ABSTRACT
Understanding historic patterns of land use and land cover change across large temporal and spatial scales is critical for developing effective biodiversity conservation management and policy. We quantify the extent and fragmentation of suitable habitat across the continental range of Asian elephants (Elephas maximus) based on present-day occurrence data and land-use variables between 850 and 2015 A.D. We found that following centuries of relative stability, over 64% (3.36 million km2) of suitable elephant habitat across Asia was lost since the year 1700, coincident with colonial-era land-use practices in South Asia and subsequent agricultural intensification in Southeast Asia. Average patch size dropped 83% from approximately 99,000-16,000 km2 and the area occupied by the largest patch decreased 83% from ~ 4 million km2 (45% of area) to 54,000 km2 (~ 7.5% of area). Whereas 100% of the area within 100 km of the current elephant range could have been considered suitable habitat in the year 1700, over half was unsuitable by 2015, driving potential conflict with people. These losses reflect long-term decline of non-forested ecosystems, exceeding estimates of deforestation within this century. Societies must consider ecological histories in addition to proximate threats to develop more just and sustainable land-use and conservation strategies.
Subject(s)
Ecosystem , Elephants , Animals , Conservation of Natural Resources , Asia , BiodiversityABSTRACT
Accurately quantifying species' area requirements is a prerequisite for effective area-based conservation. This typically involves collecting tracking data on species of interest and then conducting home-range analyses. Problematically, autocorrelation in tracking data can result in space needs being severely underestimated. Based on the previous work, we hypothesized the magnitude of underestimation varies with body mass, a relationship that could have serious conservation implications. To evaluate this hypothesis for terrestrial mammals, we estimated home-range areas with global positioning system (GPS) locations from 757 individuals across 61 globally distributed mammalian species with body masses ranging from 0.4 to 4000 kg. We then applied block cross-validation to quantify bias in empirical home-range estimates. Area requirements of mammals <10 kg were underestimated by a mean approximately15%, and species weighing approximately100 kg were underestimated by approximately50% on average. Thus, we found area estimation was subject to autocorrelation-induced bias that was worse for large species. Combined with the fact that extinction risk increases as body mass increases, the allometric scaling of bias we observed suggests the most threatened species are also likely to be those with the least accurate home-range estimates. As a correction, we tested whether data thinning or autocorrelation-informed home-range estimation minimized the scaling effect of autocorrelation on area estimates. Data thinning required an approximately93% data loss to achieve statistical independence with 95% confidence and was, therefore, not a viable solution. In contrast, autocorrelation-informed home-range estimation resulted in consistently accurate estimates irrespective of mass. When relating body mass to home range size, we detected that correcting for autocorrelation resulted in a scaling exponent significantly >1, meaning the scaling of the relationship changed substantially at the upper end of the mass spectrum.
Efectos del Tamaño Corporal sobre la Estimación de los Requerimientos de Área de Mamíferos Resumen La cuantificación precisa de los requerimientos de área de una especie es un prerrequisito para que la conservación basada en áreas sea efectiva. Esto comúnmente implica la recolección de datos de rastreo de la especie de interés para después realizar análisis de la distribución local. De manera problemática, la autocorrelación en los datos de rastreo puede resultar en una subestimación grave de las necesidades de espacio. Con base en trabajos previos, formulamos una hipótesis en la que supusimos que la magnitud de la subestimación varía con la masa corporal, una relación que podría tener implicaciones serias para la conservación. Para probar esta hipótesis en mamíferos terrestres, estimamos las áreas de distribución local con las ubicaciones en GPS de 757 individuos de 61 especies de mamíferos distribuidas mundialmente con una masa corporal entre 0.4 y 4,000 kg. Después aplicamos una validación cruzada en bloque para cuantificar el sesgo en estimaciones empíricas de la distribución local. Los requerimientos de área de los mamíferos <10 kg fueron subestimados por una media â¼15% y las especies con una masa â¼100 kg fueron subestimadas en â¼50% en promedio. Por lo tanto, encontramos que la estimación del área estaba sujeta al sesgo inducido por la autocorrelación, el cual era peor para las especies de talla grande. En combinación con el hecho de que el riesgo de extinción incrementa conforme aumenta la masa corporal, el escalamiento alométrico del sesgo que observamos sugiere que la mayoría de las especies amenazadas también tienen la probabilidad de ser aquellas especies con las estimaciones de distribución local menos acertadas. Como corrección, probamos si la reducción de datos o la estimación de la distribución local informada por la autocorrelación minimizan el efecto de escalamiento que tiene la autocorrelación sobre las estimaciones de área. La reducción de datos requirió una pérdida de datos del â¼93% para lograr la independencia estadística con un 95% de confianza y por lo tanto no fue una solución viable. Al contrario, la estimación de la distribución local informada por la autocorrelación resultó en estimaciones constantemente precisas sin importar la masa corporal. Cuando relacionamos la masa corporal con el tamaño de la distribución local, detectamos que la corrección de la autocorrelación resultó en un exponente de escalamiento significativamente >1, lo que significa que el escalamiento de la relación cambió sustancialmente en el extremo superior del espectro de la masa corporal.