Detecting Rare Species with Random or Subjective Sampling: a Case Study of Red-Listed Saproxylic Beetles in Boreal Sweden

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Abstract

Abstract:  Efficient sampling design in field studies is important for economical and statistical reasons. We compared two ways to distribute sampling effort over an area, either randomly or subjectively. We searched for red-listed saproxylic (wood-living) beetles in 30 spruce stands in boreal Sweden by sifting wood from dead trees. We randomly selected positions within each stand with a geographic positioning system and sampled the nearest dead tree (random sample). In the same stand we also sampled dead trees that, based on literature, were likely to host such species (subjective sampling). The subjective sampling (two to five samples per stand, depending on stand size) was compared with the higher, random sampling effort (fixed level of 12 samples/stand). Subjective sampling was significantly more efficient. Red-listed species were found in 36% of the subjective samples and in 16% of the random samples. Nevertheless, the larger random effort resulted in a comparable number of red-listed species per stand and in 13 detected species in total (vs. 12 species with subjective sampling). Random sampling was less efficient, but provided an unbiased alternative more suitable for statistical purposes, as needed in, for example, monitoring programs. Moreover, new species-specific knowledge can be gained through random searches.

Abstract

Resumen:  El diseño de muestreo eficiente en estudios de campo es importante por razones económicas y estadísticas. Comparamos dos formas de distribución de esfuerzo de muestreo en un área, aleatoria o subjetiva. Buscamos escarabajos saproxílicos (habitantes de madera) en la lista roja en 30 bosques en Suecia boreal mediante el tamizado de madera de árboles muertos. Aleatoriamente seleccionamos posiciones en cada bosque con un sistema de posicionamiento geográfico y muestreamos el árbol muerto más cercano (muestreo aleatorio). En el mismo bosques también muestreamos árboles muertos que, con base en la literatura, podían albergar a esas especies (muestreo subjetivo). El muestreo subjetivo (2 a 5 muestras por bosque, dependiendo de su extensión) fue comparado con el esfuerzo de muestreo aleatorio (nivel fijo de 12 muestras/bosque). El muestreo subjetivo fue significativamente más eficiente. Las especies en la lista roja fueron encontradas en 36% de las muestras subjetivas y en 16% de las aleatorias. Sin embargo, el esfuerzo aleatorio resultó en un número comparable de especies en la lista roja por bosque y en 13 especies detectadas en total (vs. 12 especies con el muestreo subjetivo). El muestreo aleatorio fue menos eficiente, pero proporcionó una alternativa no sesgada más adecuada para fines estadísticos, como se requiere en, por ejemplo, programas de monitoreo. Más aun, se puede obtener nuevo conocimiento sobre especies mediante búsquedas aleatorias.

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