Enfoque de nuestro proyecto

 

Nuestro proyecto propone una aproximación integral a la ecología acústica de ballenas en la Antártica. Por un lado, se utilizarán hidrófonos autónomos desplegados en áreas estratégicas de alimentación para registrar vocalizaciones de cetáceos durante el verano austral. Por otro, estos datos serán analizados mediante herramientas de procesamiento digital de señales y posteriormente integrados en modelos computacionales que permitan:

·         Clasificar especies a partir de sus firmas acústicas,

·         Detectar patrones espacio-temporales en sus cantos,

·         Evaluar correlaciones con variables ambientales (temperatura, krill, ruido),

·         Simular escenarios futuros de propagación acústica ante cambios climáticos o aumento de tráfico.

Este enfoque multidisciplinario busca no solo avanzar en el conocimiento científico, sino también aportar herramientas concretas para el monitoreo no invasivo y la conservación de cetáceos en un ecosistema polar en transformación. A largo plazo, la generación de modelos acústicos y ecológicos robustos puede informar políticas regionales y contribuir a la protección de corredores migratorios y zonas de alimentación clave.

Nota. Onda graficada mediante Python del canto de una ballena. Duración total de la grabación: 176.54 segundos Amplitud máxima: 0.8383432030677795. Elaboración propia

Como punto de partida para este estudio, se ha reunido una pequeña colección de grabaciones originales de cantos de ballenas jorobadas (Megaptera novaeangliae), obtenidas en condiciones controladas y posteriormente analizadas con herramientas de audio digital como Audacity. A través de esta primera exploración acústica, se identificaron patrones rítmicos recurrentes en la estructura de los cantos, lo cual sugiere la existencia de unidades vocales repetitivas de posible valor comunicativo. Estas grabaciones han sido procesadas mediante técnicas computacionales con Python y bibliotecas especializadas como “librosa”, “numpy” o “pandas”, permitiendo la extracción de representaciones visuales como formas de onda y espectrogramas, así como el análisis de frecuencia fundamental. A partir de la segmentación temporal de estas vocalizaciones, se propone modelar la secuencia de unidades acústicas utilizando cadenas de Markov, lo que permitirá representar probabilísticamente la transición entre distintos estados acústicos. Además, como ejercicio preliminar de simulación ecológica, se ha implementado un modelo de trayectoria tridimensional en el que el comportamiento espacial de una ballena se ve modulado por su estado acústico, simulado a través de una cadena de Markov gobernada por la intensidad del ruido ambiental. Este enfoque complementario permite explorar, desde una perspectiva matemática, cómo el enmascaramiento acústico podría afectar no solo la comunicación, sino también la navegación y el uso del espacio por parte de los cetáceos.

Nota. Espectrograma realizado mediante Python. Elaboración propia

Nota. Modelado del movimiento de ballenas mediante “Cadenas de Markov”. Respuesta ante la presencia de embarcaciones. Elaboración propia

Nota. Modelado mediante Python, del movimiento de ballenas de acuerdo a los estados tranquilo, incómodo, perturbado. Elaboración propia.