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. 2024;19(1):1-14.
doi: 10.5751/ace-02621-190109.

Incorporating weather in counts and trends of migrating Common Nighthawks

Stephen R Kolbe  1 , Gerald J Niemi  1 , Annie M Bracey  1 , Matthew A Etterson  2 , Alexis R Grinde  1
Affiliations

Incorporating weather in counts and trends of migrating Common Nighthawks

Stephen R Kolbe et al. Avian Conserv Ecol. 2024.

Abstract
in English, French

Effective conservation planning for species of concern requires long-term monitoring data that can accurately estimate population trends. Supplemental or alternative methods for estimating population trends are necessary for species that are poorly sampled by traditional breeding bird survey methods. Counts of migrating birds are commonly used to assess raptor population trends and could be useful for additional taxa that migrate diurnally and are difficult to monitor during the breeding season. In North America, the Common Nighthawk (Chordeiles minor) is challenging to detect during comprehensive dawn surveys like the North American Breeding Bird Survey and is considered a species of conservation concern because of steep population declines across its range. We conducted standardized evening counts of migrating Common Nighthawks at a fixed survey location along western Lake Superior each autumn from 2008 to 2022. To document peak migration activity, counts spanned ~3 hours each evening from mid-August to early September for a mean of 19.4 ± 2.4 days. These count data were then used to assess the effects of weather on daily counts and high-count days and to calculate population trends over this 15-year period. We used generalized linear mixed effects models to determine the relationship between daily counts and high-count days (i.e., ≥1000 migrating nighthawks) and weather variables. Additionally, using our 15-year dataset, we calculated a geometric mean passage rate that accounted for annual differences in weather to estimate count trends. Annual counts averaged ~18,000 (min = 2514, max = 32,837) individuals and high-count days occurred 56 times throughout the course of the study. Model results indicated lighter, westerly winds and warmer temperatures were associated with higher daily counts and greater probability of a large migratory flight. Results from the trend analyses suggest stable or non-significantly increasing trends for Common Nighthawks during this monitoring period; however, the trend models explained a relatively low percentage of the variation in the counts. Results from a power analysis suggest that continued monitoring efforts and adjustments with weather covariates will be necessary to effectively use visible migration count data to estimate Common Nighthawk trends. Establishing annual monitoring programs that use standardized visual counts to document Common Nighthawk migration at key sites across North America may provide supplemental information useful for population trend estimates of this species. Therefore, we advocate for the use of visible migration counts to monitor Common Nighthawks in North America and emphasize the value of long-term monitoring efforts.

Des données de suivi à long terme permettant de calculer avec précision les tendances démographiques sont garantes d’une planification réussie de la conservation d’espèces préoccupantes. Des méthodes complémentaires ou alternatives d’estimation des tendances démographiques sont nécessaires dans le cas d’espèces mal échantillonnées par les méthodes traditionnelles de relevé d’oiseaux nicheurs. Le dénombrement d’oiseaux migrateurs est couramment utilisé pour évaluer la tendance des populations de rapaces et pourrait servir pour d’autres taxons qui migrent de jour et sont difficiles à suivre pendant la saison de nidification. En Amérique du Nord, l’Engoulevent d’Amérique (Chordeiles minor) est difficile à détecter au cours de relevés généraux réalisés à l’aube, tel le Relevé des oiseaux nicheurs d’Amérique du Nord (BBS), et est considéré comme une espèce dont la conservation est préoccupante en raison de la baisse marquée de ses effectifs dans toute son aire de répartition. Nous avons effectué des comptages en soirée standardisés d’engoulevents en migration à un site fixe localisé du côté ouest du lac Supérieur, chaque automne de 2008 à 2022. Afin de caractériser le pic d’activité migratoire, les comptages ont duré ~3 heures chaque soir de la mi-août au début de septembre, durant 19,4 ± 2,4 jours en moyenne. Ces données ont ensuite servi pour évaluer l’effet des conditions météorologiques sur les comptages quotidiens et les jours d’activité migratoire élevée et calculer la tendance démographique au cours de ces 15 ans. Nous avons utilisé des modèles linéaires généralisés à effets mixtes pour déterminer la relation entre les comptages quotidiens et les jours d’activité migratoire élevée (c.-à-d. ≥1000 engoulevents) et les variables météorologiques. En outre, en utilisant notre jeu de données sur 15 ans, nous avons calculé la moyenne géométrique du taux de passage tenant compte des différences météorologiques annuelles afin d’estimer la tendance des comptages. La moyenne des comptages annuels était de ~18 000 (min = 2514, max = 32 837) individus et nous avons observé 56 cas d’activité migratoire élevée au cours de l’étude. Les résultats du modèle ont indiqué que des vents plus légers et de l’ouest, et des températures plus chaudes étaient associés à des comptages quotidiens plus élevés et à une plus grande probabilité d’une activité migratoire importante. Les résultats de l’analyse des tendances indiquent que les engoulevents ont montré une tendance stable ou en augmentation non significative au cours de cette période de suivi; cependant, les modèles de tendances n’ont expliqué qu’un pourcentage relativement faible de la variation des comptages. Les résultats d’une analyse de puissance révèlent que des suivis réguliers et des ajustements avec des covariables météorologiques seront nécessaires pour utiliser efficacement les données de comptages visuels réalisés en migration afin d’estimer la tendance de l’Engoulevent d’Amérique. La mise en place d’un programme de suivis annuels fondés sur des comptages visuels standardisés destiné à caractériser la migration de l’Engoulevent d’Amérique sur des sites clés en Amérique du Nord pourrait fournir des informations supplémentaires utiles pour estimer les tendances démographiques de cette espèce. Par conséquent, nous préconisons l’utilisation de comptages visuels en migration pour suivre l’Engoulevent d’Amérique en Amérique du Nord et soulignons la valeur de suivis à long terme.

Keywords: aerial insectivore; migration; monitoring; population trends; weather.

PubMed Disclaimer

Figures

Fig. 1.
Fig. 1.
Effect of wind direction on the occurrence of large flight days of Common Nighthawks (Chordeiles minor) in Duluth, Minnesota. Each circle represents a separate day during which counts were conducted between 2008 and 2022; filled circles indicate days during which ≥ 1000 nighthawks were counted. The rose diagram represents the distribution of high-count days.
Fig. 2.
Fig. 2.
Predicted probability plots of the effect of latitudinal wind direction (A), temperature (B), and wind speed (C) on the occurrence of Common Nighthawk (Chordeiles minor) high-count days (count ≥ 1000). Lines represent the fitted value from the best logistic regression model and a 95% confidence interval.
Fig. 3.
Fig. 3.
Annual trends in the migration counts of the Common Nighthawk (Chordeiles minor) population that migrates through Duluth, Minnesota from 2008 to 2022. Trends are measured as the arithmetic mean passage rate (A), and the geometric mean passage rate as determined from the regression estimates including only year terms (B), and date and weather terms (C).
Fig. 4.
Fig. 4.
Power analysis of current and potential future Common Nighthawk (Chordeiles minor) migration count data. The 15-year dataset presented in this paper is indicated by circles, and simulated datasets with additional 5, 10, or 15 years of count data are shown. The solid horizontal line indicates type II error rate β = 0.2. The dashed vertical line indicates the current trend as determined by linear regression of the arithmetic mean passage rate index of the 15-year dataset.
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References

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