Sie befinden Sich nicht im Netzwerk der Universität Paderborn. Der Zugriff auf elektronische Ressourcen ist gegebenenfalls nur via VPN oder Shibboleth (DFN-AAI) möglich. mehr Informationen...
Predicting reintroduction outcomes before populations are released is inherently challenging. It becomes even more difficult when the species being considered for reintroduction no longer coexists with the key threats limiting its distribution. However, data from other species facing the same threats can be used to make predictions under these circumstances. We used an integrated Bayesian modeling approach to predict growth of a reintroduced population at a range of predator densities when no data are available for the species in the presence of that predator. North Island Saddlebacks (Philesturnus rufusater) were extirpated from mainland New Zealand by exotic mammalian predators, particularly ship rats (black rats /Rattus rattus/) but are now being considered for reintroduction to sites with intensive predator control. We initially modeled data from previous saddleback reintroductions to predator-free sites to predict population growth at a new predator-free site while accounting for random variation in vital rates among sites. We then predicted population growth at different rat-tracking rates (an index of rat density) by incorporating a previously modeled relationship between rat-tracking and vital rates of another predator-sensitive species, the North Island Robin (Petroica longipes), and accounted for greater vulnerability of saddlebacks to rat prédation based on information on historical declines of both species. The results allowed population growth to be predicted as a function of management effort while accounting for uncertainty, which means formal decision analysis could be used to decide whether to proceed with a reintroduction. Similar approaches could be applied to other situations where data on the species of interest are limited and provide an alternative to decision making based solely on expert judgment. El pronóstico de los resultados de reintroducción antes de que se liberen las poblaciones es un reto intrínseco. Este se vuelve aún más difícil cuando la especie considerada para la reintroducción ya no coexiste con las amenazas clave que limitan su distribución. Sin embargo, los datos de otras especies que enfrentan las mismas amenazas pueden usarse para realizar pronósticos bajo estas circunstancias. Usamos una estrategia de modelado bayesiano integrado para pronosticar el crecimiento de una población reintroducida en un rango de densidad de depredadores cuando no existen datos disponibles para la especie en presencia de dicho depredador. El tieke de Isla del Norte (Philesturnus rufusater) fue extirpado de la Nueva Zelanda continental por mamíferos exóticos depredadores, particularmente ratas de barco (Rattus rattus), pero ahora se están considerando para la reintroducción en sitios con control intensivo de depredadores. Inidalmente modelamos datos a partir de reintroducciones previas de tiekes en sitios libres de depredadores para predecir el crecimiento pobladonal en un sitio nuevo libre de depredadores a la vez que se considera la variación al azar en las tasas vitales entre los sitios. Después pronosticamos el crecimiento pobladonal a diferentes tasas de rastreo de ratas (un índice de densidad de ratas) incorporando una relación modelada previamente entre el rastreo de ratas y las tasas vitales de otra especie susceptible a depredadores, lapetroica de Isla del Norte (Petroica longipes), y consideramos la mayor vulnerabilidad del tieke a la depredación de ratas con base en la informadón de las declinaciones históricas de ambas especies. Los resultados permitieron que se pronosticara el crecimiento pobladonal como función del esfuerzo de manejo mientras que se tomó en cuenta la incertidumbre, lo que significa que el análisis de decisiones formales podría usarse para decidir si se procede con la reintroducdón. Se podrían aplicar estrategias similares a otras situaciones en las que los datos de la espede de interés son limitados y proporcionar una alternativa a la toma de decisiones basada solamente en eljuido de expertos. 在物种种群放归前预测重引入的结果本身就极具挑战。而当重引入物种目前不再与限制其分布的关键威 胁共存时, 预测则变得更加困难。不过,我们可以利用其它面临相同威胁的物种的数据来预测在这种情况下的结 果。我们运用整合的贝叶斯建模方法预测了一个重引入种群在不同捕食者密度下的增长情況,当没有改物种在 捕食者存在情况下的数据时。新西兰北岛黑背鹃(Philesturnus rufusater)受到外来哺乳动物捕食,特别是由船 带入的家鼠(黑家鼠Rattus rattus), 因而从新西兰大陆灭绝,但现在正被考虑重引入到那些严格控制捕食者的位 点。我们首先对之前黑背鸥重引入到没有捕食者位点的数据进行建摸,预测其在新的没有捕食者位点中的种群 增长, 同时考虑到位点间死亡率的随机变异。接下来我们预测了在不同家鼠出现率(家鼠密度指标)下黑背鸥的 种群增长,这整合了巳有的另ー个对捕食者敏感的物种一一新西兰北岛知更鸟(Petroica longipes)的家鼠出现 率与其死亡率的关系,且根据这两个物种历史上的种群下降的资料,认为黑背鸥对家鼠的捕食更加敏感。结果表 明,种群增长可以作为管理效カ的函数进行预測,同时将不确定性纳入考虑。这意味着可以通过正式的决策分析 来决定是否继续进行重引入。类似的方法还可以应用于其它所关注物种的数据缺乏的情况,为仅依靠经验判断 进行决策提供了一种替代方法。