Un grupo de investigadores gallegos ha logrado un avance significativo en la predicción de la expansión de la avespa Velutina. Los profesores Francisco J. Fernández, Juan J. Nieto y Adrián F. Tojo, del CITMAGA y de la Universidad de Santiago de Compostela, junto con el profesor Iván Area, del IFCAE y de la Universidad de Vigo, han publicado un estudio en la prestigiosa revista internacional Nonlinear Analysis: Real World Applications.
Este trabajo se basa en herramientas matemáticas de reciente desarrollo, utilizando datos sobre la localización de nidos para predecir futuros asentamientos. Al comparar el modelo matemático con datos reales, los investigadores pueden analizar diversas estrategias de control que podrían ayudar a frenar la expansión de esta especie, cuyas consecuencias son significativas tanto a nivel ecológico como económico.
Análisis del ciclo vital de la avespas Velutina
Desde una perspectiva biológica, el ciclo vital de la avespas Velutina presenta diferentes etapas. En los meses de febrero y marzo, las reinas fundadoras emergen del estado de hibernación. Posteriormente, entre abril y mayo, comienzan a construir nuevos nidos y realizan su primera puesta de huevos. Tras la eclosión de las avispas obreras, estas continúan con la construcción y alimentación del nido. Hacia septiembre nacen los machos y nuevas reinas, que serán fecundadas y se convertirán en futuras reinas fundadoras, abandonando el nido al inicio del otoño.
Dada la complejidad del ciclo vital que incluye estados como hibernación y otros momentos críticos, se planteó un problema parabólico con derivadas de Stieltjes. Este enfoque permite analizar matemáticamente situaciones complejas similares a las modelizaciones previas realizadas en epidemias como el Ébola o el Zika, así como durante la pandemia de COVID-19.
Modelo digital para controlar la propagación
La capacidad para contar con un modelo que pueda ser simulado y actualizado en tiempo real es crucial para mejorar las predicciones sobre la expansión de esta especie invasora. Este enfoque actúa como un verdadero gemelo digital que facilita simulaciones para determinar dónde, cuándo y cómo aplicar diferentes estrategias de control eficaces.
La idea de combinar datos del mundo real con un modelo matemático en tiempo real ya fue utilizada por los autores durante la pandemia de COVID-19, donde no solo predecían el comportamiento del virus sino que también estimaban el número necesario de camas en unidades de cuidados intensivos.
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