Human-caused mortality of wildlife is a pervasive threat to biodiversity. Assessing the population-level impact of fisheries bycatch and other human-caused mortality of wildlife has typically relied upon deterministic methods. However, population declines are often accelerated by stochastic factors that are not accounted for in such conventional methods. Building on the widely applied potential biological removal (
PBR) equation, we devised a new population modeling approach for estimating sustainable limits to human-caused mortality and applied it in a case study of bottlenose dolphins affected by capture in an Australian demersal otter trawl fishery. Our approach, termed sustainable anthropogenic mortality in stochastic environments (SAMSE), incorporates environmental and demographic stochasticity, including the dependency of offspring on their mothers. The SAMSE limit is the maximum number of individuals that can be removed without causing negative stochastic population growth. We calculated a
PBR of 16.2 dolphins per year based on the best abundance estimate available. In contrast, the SAMSE model indicated that only 2.3-8.0 dolphins could be removed annually without causing a population decline in a stochastic environment. These results suggest that reported bycatch rates are unsustainable in the long term, unless reproductive rates are consistently higher than average. The difference between the deterministic
PBR calculation and the SAMSE limits showed that deterministic approaches may underestimate the true impact of human-caused mortality of wildlife. This highlights the importance of integrating stochasticity when evaluating the impact of bycatch or other human-caused mortality on wildlife, such as hunting, lethal control measures, and wind turbine collisions. Although population viability analysis (PVA) has been used to evaluate the impact of human-caused mortality, SAMSE represents a novel PVA framework that incorporates stochasticity for estimating acceptable levels of human-caused mortality. It offers a broadly applicable, stochastic addition to the demographic toolbox to evaluate the impact of human-caused mortality on wildlife.
La mortalidad de la fauna causada por humanos es una amenaza continua para la biodiversidad. El análisis del impacto a nivel poblacional de la captura pesquera incidental y otras causas humanas de la mortalidad de la fauna comúnmente ha dependido de métodos determinísticos. Sin embargo, las declinaciones poblacionales con frecuencia se aceleran por los factores estocásticos que no son considerados en dichos métodos convencionales. A partir de la ecuación de extirpación biológica potencial (EBP) de extensa aplicación diseñamos una nueva estrategia de modelación poblacional para estimar los límites sustentables de la mortalidad causada por humanos y la aplicamos en un estudio de caso de los delfines nariz de botella afectados por la captura en una pesquería australiana de arrastre demersal. Nuestra estrategia, denominada mortalidad antropogénica sustentable en ambientes estocásticos (MASAM) incorpora la estocasticidad ambiental y demográfica, incluyendo la dependencia que tienen las crías por sus madres. El límite MASAM es el número máximo de individuos que pueden extirparse sin causar un crecimiento poblacional estocástico negativo. Calculamos un EBP de 16.3 delfines por año con base en la mejor estimación de abundancia disponible. Como contraste, el modelo MASAM indicó que sólo podían extirparse entre 2.3 y 8.0 delfines anualmente sin ocasionar una declinación poblacional en un ambiente estocástico. Estos resultados sugieren que las tasas reportadas de captura incidental no son sustentables a largo plazo, a menos que las tasas reproductivas sean sistemáticamente más altas que el promedio. La diferencia entre el cálculo determinístico del EBP y los límites de MASAM mostró que los enfoques determinísticos pueden subestimar el verdadero impacto de la mortalidad de la fauna causada por humanos. Lo anterior resalta la importancia de integrar la estocasticidad al evaluar el impacto de la captura incidental y otras causas humanas de la mortalidad como la caza, las medidas letales de control y las colisiones con turbinas de viento. Aunque el análisis de viabilidad poblacional (AVP) se ha utilizado para evaluar el impacto de la mortalidad causada por humanos, MASAM representa un marco novedoso de AVP que incorpora la estocasticidad para estimar los niveles aceptables de mortalidad causada por humanos. Este enfoque ofrece una adición estocástica de aplicación generalizada para las herramientas demográficas usadas para evaluar el impacto de la mortalidad causada por humanos sobre la fauna.
在不断变化的情景下估计野生动物死亡率的持续性限度的随机模型 人类造成的野生动物死亡是对生物多样性的普遍威胁。目前, 通常依赖于确定性方法来评估渔业副渔获物和其它人为造成的野生动物死亡在种群水平上的影响。然而, 随机因素往往会加速种群数量的下降, 但这种常规方法没有将其纳入考虑。我们在已得到广泛应用的生物可移除潜在量(Potential Biological Removal,
PBR)方程的基础上, 设计了一种新的种群建模方法来估计人为造成的死亡的可持续限度, 并将其应用于澳大利亚底层拖网渔业中受影响的瓶鼻海豚的案例研究。我们的方法可以称为“随机环境中的可持续人为影响死亡率(SAMSE)”, 包含了环境和种群的随机性, 还包括了后代对母亲的依赖性。SAMSE的极限是指在不引起负面的种群随机增长的情况下可以移除的最大个体数。我们根据现有最佳的丰度估计, 计算出海豚的生物可移除潜在量为每年16.2头。相比之下, SAMSE模型则显示, 在随机环境中, 为了不引起种群下降, 每年只能移除2.3至8.0头海豚。这些结果表明, 除非繁殖率持续高于平均水平, 否则长期来看报告的副渔获率是不可持续的。确定性的
PBR计算和SAMSE限制之间的差异表明, 确定性方法可能低估了人为造成野生动物死亡的真实影响。这突出了整合随机性在评估副渔获或其它人为造成的死亡(如狩猎、灭杀控制措施和风力涡轮机碰撞)对野生动物的影响中的重要性。尽管种群生存力分析(PVA)已被用于评估人为造成死亡的影响, 但SAMSE代表了一个包含随机性的PVA新框架, 可以用于估计人为造成死亡的可接受水平。它为种群统计学工具补充了一种广泛适用的随机性方法, 以评估人类造成的死亡对野生动物的影响。【翻译:胡怡思;审校:聂永刚】.