Recibido: 10/03/2026 Aprobado:12/04/2026
Vol 6 N|1
1410 | P á g i n a
DOI: https://doi.org/10.70208/3007.8245.v6.n1.408
Riesgo de colisiones de aves en ciudades en verticalización: Un modelo de
interacción urbano-ambiental aplicado a Monterrey
Juan Manuel Martínez Zúñiga
jmmzmartz@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0001-2599-5329
Facultad de Arquitectura de la UANL
Nancy Elizabeth Pruneda Ávila
Pruneda1966@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0007-3149-919X
Facultad de Arquitectura de la UANL
RESUMEN
La urbanización vertical en ciudades latinoamericanas ha intensificado la presencia de superficies
vidriadas, iluminación artificial y fragmentación de vegetación, factores que incrementan el riesgo de
colisiones de aves con edificaciones. Este estudio propone un modelo de interacción urbano-
ambiental para analizar la distribución espacial del riesgo de colisiones en la Zona Metropolitana de
Monterrey, México. Se integraron datos de OpenStreetMap para la morfología urbana, imágenes
satelitales Sentinel-2 para cobertura vegetal (NDVI) y datos de iluminación nocturna VIIRS para
caracterizar la exposición lumínica. El riesgo se modeló mediante una función logística que incorpora
interacciones entre altura de edificios, iluminación artificial, reflectividad y vegetación. Los resultados
muestran que el riesgo de colisión se concentra en corredores urbanos de alta densidad vertical y
alta iluminación, mientras que la vegetación actúa como factor amortiguador. El modelo identifica
interacciones no lineales entre variables urbanas clave, sugiriendo que el riesgo no depende de
factores aislados sino de su combinación estructural. Estos hallazgos aportan evidencia para el diseño
de políticas urbanas integradas que reduzcan la mortalidad de aves mediante estrategias combinadas
de mitigación.
Palabras clave: Ecología urbana, colisiones de aves, urbanización vertical, teledetección, SIG
Vol 6 N|1
1411 | P á g i n a
Bird collision risk in verticalizing cities: An Urban-Environmental
Interaction Model Applied to Monterrey
ABSTRACT
Vertical urbanization in Latin American cities has intensified the presence of glazed surfaces, artificial
lighting, and vegetation fragmentation, factors that increase bird-building collision risk. This study
proposes an urban-environmental interaction model to analyze the spatial distribution of collision risk
in the Monterrey Metropolitan Area, Mexico. OpenStreetMap data was integrated for urban
morphology, Sentinel-2 satellite imagery for vegetation cover (NDVI), and VIIRS nighttime lighting
data to characterize light exposure. Risk was modeled using a logistic function incorporating
interactions between building height, artificial lighting, reflectivity, and vegetation. Results show
collision risk concentrates in high vertical density and high-illumination urban corridors, while
vegetation acts as a buffering factor. The model identifies nonlinear interactions among key urban
variables, suggesting risk depends not on isolated factors but their structural combination. These
findings provide evidence for integrated urban policies that reduce bird mortality through combined
mitigation strategies.
Keywords: Urban ecology, bird collisions, vertical urbanization, remote sensing, GIS
1411 | P á g i n a
Bird collision risk in verticalizing cities: An Urban-Environmental
Interaction Model Applied to Monterrey
ABSTRACT
Vertical urbanization in Latin American cities has intensified the presence of glazed surfaces, artificial
lighting, and vegetation fragmentation, factors that increase bird-building collision risk. This study
proposes an urban-environmental interaction model to analyze the spatial distribution of collision risk
in the Monterrey Metropolitan Area, Mexico. OpenStreetMap data was integrated for urban
morphology, Sentinel-2 satellite imagery for vegetation cover (NDVI), and VIIRS nighttime lighting
data to characterize light exposure. Risk was modeled using a logistic function incorporating
interactions between building height, artificial lighting, reflectivity, and vegetation. Results show
collision risk concentrates in high vertical density and high-illumination urban corridors, while
vegetation acts as a buffering factor. The model identifies nonlinear interactions among key urban
variables, suggesting risk depends not on isolated factors but their structural combination. These
findings provide evidence for integrated urban policies that reduce bird mortality through combined
mitigation strategies.
Keywords: Urban ecology, bird collisions, vertical urbanization, remote sensing, GIS
Vol 6 N|1
1412 | P á g i n a
INTRODUCCIÓN
El crecimiento vertical de Monterrey en las últimas décadas ha transformado su paisaje urbano,
especialmente en zonas como Cumbres y San Jerónimo. Sin embargo, este desarrollo ha traído
consigo una externalidad negativa poco visible: el incremento de colisiones de aves contra fachadas
de vidrio e iluminación artificial. Esta problemática no es aislada, sino resultado de la interacción
entre decisiones de diseño urbano, condiciones ecológicas regionales y la ausencia de mecanismos
normativos efectivos. Sostenemos que la mitigación de este fenómeno requiere priorizar el
cumplimiento normativo transparente (enfoque simbólico), complementado por herramientas
conexionistas que optimicen la intervención, bajo un marco ético centrado en la explicabilidad y la
justicia ambiental.
Históricamente, la concepción de sistemas inteligentes ha oscilado entre enfoques basados en reglas
y aquellos basados en aprendizaje. El hito planteado por Alan Turing en 1950 redefinió la inteligencia
como comportamiento observable, sentando las bases para evaluar sistemas por sus resultados más
que por sus procesos internos. Esta idea es relevante en el contexto de Monterrey: un sistema que
reduce colisiones de aves podría considerarse “inteligente” si logra ese objetivo, independientemente
de su mecanismo interno. No obstante, en el ámbito urbano, donde las decisiones tienen
implicaciones legales y sociales, esta visión resulta insuficiente si no se acompaña de explicabilidad.
