Tecnologías para seguir la migración de las aves
Cada año, miles de millones de aves cruzan continentes y océanos en rutas que los científicos apenas empezaban a comprender hace unas décadas. Hoy, una combinación de dispositivos miniaturizados, redes de receptores automatizados, radares meteorológicos y modelos de inteligencia artificial permite seguir esos viajes con una precisión sin precedentes. El resultado no es solo asombroso para la ciencia pura: los datos obtenidos son fundamentales para diseñar estrategias de conservación en un momento en que las poblaciones de aves migratorias enfrentan presiones crecientes por la pérdida de hábitat, el cambio climático y la contaminación lumínica.
El anillamiento: el método clásico que sigue vigente
El anillamiento o marcaje de aves es la técnica más antigua y aún una de las más extendidas. Consiste en colocar una pequeña anilla metálica o de plástico numerada en la pata del ave para identificarla individualmente si vuelve a ser capturada o encontrada. A lo largo del siglo XX, el anillamiento construyó los primeros mapas de rutas migratorias y estableció datos básicos sobre longevidad y filopatría. Aunque su dependencia de la recaptura limita la información que puede generar, sigue siendo un complemento barato e imprescindible para calibrar otras tecnologías más sofisticadas.
Telemetría GPS y satelital
Los transmisores GPS satelitales —llamados también PTT, del inglés platform transmitter terminals— son hoy la herramienta de referencia para seguir aves de tamaño mediano y grande con alta precisión. El dispositivo, sujeto al dorso del animal mediante un arnés, recibe señales de los satélites de navegación y transmite la posición geográfica a intervalos programables, a veces cada pocos minutos. Organizaciones como SEO/BirdLife llevan a cabo proyectos concretos con esta tecnología: en 2026, la entidad española ha marcado 40 carracas europeas (Coracias garrulus) con emisores GPS para conocer sus corredores migratorios desde la Península Ibérica hasta el África subsahariana y detectar las amenazas a las que se enfrentan en cada etapa del viaje.
La miniaturización constante de los componentes electrónicos ha permitido reducir el peso de los dispositivos GPS hasta menos de un gramo en los modelos más recientes, abriendo la puerta a su uso en paseriformes y otras aves de pequeño tamaño que antes quedaban fuera del alcance de esta tecnología.
La red Motus y los nanotags VHF
Para aves que pesan muy poco —limícolas, reinitas, mariposas e incluso murciélagos— el sistema Motus (Motus Wildlife Tracking System) ofrece una alternativa: los nanotags, diminutos transmisores de radiofrecuencia VHF que pueden pesar menos de 0,3 gramos. Cada nanotag emite un código único que los receptores automatizados de la red detectan en cuanto un ave marcada sobrevuela sus antenas.
La fortaleza de Motus reside en su carácter colaborativo. En 2025, la red contaba con más de 2.100 estaciones repartidas en 34 países, permitiendo seguir los desplazamientos de 456 especies distintas. Cada estación registra automáticamente el paso de los animales marcados y vuelca los datos en una base compartida. En América Latina, Pronatura Noreste gestiona 15 puntos de recepción en áreas prioritarias del norte de México, y Argentina ha incorporado receptores en la Patagonia para cubrir las rutas del hemisferio sur. El número de estaciones crece cada año a medida que nuevas instituciones se suman al proyecto.
Geolocalizadores: luz, presión y temperatura
Los geolocalizadores de nivel de luz son dispositivos pasivos que registran el momento exacto del amanecer y el anochecer a lo largo del año. A partir de la longitud del día y la hora del mediodía solar se puede estimar la latitud y la longitud del ave con una precisión de unos cientos de kilómetros. Su principal ventaja es el peso —pueden ser menores de medio gramo— y el hecho de que no requieren ninguna infraestructura de recepción: el investigador solo necesita recapturar el ave para descargar el registro almacenado.
Una variante más reciente incorpora sensores barométricos que miden la presión atmosférica a lo largo del tiempo. Combinando esos datos con reanálisis globales de condiciones meteorológicas y el paquete de software GeoPressureR, los científicos pueden estimar la posición del ave casi de forma continua con mucha mayor resolución que los modelos clásicos de luz solar. Esta técnica ha resultado especialmente valiosa para rastrear pequeños migrantes de larga distancia que cruzan el Atlántico o los desiertos de África.
Radar meteorológico y seguimiento a macroescala
Ningún dispositivo individual puede capturar la magnitud total de la migración. Para eso se recurre a los radares meteorológicos, que en sus imágenes de retorno detectan no solo lluvia sino también nubes de aves que vuelan de noche. En Estados Unidos, la red NEXRAD de 143 estaciones permite cuantificar el número de aves en vuelo, su velocidad, altitud y dirección en tiempo casi real.
