Misión 09 del Lince: Biodiversidad — Censo Vivo de Estepona (sin encontrar linces) | AIDARAC

Ciencia Ciudadana MonteSTEAM · Proyecto AIDARAC

«El Lince de la Noche tampoco encuentra linces esta vez. Encuentra algo mejor: una gaviota, una libélula y un dato con coordenadas GPS.»

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Introducción científica

Puestos a ser sinceros desde el título: en esta misión el Lince de la Noche no va a encontrar ningún lince. No lo encontró en Fototrampeo, tampoco lo va a encontrar aquí. Lo que sí va a encontrar es algo que, para la ciencia ciudadana, vale casi lo mismo: una fotografía verificable, con fecha, con coordenadas y con una comunidad de personas expertas al otro lado de la pantalla dispuestas a confirmar de qué especie se trata.

Esa es exactamente la promesa de iNaturalist: cualquier persona sube una foto de lo que ve —una planta, un insecto, un ave, un lagarto— junto con la fecha, la hora y la ubicación, y la propia comunidad la identifica. Si dos tercios de las identificaciones coinciden, la observación se convierte en “grado de investigación” y pasa a formar parte de bases de datos de biodiversidad que usan científicos de todo el mundo. Un reciente análisis sistemático publicado en BioScience confirma que el uso de datos de iNaturalist en investigación revisada por pares se ha multiplicado por diez en los últimos cinco años, y que estos datos ya proceden de 128 países y 638 familias taxonómicas distintas. No es una app de aficionados: es, hoy, una de las mayores fuentes de datos de biodiversidad del planeta.

Pero como toda fuente de datos generada por voluntariado, tiene una pregunta que responder antes de confiar en ella: ¿son fiables los datos que sube gente sin formación científica? Un estudio con estudiantes universitarios novatos en un bioblitz de tres horas encontró que alrededor del 50% de las observaciones alcanzaron el grado “de investigación” según los criterios de iNaturalist, y que quienes usaban la plataforma por primera vez dominaban rápidamente lo básico, probablemente por su familiaridad previa con la cámara del móvil. Otro estudio centrado específicamente en herpetofauna (anfibios y reptiles, animales difíciles de fotografiar bien) encontró que el 82% de las observaciones pudo verificarse a nivel de especie a partir de la fotografía, y que las observaciones que sí alcanzaron el grado de investigación resultaron 100% correctas al contrastarlas de forma independiente. Dicho de otro modo: cuando el sistema de verificación comunitaria da su visto bueno, el dato es tan fiable como el de un naturalista profesional.

Esta misión añade una segunda capa que no está en iNaturalist ni en ningún otro repositorio de observaciones: el contexto ambiental de cada avistamiento. Sabemos qué especies hay, pero casi nunca sabemos qué temperatura, humedad, luz o ruido había exactamente en ese punto en ese momento. Y el ruido, en concreto, tiene ya su propio campo científico consolidado: la ecoacústica, que estudia el paisaje sonoro como indicador del estado de un ecosistema. Una guía de referencia publicada en Methods in Ecology and Evolution recopila más de 60 índices acústicos desarrollados hasta la fecha para monitorizar biodiversidad a partir de grabaciones de sonido, aunque advierte de que no existe todavía un estándar aceptado sobre cómo recoger y analizar esas grabaciones — lo que convierte nuestro sensor de sonido, humilde y no calibrado, en una versión escolar y honesta de algo que la ciencia profesional todavía está afinando.

Para poder comparar rigurosamente la diversidad de especies entre los distintos puntos de Estepona, usamos una herramienta con más de 75 años de antigüedad y que sigue siendo el estándar en ecología: el índice de diversidad de Shannon, formulado originalmente no para biología sino para la teoría de la información, en el artículo fundacional de Claude Shannon de 1948. La fórmula (H′ = −Σ pᵢ·ln pᵢ) mide cuánta “sorpresa” hay en un ecosistema: si todas las observaciones son de la misma especie, H′ es bajo (nada nos sorprende); si hay muchas especies distintas en proporciones parecidas, H′ es alto.

Con estas tres piezas —datos abiertos de iNaturalist, contexto ambiental medido por nuestro propio circuito, e índice de Shannon para comparar objetivamente— el Lince de la Noche no necesita encontrar un lince. Necesita encontrar patrones. Y en Estepona, entre la Sierra Bermeja, un parque urbano, un rompeolas lleno de gaviotas y un río protegido por la Red Natura 2000, patrones es justo lo que sobra.

