Effects of body size on estimation of mammalian area requirements
Noonan, Michael J.; Fleming, Christen H.; Tucker, Marlee A.; Kays, Roland; Harrison, Autumn-Lynn; Crofoot, Margaret C.; Abrahms, Briana; Alberts, Susan C.; Ali, Abdullahi H.; Altmann, Jeanne; Antunes, Pamela Castro; Attias, Nina; Belant, Jerrold L.; Beyer Jr., Dean E.; Bidner, Laura R.; Blaum, Niels; Boone, Randall B.; Caillaud, Damien; Cunha de Paula, Rogerio; de la Torre, J. Antonio; Dekker, Jasja; DePerno, Christopher S.; Farhadinia, Mohammad; Fennessy, Julian; Fichtel, Claudia; Fischer, Christina; Ford, Adam; Goheen, Jacob R.; Havmoller, Rasmus W.; Hirsch, Ben T.; Hurtado, Cindy; Isbell, Lynne A.; Janssen, Rene; Jeltsch, Florian; Kaczensky, Petra; Kaneko, Yayoi; Kappeler, Peter; Katna, Anjan; Kauffman, Matthew; Koch, Flavia; Kulkarni, Abhijeet; LaPoint, Scott; Leimgruber, Peter; Macdonald, David W.; Markham, A. Catherine; McMahon, Laura; Mertes, Katherine; Moorman, Christopher E.; Morato, Ronaldo G.; Mobrucker, Alexander M.; Mourao, Guilherme; O’Connor, David; Oliveira-Santos, Luiz Gustavo R.; Pastorini, Jennifer; Patterson, Bruce D.; Rachlow; Ranglack, Dustin H.; Reid, Neil; Scantlebury, David M.; Scott, Dawn M.; Selva, Nuria; Sergiel, Agnieszka; Songer, Melissa; Songsasen, Nucharin; Stabach, Jared A.; Stacy-Dawes, Jenna; Swingen, Morgan B.; Thompson, Jeffrey J.; Ullmann, Wiebke; Vanak, Abi Tamim; Thaker, Maria; Wilson, John W.; Yamazaki, Koji; Yarnell, Richard W.; Zieba, Filip; Zwijacz-Kozica, Tomasz; Fagan, William F.; Mueller, Thomas; Calabrese, Justin M.
Date:
2020-08
Abstract:
Accurately quantifying species’ area requirements is a prerequisite for effective area-based conservation.
This typically involves collecting tracking data on species of interest and then conducting home-range
analyses. Problematically, autocorrelation in tracking data can result in space needs being severely underestimated.
Based on the previous work, we hypothesized the magnitude of underestimation varies with body mass, a relationship
that could have serious conservation implications. To evaluate this hypothesis for terrestrial mammals,
we estimated home-range areas with global positioning system (GPS) locations from 757 individuals across 61
globally distributed mammalian species with body masses ranging from 0.4 to 4000 kg. We then applied block
cross-validation to quantify bias in empirical home-range estimates. Area requirements of mammals <10 kg were
underestimated by a mean approximately15%, and species weighing approximately100 kg were underestimated
by approximately50% on average. Thus, we found area estimation was subject to autocorrelation-induced bias that
was worse for large species. Combined with the fact that extinction risk increases as body mass increases, the
allometric scaling of bias we observed suggests the most threatened species are also likely to be those with the
least accurate home-range estimates. As a correction, we tested whether data thinning or autocorrelation-informed
home-range estimation minimized the scaling effect of autocorrelation on area estimates. Data thinning required
an approximately93% data loss to achieve statistical independence with 95% confidence and was, therefore, not
a viable solution. In contrast, autocorrelation-informed home-range estimation resulted in consistently accurate
estimates irrespective of mass. When relating body mass to home range size, we detected that correcting for
autocorrelation resulted in a scaling exponent significantly >1, meaning the scaling of the relationship changed
substantially at the upper end of the mass spectrum.
La cuantificación precisa de los requerimientos de área de una especie es un prerrequisito para que
la conservación basada en áreas sea efectiva. Esto comúnmente implica la recolección de datos de rastreo de
la especie de interés para después realizar análisis de la distribución local. De manera problemática, la autocorrelación
en los datos de rastreo puede resultar en una subestimación grave de las necesidades de espacio. Con
base en trabajos previos, formulamos una hipótesis en la que supusimos que la magnitud de la subestimación varía
con la masa corporal, una relación que podría tener implicaciones serias para la conservación. Para probar esta
hipótesis en mamíferos terrestres, estimamos las áreas de distribución local con las ubicaciones en GPS de 757
individuos de 61 especies de mamíferos distribuidas mundialmente con una masa corporal entre 0.4 y 4,000 kg.
Después aplicamos una validación cruzada en bloque para cuantificar el sesgo en estimaciones empíricas de la
distribución local. Los requerimientos de área de los mamíferos <10 kg fueron subestimados por una media ∼15%
y las especies con una masa ∼100 kg fueron subestimadas en ∼50% en promedio. Por lo tanto, encontramos que
la estimación del área estaba sujeta al sesgo inducido por la autocorrelación, el cual era peor para las especies de
talla grande. En combinación con el hecho de que el riesgo de extinción incrementa conforme aumenta la masa
corporal, el escalamiento alométrico del sesgo que observamos sugiere que la mayoría de las especies amenazadas
también tienen la probabilidad de ser aquellas especies con las estimaciones de distribución local menos acertadas.
Como corrección, probamos si la reducción de datos o la estimación de la distribución local informada por la
autocorrelación minimizan el efecto de escalamiento que tiene la autocorrelación sobre las estimaciones de área.
La reducción de datos requirió una pérdida de datos del ∼93% para lograr la independencia estadística con un
95% de confianza y por lo tanto no fue una solución viable. Al contrario, la estimación de la distribución local
informada por la autocorrelación resultó en estimaciones constantemente precisas sin importar la masa corporal.
Cuando relacionamos la masa corporal con el tamaño de la distribución local, detectamos que la corrección
de la autocorrelación resultó en un exponente de escalamiento significativamente >1, lo que significa que el
escalamiento de la relación cambió sustancialmente en el extremo superior del espectro de la masa corporal.
Please read abstract available.
Description:
Data set summary statistics (Appendix S1)
Individual tracking data set summaries (Appendix S2)
Mammalian phylogenetic relationships (Appendix S3)