Crean la mayor base de datos acústica de la alondra ricotí, una especie amenazada en España

Un equipo internacional de investigación, con participación de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), ha creado la mayor base de datos acústica anotada disponible hasta la fecha para la alondra ricotí. El recurso reúne grabaciones de cantos y reclamos de la alondra ricotí (Chersophilus duponti), una especie esteparia amenazada cuya distribución europea se limita a España.

El trabajo, publicado en Scientific Data, pone a disposición de la comunidad científica una herramienta de acceso abierto para estudiar el comportamiento animal, la evolución de la comunicación acústica y la conservación de la biodiversidad.

La investigación ha sido liderada por Cristian Pérez-Granados, del CTFC, y ha contado con la participación de Adrián Barrero y Juan Traba, del Grupo de Ecología Terrestre de la UAM y del Centro de Investigación en Biodiversidad y Cambio Global (CIBC-UAM), junto a especialistas de centros de investigación de España, Polonia, Reino Unido, Brasil y Alemania.

Un mapa acústico de la alondra ricotí

Las vocalizaciones de las aves cumplen funciones esenciales en la reproducción, la defensa del territorio y la comunicación social. Sin embargo, la mayoría de los estudios se han centrado tradicionalmente en los cantos, mientras que otros sonidos, como los reclamos, han recibido menos atención.

Además, hasta ahora apenas existían conjuntos de datos que integraran de forma sistemática ambos tipos de vocalizaciones con anotaciones detalladas y comparables.

Para cubrir esta carencia, el equipo recopiló grabaciones en 20 poblaciones de alondra ricotí distribuidas por buena parte de su área de presencia en España. El objetivo era recoger la diversidad geográfica de sus vocalizaciones, ya que esta especie presenta dialectos locales y variaciones incluso entre grupos de individuos que habitan zonas próximas.

Más de 4.500 vocalizaciones anotadas

El resultado es una base de datos, publicada en abierto, formada por 4.297 cantos anotados de 191 machos, clasificados en 401 tipos de canto, y 795 reclamos anotados de 97 machos, agrupadas en 80 tipos diferentes. Cada vocalización anotada incluye información sobre el tipo de vocalización (canto o reclamo), su duración, las frecuencias utilizadas y la localización geográfica de los individuos grabados.

Uno de los aspectos más relevantes del proyecto es que los datos se obtuvieron mediante protocolos estandarizados de grabación y clasificación. Esto facilita comparaciones fiables entre individuos y poblaciones, y permite utilizar el recurso en estudios sobre variación geográfica, comportamiento animal y conservación.

El conjunto de datos está disponible en acceso abierto a través de Zenodo, lo que permitirá a otros equipos estudiar cómo la fragmentación del hábitat, el aislamiento de las poblaciones o los cambios ambientales afectan a la comunicación acústica de las aves.

Una herramienta para estudiar poblaciones amenazadas

Los análisis preliminares realizados por el equipo muestran que la similitud entre las vocalizaciones disminuye a medida que aumenta la distancia entre individuos y poblaciones. Este patrón confirma que las señales acústicas pueden aportar información valiosa sobre la conectividad entre poblaciones y el grado de aislamiento de una especie amenazada.

Según los autores, esta base de datos servirá para impulsar nuevas investigaciones en ecología, comportamiento y conservación de aves. También puede contribuir al desarrollo de herramientas de inteligencia artificial para el reconocimiento automático de sonidos, una línea cada vez más utilizada en programas de seguimiento de la biodiversidad.

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Referencia bibliográfica:

Pérez-Granados, C., Alonso-Moya, C. D., Barrero, A., Sáez-Gómez, P., Bota, G., Lahoz-Monfort, J. J., Osiejuk, T. S., Rogers, A., Schuchmann, K.-L., & Traba, J. (2026). A large-scale acoustic dataset of a passerine with spatially variable vocal behavior: fine-scale annotations of song and call types. Scientific Data, 13, 770. https://doi.org/10.1038/s41597-026-07131-4

Más información:  UAM Gazette