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Extinction Rate Estimates for Plant Populations in Revisitation Studies: Importance of Detectability

Authors


* Current address: Schweizerische Vogelwarte, 6204 Sempach, Switzerland, email marc.kery@vogelwarte.ch

Abstract

Abstract: Many researchers have obtained extinction-rate estimates for plant populations by comparing historical and current records of occurrence. A population that is no longer found is assumed to have gone extinct. Extinction can then be related to characteristics of these populations, such as habitat type, size, or species, to test ideas about what factors may affect extinction. Such studies neglect the fact that a population may be overlooked, however, which may bias estimates of extinction rates upward. In addition, if populations are unequally detectable across groups to be compared, such as habitat type or population size, comparisons become distorted to an unknown degree. To illustrate the problem, I simulated two data sets, assuming a constant extinction rate, in which populations occurred in different habitats or habitats of different size and these factors affected their detectability. The conventional analysis implicitly assumed that detectability equalled 1 and used logistic regression to estimate extinction rates. It wrongly identified habitat and population size as factors affecting extinction risk. In contrast, with capture-recapture methods, unbiased estimates of extinction rates were recovered. I argue that capture-recapture methods should be considered more often in estimations of demographic parameters in plant populations and communities.

Abstract

Resumen: Muchos investigadores han obtenido estimaciones de las tasas de extinción de poblaciones de plantas comparando registros de ocurrencia históricos y actuales. Se da por supuesto que aquella población que no se encuentra se ha extinguido. Entonces, la extinción se puede relacionar con características de tales poblaciones, como el tipo y el tamaño de hábitat, o las especies, para poner a prueba las ideas sobre los factores que pueden afectar la extinción. Sin embargo, tales estudios no toman en cuenta el hecho de que una población puede ser pasada por alto. Esto puede resultar en una sobre-estimación de las tasas de extinción. Además, si las poblaciones son desigualmente detectables en los grupos que se comparan, como, por ejemplo, los tipos de hábitat o tamaño poblacional, las comparaciones se distorsionan a un nivel desconocido. Para ejemplificar este problema, simulé dos conjuntos de datos suponiendo una tasa de extinción constante en las que las poblaciones estaban en diferentes hábitats o en hábitats de diferente tamaño y estos factores afectaron la detectabilidad de una población. El análisis convencional suponía implícitamente que la detectabilidad era 1 y usaba regresión logística para estimar las tasas de extinción. Erróneamente identificaba al tamaño del hábitat y de la población como los factores que afectan el riesgo de extinción. En contraste, se obtuvieron estimaciones no sesgadas de las tasas de extinción con métodos de captura-recaptura. Sostengo que para estimar parámetros demográficos de poblaciones y comunidades de plantas se deben considerar más a menudo los métodos de captura-recaptura.

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