Factors affecting black rhino monitoring in Masai Mara National Reserve, Kenya

Authors


Tel: +(44) 1227 827928; fax: +(44) 1227 827839; e-mail: m.j.walpole@ukc.ac.uk

Abstract

The black rhino in Africa is slowly recovering from poaching. This has been achieved in part by maintaining ongoing monitoring as part of intensive protection and biological management. However, the efficacy of population monitoring methods has not been assessed. Rhino surveillance records and rainfall data were used to determine which ecological and operational factors affected monthly rhino sightings by vehicle patrols in Masai Mara, Kenya. Comparisons of sightings capture rates using different ground-based and aerial methods were also conducted. Stepwise multiple regression revealed a model (adjusted R2 = 0.66) predicting monthly rhino sightings with four significant factors; number of patrols, rhino population size, rainfall over the previous 2 months and a dummy variable for the month of August. The latter two variables represent the negative effects of long grass growth and the annual wildebeest migration on rhino sightings, and result in seasonal deficiencies in monitoring. During vehicle patrols, 51% of sightings were made whilst moving, and 49% were made whilst stationary and scanning with binoculars, although sightings capture rate was an order of magnitude higher when stationary. Equally, sightings capture rate from hot air balloons was twice that during vehicle-based patrols, although with less accuracy of identification. The introduction of foot patrols would increase patrol cost-effectiveness and fill seasonal troughs, thereby providing better all-round surveillance.

Résumé

Le rhino noir d'Afrique récupère peu à peu des méfaits du braconnage. Ceci est le résultat, en partie, de la poursuite des contrôles constants visant une protection intensive et une gestion biologique. Pourtant, on n'a pas évalué l'efficacité des méthodes de surveillance de la population. On a utilisé les rapports de surveillance des rhinos et les données sur les chutes de pluie pour déterminer quels facteurs écologiques et opérationnels influençaient le nombre de fois que les véhicules des patrouilles apercevaient des rhinos chaque mois dans le Masai Mara, au Kenya. On a aussi fait des comparaisons des taux de captures visuelles selon différentes méthodes, au sol et aériennes. La méthode de régression multiple a fait apparaître un modèle (R2 ajusté= 0,66) pour prédire les observations mensuelles de rhinos avec quatre facteurs significatifs; le nombre de patrouilles, la taille de la population de rhinos, les chutes de pluie au cours des deux mois précédents et une variable factice pour le mois d'août. Les deux dernières variables représentent les effets négatifs de la croissance de longues herbes et de la migration annuelle des gnous sur l'observation des rhinos et leurs résultats sur les faiblesses saisonnières des contrôles. Pendant les patrouilles motorisées, 51% des observations se sont faites en mouvement et 41% à l'arrêt, en observant aux jumelles, mais le taux de captures visuelles était un ordre de grandeur supérieur à l'arrêt. De même, le taux de captures visuelles obtenu à partir d'une mongolfière était le double de celui obtenu lors des patrouilles motorisées, mais la précision des identifications était plus faible. L'introduction de patrouilles à pied augmenterait la rentabilité des patrouilles et permettrait de combler les lacunes saisonnières et d'assurer une meilleure continuité de la surveillance.

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