuos fueron sometidos (a y c), además de la forma de camuflaje de los investigadores (b).

Se consideraba una prueba exitosa a aquella en la cual un individuo del grupo al menos ha visto al señuelo. La prueba se anulaba si los individuos del grupo no aparecían. En este caso, se realizaba al siguiente día una segunda prueba. Análisis de corticoides Se siguió a los grupos y en el momento que se encontraban en una altura baja y visible y se observaba que defecaban se identificaba el lugar y se colectaba la muestra anotando la identidad del individuo a la cual pertenece. De cada muestra se extrajo y se pesó 0,1 gramos de heces con una balanza portátil de precisión (OHAUS modelo YA302). Se lo colocó en un medio de 2,5 mililitros de agua destilada y 2,5 mililitros de etanol (Sousa y Ziegler 1998, Strier y Ziegler 1997). Cada tubo se rotuló con la fecha, número de muestra, grupo y individuo y se sellaron con parafilm. Las muestras se almacenaron en un congelador a -20°C ubicado dentro de un edificio del Parque Yvaga Guazú (Figura 5).

Figura 5. Proceso de colecta de heces

Fuente: Elaboración Propia. Nota: Izq: Muestra de hez fresca; Der: Muestra de heces en dilución 1:1 de etanol y agua destilada.

Estas muestras se enviaron al laboratorio de la directora de DANTA. Kimberly Dingess. Con el kit DetectX® Cortisol Immunoassay (empresa) realiza un análisis de los glucocorticoides ciego (i.e. sin conocimiento del sitio de origen de las muestras).Las variaciones en los niveles de glucocorticoides en los tres sitios son analizadas con un test de ANOVA. RESULTADOS Gradiente Acústico En total se generaron tres capas de tres transectos (9 en total) durante los meses de septiembre 2017 – octubre 2017 (Figura 6 a y b). Los valores mínimos de presión sonora tomados a las 6:00, 9:00, 12:00 y 15:00 horas muestran un gradiente de presion sonora (Pearson correlation coefficient r = ) con un rango de 75 dBA hasta 50 dBA en ambas direcciones, sin mucha variación entre horas. No obstante, una excepción se nota a las 18:00: el ruido sube entre 200 metros a 400 metros, debido al coro bullicioso de las chicharras en el parque. Por otra parte, los valores máximos (Figura 6 c y d) presentan una mayor variación de presión sonora con la distancia desde la carreterra (rango: 55 dBA a 98 dBA). No obstante, puede observarse una tendencia a un gradiente en descenso en ambas direcciones. Al igual que en el caso de los valores mínimos, los datos de las 18 horas en ambas direcciones, presentan el pico más alto a los 400 metros, debido al coro bullicioso de las chicharras en el parque.

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Figura 6. Valores máximo y mínimos

Fuente: Elaboración Propia. Nota: En la gráfica se observa los valores de presión sonora máximos y mínimos con dirección norte y sur a diferentes horas del día.

El mapa de curvas de nivel (Figura 7) indica que, a lo largo de la jornada, el gradiente de la presión sonora varía entre 40 dBA hasta 85 dBA, siendo las horas con datos más bajos las 6 horas y 12 horas, mientras que las horas con datos más altos son las 9 horas, 15 horas y 18 horas. Los datos más altos coinciden con los horarios de trabajo de los empleados (8 horas a 18 horas), de igual manera que los datos más bajos con los horarios donde no hay personal (6 horas) y horarios de almuerzo (12 horas a 13horas). El dato de presión sonora más alto y constante a lo largo de la jornada se localiza a distancia 0, que es donde se encuentra la carretera siendo ésta la mayor fuente de presión sonora en el área de estudio. El área intermedia del parque (200 metros a 600 metros) presenta a lo largo de la jornada una variación de presión desde datos bajos hasta datos altos. Esto se debe a diferentes factores como se mencionó anteriormente, el horario de los trabajadores (9 horas a 15 horas), como también el sonido de las “chicharras” a las 18 horas, debido a que a esa hora los empleados terminan su jornada y no hay personal a lo largo del parque. La zona del fondo del área de estudio no presenta una variación en cuanto a la presión de sonido ya que los valores oscilan dentro de un rango bajo.

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Figura 7. Mapa sonoro con isolineas de 2.5dB.

Fuente: Elaboración Propia. Nota: En cada recuadro se observa los diferentes niveles de presión de sonido a lo largo del Parque Yvaga Guazú. El color morado representa un valor bajo de presión de sonido, mientras el color verde limón el valor más alto de presión sonora. Axis horizontal: distancia (m) desde la careterra. Axis vertical: ancho (m) del Parque.

