Las especies exóticas invasoras (EEI) constituyen la segunda causa de perdida de biodiversidad en el mundo tras la modificación del hábitat.
La llegada de especies exóticas invasoras puede ser resultado tanto de introducciones intencionadas o accidentales por parte del hombre.
En el caso del avispón asiático o avispa negra (Vespa velutina ssp. nigrithorax) su introducción en Europa se produjo de forma accidental en Francia hacia el año 2004
Se considera que existen al menos tres consecuencias de la invasión de Vespa velutina: la primera es obviamente ecológica, ya que el avispón asiático preda sobre las abejas melíferas, pero también sobre otros polinizadores.
El segundo efecto es económico, con la actividad apícola directamente afectada debido a las perdidas en las colonias.
La tercera es la afección a la población humana.
Datos relevantes respecto al comportamiento de las avispas asiáticas:
Ciclo de vida:
Habitats:
La temperatura, la humedad, la intensidad de la luz, el refugio de la lluvia, y la protección contra el viento son importantes para la selección de sitios de anidación debido a que estos factores determinan la preservación del nido, esencial para la supervivencia de la colonia.
A menudo, los nidos se localizan en arboles cercanos a ríos, pues el agua es un elemento fundamental para la construcción del nido; y en ensayos realizados en Francia en los meses de primavera se constató que se atrapaban más fundadoras cerca de cursos de agua (Manceau y cols., 2012).
Además de la temperatura y el binomio humedad-agua, otro elemento muy importante para que Vespa velutina se haya asentado tan fácilmente y se haya expandido tan rápidamente, es la presencia de colmenas de abejas (Bessa y cols., 2015). En la práctica, la mayoría de nidos se encontraron cerca de uno o más colmenares.
Alimentación:
Según un muestreo realizado durante 4 años y después de haber capturado a más de 13.000 obreras y analizado la carga de alimento que transportaban al nido, aproximadamente un 32% eran dípteros (moscas), un 59% himenópteros (entre estos, 2/3 eran abejas y 1/3 avispas comunes) y el 9 % restante otros insectos Manual para la gestión de la Avispa asiática (Vespa velutina) 29 (orugas, mariposas, libélulas…) y arañas.
Estos datos varían en función del hábitat donde se encuentre el nido (p.ej., en zonas urbanas, periurbanas y forestales la proporción de abejas depredadas es más alta).
La diversidad de presas del avispón aumenta cuanto más rico es el entorno en insectos; sin embargo, en zonas urbanas y periurbanas o incluso en áreas boscosas, el 65% de las presas de Vespa velutina son las abejas domésticas de los apicultores.
Las avispas obreras detectan las colonias de abejas por el olor de la miel y del polen ensilado en las colmenas Los insectos adultos se alimentan de diferentes líquidos azucarados como néctares de flores de árboles y arbustos (sauces, camelia, calistemo, níspero japonés, hiedra,…), zumos de frutas maduras (manzanas, higos, peras, uvas, kiwis…), excreciones azucaradas de pulgones y savia de cortezas de árboles.
Toda la información anteriormente mencionada aparece en los siguientes documentos con mayor detalle, recomendamos que antes de comenzar con el proyecto se realice la lectura de los siguientes documentos, ya que ayudará a entender la problemática existente y ayudará a comprender el comportamiento de la Avispa Asiática.
En el siguiente documento se aporta información sobre el ciclo de vida de la avispa asiática, fechas de nacimiento, fechas de muerte, anidamientos, alimentación…
MAPA FORESTAL CAE: El Mapa forestal Cae es un análisis realizado por el Gobierno Vasco en el que se expresan las hectáreas de las siguientes variables para provincias, comarcas y municipios de todo Euskadi:
Formato .xls
Variables:
Variables de usos del suelo:
Bosque
Bosque de plantación
Bosques de galería
Matorral
Herbazal
Monte sin Veg. Superior
Agrícola
Artificial
Humedal
Agua
Estuarios
Autopistas y autovias
Infraestructuras de conducción
Mineria- escombreras- vertederos
Prado con setos / con sebes
Prado
Pastizal-matorral
Variables de especies forestales:
Pinus sylvestris
Pinus halepensis
Pinus nigra
Pinus pinaster
Pinus radiata
Picea abies
Pseudotsuga menziesii
Larix spp.
Chamaecyparis lawsoniana
Criptomeria
Secuoya
Otras coníferas
Total coníferas
Quercus robur
Quercus petraea
Quercus pyrenaica
Quercus faginea
Quercus ilex
Bosques de ribera
Alnus glutinosa
Salix spp.
Plantaciones de frondosas variadas
Eucalyptus globulus
Eucalyptus nitens
Otros Eucalyptus
Robinia pseudacacia
Quercus rubra
Platanus spp.
Populus alba
Populus nigra
Fagus sylvatica
Castanea sativa
Betula spp.
Fraxinus spp.
