Detectability of migrating raptors and its effect on bias and precision of trend estimates
Détectabilité de rapaces en migration et son effet sur les biais et la précision des estimations de tendance

Eric G. Nolte, Boise State University Department of Biological Sciences and Raptor Research Center
Jonathan Bart, Jon Bart Consulting
Benjamin P. Pauli, Boise State University Department of Biological Sciences and Raptor Research Center; Saint Mary's University of Minnesota Biology Department
Gregory S. Kaltenecker, Boise State University Intermountain Bird Observatory
Julie A. Heath, Boise State University Department of Biological Sciences and Raptor Research Center

DOI: http://dx.doi.org/10.5751/ACE-00894-110209

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Abstract

Annual counts of migrating raptors at fixed observation points are a widespread practice, and changes in numbers counted over time, adjusted for survey effort, are commonly used as indices of trends in population size. Unmodeled year-to-year variation in detectability may introduce bias, reduce precision of trend estimates, and reduce power to detect trends. We conducted dependent double-observer surveys at the annual fall raptor migration count at Lucky Peak, Idaho, in 2009 and 2010 and applied Huggins closed-capture removal models and information-theoretic model selection to determine the relative importance of factors affecting detectability. The most parsimonious model included effects of observer team identity, distance, species, and day of the season. We then simulated 30 years of counts with heterogeneous individual detectability, a population decline (λ = 0.964), and unexplained random variation in the number of available birds. Imperfect detectability did not bias trend estimation, and increased the time required to achieve 80% power by less than 11%. Results suggested that availability is a greater source of variance in annual counts than detectability; thus, efforts to account for availability would improve the monitoring value of migration counts. According to our models, long-term trends in observer efficiency or migratory flight distance may introduce substantial bias to trend estimates. Estimating detectability with a novel count protocol like our double-observer method is just one potential means of controlling such effects. The traditional approach of modeling the effects of covariates and adjusting the index may also be effective if ancillary data is collected consistently.

Résumé

Les décomptes annuels de rapaces en migration faits à partir de lieux fixes représentent un type de relevé répandu, et la variation des effectifs comptés au fil des ans, ajustée selon l'effort d'inventaire, est utilisée couramment comme indice de l'évolution de la taille des populations. Le fait de ne pas modéliser la variabilité de la détectabilité d'une année à l'autre peut introduire un biais, réduire la précision des estimations de tendance et réduire la capacité à détecter les tendances. Nous avons effectué des décomptes avec double observateurs dépendant lors du suivi annuel des rapaces en migration automnale à Lucky Peak, Idaho, en 2009 et 2010. Nous avons appliqué des modèles de Huggins avec retrait pour une population fermée et sélectionné les modèles basés sur la théorie de l'information afin d'évaluer l'importance relative des facteurs qui affectent la détectabilité. Le modèle le plus parcimonieux incluait les effets de l'identité de l'équipe d'observateurs, de la distance, de l'espèce et du jour durant la saison. Nous avons ensuite simulé 30 années de décomptes comportant une détectabilité individuelle hétérogène, une baisse de population (λ = 0,964) et une variabilité aléatoire non-expliquée du nombre d'oiseaux disponibles. La détectabilité imparfaite n'a pas biaisé l'estimation de la tendance, mais a haussé par moins de 11 % le temps nécessaire pour atteindre une puissance de 80% à détecter une tendance. Nos résultats indiquent que la disponibilité présente une plus grande source de variance que la détectabilité dans les décomptes annuels, de sorte que les efforts visant à prendre en compte la disponibilité amélioreraient la valeur des décomptes réalisés durant la migration. D'après nos modèles, les tendances sur de longues périodes de l'efficacité des observateurs ou de la distance des oiseaux en vol peuvent introduire des biais considérables sur les estimations de tendance. L'estimation de la détectabilité, au moyen d'un protocole de décompte novateur tel que notre méthode de double-observateur, est un exemple de méthodes permettant de contrôler les effets de ce type. L'approche traditionnelle dans laquelle l'effet des covariables est modélisé et l'indice ajusté en conséquence pourrait aussi être efficace si les données complémentaires sont colligées de façon constante.

Key words

count; distance; double-observer; hawk; monitoring; perceptibility; sampling; visibility

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Avian Conservation and Ecology ISSN: 1712-6568