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Abstract: Estimating the risk of extinction for populations of endangered species is an important component of conservation biology. These estimates must be made from data that contain both environmental noise in the year-to-year transitions in population size (so-called “process error”), random errors in sampling, and possible biases in sampling ( both forms of observation errors). To determine how much faith to place in estimated extinction rates, it is important to know how sensitive they are to observation error. We used three simple, commonly employed models of population dynamics to generate simulated population time series. We then combined random observation error or systematic biases with those data, fit models to the time series data, and observed how close the extinction dynamics of the fitted models compared with the dynamics of the underlying models. We found that systematic biases in sampling rarely affected estimates of extinction risk. We also found that even moderate levels of random observation error do not significantly affect extinction estimates except over a small range of process errors, corresponding to the region where extinction risk is most uncertain. With more substantial sampling error, estimates of extinction risk degraded rapidly. Field census techniques for a variety of taxa often involve observation errors within ±32% of actual population sizes. For typical time series used in conservation, therefore, we often may not need to be overly concerned about observation errors as an extra source of imperfection in our estimated extinction rates.

Resumen: La estimación del riesgo de extinción de poblaciones amendazadas es un componente importante de la biologia de la consevación. Estas estimaciones se hacen con datos que contienen ruido ambiental derivado de las transiciones anuales en el tamaño de la población (el llamado “error de proceso”), errores aleatorios de muestreo y posibles sesgos en el muestreo (ambas de errores de observación). Para determinar la confianza de las tasas de extinción estimadas es importante conocer su sensibilidad a errores de observación. Utilizamos tres models simples de dinámica poblacional para generar series de tiempo simuladas. Combinamos errores aleatorios de observación o sesgos sistemáticos con esos datos, ajustamos modelos a los datos de las series de tiempo y observamos que tanto se acercaba la dinámica de extinción de los modelos ajustados en comparación con la dinámica de los modelos originales. Encontramos que los sesgos sistemáticos de muestreo raramente afectan las estimaciones del riesgo de extinción. También encontramos que aún con niveles moderados de errores aleatorios de observación no se afectan significativamente las estimaciones de extinción excepto en un rango pequeño de errores de proceso, que corresponde a la región en la que el riesgo de extinción es más incierto. Con más errores de muestreo, las estimaciones de riesgo de extinción se degradan rápidamente. Las técnicas de censos en el campo para una variedad de taxa a menudo involucran errores de observación de ±32% del tamaño poblacional. Así, para las series de tiempo tipicamente utilizadas en conservación, no debemos preocuparnos demasiado por los errores de observación como fuente de imperfección en las estimaciones de tasas de extinción.