El proyecto BirdCast, desarrollado por el Laboratorio Cornell de Ornitología junto con la Universidad de Massachusetts Amherst y otras instituciones, integra esos datos de radar con modelos de aprendizaje automático para generar previsiones de migración noche a noche. El 8 de octubre de 2025, BirdCast registró la mayor noche de migración documentada hasta entonces: 1.250 millones de aves en movimiento sobre el territorio continental de Estados Unidos. Pocas semanas después, en la primavera de 2026, un nuevo récord estacional situó la cifra en cerca de 860 millones de aves en una sola noche del 3 al 4 de mayo. En febrero de 2026, los datos en tiempo real de BirdCast comenzaron a alimentar sistemas automáticos de regulación del alumbrado público en varias ciudades, con el objetivo de reducir la mortalidad de aves desorientadas por la luz artificial durante los pasos migratorios.
Inteligencia artificial para identificar especies en el radar
El radar indica cuántas aves vuelan, pero no cuáles. Para resolver ese problema, equipos de investigación del Laboratorio Cornell y de la Universidad de Massachusetts han desarrollado el método BirdFlow Migration Traffic Rate (BMTR): un modelo de inteligencia artificial entrenado con datos de eBird —la mayor plataforma de avistamientos de aves del mundo— que estima qué especies son responsables de los movimientos detectados por el radar en cada zona y fecha. Los modelos producidos en 2025-2026 cubren 153 especies de aves migratorias de América del Norte distribuidas en 14 órdenes y 39 familias, y abren la posibilidad de incorporar predicciones por especie a los sistemas de alerta en tiempo real.
En junio de 2026, medios especializados anunciaron una nueva herramienta de inteligencia artificial capaz de rastrear qué especies migran y por qué corredores, combinando datos de eBird, telemetría GPS, Motus y radar en modelos integrados a escala continental.
Monitoreo acústico pasivo
Muchas aves emiten llamadas de vuelo nocturnas durante la migración. Los sistemas de monitoreo acústico pasivo (PAM) consisten en micrófonos automatizados que graban esas llamadas de forma continua. Programas de reconocimiento de sonido basados en aprendizaje automático —como BirdNET, desarrollado también por el Instituto Laboratorio Cornell— identifican las especies a partir de sus registros sonoros. En un estudio publicado en 2025, investigadores emplearon PAM junto con índices acústicos y técnicas de aprendizaje profundo para monitorear el uso del hábitat por parte de aves migratorias en zonas de parada dominadas por actividad humana, obteniendo datos que habrían sido imposibles de recopilar con métodos convencionales.
Ciencia ciudadana y plataformas integradas
El volumen de datos que genera la ciencia ciudadana es hoy tan grande que ningún equipo profesional podría replicarlo. Plataformas como eBird, operada por el Laboratorio Cornell, acumulan decenas de millones de avistamientos al año aportados por observadores de todo el mundo. Esos registros, combinados con los datos de telemetría y radar, permiten construir modelos de distribución migratoria a resolución espacial y temporal cada vez mayor. El Bird Migration Explorer de Audubon Society, disponible en español, presenta de forma visual las conexiones entre las áreas de cría, invernada y parada de cientos de especies, haciendo accesible al público general la información que generan todos estos sistemas.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la tecnología más precisa para rastrear aves migratorias?
Los transmisores GPS satelitales ofrecen la mayor precisión geográfica, con errores de pocos metros. Sin embargo, su peso los limita a aves de tamaño mediano o grande. Para especies pequeñas, los geolocalizadores barométricos combinados con software como GeoPressureR ofrecen la mejor resolución disponible sin comprometer el bienestar del animal.
¿Qué es la red Motus y cuántas estaciones tiene?
Motus es una red colaborativa internacional de telemetría automática de radio (VHF) gestionada por Birds Canada. En 2025 contaba con más de 2.100 estaciones en 34 países y permitía seguir los movimientos de 456 especies de aves, murciélagos e insectos marcados con nanotags de menos de un gramo.
¿Cómo usa la inteligencia artificial para seguir la migración?
Los modelos de IA, como los desarrollados por BirdCast y BirdFlow, combinan datos de radar meteorológico, avistamientos ciudadanos de eBird y telemetría individual para predecir cuántas aves migran cada noche, en qué dirección y, en los sistemas más avanzados, qué especies concretas están en vuelo en cada región.
¿Puede el radar detectar aves en plena migración?
Sí. Los radares meteorológicos Doppler, como la red NEXRAD de Estados Unidos, detectan los ecos producidos por bandadas de aves en vuelo nocturno. BirdCast usa esas imágenes para estimar en tiempo real el número de aves en migración, su velocidad y altitud. El 8 de octubre de 2025 se registró el récord histórico: 1.250 millones de aves detectadas en una sola noche sobre el continente norteamericano.
¿Qué papel tiene la ciudadanía en el seguimiento de la migración?
Las plataformas de ciencia ciudadana como eBird recopilan decenas de millones de avistamientos anuales aportados por observadores no profesionales. Esos datos alimentan modelos de distribución migratoria y se combinan con telemetría y radar para producir mapas de migración de alta resolución que ningún equipo científico podría generar por sus propios medios.