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Gray Whales and the Value of Monitoring Data in Implementing the U.S. Endangered Species Act

Authors

  • Leah R. Gerber,

    Corresponding author
    1. National Center for Ecological Analysis and Synthesis , University of California at Santa Barbara, 735 State Street, Suite 300, Santa Barbara, CA 93101–3351, U.S.A.
    2. Washington Cooperative Fish and Wildlife Research Unit , School of Fisheries, Box 357980,
      University of Washington, Seattle, WA 98195, U.S.A.
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  • Douglas P. Demaster,

    1. National Marine Mammal Laboratory , Alaska Fisheries Science Center, National Oceanographic and Atmospheric Administration, 7600 Sand Point Way NE, Seattle, WA 98115, U.S.A.
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  • Peter M. Kareiva

    1. National Center for Ecological Analysis and Synthesis , University of California at Santa Barbara, 735 State Street, Suite 300, Santa Barbara, CA 93101–3351, U.S.A.
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‡ email gerber@nceas.ucsb.edu

Abstract

Abstract: Many scientists lament the absence of data for endangered species and argue that more funds should be spent acquiring basic information about population trends. Using 19 years of abundance estimates for the eastern North Pacific gray whale (Eschrichtius robustus), we sampled subsets of the original survey data to identify the number of years of data required to remove the population from the U.S. Endangered Species Act's (ESA) list of endangered and threatened wildlife. For any given duration of monitoring, we selected all possible combinations of consecutive counts. To incorporate variability in growth rates, we extracted a maximum likelihood estimator of growth rate and confidence interval about that growth rate on the assumption that the population changes can be approximated by a simple diffusion process with drift. We then applied a new approach to determine ESA status for each subset of survey data and found that a quantitative decision to delist is unambiguously supported by 11 years of data but is precariously uncertain with fewer than 10 years of data. The data needed to produce an unequivocal decision to delist gray whales cost the National Marine Fisheries Service an estimated U.S. $660,000, a surprisingly modest expense given the fact that delisting can greatly simplify regulatory constraints. This example highlights the value of population monitoring in administering the ESA and provides a compelling example of the utility of such information in identifying both imperiled and recovered species. The economic value of such data is that they provide the foundation for delisting, which could ultimately save much more money than the collection of the data would ever cost.

Abstract

Resumen: Muchos científicos lamentan la ausencia de datos para especies en peligro y argumentan que se deberían gastar mas fondos en la adquisición de información básica referente a tendencias poblacionales. Utilizando estimaciones de abundancia de 19 años para la ballena gris ( Eschirichtius robustus) en la región oriental del Pacífico Norte, muestreamos subjuegos de los datos originales para indentificar el número de años requeridos para remover a una población de la lista de vida silvestre en peligro del Acta de Especies en Peligro de los Estados Unidos (ESA). Para cualquier longitud de monitoreo dada, seleccionamos todas las posibles combinaciones de conteos consecutivos. Para incorporar la variabilidad en las tasas de crecimiento extraímos un estimador de probabilidad máxima de la tasa de crecimiento y el intervalo de confianza sobre esa tasa de crecimiento bajo el supuesto de que los cambios poblacionales pueden ser aproximados por un proceso de difusión simple con deriva. Posteriormente aplicamos una aproximación nueva para determinar el estatus de ESA para cada submuestra de datos y encontramos que una decisión cuantitativa para desenlistar es soportada sin ambiguedad por 11 años de datos, pero precariamente incierta con datos provenientes de menos de 10 años. Los datos necesarios para producir una decisión inequívoca para desenlistar la ballena gris cuesta al Servicio Nacional de Pesquerías Marinas aproximadamente $660,000, un gasto sorpresivamente modesto dado el hecho de que el desenlistar puede simplificar enormemente las limitaciones regulatorias. Este ejemplo resalta el valor del monitoreo en la administración de la ESA y provee un ejemplo complejo de la utilidad de este tipo de información en la identificación de especies tanto en peligro como recuperadas. El valor económico de estos datos es el de proveer la fundación para desenlistar, lo cual podría ultimadamente salvar mucho mas dinero de lo que la colecta de datos podría costar.

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