PROY0006-2026

MAP – Monitoreo Acústico Participativo de la biodiversidad y el entorno natural

La comunidad UNED participó de un Monitoreo Acústico Participativo (MAP), a nivel nacional, para generar registros acústicos que permitieran caracterizar los patrones espaciales y temporales de la actividad vocal de las aves y el ambiente sonoro. Dicha iniciativa se enmarca en la metodología de ciencia ciudadana y se caracterizó por la colaboración voluntaria de 73 personas. El monitoreo se realizó entre diciembre 2024 y mayo 2025, y generó más de 450,000 grabaciones de audio. Este proyecto busca darle continuidad a esta iniciativa mediante el análisis de la colección de audios recolectados durante el monitoreo, y la planificación de una nueva edición del MAP para la temporada 2027. En términos del análisis, se emplearán herramientas computacionales para detectar y clasificar las señales acústicas de 10 especies de aves de interés, así como la extracción de múltiples índices ecoacústicos. Ambos tipos de datos acústicos serán utilizados para describir los patrones que ocurren durante la época seca y transición hacia la época lluviosa, de forma simultánea, en varios sitios del país. Además, se colectarán variables climáticas de bases de datos globales y nacionales, para evaluar el posible efecto de variables climáticas (como precipitación, temperatura y humedad) en la dinámica de la actividad vocal de las especies, así como en la variación observada en los índices ecoacústicos, mediante la construcción de modelos estadísticos predictivos y análisis multivariados. Posteriormente, durante la fase de planificación, se preparará una nueva convocatoria, para replicar el esfuerzo colectivo del MAP en una nueva temporada (2027), así como para promover su ampliación. El análisis posterior de la segunda temporada será utilizado para comparar los resultados entre ambas temporadas e identificar así posibles variaciones a nivel del comportamiento acústico de las especies de aves y los índices ecoacústicos en respuesta a las condiciones climáticas del país

The UNED community participated in a nationwide Participatory Acoustic Monitoring project (‘MAP’ in Spanish) to generate acoustic records that would allow the characterization of the spatial and temporal patterns of bird vocal activity and soundscapes. This initiative is part of the citizen science methodology and was characterized by the voluntary collaboration of 73 people. The monitoring was carried out between December 2024 and May 2025, generating more than 450,000 audio recordings. The present project seeks to continue this initiative by analyzing the collection of audio recordings gathered and planning a new edition of the MAP for the 2027 season. In terms of analysis, computational tools will be used to detect and classify the acoustic signals of 10 species of birds of interest, as well as to extract multiple ecoacoustic indices. Both types of acoustic data will be used to describe the patterns that occur during the dry season and transition to the rainy season simultaneously, at various sites throughout the country. In addition, climate variables will be collected from global and national databases to assess the possible effect of climate variables (such as precipitation, temperature, and humidity) on the dynamics of the species' vocal activity, as well as on the variation observed in ecoacoustic indices, through the construction of predictive statistical models and multivariate analyses. Subsequently, during the planning phase, a new call for proposals will be prepared to replicate the collective effort of the MAP in a new season (2027), as well as to promote its expansion. The subsequent analysis of the second season will be used to compare the results between both seasons and thus identify possible variations in the acoustic behavior of bird species and ecoacoustic indices in response to the country's climatic conditions

Monitoreo acústico, Bioacústica, Ecoacústica, Paisaje Sonoro, Aves neotropicales, Ciencia ciudadana, Aprendizaje automático, Datos climáticos, Clasificación de sonidos

Acoustic monitoring, Bioacoustics, Ecoacoustics, Soundscape, Neotropical birds, Citizen science, Machine learning, Climate data, Sound classification

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