Bosque mixto de cantil
Bosque mixto atlántico
Otras frondosas
Total frondosas
Total especies
ARCHIVOS:
USOS DEL SUELO:
Distribución de usos del suelo por ámbitos administrativos y propiedad.
Distribución de usos del suelo por ámbitos administrativos, propiedad y altitud.
Distribución de usos del suelo por ámbitos administrativos, propiedad y pendiente.
ESPECIES FORESTALES:
Distribución de especies forestales por ámbitos administrativos, propiedad y estados de masa.
Distribución de especies forestales por ámbitos administrativos, propiedad y altitud.
Distribución de especies forestales por ámbitos administrativos, propiedad y pendiente.
Distribución de especies forestales por ámbitos administrativos, propiedad y densidad (*).
Cota(m): Altitud en la que se encuentra la estación.
INFORMACIÓN EUSKALMET:
Euskalmet ofrece información ya trabajada sobre los datos brutos recogidos por las estaciones meteorológicas. La frecuencia de la información es mensual y se publica anualmente.
Descarga “Datos brutos recogidos por las estaciones meteorológicas” en Datos.
Datos sobre cada una de las explotaciones de apicultura existentes en la provincia de Bizkaia en 2020. Cada línea es una explotación.
Descarga “Apicultura y Colmenas” en Datos.
Nombre archivo: APICULTURA_COLMENAS_2020_KOPURU.csv
Formato CSV
Las variables son:
NOMBRE MUNICIPIO: Es el nombre del municipio en el que se encuentra la explotación.
CP: Código postal de la explotación.
CÓDIGO MUNICIPIO: Código de identificación del municipio.
NUM_COLMENAS: Número de colmenas de cada explotación.
CULTIVO DE FRUTALES
Datos sobre cada una de las explotaciones de frutales existentes en la provincia de Bizkaia en 2020. Cada línea es una explotación.
Descarga “Frutales declarados” en Datos.
Nombre archivo: FRUTALES DECLARADOS 2020 KOPURU.csv
Formato CSV.
Las variables son:
PRODUCTORES_C: Tipo de cultivo.
CODIGO MUNICIPIO: Código de identificación del municipio.
NOMBRE MUNICIPIO: Nombre del municipio.
CP: Código postal del municipio.
Datos complementarios:
ESTACIONES METEOROLÓGICAS EUSKADI:
ESTACIONES METEOROLÓGICAS: Red de estaciones meteorológicas de la Comunidad Autónoma del País Vasco, que utiliza Euskalmet para realizar sus mediciones.
Mediciones de cada una de las estaciones cada 10 minutos separadas por meses.
Aparece separado por estaciones, cada estación tiene su propio archivo. Existen diferentes tipos de estaciones:
Toda la información a nivel municipio de los siguientes archivos aparece recogida en Mapa Forestal CAE:
HIDROGRAFÍA: Cartografía de la hidrografía de la CAPV. Se establecen las diferentes categorías de masas de agua. Se crea una capa por categoría de masa de agua y se establecen las cuencas vertientes a las mismas.
MAPA FORESTAL EUSKADI 2019: El mapa forestal del País Vasco recoge la cartografía de las masas forestales como una infraestructura que reúne distintas disciplinas de información geográfica. Anualmente se actualiza y sigue un modelo de usos del suelo jerarquizados, desarrollados en clases forestales y especialmente en las arboladas. El mapa forestal 2019 ha sido realizado por HAZI a instancias del Gobierno Vasco y ha contado con la colaboración de las Diputaciones Forales de Álava, Bizkaia y Gipuzkoa.
La evaluación del modelo constará de dos partes, una parte de efectividad del modelo en la que se valorará la exactitud de la predicción y una parte de comunicación en la que se valorará el uso de los resultados obtenidos.
Para que el modelo sea válido es necesario que se pueda ejecutar con datos pasados, es decir, para predecir los nidos de 2020 no podemos utilizar los datos meteorológicos de 2020, ya que cuando realicemos la predicción no estarán disponibles.
La ejecución del modelo se realizará de forma anual en Febrero aproximadamente.
Efectividad del modelo (Premio de 1.000 €)
La efectividad del modelo se medirá mediante el error cuadrático medio (MSE), el cual mide la cantidad de error que hay entre dos conjuntos de datos. En otras palabras, compara un valor predicho y un valor observado o conocido.
Aplicado al reto, la efectividad del modelo se medirá mediante el error cuadrático medio entre la previsión realizada por los participantes y los datos observados sobre los nidos de 2020.
La previsión realizada por los participantes mostrará cada uno de los municipios de Bizkaia junto con la previsión de nidos para el año 2020.
El archivo que sirve como base para el entregable es “PLANTILLA RETO AVISPAS KOPURU.csv”
Comunicación y visualización. (Premio de 500 €)
En el aportado de comunicación y visualización se valorará:
Los resultados del proyecto se entiendan de forma clara y concisa.
La documentación aportada esté correctamente expresada, estructurada y reproducible.
