Multinomial-Poisson mixture models reveal unexpected higher density estimates of an Andean threatened bird

Abstract

Multinomial-Poisson mixture models reveal unexpected higher density estimates of an Andean threatened bird. Distance sampling and repeated counts are important tools to estimate population density of birds with low detectability. Here we use model based approach to assess the population density of a threatened bird, the Multicolored Tanager (Chlorochrysa nitidissima). We conducted 144 fixed point counts samplings to record all the individuals of the Multicolored Tanager detected by visual and aural observations from different habitats (forest edge, mature, secondary, and riparian forest), during four months in an Important Bird Area of Central Andes of Colombia. We used spatially replicated counts, distance sampling, and multinomial-Poisson mixture models to estimate the population density of the Multicolored Tanager. Accumulated sampling effort was of 576 repetitions in 144 point counts with 96 h of observation. The Multinomial-Poisson mixture model showed the best fit due low variance of density estimations in comparison to the conventional distance sampling and the spatially replicated counts. Results of this model evidenced a remarkable higher density estimates (1.3 -2.05 individuals/ha) of the Multicolored Tanager, particularly in mature and secondary forest, as a result of detection

EL SAPO ARLEQUÍN DEL CHOCÓ (Atelopus spurrelli Boulenger, 1914) EN EL PARQUE NACIONAL NATURAL UTRÍA, COLOMBIA: DENSIDAD POBLACIONAL Y RECOMENDACIONES PARA SU MONITOREO Y CONSERVACIÓN

“…Por otra parte, no descartamos que las diferencias en las estimaciones de densidad de 2012 y las actuales se deban a que las aproximaciones de ambos modelos de distancias perpendiculares (M-Pm y convencional) son diferentes: 1) en el muestreo por distancias convencional usualmente las distancias perpendiculares son exactas (supuesto del modelo; Thomas et al, 2010), mientras que en el multinomial (M-Pm) las distancias son intervalos discretos (Royle et al, 2004); 2) el modelo M-Pm incluye un efecto de covarianza sobre la abundancia, mientras que el modelo convencional no lo implementa; 3) en el convencional para este caso en particular no se estratificó por tipo de quebrada (Gómez-Hoyos et al, 2014) mientras que en el multinomial la quebrada se usó como covariable para los parámetros de detección y densidad. A pesar de estas diferencias, un estudio que comparó ambas aproximaciones del muestreo por distancias para la Tangara Multicolor (Chlorochrysa nitidissima) encontró que los modelos con mejor ajuste representaban la misma función -Hazard rate-y las estimaciones de densidad eran similares pero con diferente precisión (Gómez-Hoyos et al, 2018b).…”

“…Distance: modelo convencional; unmarked: M-Pm). Por lo anterior, se recomienda el uso del modelo M-Pm porque permite incluir un efecto de covarianza sobre la abundancia y se ha recomendado sobre el muestreo por distancias convencional para otras especies (Gómez-Hoyos et al, 2018b).…”