• El proyecto ha desarrollado un modelo que predice la probabilidad de la presencia de mosquitos tigre en las zonas de España donde hay participantes con la app Mosquito Alert instalada.
  • El modelo se actualiza semanalmente y genera estimaciones mensuales de la probabilidad de encontrar mosquitos tigre en una zona determinada.
  • Se ha elaborado a partir de las observaciones enviadas por los participantes con la app Mosquito Alert.

 

Nou mapa amb el model integrat.

Nuevo mapa con el modelo.

 

Más de 55.000 personas han participado a Mosquito Alert desde que se inició el proyecto en 2014 y se han recibido más de 12.000 observaciones enviadas como mosquito tigre, según los datos registrados. El gran reto de este proyecto de ciencia ciudadana era elaborar predicciones de esta especie invasora con la colaboración de la ciudadanía. Ahora, el equipo ha desarrollado un modelo predictivo basado en datos ciudadanos que se integra en el mapa de observaciones de Mosquito Alert con un nuevo elemento en la leyenda llamado “Probabilidad Mosquito Tigre”. Este trabajo ha sido posible gracias al convenio con Dipsalut – Organisme de Salut Pública de la Diputació de Girona, para conseguir una herramienta útil para el territorio con el objetivo de gestionar el riesgo para la salud que suponen los mosquitos transmisores de enfermedades.

Tal como explica el embrión científico de este modelo, publicado el pasado octubre de 2017 en la revista Nature Communications, esta herramienta genera estimaciones de la probabilidad de alerta de mosquito tigre. Esta alerta representa la probabilidad de que un participante envíe un informe fiable de mosquito tigre durante un período de dos semanas controlando el esfuerzo de muestreo. Esto significa que el modelo incorpora el hecho de que hay más participantes en algunas zonas que en otras. Estas estimaciones se muestran en una cuadrícula de 0.05 grados de latitud por 0.05 grados de longitud (4 km2 aproximadamente) y se promedian por mes. Las estimaciones se actualizan semanalmente a medida que ingresan nuevos datos.

Esta probabilidad de alerta depende principalmente de tres factores. Por un lado la abundancia de mosquitos, que varía según la ubicación y el mes. Por otro lado, la presencia de participantes en una zona determinada, lo que se entiende como el esfuerzo de muestreo. Finalmente también depende de algunos patrones de variabilidad en el uso de la app. Así pues, el modelo se construye a partir de estas consideraciones pero también tiene en cuenta las observaciones ciudadanas confiables validadas por los expertos. Además, por ejemplo, se asume que una observación de mosquito tigre sin fotografía que no puede validarse por entomólogos es más probable que sea de mosquito tigre si se ha enviado cerca de otras observaciones con fotografía en el espacio y tiempo y que se clasificaron como mosquito tigre. Por lo tanto, este tipo de datos también se consideran “de confianza” para el modelo. En esta primera fase, el modelo no incluye información climática ni ambiental, sino que sólo modela una probabilidad de alerta eliminando sesgos inherentes a la recolección de datos ciudadanos.

¿Por qué un modelo?

El modelo permite utilizar todos los datos ciudadanos disponibles para que la información en un lugar y un momento determinado sea más precisa. Así, el modelo estima mejor lo que puede estar sucediendo en un territorio en el que hay participantes pero no hay datos disponibles o hay muy pocos a partir de información de zonas cercanas o del pasado. Por ejemplo, si en un lugar solamente disponemos de una única observación, el modelo utilizará la información circundante y pasada para establecer una probabilidad y asociar una incertidumbre, por lo que sabremos de manera más precisa qué significa esa única información. En un futuro, podremos realizar también estimas de probabilidad de mosquito tigre en zonas donde no haya participantes, aunque esperamos que la participación al proyecto siga creciendo y estas zonas sean mínimas.

Se ha demostrado que esta probabilidad de alerta es un buen predictor de la presencia del mosquito tigre medida por los métodos tradicionales de vigilancia, como se explica en la publicación de Nature Communications. Se comparó el modelo con datos procedentes de trampas de oviposición de mosquito tigre que fueron distribuidas por todo el territorio de levante y sur de España durante 2014 y 2015. El resultado fue que las estimaciones que producía el modelo con los datos ciudadanos eran similares en calidad y potencial de predicción a las que se realizan con los métodos tradicionales.

Cómo interpretar el mapa con el modelo de predicciones

El mapa muestra la probabilidad media de que haya mosquito tigre y la incertidumbre asociada a esta probabilidad en una cuadrícula de 4 km2 aproximadamente. Para visualizar estos valores en forma de cuadrículas en el mapa hay que seleccionar la pestaña  de “Probabilidad Mosquito Tigre”. El color de la cuadrícula representa el nivel de probabilidad de que haya mosquito tigre y el color de los puntos indica la incertidumbre asociada a la zona dentro de la cuadrícula. Ambos valores se muestran en una escala de 4 niveles (muy bajo, bajo, medio y alto) cuyos rangos de probabilidad pueden verse al pasar el cursor por encima de cada elemento de la leyenda. Estos rangos de probabilidad se han definido para visibilizar mejor las diferencias de valor entre celdas y, por eso, el rango de valores que define cada clase no es constante.

Veamos un ejemplo de cómo interpretar el mapa

En la figura representada abajo se muestra que la probabilidad de alerta suele ser alta en las celdas donde hay más informes y baja en las que hay pocos. En general, esto sucede así pero no siempre, dado que el modelo elimina ciertos sesgos de los datos y ello hace que la correspondencia entre el número de informes por celda y la probabilidad no sea tan directa sino que dependa de otros factores. Si vemos los valores que representan cada clase, por ejemplo una celda con un valor de probabilidad alta y un valor de incertidumbre muy bajo, significa que hay una probabilidad promedia entre 0.3 y 1 de que en esta celda un participante haya enviado al menos una fotografía de mosquito tigre durante las dos semanas anteriores al día en cuestión. No obstante, los datos que soportan esta evidencia son muy pocos o nulos, por eso el nivel de incertidumbre sería bajo (entre 0.05 y 0.1).

Variaciones estacionales y territoriales

El mosquito tigre es una especie con un ciclo estacional muy marcado y la abundancia de su población varía mucho en las diferentes épocas del año. Además, no está distribuido de la misma forma por todo el territorio español, ya que en algunas zonas está establecido y en otras aún no se ha detectado.

Para mejorar nuestras estimas actuales es crucial aumentar tanto el número de participantes como  el número de informes confiables para cubrir el esfuerzo de muestreo en las celdas sin participación y las celdas donde hay pocos o no hay. De ésta manera, la variabilidad estacional y territorial del mosquito tigre quedará mejor reflejada a todas las escalas y se podrían empezar ha hacer predicciones a nivel estacional.

> ACCEDE AL MAPA

Más información: