La mayoría de los 10, 000 barcos perdidos en el fondo de los Grandes Lagos en naufragios durante los últimos 400 años todavía se pierden, escondidos en algún lugar en 6 billones de galones de agua. Encontrar algo en un lago es una lección de humildad, así que la vida como biólogo de agua dulce siempre es una lección de humildad. Si no podemos dar cuenta de los enormes cargueros de acero, imagina el desafío de encontrar un solo organismo diminuto.

Pero es fundamental detectar las especies invasoras lo antes posible. Las especies invasoras acuáticas causan miles de millones de dólares en daños económicos, y los reguladores basan decisiones de gestión multimillonarias en la capacidad de los científicos y administradores para detectarlas. Es mucho más rentable invertir en medidas de prevención que reaccionar después de que una especie se ha establecido. Y las poblaciones de baja densidad son más fáciles de manejar que las especies que se han apoderado de un ecosistema.

Pero desde la financiación, el equipo y el tiempo son limitados, Los científicos a menudo solo pueden tomar muestras para detectar invasores en pequeñas fracciones de áreas vulnerables. Para agravar el desafío, Nuestras especies objetivo tienden a acechar a bajas densidades, es decir, son raros en la mayoría de los lugares.

He pasado ocho años estudiando la pulga de agua espinosa ( Bythotrephes longimanus ), un zooplancton invasivo, en Wisconsin. En un estudio reciente, Trabajé con mis colegas Eric Pedersen y Jake Vander Zanden para desarrollar un marco teórico que utiliza modelos matemáticos y computarizados para mejorar la detección de especies invasoras a bajas densidades.

Nuestro modelo proporciona una regla empírica simple para diseñar programas de vigilancia sin más información que una estimación de las densidades de población esperadas. En otras palabras, si los gerentes tienen una comprensión aproximada de cuántas personas hay en un sistema, Nuestros modelos pueden proporcionar información básica sobre cuánto esfuerzo deben invertir en el muestreo para detectar la especie de manera confiable. Alternativamente, Nuestros modelos pueden ayudar a los administradores a estimar si sus esfuerzos actuales son efectivos para detectar poblaciones en las primeras etapas del proceso de invasión.

Un hallazgo tardío

Para nosotros, este desafío fue personal. La pulga de agua espinosa ha invertido la red alimentaria de nuestro propio lago Mendota en Madison, Wisconsin.

En la mayoría de los lagos no es sorprendente perderse las nuevas invasiones biológicas. Pero el lago Mendota es uno de los lagos más estudiados del mundo, y lo probamos más de 200 veces en la década previa a la detección de la pulga.

El zooplancton son organismos diminutos:la pulga de agua espinosa mide menos de media pulgada de largo. Para encontrarlos arrastramos una red en forma de cono por el agua. La red mide casi 6 pies de largo, con un aro de aproximadamente un pie y medio de diámetro en un extremo y una copa de recolección que atrapa el zooplancton capturado en el otro. Por cada 10 pies que tiramos de la red a través del lago, tomamos muestras de casi 160 galones de agua, una cantidad que sería difícil de transportar, pero representa solo una mil millonésima parte del volumen del lago Mendota.

En primer lugar, La invasión del lago Mendota por la pulga de agua espinosa parecía el desafío de detección más simple. Cuando identificamos por primera vez su presencia en 2009, nuestras redes estaban repletas de espinas de cola de un ancho meñique y manchas oculares de color negro azabache. Estimamos que estas densidades corresponderían a una población de billones de personas en todo el lago.

Pero a medida que aprendimos más, Descubrimos que las pulgas probablemente habían estado en el lago durante una década antes de aparecer en masas a las que nos referimos como "puré de manzana para pulgas de agua espinosa" en nuestros frascos de colección.

Reglas generales para la detección de especies invasoras

Si bien esta comprensión fue un shock, nuestro trabajo reveló que en realidad no era sorprendente. Dado que las especies invasoras suelen acechar a bajas densidades, la ausencia de poblaciones invasoras es más probable que sea la regla que la excepción, incluso en ecosistemas bien monitoreados.

La detección de especies invasoras es el primer paso de cualquier estrategia de gestión, y la detección temprana es un desafío, pero fundamental para la gestión eficaz de los invasores dañinos, como la carpa asiática y los mejillones cebra. No detectar la pulga de agua espinosa ha sido un obstáculo clave en el manejo de su propagación en el Medio Oeste. Se están produciendo dinámicas similares con otras especies invasoras, incluyendo moscamed en California y algas Didymo, también conocido como "mocos de roca, " which is causing blooms in rivers across North America.

We wanted to see whether there were ways to make detection more effective. Para hacer esto, we used theoretical models that explore detection at low densities to provide simple rules of thumb that aim to improve the process.

At low densities, detecting a small invasive organism in a large area can be nearly impossible without extraordinary effort. Even if there were one spiny water flea for every cubic meter of water in Lake Mendota, catching one in a net would be like finding a sesame seed in roughly 250 gallons of water.

Sin embargo, managers can dramatically improve detection rates by targeting their sampling to areas or time periods when the target species is likely to be present at higher densities. Humans do this naturally when we have the necessary information. Por ejemplo, I don't search grocery stores randomly for blueberries – I look in the produce section, mainly in late summer when blueberries are in season in Wisconsin.

The spiny water flea is most abundant in fall. By doubling search efforts in the fall, we calculated that managers would improve detection as much as if they doubled efforts over the entire year.

Targeting is particularly important in multi-species surveys. Managers often look for multiple invasive species when they are sampling, but we concluded in our study that it's much more efficient to target each species separately if they differ in when or where they are most abundant. And the greater the difference, the greater the benefit from sampling for them separately.

It also helps to identify locations that are vulnerable to invasion. If a manager is tasked with monitoring a dozen lakes, she could either spread effort equally among them or use information about what kinds of lakes the invader tends to invade to target vulnerable lakes. Focusing efforts on a smaller number of vulnerable lakes, instead of sampling all 12, might be enough to overcome the challenges of detecting species at low densities.

Detection is key to control

Invasive species cause enormous ecological and economic harm. As just one example, invasive insects do some US$13 billion in damage yearly to crops in the United States.

Our rules of thumb can help scientists and managers work smarter. Por último, aunque, the United States needs to invest much more in effective and comprehensive invasive species prevention efforts to prevent future ecological and economic harm by invasive species.

Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.