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Keywords:

  • biodiversity monitoring;
  • checklist;
  • citizen science;
  • distribution;
  • monitoring;
  • occupancy;
  • site-occupancy model;
  • species-distribution model;
  • population trend;
  • WinBUGS
  • ciencia ciudadana;
  • distribución;
  • lista de control;
  • modelo de distribución de especies;
  • modelo de ocupación de sitios;
  • monitoreo;
  • monitoreo de biodiversidad;
  • tendencia poblacional;
  • WinBUGS

Abstract: Species’ assessments must frequently be derived from opportunistic observations made by volunteers (i.e., citizen scientists). Interpretation of the resulting data to estimate population trends is plagued with problems, including teasing apart genuine population trends from variations in observation effort. We devised a way to correct for annual variation in effort when estimating trends in occupancy (species distribution) from faunal or floral databases of opportunistic observations. First, for all surveyed sites, detection histories (i.e., strings of detection–nondetection records) are generated. Within-season replicate surveys provide information on the detectability of an occupied site. Detectability directly represents observation effort; hence, estimating detectablity means correcting for observation effort. Second, site-occupancy models are applied directly to the detection-history data set (i.e., without aggregation by site and year) to estimate detectability and species distribution (occupancy, i.e., the true proportion of sites where a species occurs). Site-occupancy models also provide unbiased estimators of components of distributional change (i.e., colonization and extinction rates). We illustrate our method with data from a large citizen-science project in Switzerland in which field ornithologists record opportunistic observations. We analyzed data collected on four species: the widespread Kingfisher (Alcedo atthis) and Sparrowhawk (Accipiter nisus) and the scarce Rock Thrush (Monticola saxatilis) and Wallcreeper (Tichodroma muraria). Our method requires that all observed species are recorded. Detectability was <1 and varied over the years. Simulations suggested some robustness, but we advocate recording complete species lists (checklists), rather than recording individual records of single species. The representation of observation effort with its effect on detectability provides a solution to the problem of differences in effort encountered when extracting trend information from haphazard observations. We expect our method is widely applicable for global biodiversity monitoring and modeling of species distributions.

Resumen: Las evaluaciones de especies frecuentemente deben ser derivadas de observaciones oportunistas de voluntarios (i.e., científicos ciudadanos). La interpretación de los datos resultantes para estimar las tendencias poblacionales está plagada de problemas, incluyendo la distinción entre las tendencias poblacionales genuinas y las variaciones en el esfuerzo de observación. Diseñamos un método para corregir la variación anual en el esfuerzo en la estimación de las tendencias en la ocupación (distribución de especies) a partir de bases de datos de observaciones oportunistas de fauna o flora. Primero, se generan historias de detección para todos los sitios muestreo (i.e., cadenas de registros de detección-no detección). Muestreos intraestacionales replicados proporcionan información sobre la detectabilidad de un sitio ocupado. La detectabilidad representa el esfuerzo de observación directamente; por lo tanto, la estimación de la detectabilidad significa la corrección del esfuerzo de observación. Segundo, los modelos de ocupación de sitios son aplicados directamente al conjunto de datos de la historia de detección (i.e., sin agregación por sitio y año) para estimar la detectabilidad y distribución de especies (ocupación, i.e., la proporción real de sitios donde ocurre una especie). Los modelos de ocupación de sitios también proporcionan una estimación no sesgada de los componentes de un cambio en la distribución (i.e., tasas de colonización y extinción). Ilustramos nuestro método con datos de un proyecto de ciencia ciudadana en Suiza en el cual ornitólogos de campo registran observaciones oportunistas. Analizamos datos recolectados para cuatro especies: Alcedo atthis y Accipiter nisus ampliamente distribuidas y Monticola saxatilis y Tichodroma muraria que son escasas. Nuestro método requiere que todas las especies observadas sean registradas. La detectabilidad fue <1 y varió a lo largo de los años. Las simulaciones sugirieron alguna robustez, pero propugnamos que se elaboren listas de especies completas (listas de control), en lugar de registrar observaciones individuales de una sola especie. La representación del esfuerzo de observación con su efecto sobre la detectabilidad proporciona una solución al problema de diferencias en el esfuerzo cuando se extrae información de tendencias a partir de observaciones casuales. Consideramos que nuestro método es ampliamente aplicable al monitoreo de la biodiversidad global y al modelado de la distribución de especies.