COMPORTAMIENTO Se considera: Etogramas Se reportó un esfuerzo de muestreo de 230,4 horas (52 días), con un promedio de 38,4 horas por grupo (8,7 día/grupo) y un promedio de 450 observaciones por grupo. Existe una diferencia significativa de presupuesto de tiempo (Fig.8) entre comportamientos de un mismo grupo (P<0,05; gl = 7). Entre grupos no existe una diferencia significativa (P>0,05; gl = 5) entre 5 de 8 comportamientos (comer = co, mover = mo, enroscar colas = ec, jugar = ju, vocalización = vo), pero sí en (tomar sol = ts, sin actividad = sa, descanso = de) (P>0,05; gl = 5). El comportamiento con mayor proporción entre los grupos es el de descanso (de), seguido del comer (co) y movimiento (mo), mientras que jugar (ju) fue el menos reportado. Los grupos pasaron más del 50% de su tiempo en el estrato 1 de altura (0 metros a 5 metros) en comparación con los estratos 2 (5 metros a 10 metros) y 3 (10 metros a 15 metros). Sólo se reportó un caso de dos individuos (hembra y juvenil) del grupo 2 que bajaron hasta el suelo para comer hormigas.


Figura 8. Porcentaje de tiempo por comportamiento y altura reportados

Tracks Se delimitaron los ámbitos de hogar en base a 68 tracks reportados de los 6 grupos de estudio. El grupo 1 es el que tiene el mayor ámbito de hogar con 3,38 Ha y el grupo 3 es el grupo con ámbito de hogar más pequeño 1,35 Ha (Figura10). Figura 10. Ámbitos de hogar de los grupos de estudio.

Fuente: Elaboración Propia. Nota: A la izq. se observa la distribución de porcentajes de tiempo por comportamiento (sa = sin actividad; ts=tomando sol; mo = movimiento; co=comiendo; de = descansando; ec = enroscando colas; ju = jugando; v = vocalización) por grupo. A la der. se observa el porcentaje de tiempo pasado en los diferentes estratos altitudinales (0 = suelo; 1 = 0-5 m; 2 = 5-10 m; 3 = 10-15 m).

En la proporción de tiempo entre individuos (Figura 9) se observa que, en todos los grupos, el valor de proporción de tiempo entre hembra y macho siempre tiende a ser primero o segundo. En el caso del infante en la mitad de los grupos, este pasa la mayor parte de su tiempo con el macho, seguido de la hembra o el juvenil con excepción de los grupos 3 y 5 donde pasa más tiempo con el juvenil y en el grupo 6 con la hembra. Figura 9. Diagrama de Reingold – Tilford del porcentaje de tiempo entre individuos

Fuente: Elaboración Propia.

Existe un solapamiento de ámbitos de hogar entre grupos, como es el caso de G1-G2 y G4-G5-G6. Cada grupo no llega a recorrer todo el ámbito de hogar durante una jornada, sino que intercalan el uso de su ámbito de hogar cada dos días. Esto depende del cambio de sus árboles dormitorio. No obstante esto no pasa con los sitios de descanso los cuales son los mismos sin importar el dormitorio que estos elijan. Monitoreo acústico automatizado En total se grabaron 7.899 archivos de paisajes sonoros de un minuto (131 horas) durante un período de cinco meses (octubre 2017 – febrero 2018). Espacialmente, se identificó una regresión lineal descendente (Figura 11) entre el promedio de los datos acústicos con el índice RMS vs la distancia en relación a la carretera en la cual las grabaciones fueron tomadas. Los datos acústicos cercanos a la distancia 0 presentan un valor más alto mientras que aquellas grabaciones realizadas al fondo del parque presentan valores más bajos. Los datos con mayor variación son los que se encuentran entre el rango de 400 metros a 600 metros de distancia de la carretera. Figura 11. Regresión lineal del gradiente acústico

Fuente: Elaboración Propia.

Los juveniles y sub adultos pasan gran parte de su tiempo en solitario. En el caso del tiempo en solitario del infante en todos los grupos es menor al 17% incluso llegando a un 5%. En los dos grupos de 5 individuos (G2-G6) la interacción entre el sub adulto y el macho es casi nula.

Fuente: Elaboración Propia. Nota: Se observa los datos acústicos del índice RMS según la distancia donde fueron tomados.

