Чтобы эффективно управлять видами диких животных, одна из самых основных вещей, которые вам нужно знать, - это их количество. Тем не менее, почти никогда невозможно подсчитать каждую особь - так как же соотносятся результаты исследований дикой природы с реальным размером популяции? Новое исследование в журнале «Кондор: орнитологические приложения» проверяет это, используя результаты более чем тридцатилетних исследований популяции канадских журавлей в Скалистых горах.
Трехлетнее «скользящее среднее» часто используется для сглаживания ежегодных неравномерностей в результатах опросов, но этот подход никогда не оценивался. Брайан Гербер из Университета штата Колорадо и Уильям Кендалл из Геологической службы США оценили реалистичность ежегодных изменений популяции, о которых сообщают эти скользящие средние, на основе того, что известно о демографии журавлей, и того, как они сравниваются с результатами более сложного статистического подхода. называется иерархической байесовской моделью временных рядов. Они обнаружили, что, хотя оценки населения с помощью скользящего среднего были разумными, более сложный метод работал лучше в большом количестве сценариев.
Байесовские подходы предлагают структурированный способ включения новой информации по мере ее поступления. «Подход на основе моделей, который мы рассмотрели, очень гибкий и имеет ряд серьезных преимуществ по сравнению с другими методами, - говорит Гербер. «Используя байесовский подход, мы можем включить дополнительную информацию как о процессе наблюдения, так и об истинной популяции, чтобы получить более реалистичные оценки и прогнозы. Кроме того, подход, основанный на моделях, включает меры неопределенности в наших оценках популяции, которые обычно не предоставляются. более распространенными подходами и имеют решающее значение для понимания уровня уверенности в наших оценках."
Имеющиеся данные свидетельствуют о том, что методы управления за последние двадцать лет в значительной степени соответствовали ежегодным целям по численности популяции канадских журавлей Скалистых гор. «В будущем, - добавляет Гербер, - менеджеры все еще могут быть заинтересованы в принятии нашего более надежного подхода к моделированию благодаря его гибкой структуре, которая упрощает внедрение любых изменений, имеющих отношение к опросу». Инвестиции в сбор этих долгосрочных данных могут окупиться не только для управления журавлями, но и для усовершенствования методов, которые можно применять и к другим видам.