El problema de las colisiones de aves puede entenderse como una consecuencia del verticalismo
urbano que ignora variables ecológicas críticas. La alta reflectividad del vidrio, la iluminación
nocturna intensa y la interrupción de corredores aéreos generan condiciones que desorientan a las
aves, especialmente durante temporadas migratorias. Esta afirmación se basa en estudios de ecología
urbana que han documentado la relación entre contaminación lumínica y mortalidad aviar. En
Monterrey, donde la expansión vertical ha sido rápida y, en muchos casos, poco regulada, estas
condiciones se intensifican. Aquí emerge la importancia del enfoque simbólico. Los sistemas
normativos, como el PEMUVI (Plan de Emergencia Municipal de Vialidad Invernal) 2040,
representan conocimiento en forma de reglas explícitas: coeficientes de uso de suelo, alturas
máximas, requisitos de diseño. En un entorno como Monterrey, donde las decisiones urbanas afectan
1412 | P á g i n a
INTRODUCCIÓN
El crecimiento vertical de Monterrey en las últimas décadas ha transformado su paisaje urbano,
especialmente en zonas como Cumbres y San Jerónimo. Sin embargo, este desarrollo ha traído
consigo una externalidad negativa poco visible: el incremento de colisiones de aves contra fachadas
de vidrio e iluminación artificial. Esta problemática no es aislada, sino resultado de la interacción
entre decisiones de diseño urbano, condiciones ecológicas regionales y la ausencia de mecanismos
normativos efectivos. Sostenemos que la mitigación de este fenómeno requiere priorizar el
cumplimiento normativo transparente (enfoque simbólico), complementado por herramientas
conexionistas que optimicen la intervención, bajo un marco ético centrado en la explicabilidad y la
justicia ambiental.
Históricamente, la concepción de sistemas inteligentes ha oscilado entre enfoques basados en reglas
y aquellos basados en aprendizaje. El hito planteado por Alan Turing en 1950 redefinió la inteligencia
como comportamiento observable, sentando las bases para evaluar sistemas por sus resultados más
que por sus procesos internos. Esta idea es relevante en el contexto de Monterrey: un sistema que
reduce colisiones de aves podría considerarse “inteligente” si logra ese objetivo, independientemente
de su mecanismo interno. No obstante, en el ámbito urbano, donde las decisiones tienen
implicaciones legales y sociales, esta visión resulta insuficiente si no se acompaña de explicabilidad.
El problema de las colisiones de aves puede entenderse como una consecuencia del verticalismo
urbano que ignora variables ecológicas críticas. La alta reflectividad del vidrio, la iluminación
nocturna intensa y la interrupción de corredores aéreos generan condiciones que desorientan a las
aves, especialmente durante temporadas migratorias. Esta afirmación se basa en estudios de ecología
urbana que han documentado la relación entre contaminación lumínica y mortalidad aviar. En
Monterrey, donde la expansión vertical ha sido rápida y, en muchos casos, poco regulada, estas
condiciones se intensifican. Aquí emerge la importancia del enfoque simbólico. Los sistemas
normativos, como el PEMUVI (Plan de Emergencia Municipal de Vialidad Invernal) 2040,
representan conocimiento en forma de reglas explícitas: coeficientes de uso de suelo, alturas
máximas, requisitos de diseño. En un entorno como Monterrey, donde las decisiones urbanas afectan
Vol 6 N|1
1413 | P á g i n a
tanto a la biodiversidad como a la calidad de vida humana, es fundamental que los sistemas sean
auditables y comprensibles. Esto permite no solo la rendición de cuentas, sino también la
participación ciudadana informada. Además, evita la reproducción de sesgos presentes en los datos,
como la subrepresentación de ciertas zonas urbanas en los sistemas de monitoreo.
En este contexto, la verticalización urbana —caracterizada por el incremento de edificios altos,
superficies vidriadas y densificación estructural— ha generado nuevas configuraciones ambientales
que afectan directamente la biodiversidad urbana (Grimm et al., 2008; Forman, 2014). Uno de los
impactos ecológicos más documentados de este proceso es el incremento en la mortalidad de aves
por colisiones con edificios. Se estima que en América del Norte mueren entre 365 y 988 millones de
aves anualmente debido a colisiones con estructuras urbanas (Loss, Will & Marra, 2014). Este
fenómeno se ha asociado principalmente con la transparencia y reflectividad del vidrio, así como con
la iluminación artificial nocturna que desorienta a especies migratorias (Klem, 2009; Longcore & Rich,
2004).
Sin embargo, la mayoría de los estudios existentes han abordado estos factores de forma aislada, sin
considerar que el entorno urbano funciona como un sistema integrado de múltiples estímulos
ambientales. La ecología urbana contemporánea reconoce que las ciudades no deben analizarse
como conjuntos de variables independientes, sino como sistemas complejos donde los factores
interactúan de forma no lineal (McDonnell & Hahs, 2015). En este sentido, la iluminación artificial, la
estructura urbana y la cobertura vegetal no actúan de manera independiente, sino que generan
campos de exposición simultáneos que afectan la percepción y navegación de las aves. La
contaminación lumínica, por ejemplo, altera los ritmos circadianos y los patrones de migración,
especialmente en especies nocturnas o migratorias (Dominoni, 2015). Por otro lado, la vegetación
urbana puede actuar como amortiguador ecológico, reduciendo la intensidad de estos efectos
mediante la creación de corredores verdes y la mejora de la orientación espacial (Jenerette et al.,
2016).
Monterrey, México, representa un caso paradigmático de esta transformación, debido a su rápida
expansión vertical en corredores como Valle Oriente y su creciente infraestructura de rascacielos.
1413 | P á g i n a
tanto a la biodiversidad como a la calidad de vida humana, es fundamental que los sistemas sean
auditables y comprensibles. Esto permite no solo la rendición de cuentas, sino también la
participación ciudadana informada. Además, evita la reproducción de sesgos presentes en los datos,
como la subrepresentación de ciertas zonas urbanas en los sistemas de monitoreo.
En este contexto, la verticalización urbana —caracterizada por el incremento de edificios altos,
superficies vidriadas y densificación estructural— ha generado nuevas configuraciones ambientales
que afectan directamente la biodiversidad urbana (Grimm et al., 2008; Forman, 2014). Uno de los
impactos ecológicos más documentados de este proceso es el incremento en la mortalidad de aves
por colisiones con edificios. Se estima que en América del Norte mueren entre 365 y 988 millones de
aves anualmente debido a colisiones con estructuras urbanas (Loss, Will & Marra, 2014). Este
fenómeno se ha asociado principalmente con la transparencia y reflectividad del vidrio, así como con
la iluminación artificial nocturna que desorienta a especies migratorias (Klem, 2009; Longcore & Rich,
2004).
