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Keywords:

  • Bayesian hierarchical models;
  • fecundity;
  • population modeling;
  • survival
  • fecundidad;
  • modelación de poblaciones;
  • modelos Bayesianos jerárquicos;
  • supervivencia

Abstract:  We devised a novel approach to model reintroduced populations whereby demographic data collected from multiple sites are integrated into a Bayesian hierarchical model. Integrating data from multiple reintroductions allows more precise population-growth projections to be made, especially for populations for which data are sparse, and allows projections that account for random site-to-site variation to be made before new reintroductions are attempted. We used data from reintroductions of the North Island Robin(Petroica longipes), an endemic New Zealand passerine, to 10 sites where non-native mammalian predators are controlled. A comparison of candidate models that we based on deviance information criterion showed that rat-tracking rate (an index of rat density) was a useful predictor of robin fecundity and adult female survival, that landscape connectivity and a binary measure of whether sites were on a peninsula were useful predictors of apparent juvenile survival (probably due to differential dispersal away from reintroduction sites), and that there was unexplained random variation among sites in all demographic rates. We used the two best supported models to estimate the finite rate of increase (λ) for populations at each of the 10 sites, and for a proposed reintroduction site, under different levels of rat control. Only three of the reintroduction sites had λ distributions completely >1 for either model. At two sites, λ was expected to be >1 if rat-tracking rates were <5%. At the other five reintroduction sites, λ was predicted to be close to 1, and it was unclear whether growth was expected. Predictions of λ for the proposed reintroduction site were less precise than for other sites because distributions incorporated the full range of site-to-site random variation in vital rates. Our methods can be applied to any species for which postrelease data on demographic rates are available and potentially can be extended to model multiple species simultaneously.

Resumen:  Diseñamos un método novedoso para modelar poblaciones reintroducidas mediante el cual los datos recolectados en múltiples sitios son integrados en un modelo Bayesiano jerárquico. La integración de datos de múltiples reintroducciones permite realizar proyecciones más precisas del crecimiento poblacional, especialmente para poblaciones con datos escasos, y permite hacer proyecciones que consideran la variación entre sitios antes de que se intenten reintroducciones nuevas. Utilizamos datos de reintroducciones del petirrojo de la Isla Norte(Petroica longipes), un paserino endémico de Nueva Zelanda, a 10 sitios donde son controlados los mamíferos depredadores no nativos. Una comparación de posibles modelos basada en el criterio de información anormal mostró que la tasa de seguimiento de ratas (un índice de la densidad de ratas) fue un predictor útil de la fecundidad y supervivencia de hembras adultas de petirrojo, que la conectividad del paisaje y una medida binaria de la ubicación de sitios en una península fueron predictores útiles de la supervivencia aparente de juveniles (probablemente debido a la dispersión diferencial lejos de los sitios de reintroducción), y que hubo una variación aleatoria no explicada entre sitios en todas las tasas demográficas. Utilizamos los dos modelos mejor soportados para estimar la tasa finita de incremento (λ) para poblaciones en cada uno de los 10 sitios, y para un sitio propuesto para reintroducción, bajo diferentes niveles de control de ratas. Solo tres de los sitios de reintroducción tenían distribuciones de λ completamente >1 para cualquier modelo. En dos sitios, se esperaba que λ fuera >1 si las tasas de seguimiento de ratas eran >5%. En los otros cinco sitios de reintroducción, se predijo que λ era cercana a 1, y no estaba claro si se esperaba crecimiento. Las predicciones de λ para el sitio propuesto para reintroducción fueron menos precisas que para los otros sitios porque las distribuciones incorporaron todo el rango de la variación aleatoria entre sitios en las tasas vitales. Nuestros métodos se pueden aplicar a cualquier especie de la que se disponga de datos de tasas demográficas y potencialmente pueden ser extendidos simultáneamente a modelos de múltiples especies.