Quantifying Eradication Success: the Removal of Feral Pigs from Santa Cruz Island, California

Authors


Current address: Arthur Rylah Institute for Environmental Research, P.O. Box 137, Heidelberg 3084, Victoria, Australia, email david.ramsey@dse.vic.gov.au

Abstract

Abstract: A major challenge facing pest-eradication efforts is determining when eradication has been achieved. When the pest can no longer be detected, managers have to decide whether the pest has actually been eliminated and hence to decide when to terminate the eradication program. For most eradication programs, this decision entails considerable risk and is the largest single issue facing managers of such programs. We addressed this issue for an eradication program of feral pigs (Sus scrofa) from Santa Cruz Island, California. Using a Bayesian approach, we estimated the degree of confidence in the success of the eradication program at the point when monitoring failed to detect any more pigs. Catch-effort modeling of the hunting effort required to dispatch pigs during the eradication program was used to determine the relationship between detection probability and searching effort for different hunting methods. We then used these relationships to estimate the amount of monitoring effort required to declare eradication successful with criteria that either set a threshold for the probability that pigs remained undetected (type I error) or minimized the net expected costs of the eradication program (cost of type I and II errors). For aerial and ground-based monitoring techniques, the amount of search effort required to declare eradication successful on the basis of either criterion was highly dependent on the prior belief in the success of the program unless monitoring intensities exceeded 30 km of searching effort per square kilometer of search area for aerial monitoring and, equivalently, 38 km for ground monitoring. Calculation of these criteria to gauge the success of eradication should form an essential component of any eradication program as it allows for a transparent assessment of the risks inherent in the decision to terminate the program.

Abstract

Resumen: Un reto mayor de los esfuerzos de erradicación de plagas es la determinación de cuando se ha alcanzado la erradicación. Cuando una plaga ya no es detectada los manejadores tienen que decidir sí la plaga ha sido eliminada realmente y, por lo tanto, decidir cuándo terminar un programa de erradicación. Para la mayoría de los programas, esta decisión representa riesgo considerable y es el principal tema que enfrentan los manejadores de tales programas. Atendimos este tema para un programa de erradicación de cerdos (Sus scrofa) cimarrones de la Isla Santa Cruz, California. Utilizando un enfoque Bayesiano, estimamos el nivel de confianza del éxito del programa de erradicación en el punto cuando el monitoreo no detectó más cerdos. Utilizamos modelos del esfuerzo-captura del esfuerzo de cacería requerido para sacrificar cerdos durante el programa de erradicación para determinar la relación entre la probabilidad de detección y el esfuerzo de búsqueda para diferentes métodos de caza. Posteriormente utilizamos estas relaciones para estimar el esfuerzo de monitoreo requerido para declarar el éxito de la erradicación con criterios que definen un umbral para la probabilidad de que cerdos permanezcan sin detección (error tipo I) o minimizan los costos netos del programa de erradicación esperados (costo de errores tipo I y II). Para las técnicas de monitoreo aéreo y terrestre, el esfuerzo de búsqueda requerido para declarar el éxito de la erradicación con base en ambos criterios fue altamente dependiente de la creencia previa del éxito del programa a menos que las intensidades de monitoreo excedieran 30 km de esfuerzo de búsqueda por kilómetro cuadrado de área de búsqueda para el monitoreo aéreo y, equivalentemente, 38 km para el monitoreo terrestre. El cálculo de estos criterios para evaluar el éxito de la erradicación debería ser un componente esencial de cualquier programa de erradicación y, por lo tanto, debería permitir una evaluación transparente de los riesgos inherentes a la decisión de terminar el programa.

Ancillary