Pressures on La Lindosa, Guaviare: Land-Cover Change and Incidence of Fires Between 2012 and 2018 / Presiones ejercidas sobre la serranía de la lindosa, guaviare: cambios de cobertura e incidencia de fuegos entre 2012 y 2018

RESUMEN El cambio en el uso del suelo y el fuego como mecanismo utilizado para el mismo han creado perturbaciones ecológicas a grandes escalas, como lo son la fragmentación y aislamiento de ecosistemas importantes en paisajes tropicales. En el presente estudio, analizamos los cambios de uso del suelo entre los años 2012-2016 y los eventos de fuego entre los años 2016-2018, para identificar la dinámica de cambio espaciotemporal en la Serranía de la Lindosa, Guaviare, a partir de información oficial y sensores remotos. Para 2016 la cobertura boscosa se redujo en un 17 % correspondiendo con el aumento de vegetación secundaria y pastizales en el área. Los focos de fuego detectados estuvieron concentrados en el noroeste y sureste de la serranía, puntos coincidentes en zonas de bosque primario y zonas de pastizal consolidadas. Estos resultados indican que existe un proceso activo de deforestación en la serranía, que fragmenta la matriz boscosa dejando parches de bosque aislados, lo cual tendría repercusiones sobre la biodiversidad allí presente. Asimismo, la sinergia entre dicho proceso y el uso de fuego se muestra como amenaza constante, a diferentes escalas, sobre los diferentes ecosistemas. Esta información se presenta como herramienta para elaborar estrategias puntuales para evitar mayores repercusiones negativas sobre la serranía, que actualmente se encuentra en estado vulnerable.

ABSTRACT The change in land use and fire as a mechanism used for this change, have created ecological disturbances at large scales, such as the fragmentation and isolation of essential ecosystems within tropical landscapes. In the present study, we analyze the land-use changes along 2012-2016 and fire events between 2016-2018, to identify the dynamics of spatial-temporal change in the Serranía La Lindosa, Guaviare using official information and remote sensors. Forest cover was reduced by 17 %, during 2012-2016, corresponding to an increase in secondary vegetation and pastures in the area. The fire-hotspots detected were concentrated on the northwest and southeast of the mountain range, coinciding with areas of primary forest and consolidated pasture areas. These results show that there is an active process of deforestation in La Lindosa, leaving a fragmented matrix and isolated forest patches, which would have repercussions on the local biodiversity. Besides, the synergy between this process and the use of fire, represent a constant threat, at different scales, on the different ecosystems. This information is presented as a resource to elaborate punctual strategies in order to avoid greater negative repercussions on the mountain range area, which is currently in a vulnerable state.

Do roadkill aggregations of wild and domestic mammals overlap? / ¿Se traslapan las agregaciones de atropellos de mamíferos silvestres y domésticos?

Abstract Domestic animals are involved in a large number of traffic accidents and they represent danger to humans due to their size. Despite this, few studies consider domestic animals. That is why we evaluate mammals' roadkill aggregations in order to locate them and to determine if wild and domestic mammals' roadkills overlap. In addition, we investigate the influence of the landscape on the location of the aggregations. This study was carried out on the BR-050 highway, an area of Cerrado biome, in Southeastern Brazil. The monitoring was executed from April 2012 to March 2013, by car, at an average speed of 60 km/h, with two observers looking for roadkills on the highway. We found 482 mammals' roadkills, including 260 (54 %) wild mammals, 164 (34 %) domestic and 58 (12.0 %) undetermined specimens. Of the 21 recorded mammal species, five were domestic. The wild mammals' roadkill rate was 0.03 (± 0.02) individuals/km/day and the domestic roadkill rate was 0.02 (± 0.01). We detected roadkill aggregations for wild and domestic mammals. Roadkill hotspots of domestic mammals and wild mammals did not overlap. The variables that had the highest influence on wild mammals' roadkill probability were: agriculture and silviculture cover as positive effects and distance to the nearest river, to the urban perimeter and to a natural fragment as negative effects. For domestic mammals these variables were: area of the smallest fragment and distance to a natural fragment as positive effects and silviculture cover as a negative effect. The explanation for the wild and domestic mammals' roadkill hotspot non overlapping seems to be the effect of each variable in determining the roadkill hotspot since their effect is different for wild and domestic mammals. On the other hand, this non overlapping can be a result of domestic mammals' scavenging habits. We propose different kinds of mitigation measures in order to reduce domestic and wild mammals' roadkill.(AU)

