Run overs of mammals of the Eastern Region of Uruguay and their relationship with the landscape's attributes

Authors

  • Agustina Serrón Lacassie Modelización y Análisis de Recursos Naturales, Centro Universitario Regional Este, Universidad de la República, Rocha, Uruguay. ONG ECOBIO, Uruguay https://orcid.org/0000-0002-3143-0412
  • Hugo Ignacio Coitiño Banquero ONG ECOBIO, Uruguay https://orcid.org/0000-0001-6718-9037
  • Ángel Manuel Segura Castillo Modelización y Análisis de Recursos Naturales, Centro Universitario Regional Este, Universidad de la República, Rocha, Uruguay https://orcid.org/0000-0002-1989-8899

DOI:

https://doi.org/10.26461/20.05

Keywords:

ecology of roads, run-overs, modeling

Abstract

Roads constitute a threat to biodiversity, causing negative impacts such as fragmentation of habitats and run overs. In 2015, the NGO ECOBIO Uruguay began working on the subject in order to implement mitigation measures. The objective of this work was to describe and analyze the run overs of medium and large mammals for the Eastern Region of Uruguay and their relationship with the landscape's attributes. Taking off the dynamic of run overs, this is frequently influenced by anthropic cases, traffic is the most prominent variable over this.  Machine learning algorithms (Random Forest) and QGIS and R programs were used to model the run overs of the region, that is characterized by having heterogeneous ecosystems, important biodiversity and several protected areas. 976 cases of run overs were analyzed, from 17 species that were distributed heterogeneously. The models analyzed by species had a predictive ability of 80% success, while when working with all species as a whole 60%. The route with the highest probability run overs was 'Route 9'. Although the most important variables were similar in all the models, the three that better illustrated the prediction models were: annual average daily traffic, the distance to backroads and distance to populated roads, this three illustrates better the predictions models. This work is one of the first studies at a national level which formally quantifies the phenomenon and suggests analyzing the species separately to evaluate possible differential responses that make it impossible to find general patterns.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Aizpurúa, N., 2010.Medidas preventivas, correctoras y compensatorias del impacto ecológico de carreteras. Madrid: Universidad Politécnica de Madrid. (Tesis de Doctorado).

Arroyave, M.D.P., Gómez, C., Gutiérrez, M.E., Múnera, D.P., Zapata, P.A., Vergara, I.C. y Ramos, K.C., 2006. Impactos de las carreteras sobre la fauna silvestre y sus principales medidas de manejo. En:Revista EIA,(5), pp.45-57.

Artavia, A., Jiménez, M., Martínez-Salinas, A., Pomareda, E., Araya-Gamboa, D. y Arévalo-Huezo, E., 2015. Registro de mamíferos silvestres en la sección de la ampliación de la Ruta 32, Limón, Costa Rica. En:Brenesia, 83-84, pp.37-46.

Ascensão, F., Yogui, D., Alves, M., Medici, E.P. y Desbiez, A., 2019. Predicting spatiotemporal patterns of road mortality for medium-large mammals. En:Journal of Environmental Management, 248, 109320. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.109320.

Barri, F., 2010. Evaluación preliminar de la mortandad de mastofauna nativa por colisión con vehículos en tres rutas de Argentina. En: Ecología Aplicada, 9(2), pp.161-165.

Baudron, P., Alonso-Sarría, F., García-Aróstegui, J., Cánovas-García, F., Martínez- Vicente, D. y Moreno Brotóns, J., 2013. Identifying the origin of groundwater samples in a multi-layer aquifer system with Random Forest classification. En: Journal of Hydrology,499, pp.303-315.

Benito, B. y Peñas, J., 2007. Aplicación de modelos de distribución de especies a la conservación de la biodiversidad en el sureste de la Península Ibérica. En:GeoFocus. Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica,(7), pp.100-119.

Bowman, J., Ray, J.C., Magoun, A.J., Johnson, D.S. y Dawson, F.N., 2010. Roads, logging, and the large-mammal community of an eastern Canadian boreal forest. En:Canadian Journal of Zoology, 88(5), pp.454-467.

Breiman, L., Friedman, J., Stone, Ch. y Olshen, R.A., 1984. Classification and regression trees, wadsworth. Oxford: Taylor & Francis.

Breiman, L., 2001. Random forests. En: Machine Learning,45(1), pp.5-32.