1. Investigación previa de escritorio: la API de iNaturalist

Nota metodológica para el alumnado (y para quien reproduzca esta misión): en la primera versión de este apartado intentamos localizar Estepona por su place_id con el endpoint /places/autocomplete. No funcionó porque Estepona no está dada de alta como lugar “estándar” en iNaturalist. La solución, más robusta además, es consultar directamente por caja de coordenadas (bounding box), sin depender de que el lugar exista registrado.

Tutorial paso a paso (versión corregida y probada)

1. Definir el rectángulo que rodea Estepona. Usando Overpass Turbo (igual que en la Misión 08) se puede sacar el bounding box exacto del término municipal. Para esta misión usamos:
   • Suroeste: 36.38 N, -5.22 W
   • Noreste: 36.50 N, -5.03 W
2. Consultar qué especies hay ya registradas ahí dentro:

https://api.inaturalist.org/v1/observations/species_counts?swlat=36.38&swlng=-5.22&nelat=36.50&nelng=-5.03

3. Filtrar lo cautivo/cultivado. La primera consulta, sin filtrar, coló una sorpresa: entre el ranking de especies apareció el casuario austral (Casuarius casuarius), un ave enorme de Nueva Guinea y Australia que evidentemente no vive libre en Sierra Bermeja. El bounding box incluye el parque Selwo Aventura, y esas observaciones eran de animales en cautividad. Es exactamente el problema de calidad de datos del que hablan Stevenson et al. (2021) y Wittmann et al. (2019): los datos de ciencia ciudadana necesitan depurarse antes de analizarse. La solución es un parámetro:

https://api.inaturalist.org/v1/observations/species_counts?swlat=36.38&swlng=-5.22&nelat=36.50&nelng=-5.03&captive=false

Con captive=false el casuario desaparece del ranking (y con él, cualquier otro animal de zoo o planta de jardín marcada como cultivada), y el total de especies baja de 1.381 a 1.086, ya solo silvestres.

4. Lo que revela el ranking real (top de especies con más observaciones en todo el término municipal, ya filtrado):

#	Obs.	Especie	Nombre común	Grupo
1	35	Abies pinsapo	Pinsapo	Plantae
2	27	Tarentola mauritanica	Salamanquesa común	Reptilia
9	16	Xylocopa pubescens	Abeja carpintera	Insecta
13	14	Passer domesticus	Gorrión común	Aves
22	12	Larus michahellis	Gaviota patiamarilla	Aves
24	12	Pelophylax perezi	Rana común	Amphibia
27	11	Mauremys leprosa	Galápago leproso	Reptilia

Dos hallazgos interesantes para comentar en clase antes de salir al campo:

• El pinsapo (Abies pinsapo) no solo es la especie más registrada de toda Estepona, sino que está catalogado en peligro de extinción según la Lista Roja de la UICN — un dato real que refuerza por qué la Ruta 1 (Sierra Bermeja) importa tanto.
• La gaviota patiamarilla ya aparece en el ranking real, confirmando de antemano la hipótesis de la Ruta 3 (rompeolas): es una especie muy presente y fácil de contrastar en campo.

5. Detectar los vacíos, como en las misiones anteriores: con 1.086 especies en toda la extensión del municipio, el reparto no es homogéneo — es de esperar que la mayoría de observaciones se concentren en el casco urbano y la costa (por accesibilidad y densidad de usuarios de la app), dejando la Sierra Bermeja y el Río Guadalmansa relativamente infrarrepresentados pese a su valor ecológico. Ese contraste, exactamente igual que en Accesibilidad con Overpass, es el punto de partida real de las cuatro rutas.

Nota de precaución para el alumnado: iNaturalist oculta automáticamente la localización exacta (“geoprivacidad”) de especies amenazadas o sensibles a la persecución. Si una especie rara aparece sin coordenadas precisas, no es un fallo de la API — es una medida de protección, y merece comentarse en clase.

2. El circuito: “Estación Portátil de Biodiversidad”

La diferencia clave con Fototrampeo: aquí no hay cámara ni clasificación de imagen. El circuito no identifica la especie —eso lo hace el alumnado con la app de iNaturalist, foto en mano y verificación comunitaria—; el circuito solo registra el contexto microambiental del punto en el momento exacto de cada observación.