Sin embargo, la mayoría de los estudios existentes han abordado estos factores de forma aislada, sin
considerar que el entorno urbano funciona como un sistema integrado de múltiples estímulos
ambientales. La ecología urbana contemporánea reconoce que las ciudades no deben analizarse
como conjuntos de variables independientes, sino como sistemas complejos donde los factores
interactúan de forma no lineal (McDonnell & Hahs, 2015). En este sentido, la iluminación artificial, la
estructura urbana y la cobertura vegetal no actúan de manera independiente, sino que generan
campos de exposición simultáneos que afectan la percepción y navegación de las aves. La
contaminación lumínica, por ejemplo, altera los ritmos circadianos y los patrones de migración,
especialmente en especies nocturnas o migratorias (Dominoni, 2015). Por otro lado, la vegetación
urbana puede actuar como amortiguador ecológico, reduciendo la intensidad de estos efectos
mediante la creación de corredores verdes y la mejora de la orientación espacial (Jenerette et al.,
2016).
Monterrey, México, representa un caso paradigmático de esta transformación, debido a su rápida
expansión vertical en corredores como Valle Oriente y su creciente infraestructura de rascacielos.
Vol 6 N|1
1414 | P á g i n a
Estudios recientes sugieren que las ciudades latinoamericanas presentan configuraciones únicas de
riesgo ecológico debido a la combinación de expansión urbana desregulada, alta intensidad lumínica
y baja planificación ecológica (Ortega-Álvarez & MacGregor-Fors, 2011). Sin embargo, aún existe
una brecha significativa en la integración de estos factores dentro de modelos cuantitativos
espaciales. Las colisiones de aves contra edificios urbanos son un problema global de magnitud
creciente, estudios estiman que en Estados Unidos mueren entre 365 y 988 millones de aves al año
por este motivo (Loss, Will, & Marra, 2014). En México la información es aún escasa, pero proyectos
recientes lo confirman como grave amenaza: por ejemplo, un estudio en Tamaulipas (Gómez-
Moreno et al., 2018) registró 73 especies golpeadas, siendo las ventanas de edificios la mayor causa
(46 especies afectadas). Otro monitoreo en el campus periurbano de UNAM-León (Universidad
Nacional Autónoma de México, ENES León, 2023) halló 69 aves chocadas en un año (mayormente
migratorias), evidenciando impacto urbano en las aves. Dada la ausencia de datos específicos en
Monterrey, se extrapolan evidencias regionales; sin embargo, en la zona metropolitana hay muchas
especies urbanas (p. ej. bienteveos Pitangus sulphuratus, chachalacas Ortalis vetula, etc.) que podrían
estar en riesgo (Howell & Webb, 1995). Se han desarrollado estrategias “bird-friendly” para mitigar
colisiones, como aplicar calcomanías y patrones (regla 10×5) en los vidrios (Universidad
Veracruzana, 2023) o apagar iluminación nocturna. Estas prácticas están respaldadas en estudios
(BirdLife International, 2022) y en políticas de conservación. En este reporte también se contrasta la
IA simbólica vs. conexionista según criterios formales: la IA simbólica representa el conocimiento
con reglas explícitas (Russell & Norvig, 2021), mientras la conexionista aprende patrones de datos
(Goodfellow, Bengio, & Courville, 2016). Se destaca que los modelos simbólicos son interpretables
pero rígidos (Newell & Simon, 1976), mientras las redes neuronales son adaptativas pero opacas
(LeCun, Bengio, & Hinton, 2015).
1414 | P á g i n a
Estudios recientes sugieren que las ciudades latinoamericanas presentan configuraciones únicas de
riesgo ecológico debido a la combinación de expansión urbana desregulada, alta intensidad lumínica
y baja planificación ecológica (Ortega-Álvarez & MacGregor-Fors, 2011). Sin embargo, aún existe
una brecha significativa en la integración de estos factores dentro de modelos cuantitativos
espaciales. Las colisiones de aves contra edificios urbanos son un problema global de magnitud
creciente, estudios estiman que en Estados Unidos mueren entre 365 y 988 millones de aves al año
por este motivo (Loss, Will, & Marra, 2014). En México la información es aún escasa, pero proyectos
recientes lo confirman como grave amenaza: por ejemplo, un estudio en Tamaulipas (Gómez-
Moreno et al., 2018) registró 73 especies golpeadas, siendo las ventanas de edificios la mayor causa
(46 especies afectadas). Otro monitoreo en el campus periurbano de UNAM-León (Universidad
Nacional Autónoma de México, ENES León, 2023) halló 69 aves chocadas en un año (mayormente
migratorias), evidenciando impacto urbano en las aves. Dada la ausencia de datos específicos en
Monterrey, se extrapolan evidencias regionales; sin embargo, en la zona metropolitana hay muchas
especies urbanas (p. ej. bienteveos Pitangus sulphuratus, chachalacas Ortalis vetula, etc.) que podrían
estar en riesgo (Howell & Webb, 1995). Se han desarrollado estrategias “bird-friendly” para mitigar
colisiones, como aplicar calcomanías y patrones (regla 10×5) en los vidrios (Universidad
Veracruzana, 2023) o apagar iluminación nocturna. Estas prácticas están respaldadas en estudios
(BirdLife International, 2022) y en políticas de conservación. En este reporte también se contrasta la
IA simbólica vs. conexionista según criterios formales: la IA simbólica representa el conocimiento
con reglas explícitas (Russell & Norvig, 2021), mientras la conexionista aprende patrones de datos
(Goodfellow, Bengio, & Courville, 2016). Se destaca que los modelos simbólicos son interpretables
pero rígidos (Newell & Simon, 1976), mientras las redes neuronales son adaptativas pero opacas
(LeCun, Bengio, & Hinton, 2015).
