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Keywords:

  • mark-recapture;
  • Minnesota;
  • Phasianus colchicus;
  • population estimation

ABSTRACT The validity of treating counts as indices to abundance is based on the assumption that the expected detection probability, E(p), is constant over time or comparison groups or, more realistically, that variation in p is small relative to variation in population size that investigators seek to detect. Unfortunately, reliable estimates of E(p) and var(p) are lacking for most index methods. As a case study, we applied the time-of-detection method to temporally replicated (within season) aural counts of crowing male Ring-necked Pheasants (Phasianus colchicus) at 18 sites in southern Minnesota in 2007 to evaluate the detectability assumptions. More specifically, we used the time-of-detection method to estimate E(p) and var(p), and then used these estimates in a Monte Carlo simulation to evaluate bias-variance tradeoffs associated with adjusting count indices for imperfect detection. The estimated mean detection probability in our case study was 0.533 (SE = 0.030) and estimated spatial variation in E(p) was 0.081 (95% CI: 0.057–0.126). On average, both adjusted (forinline image) and unadjusted counts of crowing males qualitatively described the simulated relationship between pheasant abundance and grassland abundance, but the bias-variance tradeoff was smaller for adjusted counts (MSE = 0.003 vs. 0.045, respectively). Our case study supports the general recommendation to use, whenever feasible, formal population-estimation procedures (e.g., mark-recapture, distance sampling, double sampling) to account for imperfect detection. However, we caution that interpreting estimates of absolute abundance can be complicated, even if formal estimation methods are used. For example, the time-of-detection method was useful for evaluating detectability assumptions in our case study and the method could be used to adjust aural count indices for imperfect detection. Conversely, using the time-of-detection method to estimate absolute abundances in our case study was problematic because the biological populations and sampling coverage could not be clearly delineated. These estimation and inference challenges may also be important in other avian surveys that involve mobile species (whose home ranges may overlap several sampling sites), temporally replicated counts, and inexact sampling coverage.

RESUMEN

La validez de tratar los conteos como índices de abundancia se basa en la suposición de que la probabilidad de detección esperado, E(p), es constante a través del tiempo o entre grupos de comparación, o más realísticamente, que la variación en p es pequeño en relación a la variación en el tamaño de la población que los investigadores buscan detectar. Desafortunadamente, las estimaciones confiables de E(p) y var(p) son insuficientes para la mayoría de los métodos de índice. Aplicamos el método de tiempo de detección a conteos auditivos temporalmente replicados (dentro de la temporada) de machos de Phasianus colchicus en 18 sitios en el sur de Minnesota en 2007, para evaluar los supuestos de detectabilidad. Específicamente, utilizamos el método de tiempo de detección para estimar E(p) y var(p), y luego usamos estas estimaciones en una simulación de Monte Carlo para evaluar las compensaciones entre sesgo y variación asociados con el ajuste de los índices de los conteos para la detección imperfecta. La probabilidad de detección media estimada en nuestro estudio fue 0,533 (EE = 0,030) y la variación estimada espacial en E(p) fue de 0,081 (IC 95%: 0,057–0,126). En promedio, los conteos ajustados (parainline image) y los conteos no ajustados de los machos cualitativamente describieron la relación simulada entre la abundancia de P. colchicus y la abundancia de pastizales, pero la compensación entre sesgo y variación fue menor para los conteos ajustados (MSE = 0,003 vs. 0,045, respectivamente). Nuestro estudio apoya la recomendación general de utilizar, siempre que sea factible, los procedimientos formales para la estimación de la población (por ejemplo, el marcaje-recaptura, el muestreo por distancia, el muestreo doble) para tomar en cuenta la detección imperfecta. Sin embargo, advertimos que la interpretación de las estimaciones de la abundancia absoluta puede ser complicado, aun si los métodos formales de estimación son utilizados. Por ejemplo, el método de tiempo de detección era útil para evaluar las suposiciónes de detectabilidad en nuestro estudio, y el método podría ser utilizado para ajustar los índices de conteo auditivos para la detección imperfecta. A la inversa, el uso del método de tiempo de detección para estimar la abundancia absoluta en nuestro estudio fue problemático porque las poblaciones biológicas y la cobertura de muestreo no podían ser claramente delineados. Estos desafíos de estimación e inferencia también pueden ser importantes en otros estudios de aves cuando se tratan de especies móviles (cuyos rangos pueden superponerse sobre varios lugares de muestreo), en conteos temporalmente replicados, y cuando la cobertura de muestreo es inexacta.