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A diferencia del análisis anterior en el cual no se tomó en cuenta la delimitación de ámbitos de hogar. Se analizan los datos acústicos de cada grupo por separado. No obstante se observa un gradiente y una diferencia entre los datos acústicos de cada grupo (P<0,05; g.l. 71). Cabe resaltar que si bien el índice RMS es un índice que promedia todos los ruidos acústicos presentes en el ambiente, los ruidos predominantes en el área de estudio han sido los sonidos de avionetas, aviones, tráfico pesado y liviano en la parte delantera del área de estudio, mientras que en la parte trasera voces del personal y sonidos de las viviendas posteriores. Se percibe que el ruido antropogénico por grupo es más alto entre más cerca se encuentre el ámbito de hogar del grupo a la carretera. La única excepción a la regla en este caso es G4 que si bien no tiene un valor similar a G1 o G2 (P<0,05; gl = 143) es mayor que G3 por lo que no se genera un “gradiente perfecto” entre los grupos. Este fenómeno puede deberse a que en el sitio que ocupa G4, existe un gran flujo de trabajadores y, además, un tractor ya que en este sitio se encuentra un vivero y existe un trabajo constante de tres a cuatro personas diariamente.

Figura 12. Grafico de cajas de datos del índice RMS por grupo

Fuente: Elaboración Propia. Nota: Se observa los datos acústicos del índice RMS según el grupo de estudio.

La prueba ANOVA reporta una diferencia significativa entre los datos del índice RMS entre grupos (F<0,05; g.l. = 5). El análisis Post – hoc Tuckey indica que no existe un agrupamiento por semejanza de datos si no una diferenciación de seis grupos (Tabla 1).

Tabla 1. Análisis Post hoc

Tukey HSQa.b

Grupo

N

G6

72

G5

72

G3

72

G4

72

G2

72

G1

72

Sig. Tukey Ba.b

G6

Subset 1

G5

72

G3

72

G4

72

G2

72

G1

72

3

4

6,759861855 6,861073794 7,150431943 1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

6,102915080 6,549894581 6,652863558 6,759861855

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www.ancb-sc.org TESAPE ARANDU

6

6,652863558

Fuente: Elaboración Propia.

08

5

6,549894581

1,000 72

2

6,10291580

6,861073794 7,150431943


Experimentos En total se han elaborado 36 pruebas de las cuales 10 han sido exitosas, cuatro con el señuelo de la serpiente y 6 con el maniquí (Tabla 2). Tabla 2. Resumen de resultados obtenidos durante las pruebas experimentales

Señuelo

Grupo

Pruebas fallidas

Ind.

Dur. llamada

Num. llamada

Tipo de llamada

Min. Distancia (Metros)

Latencia aprox.

Tiempo sesión

M

G1

5

M

0

--

--

3

2hrs

3min

M

G2

2

Inf

0

--

--

1,50

25 min

3min

M

G3

1

H

3min

380;1

Call B; Whistle

4

59min

20min

M

G4

0

Inf

1min28s

63;1;1;9;25

CallB;Call C; Whistle

3

2hr6min

30min

M

G5

4

H

1min30s

90; 1

CallB; Whistle

1,5

2hrs

25min

M

G6

0

?

1min71s

71

CallB

4

1hr10

3min

4

2hr35min

2min58s

3

3hr

3min

S

G3

1

M

1min34s

123;21;5;6

CallB;Call C;Whistle;thrill

S

G5

4

M

2min7s

55

CallB

S

G6

1

J

18s

3;2

Whistle;UN

3

2h30min

18s

S

G2

0

M

0

--

--

4

1h30min

4min

Nota: * m = Maniqui; S=Serpiente

El grupo con mejor reacción frente a ambos señuelos fue el grupo 3. Los grupos 5 y 6 mostraron una reacción a ambos señuelos pero no tan marcada. Los grupos G2 y G1 no mostraron reacción alguna frente al maniquí, mientras que frente a la serpiente no hubo una reacción acústica, sólo una reacción física observando el señuelo y adaptando una posición de defensa. Análisis de corticoides En total se colectaron 40 muestras fecales frescas durante siete meses de seguimiento a los seis grupos (septiembre 2017 a marzo 2018), 30 muestras (75%) de individuos identificados y 10 muestras (25%) sin identificación ya que no se pudo visualizar bien a los monos ubicados a una altura mayor a cinco metros debido al follaje denso. CONCLUSIÓN En conclusión, la presencia del gradiente antropogénico no afecta sustancialmente el comportamiento de los monos ururós. Sin embargo, faltan análisis de glucocorticoides, que indicarían si el gradiente de ruido afecta la fisiología de los individuos. AGRADECIMIENTOS Al Dr. Patrice Adret, Ph.D. por la colaboración en campo, orientación y asesoramiento técnico; al Dr. Damian Rumiz, Ph.D. por el asesoramiento técnico en este trabajo. Al Museo de Historia Natural Noel Kempff Mercado por brindarnos material y a

