保护决策总是在物种分布数据不完整的情况下做出的,栖息地,和威胁,但是分配保护投资的框架很少考虑缺失的数据。我们研究了对缺失数据的明确考虑如何提高生态系统恢复的投资回报,重点关注通过从河流中移除水坝和道路交叉口来恢复水生生态系统连通性的挑战。开发了一种将未映射的屏障的存在整合到屏障优化模型中的新颖方法,并将其应用于美国缅因州,以最大程度地提高迁徙鱼类的预期栖息地增益。在优先排序过程中未能考虑未映射的障碍,导致栖息地增益比使用常规障碍优化方法预期的低近50%。明确确认项目选择过程中数据不完整,然而,预期栖息地增加平均20-273%,取决于未映射屏障的真实数量。这些增益在没有额外数据的情况下发生。只是承认一些障碍没有被映射,不管他们的确切数量和位置,改善保护效果。鉴于全球生态系统的数据不完整,我们的结果证明了在项目选择过程中考虑数据缺陷的价值。本文受版权保护。保留所有权利。
Conservation decisions are invariably made with incomplete data on species\' distributions, habitats, and threats, but frameworks for allocating conservation investments rarely account for missing data. We examined how explicit consideration of missing data can boost return on investment in ecosystem restoration, focusing on the challenge of restoring aquatic ecosystem connectivity by removing dams and road crossings from rivers. A novel way of integrating the presence of unmapped barriers into a barrier optimization model was developed and applied to the U.S. state of Maine to maximize expected habitat gain for migratory fish. Failing to account for unmapped barriers during prioritization led to nearly 50% lower habitat gain than was anticipated using a conventional barrier optimization approach. Explicitly acknowledging that data are incomplete during project selection, however, boosted expected habitat gains by 20-273% on average, depending on the true number of unmapped barriers. Importantly, these gains occurred without additional data. Simply acknowledging that some barriers were unmapped, regardless of their precise number and location, improved conservation outcomes. Given incomplete data on ecosystems worldwide, our results demonstrate the value of accounting for data shortcomings during project selection.
Incremento de la restauración de la conectividad a gran escala de los ríos mediantze la planeación de la presencia de barreras sin registro Resumen Las decisiones de conservación se toman con datos incompletos de la distribución, hábitat y amenazas de las especies, pero los marcos para asignar fondos de conservación rara veces lo consideran. Analizamos cómo la consideración explícita de los datos faltantes puede incrementar la rentabilidad de la inversión en la restauración de ecosistemas. Nos enfocamos en el reto que es la restauración de la conectividad entre ecosistemas acuáticos mediante la eliminación de presas y cruces de carreteras en los ríos. Desarrollamos y aplicamos una forma novedosa de integrar la presencia de las barreras sin registro dentro de un modelo de
optimización de barreras en el estado de Maine (Estados Unidos) para maximizar la ganancia esperada de hábitat para los peces migratorios. La omisión de las barreras sin registro durante la priorización resultó en una ganancia de hábitat casi 50% menor a la anticipada cuando se usó una estrategia convencional de
optimización de barreras. Sin embargo, el reconocimiento explícito de los datos incompletos durante la selección del proyecto incrementó la ganancia esperada de hábitat en un promedio del 20-273%, dependiendo del número real de barreras sin registro. Estas ganancias ocurrieron sin datos adicionales. Los resultados de conservación aumentaron con tan sólo el reconocimiento de que algunas barreras no estaban registradas, sin importar el número y ubicación precisos, Ya que hay datos incompletos para todos los ecosistemas a nivel mundial, nuestros resultados demuestran lo importante que es considerar la carencia de datos durante la selección de proyectos.
【摘要】保护决策经常是在物种分布、栖息地和威胁数据不完整的情况下制定的, 但分配保护投资的框架却很少考虑数据缺失的问题。本研究探讨了明确考虑缺失数据的方法如何提高生态系统恢复的投资回报, 重点关注通过移除河流中的水坝和交叉路口来恢复水生生态系统的连接度。我们开发了一种新的方法, 将未测绘障碍物的存在纳入障碍物优化模型, 并将该模型用于美国缅因州来帮助洄游鱼类获得最大程度的预期栖息地增加。我们发现, 如果在确定优先保护时不考虑未绘制的障碍物, 会导致栖息地的增加比传统的障碍物优化方法得到的预期低近 50%。然而, 在项目选择过程中明确认定数据的不完整性, 则可以使预期栖息地增加平均提高 20-273%, 具体数值取决于未测绘障碍物的真实数量。这些增加的栖息地都是在没有额外数据的情况下得到的。结果表明, 仅仅将未测绘障碍物纳入考虑, 不论其确切数量和位置如何, 都能改善保护结果。鉴于全球生态系统普遍的数据不完整性, 本研究的结果证明了在项目选择过程中考虑数据缺失的价值。【翻译:胡怡思;审校:聂永刚】.