El conejo de monte (Oryctolagus cuniculus) ha encontrado en las carreteras andaluzas su habitat, colándose en estas infraestructuras y usándolas como corredores de dispersión. Sin embargo, los conejos no se establecen en cualquier lugar, sino que tienen una serie de destinos preferidos siendo la A-92 en dirección Sevilla – Málaga y la A-44 en dirección Jaén – Granada las zonas más cotizadas por esta plaga a la hora de establecer su madriguera, pero ¿qué tienen en común estos lugares?

Con el objetivo de determinar cuáles son los condicionantes, investigadores de varias universidades han diseñado un modelo de favorabilidad de presencia de madrigueras en las inmediaciones de estas infraestructuras de transporte. Con esta herramienta se obtuvo la respuesta: los puntos más favorables para la presencia de madrigueras de conejos en los taludes eran aquellos donde estaba presente el olivar.

Mediante el censado de madrigueras a lo largo de 1500 kilómetros de autovía andaluza usando la aplicación CyberTracker 3.0, que permite registrar el punto exacto donde se avista la madriguera, el equipo de investigación consiguió dibujar el mapa de presencia de madrigueras.

Analizando las características del kilómetro cuadrado circundante a la zona en la que se encuentra la madriguera se establecieron hasta 55 indicadores de descripción de la zona que se incluyeron en el modelo de favorabilidad. La presencia de olivar al borde de la carretera obtuvo una favorabilidad superior al 0.7 (rango entre 0 y 1).

Desde el punto de vista de la gestión de plagas, este modelo ayuda a conocer de antemano la posibilidad de que la plaga llegue a determinado hábitat y así diseñar medidas de mitigación que ayuden a evitar daños futuros tanto en la producción agrícola como en las infraestructuras mismas.

Rouco, C; Farfán M.A; Oliveros, J; Arias De Reyna, L; Villafuerte, R; Delibes-Mateos, M. (2019): Favourability for the presence of wild rabbit warrens in motorway verges: Implications for the spread of a native agricultural pest species. Ecological Indicators, Vol 104, pp 398 – 404. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.04.087.