Bourel, M., 2012. Métodos de agregación de modelos y aplicaciones. En: Ingeniería,10, pp.19-32.

Bourel, M. y Segura, A.M., 2018. Multiclass classification methods in ecology. En:Ecological Indicators,85, pp.1012-1021. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.11.031.

Cáceres, N., Wideberg, J.P. y Benitez, F.G., 2008. Review of traffic data estimations extracted from cellular networks. En: IET Intelligent Transport Systems, 2(3), pp.179-192.

Carvajal-Alfaro, V., Díaz-Quesada, F. y Gallardo-Loría, R., 2010. Estrategias para a conservación de poblaciones de mamíferos silvestres en rutas turísticas de acceso al cantón de Sarapiquí [En línea]. San Carlos: Instituto Tecnológico de Costa Rica. [Consulta: 20 de agosto de 2019]. Disponible en: https://repositoriotec.tec.ac.cr/handle/2238/6281.

Ceballos, G., García, A., y Ehrlich, P.R., 2010. The sixth extinction crisis loss of animal populations and species. En:Journal of Cosmology,8, pp.1821–1831.

Chen, C., Liaw, A., y Breiman, L., 2004.Using random forest to learn imbalanced data [En línea]. Berkeley: University of California. [Consulta: 12 de octubre de 2019]. Disponible en: https://statistics.berkeley.edu/sites/default/files/tech-reports/666.pdf .

Coitiño, H., Montenegro, F. y Guerrero, J.C., 2018. Uruguay y el impacto de las carreteras: contexto y perspectivas a futuro. En: Bager, A.Infraestructra viária & biodiversidade: métodos e diagnósticos.Lavras: UFLA. pp 244-269.

Colino, V., 2011. Contribuciones al análisis de mortalidad de vertebrados en carreteras.Salamanca: Facultad de Ciencias Agrarias y Ambientales. (Tesis Doctoral).

Cupul, F., 2002. Víctimas de la carretera: fauna apachurrada. En: Gaceta CUC. Departamento de Ciencias.Centro Universitario de la Costa, México.

Cutler, A. y Stevens, J.R., 2006. Random forests for microarrays. En: Methods in Enzymology,411, pp.422-432.

Cutler, D.R., Edwards, T.C., Beard, K.H., Cutler, A., Hess, K.T., Gibson, J. y Lawler, J.J., 2007. Random forests for classification in ecology. En:Ecology,88(11), pp.2783-2792.

Delgado-Vélez, C.A., 2014. Adiciones al atropellamiento vehicular de mamíferos en la vía de El Escobero, Envigado (Antioquia), Colombia. En:Revista EIA,11(22), pp.147-153.

DINAMA, OSE, DINARA, IDR y CURE, 2018. Estado ambiental de las lagunas costeras de Rocha y Castillos y de sus principales tributarios. Montevideo: DINAMA, OSE, DINARA, IDR y CURE.

De’ath, G. y Fabricius, K.E., 2000. Classification and regression trees: a powerful yet simple technique for ecological data analysis. En: Ecology,81, pp.3178–3192.

D’Amico, M., 2015. One the road: los distintos impactos del tráfico motorizado sobre poblaciones de animales. Sevilla: Universidad Pablo de Olavide. (Tesis Doctoral).

Ferreras, P., Gaona, P., Palomares, F. y Delibes, M., 2001. Restore habitat or reduce mortality? Implications from a population viability analysis of the Iberian lynx. En:Animal Conservation Forum,4(3), pp.265-274. DOI: 10.1017/S1367943001001317.

Ford, A.T. y Fahrig, L., 2007. Diet and body size of North American mammal road mortalities. En: Transportation Research Part D: Transport and Environment,12(7), pp.498-505.

González, E.M., 2001. Guía de campo de los mamíferos de Uruguay: introducción al estudio de los mamíferos.Montevideo: Vida Silvestre.

González, E.M., Martínez-Lanfranco, J.A., Juri, E., Rodales, A.L., Botto, G. ySoutullo, Á., 2013. Mamíferos. En: Soutullo, A., Clavijo, C. y Martínez-Lanfranco, J.A., edsMontevideo: SNAP, DINAMA y DICYT. pp.175-207.

Grilo, C., Bissonette, J.A. y Santos-Reis, M., 2009. Spatial–temporal patterns in Mediterranean carnivore road casualties: consequences for mitigation. En:Biological Conservation,142(2), pp.301-313.

