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Keywords:

  • complementarity;
  • dynamic reserve acquisition;
  • irreplaceability;
  • minimum set;
  • reserve-design algorithms;
  • systematic conservation planning
  • adquisición dinámica de reservas;
  • algoritmos para el diseño de reservas;
  • complementariedad;
  • conjunto mínimo;
  • irreemplazabilidad;
  • planificación sistemática de la conservación

Abstract:  Although reserve-design algorithms have shown promise for increasing the efficiency of conservation planning, recent work casts doubt on the usefulness of some of these approaches in practice. Using three data sets that vary widely in size and complexity, we compared various decision rules for acquiring reserve networks over multiyear periods. We explored three factors that are often important in real-world conservation efforts: uncertain availability of sites for acquisition, degradation of sites, and overall budget constraints. We evaluated the relative strengths and weaknesses of existing optimal and heuristic decision rules and developed a new set of adaptive decision rules that combine the strengths of existing optimal and heuristic approaches. All three of the new adaptive rules performed better than the existing rules we tested under virtually all scenarios of site availability, site degradation, and budget constraints. Moreover, the adaptive rules required no additional data beyond what was readily available and were relatively easy to compute.

Resumen:  Aunque los algoritmos para el diseño de reseras son prometedores para el incremento de la eficiencia de la planificación de la conservación, trabajos recientes ponen en duda la utilidad de estos métodos en la práctica. Utilizando tres conjuntos de datos que varían ampliamente en tamaño y complejidad, comparamos varias reglas de decisión para la adquisición de redes de reservas a lo largo de períodos multianuales. Exploramos tres factores que a menudo son importantes en los esfuerzos de conservación en el mundo real: incertidumbre en la disponibilidad de sitios para adquisición, degradación de sitios y limitaciones presupuestales. Evaluamos las fortalezas y debilidades relativas de las reglas de decisiones óptimas y heurísticas existentes y desarrollamos un conjunto nuevo de reglas de decisión adaptativas que combina las fortalezas de métodos óptimo y heurístico existentes. Las tres reglas adaptativas nuevas funcionaron mejor que las reglas existentes que probamos virtualmente bajo todos los escenarios de disponibilidad de sitios, degradación de sitios y limitaciones presupuestales. Más aun, las reglas adaptativas no requirieron datos adicionales a los ya disponibles y fueron computadas con relativa facilidad.