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Keywords:

  • Adaptive design;
  • Laikipia;
  • simulation;
  • wildlife sampling

Abstract

This paper compares the distribution, sampling and estimation of abundance for two animal species in an African ecosystem by means of an intensive simulation of the sampling process under a geographical information system (GIS) environment. It focuses on systematic and random sampling designs, commonly used in wildlife surveys, comparing their performance to an adaptive design at three increasing sampling intensities, using the root mean square errors (RMSE). It further assesses the impact of sampling designs and intensities on estimates of population parameters. The simulation is based on data collected during a prior survey, in which geographical locations of all observed animals were recorded. This provides more detailed data than that usually available from transect surveys. The results show precision of estimates to increase with increasing sampling intensity, while no significant differences are observed between estimates obtained under random and systematic designs. An increase in precision is observed for the adaptive design, thereby validating the use of this design for sampling clustered populations. The study illustrates the benefits of combining statistical methods with GIS techniques to increase insight into wildlife population dynamics.

Résumé

Cet article compare la distribution, l' échantillonnage et l' estimation de l'abondance de deux espèces animales dans un écosystème africain, au moyen d' une simulation intensive du processus d' échantillonnage dans un environnement GIS (geographical information system). Il s' intéresse à une méthode d' échantillonnage systématique et une autre aléatoire, souvent utilisées pour contrôler la faune sauvage, en comparant leurs performances à une méthode adaptative destinée à trois intensités croissantes d'échantillonnage, en utilisant les root mean square errors (RMSE). Il évalue ensuite l'impact des méthodes et des intensités d' échantillonnage sur les estimations des paramètres de la population. La simulation se base sur les données récoltées au cours d' une étude antérieure au cours de laquelle on a relevé la position géographique de tous les animaux observés. Elle fournit des données plus détaillées que ne le font habituellement les études par transects. Les résultats montrent que la précision des estimations augmente avec l' intensité des échantillonnages, tandis que l' on n' observe aucune différence significative entre les estimations obtenues par les méthodes aléatoires et systématiques. On constate une augmentation de la précision dans la méthode adaptative, ce qui justifie l' usage de cette méthode pour l' échantillonnage dans des populations réparties en groupes séparés. Cette étude illustre les avantages qu' il y a à combiner les méthodes statistiques avec les techniques GIS pour augmenter la compréhension de la dynamique des populations sauvages.