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The incidence function model is derived from a linear first-order Markov chain of the presence or absence of a species in a habitat patch. The model can be parameterized with “snapshot” presence/absence data from a patch network. Using the estimated parameter values the Markov chain can be iterated in the same or in some other patch network to generate quantitative predictions about transient metapopulation dynamics and the stochastic steady state. We tested the ability of the incidence function model to predict patch occupancy using extensive data on an endangered butterfly, the Glanville fritillary (Melitaea cinxia) Parameter values were estimated with data collected from a 50-patch network in 1991. In 1993 we surveyed the entire geographic range of the species in Finland, within an area of 50 × 70 km2, with 1502 habitat patches (dry meadows) of which 536 were occupied. Model predictions were generated for the 1502 patches and were compared with the observed pattern of occupancy in 1993. The model predicted patch occupancy well in more than half of the study area, but prediction was poor for one quarter of the area, probably because of regional variation in habitat quality and because metapopulations may have been perturbed away from the steady state. The incidence function model provides a practical tool for making quantitative predictions about metapopulation dynamics of species living in fragmented landscapes.

En el presente estudio, se deriva el modelo de la función de incidencia a partir de una cadena de Markov de primer orden para la presencia o ausencia de una expecie en un parche de hábitat. El modelo puede ser parametrizado con datos “snapshot” de presencia/ausencia de una red de parches. La cadena de Markov puede ser iterada en la misma red de parches o en otra distinta, usando los valores estimados de los parametros para generar predicciones cuantitativas sobre la dinámica metapoblacional de transición y el estado estocástico estable. Nosotros examinamos la habilidad del modelo de la función de incidencia para predecir la ocupación, usando datos extensivos sobre la mariposa en peligro Melitaea cinxia. Los valores de los parámetros fueron estimados con datos recolectados en una red de 50 parches en 1991. En 1993, hicimos un relevamiento de la totalidad del área de distribución de esta especie en Finlandia, dentro de un área de 50 × 70 km2 con 1502 parches de hábitat (praderas secas), de los cuales 536 estaban ocupados. Usando el modelo se generaron predicciones para los 1502 parches, las cuales fueron comparadas con los patrones de ocupación observados en 1993. El modelo predijo una buena ocupación de los parches en más de la mitad del área de estudio, pero la predicción fue pobre para un cuarto del área, probablemente debido a la variación regional en la calidad del hábitat y porque las metapoblaciones podrían haber sido alejadas de su constante estado estocástico. El modelo de la función de incidencia constituye una herramienta práctica para hacer predicciones cuantitativas sobre la dinámica metapoblacional de especies que viven en paisajes fragmentados.