Resumen Los animales domésticos están involucrados en una gran cantidad de accidentes de tránsito y representan un peligro para los humanos debido a su tamaño. A pesar de esto, pocos estudios consideran a los animales domésticos. Es por eso que evaluamos agregaciones de atropellos de mamíferos, con el fin de ubicarlas y determinar si los atropellos de los mamíferos silvestres y domésticos se traslapan. Además, investigamos la influencia del paisaje en la ubicación de las agregaciones. Este estudio se realizó en la carretera BR-050, un área del bioma Cerrado, en el sureste de Brasil. El muestreo se ejecutó entre abril 2012 y marzo 2013, en automóvil, a una velocidad promedio de 60 km/h, y dos observadores buscaron animales atropellados en la carretera. Encontramos 482 mamíferos atropellados, incluidos 260 (54 %) mamíferos silvestres, 164 (34 %) ejemplares domésticos y 58 (12 %) especímenes indeterminados. De las 21 especies de mamíferos registradas, cinco fueron de origen doméstico. La tasa de mortalidad de mamíferos silvestres fue de 0.033 (± 0.018) individuos/km/día y la de domésticos de 0.020 (± 0.008). Detectamos agregaciones de atropellos para mamíferos silvestres y domésticos. Los "hotspots" de atropellos de mamíferos domésticos y silvestres no se traslapan. Las variables que tuvieron la mayor influencia positiva en la probabilidad de atropello de mamíferos silvestres fueron: cobertura de la agricultura y la silvicultura; mientras que distancia al río más cercano, al perímetro urbano y al fragmento natural tuvieron un efecto negativo. Para los mamíferos domésticos estas variables con un efecto positivo fueron: área del fragmento más pequeño y distancia al fragmento natural; en tanto que la cobertura de silvicultura tuvo un efecto negativo. El que no haya un traslape de los atropellos de mamíferos silvestres y domésticos se podría explicar por el efecto de cada variable en la determinación de los "hotspots" de atropellos, ya que su efecto es diferente para los mamíferos silvestres y domésticos. Por otro lado, el no traslape puede ser el resultado de los hábitos carroñeros de los mamíferos domésticos. Proponemos diferentes tipos de medidas de mitigación con el fin de reducir los atropellos de los mamíferos domésticos y salvajes.(AU)

Selección de Electrodos Basada en k-means para la Clasificación de Actividad Motora en EEG / Eletrode Selection Based on k-means for Motor Activity Classification in EEG

Se presenta un algoritmo para la selección del grupo de electrodos relacionados con la imaginación de movimiento. El algoritmo utiliza la técnica de agrupamiento llamada k-means para formar grupos de sensores y selecciona el grupo que corresponde a la actividad correlacionada más alta. Para evaluar la selección de electrodos, se calcula el indice de clasificación aplicando la descomposición proyectiva llamada patrones espaciales comunes y un discriminante lineal en una prueba de una sola época para identificar la imaginación del movimiento de mano izquierda vs pie derecho. Esta propuesta reduce significativamente el número de electrodos de 118 a 35, además de mejorar el índice de clasificación.

We present an algorithm for electrodes selection associated with motor imagery activity. The algorithm uses a clustering technique called k-means to form groups of sensors and selects the group corresponding to the highest correlation activity. Then, we evaluate the selected electrodes computing the classification index using the projective decomposition called common spatial patterns and a linear discriminant method in a left hand vs right foot motor imagery classification task. This approach significantly reduces the number of electrodes from 118 to 35 while improving the classification accuracy index.