Componentes:

• 1 × Arduino UNO/Nano
• 1 × DHT22 (temperatura y humedad)
• 1 × Módulo de sonido con salida analógica (tipo KY-038, comparador LM393) — nivel de actividad acústica del entorno
• 1 × Módulo LDR con salida analógica — luz / cobertura vegetal
• 1 × Pulsador “REGISTRAR PUNTO”
• 1 × LED indicador de registro correcto

Esquema de conexiones (idéntico en Wokwi y en el montaje real)

Componente	Pin del componente	Va conectado a
DHT22	VCC	5V
DHT22	GND	GND
DHT22	DATA	D2
Módulo sonido	VCC	5V
Módulo sonido	GND	GND
Módulo sonido	AO (salida analógica)	A0
Módulo LDR	VCC	5V
Módulo LDR	GND	GND
Módulo LDR	AO (salida analógica)	A1
Pulsador	Un terminal	D7 (con INPUT_PULLUP)
Pulsador	Otro terminal	GND
LED indicador	Ánodo	D13, con resistencia de 220 Ω
LED indicador	Cátodo	GND

⚠️ Aviso importante — límite del simulador: en Wokwi no existe ningún componente que reproduzca sonido ambiente real (no hay micrófono simulable). Para poder probar y validar el circuito en el aula, sustituimos el módulo de sonido por un potenciómetro en el simulador: el alumnado lo gira a mano para simular “punto silencioso” o “punto ruidoso” antes de salir a la calle. El módulo de sonido real solo entra en juego en el montaje físico de campo.

Código (mismo cableado, mismo código, Wokwi y campo real)

/*
  Las Misiones del Lince — Misión 09: Biodiversidad, Censo Vivo de Estepona
  Ciencia Ciudadana MonteSTEAM · Estación Portátil de Biodiversidad

  No clasifica especies (eso lo hace el alumnado con iNaturalist).
  Solo registra el contexto microambiental de cada punto de observación:
  temperatura, humedad, luz y nivel de sonido ambiental.

  En Wokwi: el módulo de sonido se sustituye por un potenciómetro
  (no existe micrófono simulable). En campo real, va un módulo de
  sonido tipo KY-038 con salida analógica en el mismo pin (A0).
*/

#include <DHT.h>

#define PIN_DHT 2
#define TIPO_DHT DHT22
DHT dht(PIN_DHT, TIPO_DHT);

const int PIN_SONIDO = A0;
const int PIN_LUZ    = A1;
const int PIN_BOTON  = 7;
const int PIN_LED    = 13;

int numeroDePunto = 0;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  dht.begin();
  pinMode(PIN_BOTON, INPUT_PULLUP);
  pinMode(PIN_LED, OUTPUT);
  digitalWrite(PIN_LED, LOW);

  Serial.println("=================================================");
  Serial.println(" Mision 09: Estacion Portatil de Biodiversidad");
  Serial.println(" Pulsa el boton en cada punto de observacion iNaturalist");
  Serial.println("=================================================");
  Serial.println("PUNTO,TEMP_C,HUMEDAD_%,LUZ,SONIDO");
}

void loop() {
  if (digitalRead(PIN_BOTON) == LOW) {
    registrarPunto();
    delay(1000); // evita rebotes / dobles pulsaciones
  }
}

void registrarPunto() {
  numeroDePunto++;

  float temperatura = dht.readTemperature();
  float humedad = dht.readHumidity();
  int luz = analogRead(PIN_LUZ);
  int sonido = analogRead(PIN_SONIDO);

  digitalWrite(PIN_LED, HIGH);

  // Línea en formato CSV, para copiar directamente a la hoja de cálculo
  Serial.print(numeroDePunto);
  Serial.print(",");
  Serial.print(temperatura);
  Serial.print(",");
  Serial.print(humedad);
  Serial.print(",");
  Serial.print(luz);
  Serial.print(",");
  Serial.println(sonido);

  delay(300);
  digitalWrite(PIN_LED, LOW);
}

Montaje real en campo: exactamente el mismo cableado. Solo se cambia el potenciómetro del simulador por el módulo de sonido físico (AO → A0). Cada vez que el alumnado hace una foto para iNaturalist, pulsa el botón: esa línea de la consola serie queda emparejada, por orden, con la observación subida a la app en ese mismo instante.

3. Rutas propuestas en Estepona

Coordenadas aproximadas — conviene verificarlas en Google Maps/OpenStreetMap antes de imprimir la ficha de campo definitiva.

Ruta 1 — Sierra Bermeja / pinsapar (control “salvaje”)
Punto de partida cerca del IES Monterroso, acceso hacia el monte.
📍 aprox. 36.4278 N, -5.1443 W
Qué buscar: cabra montés, zorro, aves rapaces, lagartijas, insectos polinizadores del sotobosque.

