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Abstract: Because complete species inventories are expensive and time-consuming, scientists and land managers seek techniques to alleviate logistic constraints on measuring species richness, especially over large spatial scales. We developed a method to identify indicators of species richness that is applicable to any taxonomic group or ecosystem. In an initial case study, we found that a model based on the occurrence of five indicator species explained 88% of the deviance of species richness of 56 butterflies in a mountain range in western North America. We validated model predictions and spatial transferability of the model using independent, newly collected data from another, nearby mountain range. Predicted and observed values of butterfly species richness were highly correlated with 93% of the observed values falling within the 95% credible intervals of the predictions. We used a Bayesian approach to update the initial model with both the model-building and model-validation data sets. In the updated model, the effectiveness of three of the five indicator species was similar, whereas the effectiveness of two species was reduced. The latter species had more erratic distributions in the validation data set than in the original model-building data set. This objective method for identifying indicators of species richness could substantially enhance our ability to conduct large-scale ecological assessments of any group of animals or plants in any geographic region and to make effective conservation decisions.

Resumen: Debido a que los inventarios completos de especies son costosos y consumen tiempo, los científicos y gestores de tierras buscan técnicas para aliviar las constricciones logísticas para medir la riqueza de especies, especialmente en escalas espaciales grandes. Desarrollamos un método para identificar indicadores de riqueza de especies aplicable a cualquier grupo taxonómico o ecosistema. En un estudio inicial, encontramos que el modelo basado en la ocurrencia de cinco especies indicadoras pu du explicar el 88% de la anormalidad de la riqueza de especies de 56 mariposas en una cadena montañosa en el occidente de Norte América. Validamos las predicciones y la transferabilidad del modelo utilizando datos nuevos e independientes de otra cadena montañosa cercana. Los valores predichos y observados de la riqueza de especies de mariposas estuvieron altamente correlacionados, con 93% de los valores observados dentro de 95% de los intervalos confiables de las predicciones. Utilizamos un método Bayesiano para actualizar el modelo inicial con los conjuntos de datos tanto de construcción como de validación del modelo. En el modelo actualizado, la efectividad de tres de las cinco especies indicadoras fue similar, mientras que la efectividad de dos especies fue reducida. Esta especie tuvo distribuciones más erráticas en el conjunto de datos de validación que en el conjunto de datos originales. Este método objetivo para la identificación de indicadores de la riqueza de especies podría reforzar significativamente nuestra habilidad para llevar a cabo evaluaciones ecológicas, a gran escala, de cualquier grupo de animales o plantas en cualquier región geográfica y para tomar decisiones de conservación efectivas.