Avoiding bias in estimates of population size for translocation management
Avoiding bias in estimates of population size for translocation management
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避免易地管理种群规模估计中的偏差
DOI：
10.1002/eap.2918
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发表时间：
2023
影响因子：
5
通讯作者：
Bickerton K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bickerton K
标记-再捕获调查通常用于监测全球易位人群。收集的数据然后用于估计人口参数，如丰度和生存，使用乔利-塞伯（JS）模型。然而，在易位种群的初始人口规模是已知的，未能考虑到这可能会导致参数估计，这是重要的通知保护决策在人口建立。在这里，我们提供了在JS模型中考虑已知初始群体大小的方法，方法是使用最大似然估计将易位个体的单独分量似然与可以使用R或MATLAB拟合的模型结合起来。我们使用模拟数据和低捕获概率的受威胁蜥蜴物种的案例研究来证明无约束JS模型可能高估了迁移种群的大小，特别是在释放后监测的早期阶段。我们的方法纠正了这种偏差;我们使用我们的模拟来证明，当检测概率低于0.3时，与我们的约束模型的1%-8.9%相比，在无约束JS模型中可能会出现78%至130%的人口规模高估。我们的案例研究并没有显示出高估;然而，考虑到初始人口规模，大大减少了所有参数估计的误差，并防止了边界估计。采用校正的JS易位模型将有助于管理人员获得更可靠的易位动物种群规模估计，更好地为未来的管理提供信息，包括强化决策，并最终提高易位成功率。
Mark–recapture surveys are commonly used to monitor translocated populations globally. Data gathered are then used to estimate demographic parameters, such as abundance and survival, using Jolly–Seber (JS) models. However, in translocated populations initial population size is known and failure to account for this may bias parameter estimates, which are important for informing conservation decisions during population establishment. Here, we provide methods to account for known initial population size in JS models by incorporating a separate component likelihood for translocated individuals, using a maximum‐likelihood estimation, with models that can be fitted using either R or MATLAB. We use simulated data and a case study of a threatened lizard species with low capture probability to demonstrate that unconstrained JS models may overestimate the size of translocated populations, especially in the early stages of post‐release monitoring. Our approach corrects this bias; we use our simulations to demonstrate that overestimates of population size between 78% and 130% can occur in the unconstrained JS models when the detection probability is below 0.3 compared to 1%–8.9% for our constrained model. Our case study did not show an overestimate; however accounting for the initial population size greatly reduced error in all parameter estimates and prevented boundary estimates. Adopting the corrected JS model for translocations will help managers to obtain more robust estimates of the population sizes of translocated animals, better informing future management including reinforcement decisions, and ultimately improving translocation success.
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