Trait-Based Specific Protection Goals for Wild Pollinators: A Staged Modelling Framework for Pesticide Risk Assessment

Resumen Técnico: Objetivos de Protección Específicos Basados en Rasgos para Polinizadores Silvestres

Planteamiento del Problema
La Evaluación de Riesgos Ambientales (ERA) actual para pesticidas en la Unión Europea enfrenta un estancamiento regulatorio con respecto a los polinizadores silvestres. Si bien se ha establecido un Objetivo de Protección Específico (SPG) de una reducción máxima del 10% en el tamaño de la colonia para las abejas melíferas gestionadas (Apis mellifera), no existe un SPG definido y cuantitativo para los polinizadores silvestres (abejorros, abejas solitarias y otros taxones). En consecuencia, los gestores de riesgos no pueden evaluar la aceptabilidad de los datos de toxicidad de nivel inferior, ni los resultados de los estudios de nivel superior pueden evaluarse frente a un objetivo de protección. Esta ausencia impone un requisito por defecto de estudios de nivel superior, que consumen muchos recursos (jaula, semicampo o campo), para casi todas las aplicaciones de pesticidas donde sea posible la exposición de las abejas.

La dependencia de la abeja melífera como especie subrogada es fundamentalmente errónea para los polinizadores silvestres. Las abejas melíferas son gestionadas, coloniales y perennes, mientras que los polinizadores silvestres exhiben diversas estrategias de historia de vida (por ejemplo, solitarias, univoltinas, de nidificación en cavidades) que dictan diferentes rutas de exposición, sensibilidad y resiliencia poblacional. El uso de un único subrogado confunde el peligro con el riesgo y no tiene en cuenta la desconexión entre la toxicidad a nivel individual y la persistencia a nivel poblacional, lo que a menudo conduce tanto a una subestimación catastrófica del riesgo como a una sobreprotección innecesaria.

Metodología
El artículo propone un marco pragmático de tres etapas para resolver este estancamiento, centrándose principalmente en la Etapa 1, que es implementable de inmediato (2026–2027) utilizando datos y herramientas existentes. El marco integra dos avances metodológicos:

1. Selección de Especies Basada en Rasgos: En lugar de utilizar un único subrogado universal, el marco identifica especies funcionalmente vulnerables agrupando los taxones según tres categorías de rasgos:

   • Rasgos relacionados con la exposición: Fenología, rango de forrajeo, especialización floral y sustrato de nidificación.
   • Rasgos de sensibilidad intrínseca: Tamaño corporal, tasa metabólica y capacidad de desintoxicación.
   • Rasgos de resiliencia poblacional: Voltinismo, tiempo de generación, fecundidad y capacidad de dispersión.
     Este enfoque selecciona las especies modelo basándose en qué combinación de rasgos es más vulnerable al pesticida específico y al escenario de exposición.

2. Evaluación de Toxicidad Demográfica: Este enfoque traduce los efectos de los pesticidas a nivel individual (mortalidad y efectos subletales en la reproducción/desarrollo) en resultados a nivel poblacional utilizando matrices de proyección de Lefkovitch estructuradas por estadios de vida.

   • Estructura del Modelo: Para abejas solitarias univoltinas (demostrado mediante Osmia bicornis), se utiliza una matriz anual de tres estadios: individuos que pasan el invierno ($C$), hembras adultas emergentes ($A_e$) y hembras adultas reproductivamente activas ($A_r$).
   • Parámetros: El modelo incorpora tasas demográficas basales (supervivencia, fecundidad) derivadas de la literatura y aplica reducciones proporcionales para simular efectos letales y subletales de los pesticidas.
   • Simulación: El modelo ejecuta proyecciones deterministas y simulaciones de Monte Carlo estocásticas (más de 1,000 iteraciones) durante un periodo de 10 años para tener en cuenta la estocasticidad demográfica.

