Investigadores de la UVigo y la USC logran predecir la expansión de la avispa velutina
Controlar el modelo es fundamental para minimizar la propagación de esta especie invasora
Nido de avispa velutina / Xunta de Galicia
Predecir la expansión de la avispa velutina es lo que han conseguido un grupo de investigadores de las universidades de Santiago y Vigo.
Se trata de los profesores Francisco J. Fernández, Juan J. Nieto, Adrián F. Tojo, de CITMAGA y de la Universidad de Santiago de Compostela, junto con el profesor Iván Area, de IFCAE y de la Universidad de Vigo, los cuales acaban de publicar un trabajo al respecto en la prestigiosa revista internacional Nonlinear Analysis: Real World Applications.
Utilizando herramientas matemáticas de reciente desarrollo teórico, emplearon datos sobre la localización de nidos para predecir la localización de los futuros, comparando el modelo matemático con datos reales.
Analizar estrategias de control
De este modo es posible analizar distintas estrategias de control que puedan permitir frenar la expansión de esta especie, con grandes consecuencias tanto ecológicas como a nivel económico.
Desde el punto de vista biológico, esta especie tiene un ciclo vital en el que se distinguen distintos momentos: en febrero-marzo las reinas fundadoras emergen del estado de hibernación, y en abril-mayo comienzan la construcción de un nuevo nido, realizando la primera puesta de huevos.
Después de que las avispas obreras eclosionan, continúan construyendo el nido y alrededor de septiembre nacen los machos y las nuevas reinas, que son fecundadas y se convierten en las futuras reinas fundadoras, que abandonan el nido a principios del otoño.
Cuando llega el invierno, las reinas fundadoras buscan un refugio para hibernar, repitiendo el ciclo mencionado.
Al tratarse de una especie con un ciclo vital con diferentes estados, que incluyen momentos de hibernación y en los que se pueden observar distintos “saltos”, se formuló un problema parabólico con derivadas de Stieltjes, que justamente permite analizar desde el punto de vista matemático este tipo de situaciones.
Complejidad del desarrollo teórico
La complejidad de los desarrollos teóricos y la mayor dificultad de las simulaciones numéricas fueron posibles gracias a trabajos previos en modelización de epidemias, como el Ébola, el Zika, o más recientemente durante la pandemia de COVID-19.
La ventaja de contar con un modelo que se pueda simular y actualizar en tiempo real, como un verdadero gemelo digital, para mejorar el propio modelo de expansión, es fundamental a la hora de realizar simulaciones para analizar dónde, cuando y como mejor aplicar diferentes estrategias de control para minimizar la propagación de esta especie invasora.
Esta idea de combinar datos del mundo real con un modelo matemático en tiempo real para crear un gemelo digital ya había sido aplicada previamente por los autores durante la pandemia de COVID-19, donde, además de predecirla, también estimaban el número de camas de UCI necesarias.
