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Keywords:

  • biological invasions;
  • exotic species;
  • herpetofauna;
  • prediction;
  • risk assessment
  • especies exóticas;
  • evaluación de riesgo;
  • invasiones biológicas;
  • herpetofauna;
  • predicción

Abstract: We developed a method to predict the potential of non-native reptiles and amphibians (herpetofauna) to establish populations. This method may inform efforts to prevent the introduction of invasive non-native species. We used boosted regression trees to determine whether nine variables influence establishment success of introduced herpetofauna in California and Florida. We used an independent data set to assess model performance. Propagule pressure was the variable most strongly associated with establishment success. Species with short juvenile periods and species with phylogenetically more distant relatives in regional biotas were more likely to establish than species that start breeding later and those that have close relatives. Average climate match (the similarity of climate between native and non-native range) and life form were also important. Frogs and lizards were the taxonomic groups most likely to establish, whereas a much lower proportion of snakes and turtles established. We used results from our best model to compile a spreadsheet-based model for easy use and interpretation. Probability scores obtained from the spreadsheet model were strongly correlated with establishment success as were probabilities predicted for independent data by the boosted regression tree model. However, the error rate for predictions made with independent data was much higher than with cross validation using training data. This difference in predictive power does not preclude use of the model to assess the probability of establishment of herpetofauna because (1) the independent data had no information for two variables (meaning the full predictive capacity of the model could not be realized) and (2) the model structure is consistent with the recent literature on the primary determinants of establishment success for herpetofauna. It may still be difficult to predict the establishment probability of poorly studied taxa, but it is clear that non-native species (especially lizards and frogs) that mature early and come from environments similar to that of the introduction region have the highest probability of establishment.

Resumen: Desarrollamos un método para predecir el potencial de reptiles y anfibios no nativos (herpetofauna) para establecer poblaciones. Este método puede proporcionar información para los esfuerzos de prevención de la introducción de especies no nativas invasoras. Utilizamos árboles de regresión y técnicas de remuestreo para determinar si nueve variables influyen en el establecimiento exitoso de herpetofauna introducida en California y Florida. Utilizamos un conjunto de datos independientes para evaluar el funcionamiento del modelo. Las especies con períodos juveniles cortos y especies con parientes más distantes filogenéticamente en las biotas regionales tuvieron mayor probabilidad de establecimiento que las especies que tardan en reproducirse. La concordancia climática promedio (la similitud en el clima entre el rango de distribución nativo y el no nativo) y la forma de vida también fueron importantes. Las ranas y lagartijas fueron los grupos taxonómicos con mayor probabilidad de establecimiento, mientras que serpientes y tortugas lo hicieron en mucho menor proporción. Utilizamos los resultados de nuestro mejor modelo para compilar un modelo basado en hoja de cálculo para facilitar su uso y la interpretación. Los valores de probabilidad obtenidos del modelo de hoja de cálculo se correlacionaron estrechamente con el éxito de establecimiento, del mismo modo que las probabilidades obtenidas de los árboles de regresión y técnicas de remuestreo basados en datos independientes. Sin embargo, la tasa de error para las predicciones a partir de datos independientes fue mucho más alta que con la validación cruzada. Esta diferencia en el poder predictivo no impide el uso del modelo para evaluar la probabilidad de establecimiento de herpetofauna porque los datos independientes no tenían información para dos variables (lo que significa que no se podía alcanzar la capacidad predictiva total del modelo) y que la estructura del modelo es consistente con la literatura reciente sobre los determinantes primarios del éxito de establecimiento de herpetofauna. Puede que aun sea difícil predecir la probabilidad del éxito de establecimiento de taxa poco estudiados, pero es claro que las especies no nativas (especialmente lagartijas y ranas) que maduran jóvenes y provienen de ambientes similares a los de la región de introducción tienen la mayor probabilidad de establecimiento.