Ruta 2 — Parque del Calvario / casco urbano (control “antropizado”)
📍 aprox. 36.4268 N, -5.1478 W
Qué buscar: aves urbanas comunes (palomas, gorriones, mirlos), insectos de jardín. Sirve de contraste frente a la sierra: mucha menos diversidad, pero mucha más facilidad de acceso y de datos previos en iNaturalist.

Ruta 3 — Rompeolas del Puerto Deportivo (gaviotas y aves marinas)
📍 aprox. 36.4160 N, -5.1573 W
Nada de mascotas: el objetivo aquí son las aves marinas posadas en el espigón, sobre todo la gaviota patiamarilla (Larus michahellis), y con algo de suerte cormorán moñudo o charranes de paso. Es un hábitat de baja diversidad pero alta abundancia de una sola especie dominante — el mejor sitio de las cuatro rutas para que el alumnado vea en vivo qué significa, sobre el terreno, un índice de Shannon bajo.

Ruta 4 — Río Guadalmansa (control “húmedo”, Red Natura 2000)
📍 aprox. 36.4900 N, -5.0450 W
Este tramo está protegido oficialmente como Zona Especial de Conservación dentro de la Red Natura 2000, lo que le da un plus tanto científico como narrativo: no es “un río cualquiera”, es un espacio con reconocimiento legal de su valor ecológico. Qué buscar: garzas, andarríos, libélulas y caballitos del diablo, anfibios, avifauna de ribera.

4. Datos simulados y pregunta científica: el índice de Shannon

A modo de ejemplo de cómo se vería la tabla de resultados tras completar las cuatro rutas (datos simulados, para ensayar el análisis antes de salir a la calle):

Punto	Temp (°C)	Humedad (%)	Luz (nivel)	Sonido (nivel)	Especies registradas (nº de individuos)
1. Sierra Bermeja	24	38	Alto (claros)	Bajo	Cabra montés (3), Zorro (2), Curruca cabecinegra (5), Lagartija (4), Mariposa Zerynthia (3), Abeja (6), Pinsapo (10), Coleóptero (2)
2. Parque del Calvario	27	45	Medio	Medio-alto	Paloma (12), Gorrión (8), Mirlo (3), Abejorro (2), Lagartija (1)
3. Rompeolas / Gaviotas	25	68	Alto (sin sombra)	Alto (tráfico/viento)	Gaviota patiamarilla (20), Cormorán moñudo (2), Charrán (1), Paloma (3)
4. Río Guadalmansa	23	72	Bajo (ripisilva)	Bajo	Garza real (2), Andarríos (3), Libélula (6), Rana común (4), Galápago leproso (1), Caballito del diablo (5), Mirlo acuático (2), Junco (8), Carrizo (10)

Aplicando la fórmula de Shannon (H′ = −Σ pᵢ·ln pᵢ) a cada punto:

Punto	N (individuos)	S (nº especies)	H′ (Shannon)	J (equitatividad)
1. Sierra Bermeja	35	8	1.93	0.93
2. Parque del Calvario	26	5	1.29	0.80
3. Rompeolas / Gaviotas	26	4	0.77	0.56
4. Río Guadalmansa	41	9	2.00	0.91

Pregunta científica del alumnado: ¿existe relación entre las condiciones ambientales medidas por el circuito y el índice de diversidad calculado a partir de los datos de iNaturalist?

El patrón que emerge de estos datos simulados es claro y muy didáctico:

• El Río Guadalmansa (protegido, húmedo, silencioso) tiene el H′ más alto: máxima diversidad y máxima equitatividad, ninguna especie domina claramente.
• El rompeolas tiene el H′ más bajo, y aquí está el matiz importante: no es porque falten datos en iNaturalist —hay 26 individuos registrados, casi los mismos que en el parque urbano—, sino porque una sola especie domina el ecosistema: la gaviota patiamarilla acapara el 77% de los avistamientos. Un H′ bajo con muchos individuos es un resultado ecológico real, no un vacío de datos, y es la mejor forma de que el alumnado entienda que “pocas especies” y “pocos datos” no son lo mismo.
• El nivel de sonido más alto (rompeolas, por tráfico y actividad portuaria) coincide con el H′ más bajo, y el sonido más bajo (Guadalmansa, Sierra Bermeja) con los H′ más altos — abriendo la hipótesis de que la contaminación acústica actúa como factor de presión sobre la diversidad, en línea con lo que la propia literatura de ecoacústica señala sobre el impacto de la antropofonía en el paisaje sonoro.