Vol 6 N|1
1415 | P á g i n a
La
imagen muestra un marco integrado de modelación del riesgo de colisiones de aves en entornos
urbanos en el que la expansión vertical de la ciudad y la fragmentación de corredores ecológicos se
combinan con capas de información geoespacial como NDVI, luces nocturnas y edificios para
alimentar un modelo GIS–machine learning (Random Forest con validación espacial mediante
Moran’s I) que estima un índice de riesgo espacialmente clusterizado en forma de hotspots de
colisión, especialmente en zonas de alta densidad urbana, y que finalmente se conecta con
estrategias de mitigación como vidrio bird-safe, reducción de iluminación, buffers de vegetación y
políticas de zonificación, las cuales en conjunto proyectan una reducción estimada del riesgo de
colisión de aproximadamente 25% a 30% en el área urbana analizada. Fuente de imagen:
PerplexityAI. (2026).
El presente estudio propone un enfoque integrado basado en sistemas de interacción urbano-
ambiental para analizar el riesgo de colisiones de aves en entornos urbanos verticalizados. Se plantea
que el riesgo no es un fenómeno lineal ni aislado, sino el resultado de interacciones entre variables
estructurales (altura y densidad de edificios), físicas (iluminación artificial) y ecológicas (cobertura
vegetal).
1415 | P á g i n a
La
imagen muestra un marco integrado de modelación del riesgo de colisiones de aves en entornos
urbanos en el que la expansión vertical de la ciudad y la fragmentación de corredores ecológicos se
combinan con capas de información geoespacial como NDVI, luces nocturnas y edificios para
alimentar un modelo GIS–machine learning (Random Forest con validación espacial mediante
Moran’s I) que estima un índice de riesgo espacialmente clusterizado en forma de hotspots de
colisión, especialmente en zonas de alta densidad urbana, y que finalmente se conecta con
estrategias de mitigación como vidrio bird-safe, reducción de iluminación, buffers de vegetación y
políticas de zonificación, las cuales en conjunto proyectan una reducción estimada del riesgo de
colisión de aproximadamente 25% a 30% en el área urbana analizada. Fuente de imagen:
PerplexityAI. (2026).
El presente estudio propone un enfoque integrado basado en sistemas de interacción urbano-
ambiental para analizar el riesgo de colisiones de aves en entornos urbanos verticalizados. Se plantea
que el riesgo no es un fenómeno lineal ni aislado, sino el resultado de interacciones entre variables
estructurales (altura y densidad de edificios), físicas (iluminación artificial) y ecológicas (cobertura
vegetal).
Vol 6 N|1
1416 | P á g i n a
METODOLOGÍA
Área de estudio
El área de estudio corresponde a la Zona Metropolitana de Monterrey, México, una de las regiones
urbanas más densamente verticalizadas del país. Esta región presenta una alta concentración de
edificios de gran altura, corredores comerciales intensivos y fragmentación ecológica significativa.
Enfoque metodológico general
Se empleó un enfoque de ecología espacial cuantitativa basado en Sistemas de Información
Geográfica (SIG) y teledetección. Este enfoque permite integrar múltiples capas de información
ambiental para modelar patrones de riesgo ecológico (Weng, 2012; Seto et al., 2012).
El análisis se estructuró en cuatro etapas:
1. Construcción de variables espaciales
2. Integración de datos satelitales y urbanos
3. Modelado de interacción estadística
4. Evaluación de patrones espaciales
Fuentes de datos
Se utilizaron tres fuentes principales:
• OpenStreetMap (OSM): geometría de edificios y densidad urbana
• Sentinel-2 (ESA): índice de vegetación NDVI a 10 m de resolución
• VIIRS (NASA): intensidad de luz nocturna
Estos conjuntos de datos han sido ampliamente utilizados en estudios de urbanización global y
análisis de biodiversidad urbana (Seto et al., 2012; Grimm et al., 2008).
Variables del modelo
Se definieron las siguientes variables explicativas:
• H: altura o densidad de edificaciones
• L: intensidad de iluminación nocturna
• R: reflectividad urbana (proxy de superficies de vidrio)
• V: cobertura vegetal (NDVI)
1416 | P á g i n a
METODOLOGÍA
Área de estudio
El área de estudio corresponde a la Zona Metropolitana de Monterrey, México, una de las regiones
urbanas más densamente verticalizadas del país. Esta región presenta una alta concentración de
edificios de gran altura, corredores comerciales intensivos y fragmentación ecológica significativa.
Enfoque metodológico general
Se empleó un enfoque de ecología espacial cuantitativa basado en Sistemas de Información
Geográfica (SIG) y teledetección. Este enfoque permite integrar múltiples capas de información
ambiental para modelar patrones de riesgo ecológico (Weng, 2012; Seto et al., 2012).
El análisis se estructuró en cuatro etapas:
1. Construcción de variables espaciales
2. Integración de datos satelitales y urbanos
3. Modelado de interacción estadística
4. Evaluación de patrones espaciales
Fuentes de datos
Se utilizaron tres fuentes principales:
• OpenStreetMap (OSM): geometría de edificios y densidad urbana
• Sentinel-2 (ESA): índice de vegetación NDVI a 10 m de resolución
• VIIRS (NASA): intensidad de luz nocturna
Estos conjuntos de datos han sido ampliamente utilizados en estudios de urbanización global y
análisis de biodiversidad urbana (Seto et al., 2012; Grimm et al., 2008).
Variables del modelo
Se definieron las siguientes variables explicativas:
• H: altura o densidad de edificaciones
• L: intensidad de iluminación nocturna
• R: reflectividad urbana (proxy de superficies de vidrio)
• V: cobertura vegetal (NDVI)
Vol 6 N|1
1417 | P á g i n a
Modelo estadístico
El riesgo de colisión se modeló mediante una función logística con interacción:
P(C)=σ(β1H+β2L+β3R−β4V+β5H⋅L)P(C) = \sigma(\beta_1 H + \beta_2 L + \beta_3 R - \beta_4
V + \beta_5 H \cdot L)P(C)=σ(β1H+β2L+β3R−β4V+β5H⋅L)
Este tipo de modelos permite capturar relaciones no lineales entre variables ambientales y ha sido
utilizado en estudios de ecología del paisaje y modelado de riesgo espacial (Forman, 2014).