la Academia Nacional de Ciencias de Bolivia-Departamental Santa Cruz, por la beca otorgada. BIBLIOGRAFÍA Blickley, J. & G. Patricelli. 2010. Impacts of Anthropogenic Noise on Wildlife: Research Priorities for the Development of Standards and Mitigation. Journal of International Wildlife Law & Policy. 13:274–292. Bonier, F., P. R. Martin, K. S. Sheldon, J. P. Jensen, S. L. Foltz, J. C. Wingfield. 2006. Sex-specific consequences of life in the city. Behavioral Ecology. 18(1):121–129. Burnham, K.P. & D.R. Anderson. 2002. Model selection and multimodel inference: a practical information-theoretic approach. Springer-Verlag. 496 p. Cäsar C, Byrne Rw, Young Rj & Zuberbühler K. 2012. The alarm call system of wild black-fronted titi monkeys, Callicebus nigrifrons. Behavioral Ecology and Sociobiology 66: 653e667. De Luna, A. G., Sanmiguel, R., Di Fiore, A. & Fernandez-Duque, E., 2010. Predation and predation attempts on red titi monkeys (Callicebus discolor) and equatorial sakis (Pithecia aequatorialis) in Amazonian Ecuador. Folia Primatologica, 81, 86-95. Edge, W. D., & C. L. Marcum. 1985. Movements of elk in relation to logging disturbances. Journal of Wildlife Management. 49: 741-744. Mcclure, C., J. W. Heidi, E. Ware, J. Carlisle, G. Kaltenecker, J.R. Barber. 2013. An Experimental Investigation into the TESAPE ARANDU

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Effects of Traffic Noise on Distributions of Birds: Avoiding the Phantom Road. Proceedings of the Royal Society B.Biological Sciences. 280: 1773. Moynihan, M., 1966. Communication in the titi monkey, Callicebus. Journal of the Zoological Society, London, 150, 77-127. Muhly, T.B., C. Semeniuk, A. Massolo, L. Hickman, M. Musiani .2011. Human activity helps prey win the predator-prey space race. Plos ONE 6: e17050. Patricelli, G.L. & J.L. Blickley. 2006. Avian communication in urban noise: Causes and consequences of vocal adjustment. The Auk. 123(3):639-649. Popper, A.N. & M.C. Hastings. 2009. The effects of humangenerated sound on fish. Integrative Zoology. 4: 43–52.

Reingold. E. M., and Tilford, J. S. (1981). Tidier Drawings of Trees. IEEE Transactions on Software Engineering, SE-7(2), 223-228. Slabbekoorn, H. & E. A. Ripmeester. 2008. Birdsong and anthropogenic noise: implications and applications for conservation. Molecular Ecology. 17, 72–83. Warren, P.S., M. Katti, M. Ermann, A. Brazel. 2006. Urban bioacoustics: it’s not just noise. Animal Behaviour 71: 491– 502. Weisenberger, M. E., P. R. Krausman, M. C. Wallace, D. D. DeYoung, O. E. Maughan. 1996. The effects of simulated low-level aircraft noise on heart rate and behavior of desert ungulates. Journal of Wildlife Management. 60: 52-61. Lucero M. Hernani Lineros Programa UPSA - ANCB-SC No. 7.

Taller de Investigación Alimentos, Tecnología y Comercio Exterior En el marco de un acuerdo espécifico entre la Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA, ANCB-SC y Texas A&M University (EEUU) se desarrolló en la UPSA, el Taller de Investigación sobre Alimentos, Tecnología y Comercio Exterior, el lunes 23 de julio del año en curso, con la partifipación de tres profesores investigadores de Texas A&M University. El Potencial Agrícola de Brasil al 2040, y su Implicancia para Estados Unidos de América Luis Alejandro Ribera, Ph.D. Professor and Director, Center for North American Studies, Department of Agricultural Economics, Texas A&M University El Valor Agregado de Alimentos para Exportación Luis Cisneros-Zevallos, Ph.D. Professor, Department of Horticultural Sciences, Texas A&M University Neuromarketing y el Comportamiento del Consumidor Marco Palma, Ph.D. Associate Professor and Director, Human Behavior Lab, Department of Agricultural Economics, Texas A&M University

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TESAPE ARANDU


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