Models to predict the distribution and abundance of breeding ducks in Canada
Des modèles pour prédire la répartition et l’abondance des canards nichant au Canada

Nicole K. S. Barker, Département des sciences du bois et de la forêt, Université Laval; Ducks Unlimited Canada
Steven G Cumming, Département des sciences du bois et de la forêt, Université Laval
Marcel Darveau, Ducks Unlimited Canada

DOI: http://dx.doi.org/10.5751/ACE-00699-090207

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Abstract

Detailed knowledge of waterfowl abundance and distribution across Canada is lacking, which limits our ability to effectively conserve and manage their populations. We used 15 years of data from an aerial transect survey to model the abundance of 17 species or species groups of ducks within southern and boreal Canada. We included 78 climatic, hydrological, and landscape variables in Boosted Regression Tree models, allowing flexible response curves and multiway interactions among variables. We assessed predictive performance of the models using four metrics and calculated uncertainty as the coefficient of variation of predictions across 20 replicate models. Maps of predicted relative abundance were generated from resulting models, and they largely match spatial patterns evident in the transect data. We observed two main distribution patterns: a concentrated prairie-parkland distribution and a more dispersed pan-Canadian distribution. These patterns were congruent with the relative importance of predictor variables and model evaluation statistics among the two groups of distributions. Most species had a hydrological variable as the most important predictor, although the specific hydrological variable differed somewhat among species. In some cases, important variables had clear ecological interpretations, but in some instances, e.g., topographic roughness, they may simply reflect chance correlations between species distributions and environmental variables identified by the model-building process. Given the performance of our models, we suggest that the resulting prediction maps can be used in future research and to guide conservation activities, particularly within the bounds of the survey area.

Résumé

Le manque de connaissances détaillées sur l’abondance et la répartition des espèces de sauvagine dans l’ensemble du Canada limite notre capacité à conserver et à gérer leurs populations de façon efficace. Au moyen de 15 années de données provenant d’inventaires aériens réalisés par transects, nous avons modélisé l’abondance de 17 espèces ou groupes d’espèces de canards dans les parties méridionale et boréale du Canada. Nous avons inclus 78 variables relatives au climat, à l’hydrologie et au paysage dans des modèles amplifiés d’arbres de régression, pour lesquels des courbes de réponse flexibles et les interactions multidimensionnelles entre les variables ont pu être examinées. Nous avons évalué la capacité de prédiction des modèles à l’aide de quatre paramètres et avons estimé l’incertitude en calculant le coefficient de variation des prédictions d’un jeu de 20 répétitions de modèles. Des cartes de l’abondance relative prédite ont été produites à partir des modèles et elles correspondent bien au profil spatial des données récoltées dans les transects. Nous avons observé deux tendances principales dans la répartition : l’une centrée sur les Prairies et les forêts-parcs, l’autre plus dispersée à la grandeur du Canada. Ces tendances coïncidaient avec l’importance relative des variables explicatives et les statistiques d’évaluation des modèles pour les deux groupes de répartition. Les variables qui expliquaient le mieux la répartition de la majorité des espèces avaient trait à l’hydrologie, bien que plus spécifiquement, elles différaient quelque peu d’une espèce à l’autre. Pour certaines variables importantes d’après les modèles, nous avons pu établir des liens clairs entre celles-ci et la répartition des espèces, tandis que pour d’autres, par exemple l’irrégularité du relief, nous pensons qu’elles pourraient simplement être le fruit de corrélations, attribuables au hasard, entre la répartition des espèces et les variables environnementales retenues lors du processus de consolidation des modèles. Considérant les performances de nos modèles, nous proposons que les cartes de répartition prédite soient utilisées dans le cadre de recherches futures et à des fins d’orientation des activités de conservation, surtout à l’intérieur des limites de notre aire d’étude.

Key words

abundance; Boosted Regression Tree; Canada; distribution; ducks; habitat; North America; species distribution model; waterfowl

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Avian Conservation and Ecology ISSN: 1712-6568