Presentación resultados mediante aplicación y/o web funcional
Valoración de la interactividad y la experiencia del usuario
Participantes
Para poder participar en el reto deberás:
Contar con una cuenta registrada dentro de Kopuru.com
El reto está abierto a cualquier persona emprendedora, startup, pyme, universidad o centro tecnológico con una propuesta que pudiera contribuir a la resolución de uno o de los dos objetivos planteados en el reto.
Cada participante solo podrá operar desde una única cuenta. No está permitido el envío de la misma propuesta desde varias cuentas. La coordinación entre los diferentes equipos en el trabajo o envío de sus soluciones será motivo de exclusión del reto.
Asimismo, al registrarte para el reto aceptas explícitamente las Bases del Concurso recogidas a continuación.
Uso de los datos
Mediante la descarga de los datos, aceptas los siguientes términos:
Los datos que no procedan de fuentes de datos abiertos, se utilizarán solamente para el desarrollo del presente reto.
No está permitido distribuir los datos que no sean de uso público a otras personas, empresas o instituciones.
Deberás poner en marcha las medidas de seguridad necesarias para prevenir que personas que no participan en el reto puedan tener acceso a los datos.
En caso de que se incumpla alguno de los puntos anteriores aceptas que Kopuru.com, y su matriz DECIDATASL puedan facilitar a terceros interesados todos los datos necesarios para poner en marcha las medidas que considere.
Notificarás a Kopuru y DECIDATA inmediatamente la posible transmisión o acceso a los datos por parte de terceras partes no participantes en el reto y trabajarás con Kopuru de buena fe para arreglar cualquier transmisión indebida.
Selección del ganador
Tal y como se recoge en el apartado “Evaluación” la selección del ganador en cada una de las categorías del reto se hará siguiendo los siguientes criterios:
Efectividad del modelo. La efectividad del modelo se medirá mediante el error cuadrático medio entre la previsión realizada por los participantes y los datos observados sobre los nidos de 2020. Los datos relativos a 2020 no están publicados y se encuentran solo en poder del equipo de Kopuru.
El acceso a estos datos o su utilización en la generación de una solución para el reto será motivo de eliminación.
El ganador del reto será aquel participante, o grupo de participantes, que sea capaz de generar una predicción de nidos de avispa para cada municipio con el menor error medio cuadrático. Este cálculo será realizado por el equipo de Kopuru y, una vez finalizado el reto, será puesto a disposición de todos los equipos que así lo soliciten.
Se tendrá en cuenta hasta un máximo de 3 decimales. En caso de empate, el ganador será aquel que haya enviado su respuesta con anterioridad. Para el cáclulo de cada equipo, se tendrá en cuenta la mejor puntuación obtenida durante la duración del reto.
Para ser certificado como ganador, el equipo con menor error medio cuadrático, deberá de ser capaz de mostrar la generación de sus predicciones e igualar o mejorar el mejor resultado obtenido.
Comunicación y visualización. Para la selección del ganador de este apartado, se establecerá un jurado que tendrá en cuenta los siguientes criterios de valoración:
Que los resultados del proyecto se entiendan de forma clara y concisa.
Que la documentación aportada esté correctamente expresada, estructurada y sea reproducible.
Que la presentación de los resultados pueda realizarse mediante aplicación de código abierto y/o web funcional
La interactividad y la experiencia del usuario
Propiedad Intelectual
Una vez seleccionado el ganador, y para poder hacer efectivo el premio, el equipo deberá ceder a Kopuru y su matriz DECIDATA todos los materiales que se deriven de los trabajos necesarios para conseguir los resultados logrados en cualquiera de los dos objetivos planteados en este reto. Estos trabajos pueden incluir programas fuente y ejecutables, manuales de uso, documentación preparatoria y de trabajo, así como las adaptaciones y el software embebido elaborado para el reto.
En consecuencia, DECIDATA SL como matriz de Kopuru, ostentará la titularidad originaria sobre la totalidad de los derechos de propiedad intelectual de todos ellos, sin que el equipo participante tenga derecho a preparar trabajos derivados basados en tales materiales, ni a comercializar, licenciar o distribuir copias de los materiales ni de trabajos derivados de ellos, sin el consentimiento previo y por escrito de DECIDATA.
Se debe subir:
Para la parte de efectividad del modelo: La plantilla que hay en “datos” renombrándola con tu nombre o el de tu equipo con todos los campos completos, a la finalización del reto el equipo ganador debe demostrar que esos datos están realizados con un modelo de analítica avanzada desarrollado por ellos.
Para la parte de comunicación: Captura o enlace a los documentos, a la finalización del reto el equipo ganador debe demostrar la autoría de los documentos.
Los resultados de efectividad del modelo serán actualizados 3-4 días después de realizar la subida de los archivos.
Tabla de mejores resultados:
Nota: Hemos aplicado una transformación logarítmica en base 10 en el gráfico al eje Y para poder comparar mejor los valores más bajos.
Resultados al 10/06/2021:
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