5. Simulador

Un transecto interactivo con los cuatro puntos, donde al pulsar cada uno se despliega una “tarjeta iNaturalist” (foto + nombre + nº de individuos) junto con las lecturas ambientales simuladas, recalculando el índice de Shannon en vivo a medida que se van sumando puntos.

Prompt para que el alumnado genere el simulador con Claude

Quiero que crees un simulador interactivo en HTML de un transecto de
biodiversidad en Estepona (Málaga), como parte del proyecto "Las
Misiones del Lince" (Ciencia Ciudadana MonteSTEAM), Misión 09.

Contexto: el alumnado recorre 4 puntos con distintos hábitats y en
cada uno "sube" una observación a iNaturalist (foto + especie) mientras
un circuito Arduino mide temperatura, humedad, luz y nivel de sonido.

Los 4 puntos son:
1. Sierra Bermeja (pinsapar) - control salvaje
2. Parque del Calvario - control urbano
3. Rompeolas del Puerto Deportivo - colonia de gaviotas
4. Río Guadalmansa - humedal protegido (Red Natura 2000)

Quiero que el simulador tenga:

1. Un esquema del transecto con los 4 puntos en orden, tipo mapa
   simplificado o línea de tiempo, clicables.
2. Al hacer clic en un punto, se despliega una tarjeta estilo
   iNaturalist con las especies observadas en ese punto (nombre,
   icono/emoji, número de individuos) y las lecturas ambientales
   (temperatura, humedad, luz, sonido) con un icono para cada una.
3. Un panel que calcula en tiempo real el índice de diversidad de
   Shannon (H') de cada punto a medida que se visita, con la fórmula
   visible y el resultado numérico.
4. Un gráfico simple de barras comparando el H' de los 4 puntos al
   final del recorrido, y otro comparando el H' con el nivel de sonido
   registrado en cada punto (para visualizar la posible relación entre
   ruido y diversidad).
5. Que el alumnado pueda editar el número de individuos de cada
   especie con controles simples, para ver cómo cambia el índice.

Estilo visual: ciencia ciudadana sobre naturaleza, tonos verdes/tierra
con un azul para los puntos costeros/de agua, limpio y legible para
Bachillerato. Datos ficticios/educativos, no hace falta realismo 100%.

Conclusión

El lince ibérico no vive en Sierra Bermeja, y esta misión, una vez más, no iba a cambiar eso. Pero el Lince de la Noche nunca necesitó encontrar un lince: necesita datos, y esta vez los datos vienen firmados por toda una comunidad. Cada foto subida a iNaturalist, verificada por gente que nunca pisará Estepona pero que reconoce una gaviota patiamarilla con solo mirarla, es ciencia ciudadana en su forma más pura. Cada lectura de temperatura, humedad y sonido que guarda el circuito es el contexto que ninguna base de datos global registra por sí sola. Y cada índice de Shannon calculado a mano por el alumnado es la prueba de que un río protegido, silencioso y verde vale, en números, más que un rompeolas ruidoso dominado por una sola especie — aunque esa especie sepa volar y nosotros no.

Referencias

• Mason, B.M., Mesaglio, T., Barratt Heitmann, J., Chandler, M., Chowdhury, S., Gorta, S.B.Z., Grattarola, F., Groom, Q., Hitchcock, C., Hoskins, L., Lowe, S.K., Marquis, M., Pernat, N., Shirey, V., Baasanmunkh, S. y Callaghan, C.T. (2025). iNaturalist accelerates biodiversity research. BioScience, 75(11), 953–965.
• Stevenson, R., Merrill, C. y Burn, P. (2021). Useful Biodiversity Data Were Obtained by Novice Observers Using iNaturalist During College Orientation Retreats. Citizen Science: Theory and Practice, 6(1).
• Wittmann, J., Girman, D. y Crocker, D. (2019). Using iNaturalist in a Coverboard Protocol to Measure Data Quality: Suggestions for Project Design. Citizen Science: Theory and Practice, 4(1).
• Bradfer-Lawrence, T., Gardner, N., Bunnefeld, L., Bunnefeld, N., Willis, S.G. y Dent, D.H. (2019). Guidelines for the use of acoustic indices in environmental research. Methods in Ecology and Evolution, 10(11), 1796–1807.
• Shannon, C.E. (1948). A Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal, 27, 379–423, 623–656.

Etiquetas: biodiversidad Estepona, ciencia ciudadana iNaturalist, índice de Shannon, ecoacústica, Arduino DHT22, Red Natura 2000, gaviota patiamarilla, Río Guadalmansa, proyecto AIDARAC, Misión 09 del Lince, robótica educativa STEAM

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