Resumen de Análisis espacio-temporal de plagas urbanas

Ibon Tamayo Uría

• español

  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.

• English

  Introduction: Urban pests pose significant hazards for public health and the environment, causing considerable economic losses and extra workload for municipal services. Effective control of urban pests is crucial to preserve urban ecosystem health. There are two main approaches to pest control, one is reactive and the other one is proactive. Reactive measures take place to control an established pest problem, whereas proactive measures focus on preventing pest problems from occurring, as well as on early warning. For the purposes of prevention, it is essential to understand the underlying ecological dynamics of pest-environment systems in urban areas, for which analytical models are scarce. With a focus on urban rats in the city of Madrid, Spain, the present thesis aims at bridging this gap by modelling urban rat infestations over space and time, providing tools and relevant information to enhance future urban pest control initiatives.

  Methodology: A list of putative environmental factors that could favour rat infestations in urban areas was provided through semi-structured surveys and brainstorming sessions with a sample of municipal pest control professionals of Madrid. This information formed the basis for subsequent quantitative analyses conducted to determine and characterize the risk of urban rat infestations over space and time. A total of 10,956 rat sightings reported in the city of Madrid between 2002 and 2008 was analyzed using: 1) GAM models to identify the city hot spots of rat activity and the associated environmental risk factors; 2) GLM models to identify temporal patterns of rat sightings and the associated weather correlates. As spatial and temporal dynamics do work together, combined space-time analyses were also conducted using three different approaches: 1) time-split spatial models to examine the temporal trends (intensity and localization) of rat hot spots; 2) the inhomogeneous K-function to explore space-time clustering of rat infestations; and 3) mechanistic modelling of rat sightings in time and space.

  Results: Several environmental risk factors of urban rat infestation were identified, these were the age of building, the distance to the nearest market, to the nearest green area, to the nearest water source and to the nearest cat feeding station, human density and the size of the nearest green area. Significant weather correlates of urban rat infestation were temperature and relative humidity (positively correlated) and precipitation (negatively correlated). According to the inhomogeneous K-function analysis, rat sightings tend to occur in clusters with 270 meter radius and to last for 10 days. The mechanistic model simulated rats sightings in space and time.

  Conclusions: Environmental risk factors, weather correlates and hot spots of rat infestations in space and time were identified, providing relevant information for targeting environmental health massages and control efforts more effectively. The combined application of GIS and statistical modeling proved useful in supporting and generating hypotheses about spatiotemporal dynamics of urban pests.