RESUMEN
Migratory animals are declining worldwide and coordinated conservation efforts are needed to reverse current trends. We devised a novel genoscape-network model that combines genetic analyses with species distribution modeling and demographic data to overcome challenges with conceptualizing alternative risk factors in migratory species across their full annual cycle. We applied our method to the long distance, Neotropical migratory bird, Wilson's Warbler (Cardellina pusilla). Despite a lack of data from some wintering locations, we demonstrated how the results can be used to help prioritize conservation of breeding and wintering areas. For example, we showed that when genetic, demographic, and network modeling results were considered together it became clear that conservation recommendations will differ depending on whether the goal is to preserve unique genetic lineages or the largest number of birds per unit area. More specifically, if preservation of genetic lineages is the goal, then limited resources should be focused on preserving habitat in the California Sierra, Basin Rockies, or Coastal California, where the 3 most vulnerable genetic lineages breed, or in western Mexico, where 2 of the 3 most vulnerable lineages overwinter. Alternatively, if preservation of the largest number of individuals per unit area is the goal, then limited conservation dollars should be placed in the Pacific Northwest or Central America, where densities are estimated to be the highest. Overall, our results demonstrated the utility of adopting a genetically based network model for integrating multiple types of data across vast geographic scales and better inform conservation decision-making for migratory animals.
Un Modelo de Redes de Panorama Poblacional para la Priorización de la Conservación de un Ave Migratoria Resumen Los animales migratorios están pasando por una declinación mundial y se requieren esfuerzos coordinados de conservación para revertir las tendencias actuales. Diseñamos un modelo novedoso de redes de panorama poblacional que combina el análisis genético con el modelado de la distribución de especies y los datos demográficos para sobreponerse a los obstáculos con la conceptualización de los factores alternativos de riesgo en las especies migratorias durante su ciclo anual completo. Aplicamos nuestro método al chipe de corona negra (Cardellina pusilla), un ave migratoria neotropical que recorre largas distancias. A pesar de la falta de datos de algunas localidades de invernación, mostramos cómo pueden usarse los resultados para ayudar a priorizar la conservación de las áreas de reproducción y de invernación. Por ejemplo, mostramos que cuando se consideraron en conjunto los resultados del modelado genético, demográfico y de redes queda claro que las recomendaciones de conservación diferirán dependiendo de si el objetivo es preservar linajes genéticos únicos o el mayor número de aves por unidad de área. Más específicamente, si el objetivo es la conservación de los linajes genéticos, entonces los recursos limitados deberían enfocarse en preservar el hábitat en la Sierra de California, la Cuenca de las Rocallosas, la costa de California (lugares en donde se reproducen los tres linajes genéticos más vulnerables) o en el oeste de México (en donde dos de los tres linajes más vulnerables pasan el invierno). Alternativamente, si el objetivo es la conservación del mayor número de individuos por unidad de área, entonces el financiamiento limitado debería aplicarse en el noroeste del Pacífico o en América Central, en donde se estima que las densidades poblacionales son las más altas. En general, nuestros resultados demostraron la utilidad de adoptar un modelo de redes basadas en la genética para la integración de datos a lo largo de escalas geográficas amplias y para informar de mejor manera la toma de decisiones de conservación para los animales migratorios.