Исследование под руководством студента бакалавриата Университета Монтаны по выявлению менее подверженных ошибкам методов проведения исследований дикой природы было опубликовано 20 октября в журнале Ecological Applications.
Биологи во всем мире используют различные полевые методы для исследования популяций животных. При экстраполяции эти данные обеспечивают подсчет популяций и другую научную информацию, используемую для изучения видов и управления ими. Но подсчет диких животных редко бывает простым. Птицы, например, маленькие или иногда их трудно увидеть, и многие виды выглядят и звучат одинаково.
Многие биологи предполагают, что ложные срабатывания - либо неверная идентификация, либо двойной учет животных - не случаются в их опросах. Но исследования показали, что ложных срабатываний случается довольно много, и эти ложные срабатывания могут иметь огромное влияние на достоверность оценок популяции, которые мы рассчитываем на основе этих данных», - сказала первый автор Кейтлин Стрикфаден, исследователь из Птичьего научного центра UM. «Итак. мы создали симуляции криков птиц, в которых мы знали истинную личность каждой кричащей птицы, чтобы проверить различия в количестве ложноположительных результатов в нескольких сценариях опроса».
Стрикфаден и ее соавторы протестировали разные уровни опыта (опытный и наивный) и два метода опроса. В первом методе съемки использовался один наблюдатель, а во втором - два наблюдателя, сотрудничающие друг с другом.
Стрикфаден и ее команда создали симуляции звонков, включающие мэшапы песен 10 различных видов птиц. Исследователи знали, когда звонят определенные виды, во время каждой симуляции. Их добровольные наблюдатели - шесть специалистов и шесть новичков - не участвовали. Эти наблюдатели слушали имитацию криков либо в одиночку, либо с другим наблюдателем, и записывали птиц, которых, по их мнению, они слышали.
Метод с двумя наблюдателями показал значительно более низкие показатели ложноположительных результатов независимо от уровня опыта наблюдателей.
Опыт наблюдателя также был важным фактором, подтверждая, что надлежащее обучение имеет решающее значение для сведения к минимуму ошибочных идентификаций во время сбора данных.
Исследователи обнаружили, что частота ошибок сильно различается в зависимости от вида. Виды с более уникальными песнями не так часто ошибочно идентифицировались, как другие виды в исследовании. Также имел место неравномерный обмен неправильными идентификациями внутри похожих по звучанию пар. Например, длинных шпор Маккауна часто ошибочно идентифицировали как рогатых жаворонков, поэтому количество рогатых жаворонков в исследовании было сильно завышено по сравнению с тем, сколько их было на самом деле, в то время как длинношпорники МакКауна были сильно занижены.
"Мы не делаем никаких заявлений о том, какой метод опроса следует использовать исследователям, поскольку ситуация каждого исследователя различна, но наши данные показывают, что метод с двумя наблюдателями был менее подвержен ошибкам, чем метод с одним наблюдателем. ", - сказал Стрикфаден.«Сбор более точных данных дает нам возможность более точно оценивать размер популяции. Когда мы игнорируем ложноположительные ошибки, мы можем не знать, когда популяция плохо себя чувствует и нуждается в природоохранных действиях. Наше исследование - шаг вперед в решении этой проблемы».
Стрикфаден, окончившая UM в 2018 году со степенью в области биологии дикой природы, работает в Авианском научном центре с 2017 года. Она провела это исследование в рамках своего дипломного проекта для старшекурсников.
"Настойчивость и упорство Кейтлин достойны восхищения. Публикация ее исследования для старшекурсников в области экологических приложений является выдающимся достижением и демонстрирует ее способности", - сказала Вики Дрейц, директор Авианского научного центра и соавтор статьи. «Кейтлин предусмотрительно разработала проект, который предоставляет экологам птиц, биологам и менеджерам по дикой природе информацию об уровне ложных срабатываний - хорошо известном нюансе в данных опросов на основе подсчета. Мы горды и рады быть частью ее достижений».