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Effectiveness of Environmental Surrogates for the Selection of Conservation Area Networks

Authors

  • SAHOTRA SARKAR,

    Corresponding author
    1. Biodiversity and Biocultural Conservation Laboratory, Section of Integrative Biology, University of Texas at Austin, 1 University Station, #C0930, Austin, TX 78712–1180, U.S.A.
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  • JAMES JUSTUS,

    1. Biodiversity and Biocultural Conservation Laboratory, Section of Integrative Biology, University of Texas at Austin, 1 University Station, #C0930, Austin, TX 78712–1180, U.S.A.
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  • TREVON FULLER,

    1. Biodiversity and Biocultural Conservation Laboratory, Section of Integrative Biology, University of Texas at Austin, 1 University Station, #C0930, Austin, TX 78712–1180, U.S.A.
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  • CHRIS KELLEY,

    1. Biodiversity and Biocultural Conservation Laboratory, Section of Integrative Biology, University of Texas at Austin, 1 University Station, #C0930, Austin, TX 78712–1180, U.S.A.
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  • JUSTIN GARSON,

    1. Biodiversity and Biocultural Conservation Laboratory, Section of Integrative Biology, University of Texas at Austin, 1 University Station, #C0930, Austin, TX 78712–1180, U.S.A.
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  • MICHAEL MAYFIELD

    1. Biodiversity and Biocultural Conservation Laboratory, Section of Integrative Biology, University of Texas at Austin, 1 University Station, #C0930, Austin, TX 78712–1180, U.S.A.
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*email sarkar@mail.utexas.edu

Abstract

Abstract: Rapid biodiversity assessment and conservation planning require the use of easily quantified and estimated surrogates for biodiversity. Using data sets from Québec and Queensland, we applied four methods to assess the extent to which environmental surrogates can represent biodiversity components: (1) surrogacy graphs; (2) marginal representation plots; (3) Hamming distance function; and (4) Syrjala statistical test for spatial congruence. For Québec we used 719 faunal and floral species as biodiversity components, and for Queensland we used 2348 plant species. We used four climatic parameter types (annual mean temperature, minimum temperature during the coldest quarter, maximum temperature during the hottest quarter, and annual precipitation), along with slope, elevation, aspect, and soil types, as environmental surrogates. To study the effect of scale, we analyzed the data at seven spatial scales ranging from 0.01° to 0.10° longitude and latitude. At targeted representations of 10% for environmental surrogates and biodiversity components, all four methods indicated that using a full set of environmental surrogates systematically provided better results than selecting areas at random, usually ensuring that ≥90% of the biodiversity components achieved the 10% targets at scales coarser than 0.02°. The performance of surrogates improved with coarser spatial resolutions. Thus, environmental surrogate sets are useful tools for biodiversity conservation planning. A recommended protocol for the use of such surrogates consists of randomly selecting a set of areas for which distributional data are available, identifying an optimal surrogate set based on these areas, and subsequently prioritizing places for conservation based on the optimal surrogate set.

Abstract

Resumen: La evaluación rápida y la planificación de la conservación de biodiversidad requiere del uso de sustitutos de la biodiversidad fácilmente estimados y cuantificados. Utilizando datos de Québec y Queensland, aplicamos cuatro métodos para evaluar el grado en que los sustitutos ambientales pueden representar a los componentes de la biodiversidad: (i) gráficos de subrogación; (ii) parcelas de representación marginal; (iii) función de distancia Hamming; y (iv) prueba estadística de Svrjala para congruencia espacial. Para Québec, utilizamos como componentes de biodiversidad a 719 especies de fauna y flora, y para Queensland utilizamos 2348 especies de plantas. Consideramos como sustitutos ambientales a cuatro tipos de parámetros climáticos (temperatura media anual, temperatura mínima durante el trimestre más frío, temperatura máxima durante el trimestre más cálido y precipitación anual), la pendiente, la altitud, el aspecto y los tipos de suelo. Para estudiar el efecto de la escala, analizamos los datos en siete escalas espaciales que variaron de 0.01° a 0.10° de longitud y de latitud. En representaciones dirigidas a 10% de los sustitutos ambientales y los componentes de la biodiversidad, los cuatro métodos indicaron que un conjunto completo de sustitutos ambientales sistemáticamente proporcionó mejores resultados que la selección de áreas al azar, asegurando generalmente que ≥ 90% de los componentes de biodiversidad alcanzaron los objetivos de 10% en escalas más gruesas que 0.02°. El rendimiento de los sustitutos mejoró con resoluciones espaciales más gruesas. Por lo tanto, los conjuntos de sustitutos ambientales son herramientas útiles para la planificación de conservación de la biodiversidad. Un protocolo recomendado para el uso de tales sustitutos consiste en la selección aleatoria de un conjunto de áreas de las que se dispone de datos de distribución, la identificación de un conjunto óptimo de sustitutos con base en esas áreas y la subsiguiente definición de prioridades de sitios para la conservación con base en el conjunto óptimo de sustitutos.

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