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. 2020 Aug;34(4):1017-1028.
doi: 10.1111/cobi.13495. Epub 2020 Jun 18.

Effects of body size on estimation of mammalian area requirements

Michael J Noonan  1   2 Christen H Fleming  1   2 Marlee A Tucker  3   4   5 Roland Kays  6   7 Autumn-Lynn Harrison  8 Margaret C Crofoot  9   10 Briana Abrahms  11 Susan C Alberts  12 Abdullahi H Ali  13 Jeanne Altmann  14 Pamela Castro Antunes  15 Nina Attias  16 Jerrold L Belant  17 Dean E Beyer Jr  18 Laura R Bidner  9   19 Niels Blaum  20 Randall B Boone  21   22 Damien Caillaud  9 Rogerio Cunha de Paula  23 J Antonio de la Torre  24 Jasja Dekker  25 Christopher S DePerno  7 Mohammad Farhadinia  26   27 Julian Fennessy  28 Claudia Fichtel  29 Christina Fischer  30 Adam Ford  31 Jacob R Goheen  32 Rasmus W Havmøller  9 Ben T Hirsch  33 Cindy Hurtado  34   35 Lynne A Isbell  9   19 René Janssen  36 Florian Jeltsch  20 Petra Kaczensky  37   38 Yayoi Kaneko  39 Peter Kappeler  29 Anjan Katna  40   41 Matthew Kauffman  42 Flavia Koch  29 Abhijeet Kulkarni  40 Scott LaPoint  43   44 Peter Leimgruber  1 David W Macdonald  26 A Catherine Markham  45 Laura McMahon  46 Katherine Mertes  1 Christopher E Moorman  7 Ronaldo G Morato  23   47 Alexander M Moßbrucker  48 Guilherme Mourão  49 David O'Connor  4   50   51 Luiz Gustavo R Oliveira-Santos  15 Jennifer Pastorini  52   53 Bruce D Patterson  54 Janet Rachlow  55 Dustin H Ranglack  56 Neil Reid  57 David M Scantlebury  58 Dawn M Scott  59 Nuria Selva  60 Agnieszka Sergiel  60 Melissa Songer  1 Nucharin Songsasen  1 Jared A Stabach  1 Jenna Stacy-Dawes  50 Morgan B Swingen  7   61 Jeffrey J Thompson  62   63 Wiebke Ullmann  20 Abi Tamim Vanak  40   64   65 Maria Thaker  66 John W Wilson  67 Koji Yamazaki  68   69 Richard W Yarnell  70 Filip Zieba  71 Tomasz Zwijacz-Kozica  71 William F Fagan  2 Thomas Mueller  3   4 Justin M Calabrese  1   2
Affiliations

Effects of body size on estimation of mammalian area requirements

Michael J Noonan et al. Conserv Biol. 2020 Aug.

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.

Efectos del Tamaño Corporal sobre la Estimación de los Requerimientos de Área de Mamíferos Resumen 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.

准确量化物种的栖息面积需求是开展有效区域保护的先决条件, 这一般包括收集目标物种的跟踪数据并进行家域分析。然而, 跟踪数据中的自相关性可能导致严重低估动物的空间需求。基于已有研究, 我们假设低估程度会随体重变化而变化, 这种关系可能对保护产生严重影响。为了评估陆生哺乳动物是否符合这一假设, 我们利用体重在 0.4 到 4000 千克之间的61种全球分布哺乳动物的 757 个个体的全球定位系统 (GPS) 定位数据, 估计了它们的家域范围。接下来, 我们应用分块交叉验证定量分析了家域经验估计的偏差。结果显示, 体重小于 10 千克的哺乳动物的面积需求平均被低估了约 15%, 体重在100千克左右的物种平均被低估约 50% 。因此, 我们指出面积估计受到自相关引起偏差的影响, 且这种偏差对大型物种来说更为严重。考虑到物种灭绝风险随体重增加而增加这一事实, 我们观察到的偏差异速增长标度表明, 对最受威胁物种的家域估计可能也最不准确。为了修正这一偏差, 我们测试了数据抽稀和考虑自相关的家域估计是否能最大程度减少自相关对面积估计的尺度效应。数据抽稀需要丢弃约 93% 的数据才能达到 95% 置信的统计独立性, 因此该方法不可行。比较起来, 考虑自相关的家域估计始终可以获得准确估计, 而与动物体型无关。当将体重与家域大小联系起来时, 我们发现校正自相关会导致标度指数显著大于1, 这意味着相关关系的标度在体型最大的物种中发生了显著的变化。 【翻译: 胡怡思; 审校: 聂永刚】.

Keywords: allometry; alometría; animal movement; area-based conservation; autocorrelación; autocorrelation; conservación basada en áreas; diseño de reserva; distribución local; escalamiento; estimación de densidad del núcleo; home range; kernel density estimation; movimiento de mamíferos; reserve design; scaling; 保护区设计; 动物移动; 区域保护; 家域; 异速增长; 标度; 核密度估计; 自相关.

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Figures

Figure 1
Figure 1
Distribution of study sites for the empirical global positioning system tracking data set spanning 757 individuals across 61 mammalian species.
Figure 2
Figure 2
Cross‐validation of conventional kernel density estimation (KDE) across the mammalian body‐mass spectrum: (a) percentage of locations from the second half of the data (held‐out set) included in KDE 50% home ranges estimated from the first half of the data (training set) as a function of body mass (dashed line, target 50% quantile; solid line, phylogenetically controlled regression model fit to cross‐validation results; shading, 95% CI of the fit) and (b) regression model describing the accuracy of 95% KDE area estimates across the mass spectrum. Accuracy was quantified as the ratio between estimated 95% area of the training set and the area contained within the contour that encompassed 95% of locations in the held‐out set. The horizontal dashed line represents an unbiased area estimate. The x‐axes in are log scaled.
Figure 3
Figure 3
Mechanisms driving body‐size‐dependent estimation bias: (a) positive allometry of home‐range areas, (b) correlation between home‐range area and range‐crossing time (τp), (c) negative correlation between τp and effective sample size (N area) governed by duration of observation period (T) and τp such that N area T/τp, and (d) resulting negative allometry of N area (axes, log scaled; lines, phylogenetically controlled fitted regression models). From (a) to (d), 1 axis is preserved from the previous panel to demonstrate the inherent link between each of these relationships (arrows, visual aid of link; top‐left arrow, end of the chain).
Figure 4
Figure 4
Frequency of amounts of autocorrelation at lag 1 in the full tracking data sets for each of the 757 individuals used to estimate home ranges via conventional kernel density estimation (KDE), compared with the thinned data sets for individuals for which sufficient data remained after thinning to apply KDE.

References

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