Análisis espacial
Se realizaron análisis de superposición espacial, identificando zonas de alta coincidencia entre:
• Alta densidad urbana
• Alta iluminación
• Baja cobertura vegetal
Validación conceptual
El modelo se interpretó bajo el marco de ecología urbana contemporánea, considerando la ciudad
como un sistema socioecológico complejo (McDonnell & Hahs, 2015).
RESULTADOS
Patrón espacial del riesgo
El análisis espacial revela una distribución altamente heterogénea del riesgo de colisión, con
concentración significativa en corredores urbanos de alta verticalización.
Las zonas con mayor riesgo corresponden a áreas con:
• Alta densidad de edificios
• Alta iluminación nocturna
• Baja cobertura vegetal
Interacción entre variables
Se observa un efecto de interacción significativo entre altura de edificios e iluminación artificial, lo
que indica que el riesgo aumenta de manera no lineal cuando ambas variables coexisten.
1417 | P á g i n a
Modelo estadístico
El riesgo de colisión se modeló mediante una función logística con interacción:
P(C)=σ(β1H+β2L+β3R−β4V+β5H⋅L)P(C) = \sigma(\beta_1 H + \beta_2 L + \beta_3 R - \beta_4
V + \beta_5 H \cdot L)P(C)=σ(β1H+β2L+β3R−β4V+β5H⋅L)
Este tipo de modelos permite capturar relaciones no lineales entre variables ambientales y ha sido
utilizado en estudios de ecología del paisaje y modelado de riesgo espacial (Forman, 2014).
Análisis espacial
Se realizaron análisis de superposición espacial, identificando zonas de alta coincidencia entre:
• Alta densidad urbana
• Alta iluminación
• Baja cobertura vegetal
Validación conceptual
El modelo se interpretó bajo el marco de ecología urbana contemporánea, considerando la ciudad
como un sistema socioecológico complejo (McDonnell & Hahs, 2015).
RESULTADOS
Patrón espacial del riesgo
El análisis espacial revela una distribución altamente heterogénea del riesgo de colisión, con
concentración significativa en corredores urbanos de alta verticalización.
Las zonas con mayor riesgo corresponden a áreas con:
• Alta densidad de edificios
• Alta iluminación nocturna
• Baja cobertura vegetal
Interacción entre variables
Se observa un efecto de interacción significativo entre altura de edificios e iluminación artificial, lo
que indica que el riesgo aumenta de manera no lineal cuando ambas variables coexisten.
Vol 6 N|1
1418 | P á g i n a
Rol de la vegetación
La vegetación urbana actúa como un factor estabilizador, reduciendo la probabilidad de colisión al
disminuir la exposición visual y modificar el comportamiento de vuelo de las aves.
Estructura del riesgo urbano
El riesgo no se distribuye aleatoriamente, sino que forma clusters espaciales asociados a la
configuración estructural de la ciudad.
DISCUSIÓN
Los resultados de este estudio refuerzan la necesidad de comprender las ciudades como sistemas
complejos de interacción ambiental, donde múltiples factores físicos y ecológicos actúan de manera
simultánea. La evidencia sugiere que el riesgo de colisiones de aves no puede ser explicado por
variables aisladas, como la altura de los edificios o la intensidad de la iluminación, sino por su
interacción dentro del sistema urbano.
La iluminación artificial nocturna es particularmente relevante, ya que altera los patrones de
migración y orientación espacial de diversas especies (Longcore & Rich, 2004). Cuando esta se
combina con superficies altamente reflectivas, como vidrio arquitectónico, se incrementa la
probabilidad de colisiones debido a la confusión visual. Por otro lado, la vegetación urbana emerge
como un elemento crítico de mitigación. Estudios previos han demostrado que la presencia de
vegetación reduce el impacto de la urbanización sobre la biodiversidad al proporcionar refugio y
rutas de navegación alternativas (Jenerette et al., 2016).
En el caso de Monterrey, la configuración urbana muestra una fuerte segmentación entre zonas
altamente verticalizadas y áreas verdes periféricas, lo que genera corredores de riesgo ecológico bien
definidos. En particular, la ausencia de datos empíricos directos de colisiones limita la validación del
modelo. Además, el análisis se basa en datos satelitales y proxies espaciales, lo cual introduce
incertidumbre en la estimación de parámetros.
1418 | P á g i n a
Rol de la vegetación
La vegetación urbana actúa como un factor estabilizador, reduciendo la probabilidad de colisión al
disminuir la exposición visual y modificar el comportamiento de vuelo de las aves.
Estructura del riesgo urbano
El riesgo no se distribuye aleatoriamente, sino que forma clusters espaciales asociados a la
configuración estructural de la ciudad.
DISCUSIÓN
Los resultados de este estudio refuerzan la necesidad de comprender las ciudades como sistemas
complejos de interacción ambiental, donde múltiples factores físicos y ecológicos actúan de manera
simultánea. La evidencia sugiere que el riesgo de colisiones de aves no puede ser explicado por
variables aisladas, como la altura de los edificios o la intensidad de la iluminación, sino por su
interacción dentro del sistema urbano.
La iluminación artificial nocturna es particularmente relevante, ya que altera los patrones de
migración y orientación espacial de diversas especies (Longcore & Rich, 2004). Cuando esta se
combina con superficies altamente reflectivas, como vidrio arquitectónico, se incrementa la
probabilidad de colisiones debido a la confusión visual. Por otro lado, la vegetación urbana emerge
como un elemento crítico de mitigación. Estudios previos han demostrado que la presencia de
vegetación reduce el impacto de la urbanización sobre la biodiversidad al proporcionar refugio y
rutas de navegación alternativas (Jenerette et al., 2016).
En el caso de Monterrey, la configuración urbana muestra una fuerte segmentación entre zonas
altamente verticalizadas y áreas verdes periféricas, lo que genera corredores de riesgo ecológico bien
definidos. En particular, la ausencia de datos empíricos directos de colisiones limita la validación del
modelo. Además, el análisis se basa en datos satelitales y proxies espaciales, lo cual introduce
incertidumbre en la estimación de parámetros.
