Optimal Schemes to Detect the Presence of Insect Species

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Abstract

Abstract: Survey protocols to detect the presence of particular species should be organized to make optimal use of available resources. Current protocols mostly deal with this problem intuitively, but the problem can also be addressed with mathematical modeling. To this aim, we used a model that describes the abundance of a single, discrete generation of adult insects. Furthermore, we assumed that year-to-year variation in timing of the flight period was attributable to variation in peak emergence only. We determined the spacing of a given number of survey days on a transect that minimized the chance of missing a species when it was actually present. This spacing was fixed to a Julian date and applied to all years. We also calculated the probability of detecting the species, which depends on the number of survey days. For most parameter values, 5 survey days sufficed to detect with high probability ( ≥0.95 ) populations with an observable population size ( total number of insects that can be observed in the transect over the entire flight period ) exceeding 10. For observable population sizes under 10, achieving a detection probability of 0.95 may require many more than 5 survey days. As an example of the method, we constructed a survey-detection scheme for the Quino checkerspot butterfly (  Euphydryas editha quino ), based on the limited information available about its flight period. For an observable population size over 11, this scheme had a detection probability openface>0.95. We also provide detection schemes for species whose death rate and variation in emergence time within and between years can at present be characterized only as small, moderate, or large. These survey schemes should maximize species detection and reduce uncertainty about absence.

Abstract

Resumen: Los protocolos de prospección para detectar la presencia de determinadas especies debieran organizarse para hacer un uso óptimo de los recursos disponibles. La mayoría de los protocolos actuales tratan este problema de manera intuitiva, pero el problema también puede abordarse mediante el uso de modelaje matemático. Para ello utilizamos un modelo que describe la abundancia de una única generación discreta de insectos adultos. Más aún, suponemos que la variación anual en la sincronización del vuelo era atrib- uible solo a la variación en el pico de emergencia. Determinamos el espaciamiento de un determinado número de días de muestreo a lo largo de una transecta buscando minimizar la posibilidad de no registrar una especie cuando de hecho esté presente. Este espaciamiento se fijó en fechas según un calendario juliano aplicables a todos los años. También calculamos la probabilidad de detectar las especies, dependiente del número de días de muestreo. Para la mayoría de los parámetros, cinco días de muestreo fueron suficientes para detectar, con una probabilidad alta ( ≥0.95 ), poblaciones con tamaño poblacional observable ( número total de especies que se pueden observar en la transecta a lo largo de todo el período de vuelo ) mayor de 10. Para poblaciones observables <10, se pueden requerir mucho más de cinco días de muestreo para alcanzar una probabilidad de detección del 0.95. Como un ejemplo del método, construimos un plan de detección para la mariposa Euphydryas editha quino basado en la escasa información disponible sobre su período de vuelo. Este plan tenía una probabilidad de detección>0.95 para tamaños poblacionales observables mayores de 11. Además, proporcionamos planes de detección para aquellas especies cuya tasa de mortalidad y variación entre años o a lo largo de un mismo año en tiempo de emergencia solo pueden caracterizarse actualmente como pequeña, moderada o grande. Estos planes de prospección deberán maximizar la detección de especies y reducir la incertidumbre sobre la ausencia.

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