Reliability of Relative Predictions in Population Viability Analysis

Authors

  • Michael A. McCarthy,

    1. Australian Research Centre for Urban Ecology, Royal Botanic Gardens Melbourne, School of Botany,
      University of Melbourne, Parkville, Victoria 3010, Australia, email mamcca@unimelb.edu.au
    2. National Center for Ecological Analysis and Synthesis, University of California, 735 State Sreet, Suite 300,
      Santa Barbara, CA 93101, U.S.A.
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  • Sandy J. Andelman,

    1. National Center for Ecological Analysis and Synthesis, University of California, 735 State Sreet, Suite 300,
      Santa Barbara, CA 93101, U.S.A.
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  • Hugh P. Possingham

    1. National Center for Ecological Analysis and Synthesis, University of California, 735 State Sreet, Suite 300,
      Santa Barbara, CA 93101, U.S.A.
    2. Departments of Mathematics and Zoology, University of Queensland, St. Lucia, Queensland 4072, Australia
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Abstract

Abstract: Despite numerous claims that population viability analysis ( PVA ) makes reliable predictions of the relative risks of extinction, there is little evidence to support this assertion. To assess the veracity of the claim, we investigated uncertainty in the relative predictions of a PVA model with simulation experiments. We used a stochastic Ricker model to investigate the reliability of predicted changes in risks of decline in response to changes in parameters, the reliability of ranking species in terms of their relative threat, and the reliability of choosing the better of two management decisions. The predicted changes in risks of decline within 100 years were more reliable than absolute predictions. We made useful predictions of relative risks using only 10 years of data. Across 160 different parameter combinations, the rank correlation between the true risks of extinction within 100 years and predicted risks was 0.59 with 10 years of data, increasing to 0.89 with 100 years of data. We identified the better of two management strategies 67–74% of the time using 10 years of data, increasing to 92–93% of the time with 100 years of data. Our results demonstrate that, despite considerable uncertainty in the predicted risks of decline, PVA may reliably contribute to the management of threatened species.

Abstract

Resumen: A pesar de que varios autores afirman que el análisis de viabilidad poblacional ( AVP ) permite hacer predicciones confiables de los riesgos relativos de extinción, hay escasas pruebas que apoyen tal aseveración. Para evaluar su veracidad, utilizamos experimentos simulados para investigar la incertidumbre de las predicciones relativas de un modelo de AVP. Utilizamos un modelo estocástico de Ricker para investigar la confiabilidad de cambios previstos en los riesgos de declinación en respuesta a cambios en los parámetros, la confiabilidad de jerarquizar a las especies en términos de su amenaza relativa y la confiabilidad de seleccionar la mejor de dos decisiones de manejo. Los cambios previstos en los riesgos de declinación en 100 años fueron más confiables que las predicciones absolutas. Se hicieron predicciones útiles de los riesgos relativos utilizando datos de solo 10 años. En 160 combinaciones diferentes de parámetros, la correlación de rangos entre riesgos de extinción verdaderos en 100 años y los riesgos previstos fue 0.59 con datos de 10 años, e incrementó a 0.89 con datos de 100 años. La mejor de las decisiones de manejo se identificó entre 67 y 74% de las veces utilizando datos de 10 años, y entre 92–93% de lasveres con datos de 100 años. Nuestros resultados demuestran que, a pesar de la considerable incertidumbre en los riesgos de declinación previstos, el AVP puede contribuir confiablemente al manejo de especies amenazadas.

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