First approach to the characterization of the movements of kites using stable isotopes in the province of Soria (Spain)

Paloma Alcorlo, Eladio L. García de la Morena, Alberto Díez & Luis Latorre

Distribución del milano real en España durante el periodo reproductor (izquierda) e invernal (derecha) según el último censo nacional de 2014

(Fuente: SEO/BirdLife, 2015).

Detalle de la distribución del milano real durante el periodo reproductor en la provincia de Soria según el censo nacional de 2014

Desplazamientos de milanos reales anillados en España y recuperados en

España

• Censo de la población reproductora (2013-2015)• Marcaje de individuos

– Marcas alares • Aves reproductoras (2013-2015)

– (12 pollos y 4 adultos)

• Aves invernantes (Marzo 2014)– 1 adulto, 7 inmaduros (Edad 7) y 2 juveniles (Edad 5)

– Marcaje GPS/GSM (3 adultos reproductores; 2015)

• Caracterización isotópica (¿locales o foráneas?)– Aves marcadas– Aves muertas en parques eólicos u otras causas– Aves de poblaciones de referencia en otras zonas de

España y Europa

En especies terrestres la cadena más simple incluye cuatro eslabones (A), mientras que para especies acuáticas comprende cinco eslabones (B). Cada uno de los pasos produce un fraccionamiento entre el valor inicial y el valor final (flechas sólidas). (Fuente: Torres-Dowdall et al., 2006)

• 13C varía según las especies vegetales: alimentación•D varía según la precipitación: movimientos

Ventajas:1. Se encuentran naturalmente en el ambiente y

su abundancia varía geográficamente2. Se asimilan en las proporciones en las que

estos están presentes en el ambiente • “firma isotópica del ambiente”.

3. Todas las aves de un sitio comparten la misma firma isotópica• “firma isotópica de la población”

4. Es una técnica no invasiva5. ¡Es económica!

P1

Inconvenientes:1. Existen variaciones individuales (diferentes

sexos, edades, alimentación)2. Existen variaciones temporales (estacionales,

interanuales)3. Baja resolución espacial4. Técnica en desarrollo

http://isomap.rcac.purdue.edu:8080/gridsphere/gridsphere

• Análisis preliminares de D y 13C en 23 aves (2013-2014)– 8 aves en primavera

• 4 Adultos reproductores• 4 pollos

– 10 aves invernantes– 5 aves muertas

• Análisis pendientes (2015)– Aves sorianas – Aves foráneas

• Alemania• Guipúzcoa , Zaragoza, Zamora, Valladolid, Ávila, Segovia, Madrid

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Adulto

Juvenil

Pollo

Muda en zona más seca

Muda en zona más húmeda

-70

-60

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-40

-30

-20

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0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Adulto

Juvenil

Pollo

Adultos reproductores :-29.61 ± 13.56 ‰ (muda Marzo-Abril) Pollos: -44.10 ± 4.04 ‰(crecimiento Mayo-Junio)

* Sin diferencias significativas entre edades

Promedio total -36.85 ± 12.07 ‰

D área de estudio: -36.32 ± 0.08 ‰(GSD; Tornra et al., 2015):

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Adulto

Juvenil

Pollo

* Sin diferencias significativas entre aves reproductoras e invernantes

Aves con valores extremos (“outliers”): 1-2 aves “foráneas” de áreas más septentrionales

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Adulto

Juvenil

Pollo

• Existe una buena correspondencia entre la firma isotópica de D de las plumas de milanos locales con los valores estimados para el área de estudio.

• Se observan una importante variabilidad individual aunque con patrones según grupos de edades.

• No se observan diferencias globales entre la firma isotópica de las aves reproductoras, invernantes y muertas.

• Existen aves con valores extremos que sugieren el posible origen foráneo de algunas aves (hasta un 17%), tanto peninsular como centro europeo.

• La mortalidad de aves afectaría tanto a aves locales como foráneas.

• Se debe seguir avanzando en el conocimiento de la variación geográfica de la firma isotópica de D a lo largo del rango de distribución de la especie:

– Caracterización de poblaciones de referencia

– Mapas predictivos