Contribuciones Clave y Resultados
El estudio demuestra que se pueden derivar umbrales cuantitativos de SPG mediante la exploración del espacio de parámetros del modelo de la Etapa 1. El marco de SPG propuesto consta de dos dimensiones complementarias:

• Dimensión de Magnitud: Una reducción máxima aceptable en la abundancia de la población local durante un periodo definido (propuesta como una disminución del 10% en el Año 3).
• Dimensión de Persistencia: Una probabilidad máxima aceptable de que una población proyectada estocásticamente caiga por debajo del umbral de disminución (propuesta como un riesgo de excedencia del 10%, o una probabilidad de persistencia del 90%).

Hallazgos Clave de la Exploración del Espacio de Parámetros:

• Interacciones No Lineales: Los efectos combinados de la mortalidad de adultos y la reducción de la fecundidad producen consecuencias a nivel poblacional más que aditivas. Por ejemplo, una reducción del 10% tanto en la mortalidad como en la fecundidad resulta en una disminución poblacional del 19%, casi el doble del efecto de cada factor por separado.
• La Restricción Vinculante: Aunque una disminución determinista del 10% se alinea con el disparador de la abeja melífera, el criterio de persistencia (riesgo de excedencia) es a menudo la restricción vinculante. Por ejemplo, una tasa de mortalidad de adultos del 10% cumple con el umbral de disminución del 10% de forma determinista, pero resulta en un riesgo de excedencia del 55.7%, fallando el SPG. El límite efectivo para los efectos individuales se sitúa entre el 5% y el 6% de mortalidad.
• Dependencia de la Historia de Vida: El umbral de magnitud es relativamente insensible a la historia de vida, pero el riesgo de excedencia es altamente dependiente de ella. Las historias de vida lentas (tasas de crecimiento intrínseco más bajas, $\lambda \approx 1.4$) fallan el criterio de persistencia con niveles de mortalidad más bajos que las historias de vida rápidas ($\lambda \approx 1.94$), validando la necesidad de una selección de especies basada en rasgos.
• Preparación para la Implementación: El análisis confirma que la Etapa 1 puede desplegarse de inmediato utilizando datos demográficos existentes, datos de pruebas de toxicidad estándar de la OCDE y herramientas de modelado basadas en Python.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo afirma que este marco resuelve la restricción regulatoria inmediata al proporcionar umbrales provisionales a nivel poblacional que permiten que el proceso de evaluación por niveles funcione como se pretende. Al cambiar de un enfoque de "subrogado de la abeja melífera" a un enfoque de "resiliencia poblacional basada en rasgos", el marco ofrece una base más ecológicamente fundamentada para la evaluación de riesgos.

Los autores sostienen que un modelo imperfecto que aborda la pregunta correcta (la persistencia de la población de polinizadores silvestres) proporciona una mejor protección que un modelo bien caracterizado que aborda la pregunta incorrecta (los efectos de la colonia de la abeja melífera). El marco está diseñado para ser flexible, generalizándose a sírfidos, mariposas y polillas en futuras iteraciones. Soporta una hoja de ruta de implementación progresiva:

• Etapa 1 (Ahora): Modelos no espaciales, estructurados por estadios de vida, que proporcionan umbrales regulatorios inmediatos.
• Etapa 2 (2028–2029): Modelos explícitos de paisaje que incorporan la dinámica espacial y la heterogeneidad del hábitat.
• Etapa 3 (2030+): Modelado completo basado en agentes (ALMaSS) que incorpora comportamientos individuales e interacciones complejas de la comunidad.

En última instancia, el objetivo del marco es reemplazar los factores de incertidumbre arbitrarios con márgenes de seguridad derivados mecánicamente, permitiendo a los reguladores tomar decisiones basadas en restricciones biológicas definidas mientras se apoyan las obligaciones de biodiversidad de la UE, como el Reglamento de Restauración de la Naturaleza.