Designing Species Translocation Strategies When Population Growth and Future Funding Are Uncertain

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Abstract

Abstract: When translocating individuals to found new populations, managers must allocate limited funds among release and monitoring activities that differ in method, cost, and probable result. In addition, managers are increasingly expected to justify the funding decisions they have made. Within the framework of decision analysis, we used robust optimization to formulate and solve different translocation problems in which both population growth and future funding were uncertain. Performance criteria included maximizing mean population size and minimizing the risk of undesirable population-size outcomes. Robust optimization provided several insights into the design of translocation strategies: (1) risk reduction is obtained at the expense of mean population size; (2) as survival of released animals becomes more important, funds should be allocated to release methods with lower risks of failure, regardless of costs; (3) the performance gain from monitoring drops as the proportion of a fixed budget required to pay for monitoring increases; and (4) as the likelihood of obtaining future funding increases, more of the existing budget should be spent on building release capacity rather than saved for future operating costs. These relationships highlight the importance of performance criteria and economic costs in determining optimal release and monitoring strategies.

Abstract

Resumen: Cuando se trasladan individuos para fundar nuevas poblaciones los manejadores deben destinar financiamientos limitados para aquellas actividades de liberación y monitoreo que difieren en metodología, costo y posibles resultados. Además de esto, se espera cada vez más que los manejadores justifiquen el financiamiento de las decisiones que lleven a cabo. Dentro del marco de trabajo del análisis de decisiones, utilizamos optimizaciones robustas para formular y resolver diferentes problemas de traslado en los cuales tanto el crecimiento poblacional, como el financiamiento a futuro son inciertos. Los criterios de rendimiento incluyeron la maximización del tamaño de la media poblacional y la minimización del riesgo de obtener tamaños poblacionales no deseados. La optimización robusta aportó varias ideas para el diseño de estrategias de traslado: (1) la reducción del riesgo se obtiene a costa del tamaño poblacional promedio; (2) como la sobrevivencia de los animales liberados se hace más importante, los recursos se deben ubicar en aquellos métodos de liberación con el menor riesgo de fallar, independientemente del costo; (3) la ganancia en rendimiento debida al monitoreo baja en tanto que la proporción de un financiamiento fijo requerido para pagar el monitoreo se incrementa; y (4) cuando la posibilidad de obtener financiamiento a futuro se incrementa, una parte mayor del presupuesto deberá ser empleado en incrementar la capacidad de liberación y no en salvar los costos de operación futuros. Estas relaciones subrayan la importancia de los criterios de rendimiento y los costos económicos en la determinación de liberaciones óptimas y estrategias de monitoreo.

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