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Abstract: New approaches to the identification of priority areas for conservation are gaining popularity for their efficiency in maximizing species representation. However, their dependence on detailed distributional data severely hinders their application to regions where such information is limited, although these are commonly also the regions where conservation planning and action are most urgently required. We used exemplar data on the distribution of southern African birds to assess how sampling effort affects the performance of reserve networks selected by methods based on complementarity. We derived four scenarios of data availability from the initial data, resulting from different levels of sampling effort: abundance data, presence/absence data, low sampling effort, and absence of data. Reserve selection based on data obtained with low sampling effort can be highly effective in the representation of species, with a good relative performance also in terms of representation of species in peaks of abundance. This is because although the data on low sampling effort represent far fewer records than the original data, the records retained are biased toward the selection of peaks of abundance, even for the restricted-range species. Although the best results were naturally obtained from the most effort-intensive data set (with abundance data), these results suggest that methods based on complementarity are potentially valuable tools for reserve selection in regions for which biological data are poor.

Resumen: Nuevas metodologías para identificar áreas prioritarias para la conservación están ganando popularidad por su eficiencia en la maximización de representación de especies. Sin embargo, su dependencia en datos distribucionales detallados obstaculiza severamente su aplicación en regiones donde la plan-eación y acción de la conservación se requiere de manera urgente. Empleamos datos prototipo de distribución de aves del sur de Africa para evaluar como los esfuerzos del muestreo afectan la ejecución de redes de reserva seleccionadas por métodos basados en complementariedad. Derivamos cuatro escenarios de disponibilidad de datos para los datos iniciales, que resultan de diferentes niveles de esfuerzo de muestreo: datos de abundancia, datos de presencia/ausencia bajo esfuerzo de muestreo y ausencia de datos. La selección de reservas basada en datos obtenidos con un bajo esfuerzo de muestreo puede ser altamente efectiva en la representación de especies en picos de abundancia. Esto se debe a que, a pesar de que los datos proven-ientes de bajos esfuerzos de muestreo tienen una severa reducción en el número de registros en relación a los datos originales, los registros guardados están sesgados hacia la selección de picos de abundancia, aún para las especies con rango restringido. A pesar de que los mejores resultados fueron naturalmente obtenidos de los juegos de datos con mayor intensidad de esfuerzo (con abundantes datos), estos resultados sugieren que los métodos basados en la complementariedad son una herramienta potencialmente valiosa para la selección de reservas en regiones con pocos datos biológicos.