Guhimre, B., Rogan, J. y Miller, J., 2010. Contextual land-cover classification: incorporating spatial dependence in land-cover classification models using random forests and the Getis statistic. En:Remote Sensing Letters,1(1), pp.45-54.

Hastie, T.J., Tibshirani, R.J. y Friedman, J.H., 2001. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. New York: Springer.

Kerley, L.L., Goodrich, J.M., Miquelle, D.G., Smirnov, E.N., Quigley, H.B. y Hornocker, M.G., 2002. Effects of roads and human disturbance on Amur tigers. En:Conservation Biology,16(1), pp.97-108.

Malo, J.E., Suárez, F. y Diez, A., 2004. Can we mitigate animal–vehicle accidents using predictive models? En:Journal of Applied Ecology, 41(4), pp.701-710.

Mateo, R.G., Felicísimo, Á.M. y Muñoz, J., 2011. Modelos de distribución de especies: una revisión sintética. En:Revista Chilena de Historia Natural,84(2), pp.217-240.

Liaw, A. y Wiener, M., 2002. Classification and regression by random Forest. En:R News, 2(3), pp.18-22.

Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente, 2006.Prescripciones técnicas para el diseño de pasos de fauna y vallados perimetrales.Madrid: Misterio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente. (Documentos para la reducción de la fragmentación de hábitats causada por infraestructuras de transportes, 1).

Puc-Sánchez, J.I., Delgado-Trejo, C., Mendoza-Ramírez, E. y Suazo-Ortuño, I., 2013. Las carreteras como una fuente de mortalidad de fauna silvestre en México. En: CONABIO Biodiversitas,11, pp.12-16.

Prasad, A.M., Iverson, L.R. y Liaw, A., 2006. Newer classification and regression tree techniques: bagging and random forests for ecological prediction. En: Ecosystems,9(2), pp.181- 199.

Santos, A.M. y Tabarelli, M., 2002. Distance from roads and cities as a predictor of habitat loss and fragmentation in the Caatinga vegetation of Brazil. En:Brazilian Journal of Biology,62(4B), pp.897-905.

Schmidt, K., Behrens, T. y Scholten, T., 2008. Instance selection and classification tree analysis for large spatial datasets in digital soil mapping. En:Geoderma, 146, pp.138-146.

Segura, A.M., Piccini, C., Nogueira, L., Alcántara, I., Calliari, D. y Kruk, C., 2017. Increased sampled volume improves Microcystis aeruginosa complex (MAC) colonies detection and prediction using Random Forests. En: Ecological Indicators,79, pp.347-354.

Seiler, A. y Helldin, J.O., 2006. Mortality in wildlife due to transportation. En: Davenport, John y Davenport, Julia, L., eds. he ecology of transportation: managing mobility for the environment.Amsterdam: Springer. pp.165-189.

Pino Cubiles, Patricia, 2017.Evaluación del riesgo crediticio mediante árboles de clasificación y bosques aleatorios [En línea]. Sevilla: Universidad de Sevilla. [Con-sulta: 10/2/2020. Disponible en: http://bibing.us.es/proyectos/abreproy/91149/fichero/MEMORIATFG.pdf.

R-Core Team, 2019. R:A language and environment for statistical computing [En línea]. Vienna: R Foundation for Statistical Computing.

[Consulta: 8/6/2020]. En: https://www.R-project.org/.

Taylor, B.D. y Goldingay, R.L., 2004. Wildlife road-kills on three major roads in north-eastern New South Wales. En: Wildlife Research,31, pp.83–89.

Torres, A., Velázquez, A. y Lobato, J., 2003. Riqueza, diversidad y patrones de distribución espacial de los mamíferos. En: Velázquez, A., Torres, A. y Bocco, G., comp.Las enseñanzas de San Juan. Investigación participativa para el manejo integral de recursos naturales.México: Instituto Nacional de Ecología. pp.277-299.

Published

2020-06-04

How to Cite

Serrón Lacassie, A., Coitiño Banquero, H. I., & Segura Castillo, Ángel M. (2020). Run overs of mammals of the Eastern Region of Uruguay and their relationship with the landscape’s attributes. INNOTEC, (20 jul-dic), 139–157. https://doi.org/10.26461/20.05

Issue

Section

Articles