Evaluation of a fecal-pellet index of abundance for mountain vizcachas (Lagidium viscacia) in Patagonia

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We present an index of abundance based on fecal-pellet counts for mountain vizcachas (Lagidium viscacia) in the Patagonian steppe. We use regression to calibrate the index to size of populations of mountain vizcachas estimated by captures and intensive observations at seven sites. By obtaining index values on two different occasions and comparing the regressions for these two occasions, we determine that this is a valid constant-proportion index under the conditions of our study. The use of this index should be limited to populations of mountain vizcachas inhabiting low, vertical cliffs. Its use outside the study area requires the assumption that local conditions do not affect the relationship between the number of piles of pellets and the number of mountain vizcachas which we found in our study area. We advise that a validation study be done locally wherever the index is to be used. If this is not possible, the index should be used to compare relative rather than absolute abundance, and results should be interpreted with caution.


Evaluación de un índice de abundancia para el chinchillón en la Patagonia. Presentamos un índice de abundancia para chinchillones (Lagidium viscacia) en la estepa patagónica basado en conteos de pilas de fecas. Usamos regresión para calibrar el índice con los tamaños de poblaciones de chinchillones estimados con capturas y observaciones intensivas en siete sitios. Al obtener valores del índice en dos ocasiones distintas y comparar las regresiones para esas dos ocasiones, determinamos que el índice es válido como un índice de proporciones constantes en las condiciones de nuestro estudio. El uso de este índice debería limitarse a poblaciones de chinchillones que habiten acantilados bajos y verticales. Su uso fuera del área de estudio requiere suponer que las condiciones locales no afectan la relación entre el número de pilas de fecas y el número de chinchillones que encontramos en nuestra área de estudio. Aconsejamos que se haga una validación local siempre que se vaya a usar este índice. Si esto no es posible, el índice debería usarse para comparar densidades relativas en vez de absolutas y debería tenerse precaución al analizar los resultados.

Calibración del índice de estaciones odoríferas para estimar tendencias poblacionales del zorro colorado

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El método de estaciones odoríferas permite estimar tendencias poblacionales de carnívoros, pero la relación entre el índice obtenido (IEO) y la densidad absoluta debe ser calibrada para cada especie y hábitat. En este estudio calibramos el índice de estaciones odoríferas para zorros colorados o culpeos (Pseudalopex culpaeus) en un hábitat de estepa del sur de Neuquén, Argentina. Analizamos la declinación en el IEO frente a reducciones de tamaño poblacional debidas a cacería, la relación entre el IEO y densidades absolutas estimadas con transectas y la relación entre un índice de captura por unidad de esfuerzo (CPUE) y densidades absolutas. Estas relaciones fueron analizadas con métodos de regresión de re-muestreo. Los IEO se redujeron significativamente en dos áreas sometidas a caza y no variaron significativamente en dos áreas control. Se encontró una relación lineal significativa y positiva entre el IEO y la densidad absoluta y una relación no significativa entre el CPUE y la densidad absoluta. Nuestra calibración fue limitada debido al reducido número y gran variabilidad de las estimaciones de densidad absoluta. El método de estaciones odoríferas parece apropiado para estimar tendencias poblacionales de culpeos en el hábitat de estepa. Sugerimos: 1) calibrarlo cuando se trabaje con otras especies o hábitats, 2) intentar calibrar otros métodos que pueden ser más apropiados para áreas pequeñas, 3) no utilizar el IEO para comparar densidades entre hábitats y 4) tener en cuenta que se requiere un gran número de unidades muestrales (líneas de estaciones) para detectar incluso grandes cambios de densidad.


Calibration of the scent-station index to estimate population trends of culpeo foxes (Pseudalopex culpaeus) in Patagonia. The scent-station method allows estimation of carnivore population-trends, but the relationship between the index obtained (IEO) and the absolute density must be calibrated for each species and habitat. In this study we calibrated the scent-station index for culpeo foxes (Pseudalopex culpaeus) in a steppe habitat of southern Neuquén, Argentina. We analyzed the decline in IEOs due to hunting-induced reductions of population size, the relationship between IEOs and absolute densities estimated with line transects and the relationship between a capture-per-unit-effort index (CPUE) and absolute densities. These relationships were analyzed with re-sampling regressions due to small sample sizes and lack of independence among observations. The IEOs declined significantly in two hunted areas and did not change significantly in two control areas. We found a significant and positive linear regression between IEO and absolute densities and a nonsignificant relationship between CPUE and absolute densities. Our calibration was limited due to the small number and large variability of absolute-density estimates. The scent-station method appears to be appropriate to estimate population trends of  culpeos in steppe habitat. We suggest: 1) calibrating the IEO when working with other species or habitats, 2) calibrating other methods that may be more appropriate for small areas, 3) not using the IEO to compare densities between habitats, and 4) considering that a large number of sampling units (scent-station lines) is required to detect even large changes in density.

Consideraciones para la estimación de abundancia de poblaciones de mamíferos

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La estimación de abundancia de poblaciones de mamíferos es imprescindible para programas de monitoreo y para muchas investigaciones ecológicas. La primera etapa para cualquier estudio de variación espacial o temporal de abundancia de mamíferos es definir los objetivos y cómo y por qué los datos de abundancia serán usados. Los datos que se usan para estimar abundancia son estadísticos de conteo en la forma de conteos de animales o sus signos. Hay dos fuentes de incertidumbre importantes que se deben considerar en el diseño del estudio: la variación espacial y la relación entre abundancia y estadístico de conteo. La variación espacial en la distribución de animales o signos puede ser considerada con un diseño de muestreo espacial apropiado. Los estadísticos de conteo pueden ser considerados variables aleatorias, con valor esperado representado por la abundancia poblacional verdadera multiplicada por el coeficiente p. En conteos directos p representa la probabilidad de detección o captura de individuos y en conteos indirectos representa la tasa de producción de signos y su probabilidad de detección. Las comparaciones de abundancia utilizando estadísticos de conteo de diferentes lugares y tiempos suponen que pi es igual para todos los lugares y tiempos comparados (pi). A pesar de que existe abundante evidencia que indica que este supuesto raramente es válido, es hecho comúnmente en estudios de abundancia de mamíferos, como cuando el número mínimo vivo o un índice basado en signos de animales se usa para comparar abundancia entre distintos hábitats o tiempos. Las alternativas para no depender de esta suposición son calibrar los índices, poniendo a prueba la suposición de pi, o incorporar la estimación de p al diseño del estudio.


Considerations for the estimation of abundance of mammal populations. Estimation of abundance of mammal populations is essential for monitoring programs and for many ecological investigations. The first step for any study of variation in mammal abundance over space or time is to define the objectives of the study and how and why abundance data are to be used. The data used to estimate abundance are count statistics in the form of counts of animals or their signs. There are two major sources of uncertainty that must be considered in the design of the study: spatial variation and the relationship between abundance and the count statistic. Spatial variation in the distribution of animals or signs may be taken into account with appropriate spatial sampling. Count statistics may be viewed as random variables, with the expected value of the count statistic equal to the true abundance of the population multiplied by a coefficient p. With direct counts, p represents the probability of detection or capture of individuals, and with indirect counts it represents the rate of production of the signs as well as their probability of detection. Comparisons of abundance using count statistics from different times or places assume that the pi are the same for all times or places being compared (pi). In spite of considerable evidence that this assumption rarely holds true, it is commonly made in studies of mammal abundance, as when the minimum number alive or indices based on sign counts are used to compare abundance in different habitats or times. Alternatives to relying on this assumption are to calibrate the index used by testing the assumption of pi or to incorporate the estimation of p into the study design.