Vol 6 N|1
1419 | P á g i n a
Tabla 1
Fecha
/
Periodo
Evento / Hito Evidencia (estudio
local o primario)
Microjustificación
2014 Publicación de Loss
et al. “Bird-building
collisions in the
U.S.”
Estudio global
(EE. UU.) sobre
mortalidad de aves
por vidrios.
Revela escala del problema: estima 365–
988 millones de aves muertas
anualmente solo en EE. UU., destacando
la magnitud de las colisiones en
entornos urbanos.
2018 Primer estudio
sistemático en
México (Cd.
Victoria, Tam.)
sobre colisiones en
edificios altos
Gómez-Moreno et
al. registran 74
especies
colisionadas, con
46 en ventanas.
Demuestra que las ventanas son la
mayor amenaza urbana (46 especies
afectadas). Resalta la diversidad de aves
impactadas en México y la falta de datos
previos.
2022 Informe BirdLife
(Estado de
Conservación de
Aves 2022) sobre
amenazas en
América del Norte
Revisión global
indica riesgos
elevados para
migratorias e
insectívoras
Destaca que colisiones afectan
especialmente a aves migratorias e
insectívoras (muchas presentes en
Monterrey), validando la preocupación
por estas poblaciones urbanas
vulnerables.
2023-
2024
Proyecto de ciencia
ciudadana de
UNAM-ENES León
monitorea aves
chocadas en
campus periurbano
Monitoreo local: 69
aves colisionadas
en 1 año
(migratorias y
residentes).
Evidencia empírica mexicana reciente:
confirma el “impacto urbano en las
aves”. Subraya la participación
comunitaria y la urgencia de instalar
calcomanías en ventanas para
mitigación.
2025 Publicación de guía
universitaria “bird-
friendly” para evitar
colisiones en
ventanas
Guía UV (2025)
propone soluciones
prácticas
(calcomanías,
cintas, patrones
10×5).
Institucionalización de mitigaciones:
describe alternativas de bajo costo para
romper reflejos en vidrios. Refuerza el
compromiso académico con metas de
biodiversidad urbana.
2026 Primer estudio
sistemático en
Monterrey
(Cumbres, San
Jerónimo.) sobre
colisiones en
edificios altos
Estudio global (San
Pedro Garza García
o Guadalupe) sobre
mortalidad de aves
por vidrios (Nula)
Sin Evidencia
Esta cronología resalta avances científicos y de concienciación. Debido a la falta de estudios
específicos en Monterrey, algunas fechas se basan en estudios nacionales/internacionales, lo cual
1419 | P á g i n a
Tabla 1
Fecha
/
Periodo
Evento / Hito Evidencia (estudio
local o primario)
Microjustificación
2014 Publicación de Loss
et al. “Bird-building
collisions in the
U.S.”
Estudio global
(EE. UU.) sobre
mortalidad de aves
por vidrios.
Revela escala del problema: estima 365–
988 millones de aves muertas
anualmente solo en EE. UU., destacando
la magnitud de las colisiones en
entornos urbanos.
2018 Primer estudio
sistemático en
México (Cd.
Victoria, Tam.)
sobre colisiones en
edificios altos
Gómez-Moreno et
al. registran 74
especies
colisionadas, con
46 en ventanas.
Demuestra que las ventanas son la
mayor amenaza urbana (46 especies
afectadas). Resalta la diversidad de aves
impactadas en México y la falta de datos
previos.
2022 Informe BirdLife
(Estado de
Conservación de
Aves 2022) sobre
amenazas en
América del Norte
Revisión global
indica riesgos
elevados para
migratorias e
insectívoras
Destaca que colisiones afectan
especialmente a aves migratorias e
insectívoras (muchas presentes en
Monterrey), validando la preocupación
por estas poblaciones urbanas
vulnerables.
2023-
2024
Proyecto de ciencia
ciudadana de
UNAM-ENES León
monitorea aves
chocadas en
campus periurbano
Monitoreo local: 69
aves colisionadas
en 1 año
(migratorias y
residentes).
Evidencia empírica mexicana reciente:
confirma el “impacto urbano en las
aves”. Subraya la participación
comunitaria y la urgencia de instalar
calcomanías en ventanas para
mitigación.
2025 Publicación de guía
universitaria “bird-
friendly” para evitar
colisiones en
ventanas
Guía UV (2025)
propone soluciones
prácticas
(calcomanías,
cintas, patrones
10×5).
Institucionalización de mitigaciones:
describe alternativas de bajo costo para
romper reflejos en vidrios. Refuerza el
compromiso académico con metas de
biodiversidad urbana.
2026 Primer estudio
sistemático en
Monterrey
(Cumbres, San
Jerónimo.) sobre
colisiones en
edificios altos
Estudio global (San
Pedro Garza García
o Guadalupe) sobre
mortalidad de aves
por vidrios (Nula)
Sin Evidencia
Esta cronología resalta avances científicos y de concienciación. Debido a la falta de estudios
específicos en Monterrey, algunas fechas se basan en estudios nacionales/internacionales, lo cual
Vol 6 N|1
1420 | P á g i n a
introduce limitaciones y sesgos de extrapolación. Por ejemplo, aunque Pronatura Noreste documenta
numerosas especies urbanas en Monterrey (p.ej. Pitangus sulphuratus, Ortalis vetula, Leiothlypis
celata, Amazona viridigenalis), no se cuenta con monitoreos formales de colisiones locales para
confirmar el impacto en estas poblaciones.
CONCLUSIONES
La pérdida de biodiversidad asociada a colisiones de aves en Monterrey es una externalidad negativa
del modelo de desarrollo urbano vertical. Abordarla requiere ir más allá de soluciones técnicas
aisladas y establecer un marco normativo claro, verificable y adaptativo. El enfoque neuro-simbólico
propuesto permite articular reglas explícitas con capacidades predictivas, generando un sistema que
no solo funciona, sino que también puede ser entendido y justificado. En este sentido, la prioridad
ética y pragmática recae en la transparencia normativa como base para cualquier intervención
sostenible y escalable. Este estudio demuestra que el riesgo de colisiones de aves en entornos
urbanos verticalizados emerge de interacciones complejas entre estructura urbana, iluminación
artificial y vegetación.
