Population models for Greater Snow Geese: a comparison of different approaches to assess potential impacts of harvest

• Autores: Gilles Gauthier, Jean-Dominique Lebreton
• Localización: Animal Biodiversity and Conservation, ISSN 2014-928X, Vol. 27, Nº. 1, 2004, págs. 503-514
• Idioma: inglés
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    Modelos poblacionales del gran ánsar nival: comparación entre distintos enfoques empleados para evaluar los impactos potenciales de la cosecha.¿ Los modelos demográficos, que son una ampliación natural de la metodología de captura¿recaptura (CR), constituyen un excelente instrumento orientativo a la hora de decidir cómo gestionar las poblaciones de flora y fauna. Comparamos tres enfoques de modelos distintos para evaluar los efectos de una mayor cosecha en el crecimiento poblacional del ánsar nival (Chen caerulescens atlantica). Nuestro primer enfoque consiste en un modelo de matrices tradicional en el que se redujo la supervivencia a efectos de simular una mayor cosecha. Incluimos estocasticidad medioambiental en el modelo de proyección matricial simulando años buenos, medios y malos a efectos justificar la significativa variación interanual en la fecundidad y en la supervivencia durante el primer año, dado que constituyen una característica común de las aves que nidifican en el Ártico. Nuestro segundo enfoque se basa en la elasticidad (o sensibilidad relativa) de la tasa de crecimiento poblacional (lambda) con respecto a los cambios en la supervivencia como funciones simples del tiempo generacional. El tiempo generacional se obtuvo a partir de la matriz de transición media basada en la proporción observada de años buenos, medios y malos entre 1985 y 1998. Si suponemos que la mortalidad por caza se suma a la mortalidad natural, una fórmula simple predice cambios en la lambda como una función de cambios en la tasa de cosechas. El segundo enfoque puede considerarse como una simplificación del modelo de matrices, puesto que emplea resultados de sensibilidad formal derivados de la proyección poblacional. Nuestro tercer enfoque, de mayor alcance potencial, utiliza el filtro de Kalman para combinar información sobre parámetros demográficos; es decir, los mecanismos poblacionales resumidos en un modelo de matrices de transición, y la información censal (es decir, la inspección anual) en una probabilidad gaussiana general. La ventaja de este enfoque es que minimiza los procesos y las incertidumbres medidas que se asocian, tanto con el censo como con los parámetros demográficos basados en la varianza de cada estimación. El tercer enfoque, a diferencia del segundo, puede considerarse como una ampliación del modelo de matrices, combinando sus resultados con la información censal independiente.

  • English

    Population models for Greater Snow Geese: a comparison of different approaches to assess potential impacts of harvest .¿ Demographic models, which are a natural extension of capture¿recapture (CR) methodology, are a powerful tool to guide decisions when managing wildlife populations. We compare three different modelling approaches to evaluate the effect of increased harvest on the population growth of Greater Snow Geese (Chen caerulescens atlantica). Our first approach is a traditional matrix model where survival was reduced to simulate increased harvest. We included environmental stochasticity in the matrix projection model by simulating good, average, and bad years to account for the large inter¿annual variation in fecundity and first¿year survival, a common feature of birds nesting in the Arctic. Our second approach is based on the elasticity (or relative sensitivity) of population growth rate (lambda) to changes in survival as simple functions of generation time. Generation time was obtained from the mean transition matrix based on the observed proportion of good, average and bad years between 1985 and 1998. If we assume that hunting mortality is additive to natural mortality, then a simple formula predicts changes in lambda as a function of changes in harvest rate. This second approach can be viewed as a simplification of the matrix model because it uses formal sensitivity results derived from population projection. Our third, and potentially more powerful approach, uses the Kalman Filter to combine information on demographic parameters, i.e. the population mechanisms summarized in a transition matrix model, and the census information (i.e. annual survey) within an overall Gaussian likelihood. The advantage of this approach is that it minimizes process and measured uncertainties associated with both the census and demographic parameters based on the variance of each estimate. This third approach, in contrast to the second, can be viewed as an extension of the matrix model, by combining its results with the independent census information.