Using abiotic variables to predict importance of sites for species representationUso de Variables Abióticas para Predecir la Importancia de los Sitios para la Representación de Especies


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Abstract

In systematic conservation planning, species distribution data for all sites in a planning area are used to prioritize each site in terms of the site's importance toward meeting the goal of species representation. But comprehensive species data are not available in most planning areas and would be expensive to acquire. As a shortcut, ecologists use surrogates, such as occurrences of birds or another well-surveyed taxon, or land types defined from remotely sensed data, in the hope that sites that represent the surrogates also represent biodiversity. Unfortunately, surrogates have not performed reliably. We propose a new type of surrogate, predicted importance, that can be developed from species data for a q% subset of sites. With species data from this subset of sites, importance can be modeled as a function of abiotic variables available at no charge for all terrestrial areas on Earth. Predicted importance can then be used as a surrogate to prioritize all sites. We tested this surrogate with 8 sets of species data. For each data set, we used a q% subset of sites to model importance as a function of abiotic variables, used the resulting function to predict importance for all sites, and evaluated the number of species in the sites with highest predicted importance. Sites with the highest predicted importance represented species efficiently for all data sets when q = 25% and for 7 of 8 data sets when q = 20%. Predicted importance requires less survey effort than direct selection for species representation and meets representation goals well compared with other surrogates currently in use. This less expensive surrogate may be useful in those areas of the world that need it most, namely tropical regions with the highest biodiversity, greatest biodiversity loss, most severe lack of inventory data, and poorly developed protected area networks.Resumen:En la planeación sistemática de la conservación, los datos de distribución de especies para todos los sitios en el área de planeación son utilizados para priorizar cada sitio en términos de la importancia del mismo en la obtención de la meta de representación de especies. Sin embargo, no hay datos integrales disponibles en la mayoría de las áreas de planeación y obtenerlos sería muy costoso. Los ecólogos utilizan a los sustitutos, como la presencia de aves o de otro taxón bien censado o como los tipos de suelo definidos a partir de datos de sensor remoto, como un método simplificado con miras a que los sitios que representen a los sustitutos también representen a la biodiversidad. Desafortunadamente, los sustitutos no han tenido un desempeño fiable. Proponemos un nuevo tipo de sustituto, la importancia pronosticada, que puede desarrollarse a partir de datos de especies para un subconjunto q% de sitios. Con los datos de las especies de este subconjunto de sitios, la importancia puede modelarse como una función de variables abióticas, disponible sin costos para todas las áreas terrestres sobre la Tierra. La importancia pronosticada después puede usarse como un sustituto para priorizar todos los sitios. Probamos este sustituto con ocho conjuntos de datos de especies. Para cada conjunto de datos, usamos un subconjunto q% de sitios para modelar la importancia como una función de variables abióticas, después usamos esta función resultante para predecir la importancia para todos los sitios, y finalmente evaluamos el número de especies en los sitios con la importancia pronosticada más alta. Los sitios con la importancia pronosticada más alta representaron eficientemente a las especies para todos los conjuntos de datos cuando q = 25% y para siete de los ocho conjuntos cuando q = 20%. La importancia pronosticada requiere de un menor esfuerzo de censo que la selección directa para la representación de especies y alcanza de buena forma los objetivos de representación comparada con los sustitutos actualmente en uso. Este sustituto menos costoso puede ser útil en aquellas áreas del mundo que lo necesitan más, principalmente en las regiones tropicales con la mayor biodiversidad, la mayor pérdida de biodiversidad, la más severa carencia de datos de inventario y las redes de áreas protegidas pobremente desarrolladas.

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