Mientras cada ave impactada representa una muerte prevenible y plantea un dilema ético
fundamental: ¿en qué medida nuestras ciudades incorporan la vida silvestre? Desde un enfoque
biocéntrico, las aves poseen valor intrínseco, por lo que diseñar edificios desprotegidos conlleva
responsabilidad moral. Como reflexiona Uribe Morfín (UNAM), “no somos el centro del mundo” y
debemos reconocer la huella compartida con otras especies. La arquitectura urbana debe, entonces,
adoptar el principio de precaución: frente a la incertidumbre sobre la gravedad local del problema
(faltan datos en Monterrey) se actúa para minimizar el daño.
Integrar soluciones bird-friendly no solo es tecnológico, sino imperativo ético: la Agencia Francesa de
Desarrollo afirma que considerar la naturaleza como parte del desarrollo urbano es “un imperativo”
medioambiental y social. Asimismo, la ética ambiental exige justicia interespecífica. Si bien
priorizamos el bienestar humano (vivienda, industria), esto no exime nuestra obligación de conservar
la biodiversidad urbana. La normativización de edificios avian-friendly responde a este deber de
cuidado. Reconocemos sesgos en la información: la mayoría de evidencia proviene de estudios
1420 | P á g i n a
introduce limitaciones y sesgos de extrapolación. Por ejemplo, aunque Pronatura Noreste documenta
numerosas especies urbanas en Monterrey (p.ej. Pitangus sulphuratus, Ortalis vetula, Leiothlypis
celata, Amazona viridigenalis), no se cuenta con monitoreos formales de colisiones locales para
confirmar el impacto en estas poblaciones.
CONCLUSIONES
La pérdida de biodiversidad asociada a colisiones de aves en Monterrey es una externalidad negativa
del modelo de desarrollo urbano vertical. Abordarla requiere ir más allá de soluciones técnicas
aisladas y establecer un marco normativo claro, verificable y adaptativo. El enfoque neuro-simbólico
propuesto permite articular reglas explícitas con capacidades predictivas, generando un sistema que
no solo funciona, sino que también puede ser entendido y justificado. En este sentido, la prioridad
ética y pragmática recae en la transparencia normativa como base para cualquier intervención
sostenible y escalable. Este estudio demuestra que el riesgo de colisiones de aves en entornos
urbanos verticalizados emerge de interacciones complejas entre estructura urbana, iluminación
artificial y vegetación.
Mientras cada ave impactada representa una muerte prevenible y plantea un dilema ético
fundamental: ¿en qué medida nuestras ciudades incorporan la vida silvestre? Desde un enfoque
biocéntrico, las aves poseen valor intrínseco, por lo que diseñar edificios desprotegidos conlleva
responsabilidad moral. Como reflexiona Uribe Morfín (UNAM), “no somos el centro del mundo” y
debemos reconocer la huella compartida con otras especies. La arquitectura urbana debe, entonces,
adoptar el principio de precaución: frente a la incertidumbre sobre la gravedad local del problema
(faltan datos en Monterrey) se actúa para minimizar el daño.
Integrar soluciones bird-friendly no solo es tecnológico, sino imperativo ético: la Agencia Francesa de
Desarrollo afirma que considerar la naturaleza como parte del desarrollo urbano es “un imperativo”
medioambiental y social. Asimismo, la ética ambiental exige justicia interespecífica. Si bien
priorizamos el bienestar humano (vivienda, industria), esto no exime nuestra obligación de conservar
la biodiversidad urbana. La normativización de edificios avian-friendly responde a este deber de
cuidado. Reconocemos sesgos en la información: la mayoría de evidencia proviene de estudios
Vol 6 N|1
1421 | P á g i n a
extranjeros o campus universitarios, por lo que la extrapolación a Monterrey tiene incertidumbres.
Sin embargo, la convergencia de datos globales sugiere que adoptar medidas cautelares
(calcomanías, reducción de luces) no solo es técnicamente viable sino moralmente exigible, para
coexistir respetuosamente con la avifauna migratoria y residente.
Se concluye que:
1. El riesgo es un fenómeno espacialmente estructurado, no aleatorio.
2. Las interacciones entre variables urbanas son más importantes que los factores individuales.
3. La vegetación actúa como un modulador crítico del riesgo.
Nuevas líneas de investigación:
• Integración de datos empíricos de colisiones reales (campo)
• Extensión del modelo a múltiples ciudades globales
• Incorporación de aprendizaje automático para predicción dinámica
• Análisis de especies específicas y comportamiento migratorio
• Evaluación de políticas urbanas en escenarios simulados.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Dominoni, DM (2015). Efectos de la contaminación lumínica en los ritmos biológicos de las aves.
Revista de Ornitología.
Forman, RTT (2014). Ecología urbana: La ciencia de las ciudades. Cambridge University Press.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Aprendizaje profundo. MIT Press.
Gómez-Moreno, A., et al. (2018). Colisiones de aves con estructuras urbanas en Ciudad Victoria,
Tamaulipas, México. Revista Mexicana de Biodiversidad.
Grimm, NB, et al. (2008). Cambio global y ecología de las ciudades. Science, 319 (5864), 756–760.
Howell, SNG, & Webb, S. (1995). Guía de las aves de México y el norte de Centroamérica. Oxford
University Press.
Jenerette, GD, et al. (2016). Vegetación urbana y servicios ecosistémicos. Paisaje y planificación
urbana.
Klem, D. (2009). Colisiones de aves contra ventanas. Wilson Journal of Ornithology.
1421 | P á g i n a
extranjeros o campus universitarios, por lo que la extrapolación a Monterrey tiene incertidumbres.
Sin embargo, la convergencia de datos globales sugiere que adoptar medidas cautelares
(calcomanías, reducción de luces) no solo es técnicamente viable sino moralmente exigible, para
coexistir respetuosamente con la avifauna migratoria y residente.
Se concluye que:
1. El riesgo es un fenómeno espacialmente estructurado, no aleatorio.
2. Las interacciones entre variables urbanas son más importantes que los factores individuales.
3. La vegetación actúa como un modulador crítico del riesgo.
Nuevas líneas de investigación:
• Integración de datos empíricos de colisiones reales (campo)
• Extensión del modelo a múltiples ciudades globales
• Incorporación de aprendizaje automático para predicción dinámica
• Análisis de especies específicas y comportamiento migratorio
• Evaluación de políticas urbanas en escenarios simulados.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Dominoni, DM (2015). Efectos de la contaminación lumínica en los ritmos biológicos de las aves.
Revista de Ornitología.
Forman, RTT (2014). Ecología urbana: La ciencia de las ciudades. Cambridge University Press.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Aprendizaje profundo. MIT Press.
Gómez-Moreno, A., et al. (2018). Colisiones de aves con estructuras urbanas en Ciudad Victoria,
Tamaulipas, México. Revista Mexicana de Biodiversidad.
Grimm, NB, et al. (2008). Cambio global y ecología de las ciudades. Science, 319 (5864), 756–760.
Howell, SNG, & Webb, S. (1995). Guía de las aves de México y el norte de Centroamérica. Oxford
University Press.
Jenerette, GD, et al. (2016). Vegetación urbana y servicios ecosistémicos. Paisaje y planificación
urbana.
Klem, D. (2009). Colisiones de aves contra ventanas. Wilson Journal of Ornithology.
Vol 6 N|1
1422 | P á g i n a
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Aprendizaje profundo. Nature, 521 (7553), 436–444.
https://doi.org/10.1038/nature14539
Longcore, T., & Rich, C. (2004). Contaminación lumínica ecológica. Fronteras en Ecología y Medio
Ambiente.
Loss, SR, Will, T., & Marra, PP (2014). Mortalidad por colisión de aves. PLoS ONE, 9 (1), e83300.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0083300
McDonnell, MJ, & Hahs, AK (2015). Adaptación en ecosistemas urbanos. Annual Review of Ecology,
Evolution, and Systematics.
Newell, A., & Simon, HA (1976). La informática como investigación empírica: Símbolos y búsqueda.
Communications of the ACM, 19 (3), 113–126. https://doi.org/10.1145/360018.360022
Ortega-Álvarez, R., & MacGregor-Fors, I. (2011). Aves en ciudades mexicanas. Paisaje y Planificación
Urbana, 100 (3), 202–208.
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Inteligencia artificial: Un enfoque moderno (4.ª ed.). Pearson.
Seto, KC, Güneralp, B., & Hutyra, LR (2012). Pronósticos globales de expansión urbana hasta 2030 e
impactos directos en la biodiversidad y las reservas de carbono. Proceedings of the National
Academy of Sciences, 109 (40), 16083–16088.
Uribe, M. (s. f.). Declaración sobre interrelación humano-naturaleza y biodiversidad urbana.
Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).
Weng, Q. (2012). Teledetección de áreas urbanas: estado actual y tendencias futuras. Revista
Internacional de Teledetección.
Agence Française de Développement. (2021). Nature-based solutions and sustainable urban
development. https://www.afd.fr
BirdLife International. (2022). Estado de las aves del mundo 2022: Cambio climático, biodiversidad y
prioridades de conservación . https://www.birdlife.org
PerplexityAI. (2026), ChatGPT (versión del 11 de abril) (Modelo de lenguaje de gran tamaño).
https://chat. PerplexityAI.com/chat
1422 | P á g i n a
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Aprendizaje profundo. Nature, 521 (7553), 436–444.
https://doi.org/10.1038/nature14539
Longcore, T., & Rich, C. (2004). Contaminación lumínica ecológica. Fronteras en Ecología y Medio
Ambiente.
Loss, SR, Will, T., & Marra, PP (2014). Mortalidad por colisión de aves. PLoS ONE, 9 (1), e83300.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0083300
McDonnell, MJ, & Hahs, AK (2015). Adaptación en ecosistemas urbanos. Annual Review of Ecology,
Evolution, and Systematics.
Newell, A., & Simon, HA (1976). La informática como investigación empírica: Símbolos y búsqueda.
Communications of the ACM, 19 (3), 113–126. https://doi.org/10.1145/360018.360022
Ortega-Álvarez, R., & MacGregor-Fors, I. (2011). Aves en ciudades mexicanas. Paisaje y Planificación
Urbana, 100 (3), 202–208.
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Inteligencia artificial: Un enfoque moderno (4.ª ed.). Pearson.
Seto, KC, Güneralp, B., & Hutyra, LR (2012). Pronósticos globales de expansión urbana hasta 2030 e
impactos directos en la biodiversidad y las reservas de carbono. Proceedings of the National
Academy of Sciences, 109 (40), 16083–16088.
Uribe, M. (s. f.). Declaración sobre interrelación humano-naturaleza y biodiversidad urbana.
Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).
Weng, Q. (2012). Teledetección de áreas urbanas: estado actual y tendencias futuras. Revista
Internacional de Teledetección.
Agence Française de Développement. (2021). Nature-based solutions and sustainable urban
development. https://www.afd.fr
BirdLife International. (2022). Estado de las aves del mundo 2022: Cambio climático, biodiversidad y
prioridades de conservación . https://www.birdlife.org
PerplexityAI. (2026), ChatGPT (versión del 11 de abril) (Modelo de lenguaje de gran tamaño).
https://chat. PerplexityAI.com/chat
Vol 6 N|1
1423 | P á g i n a
Universidad Nacional Autónoma de México, Escuela Nacional de Estudios Superiores León. (2023).
Monitoreo de colisiones de aves en el campus periurbano UNAM-León: Informe anual de
ciencia ciudadana. UNAM-ENES León.
Universidad Veracruzana. (2023). Guía de mitigación de colisiones de aves en ventanas: Estrategias
bird-friendly para edificios. Universidad Veracruzana.
1423 | P á g i n a
Universidad Nacional Autónoma de México, Escuela Nacional de Estudios Superiores León. (2023).
Monitoreo de colisiones de aves en el campus periurbano UNAM-León: Informe anual de
ciencia ciudadana. UNAM-ENES León.
Universidad Veracruzana. (2023). Guía de mitigación de colisiones de aves en ventanas: Estrategias
bird-friendly para edificios. Universidad Veracruzana.