Reserve design to optimize functional connectivity and animal density.

ABSTRACT

Ecological distance-based spatial capture-recapture models (SCR) are a promising approach for simultaneously estimating animal density and connectivity, both of which affect spatial population processes and ultimately species persistence. We explored how SCR models can be integrated into reserve-design frameworks that explicitly acknowledge both the spatial distribution of individuals and their space use resulting from landscape structure. We formulated the design of wildlife reserves as a budget-constrained optimization problem and conducted a simulation to explore 3 different SCR-informed optimization objectives that prioritized different conservation goals by maximizing the number of protected individuals, reserve connectivity, and density-weighted connectivity. We also studied the effect on our 3 objectives of enforcing that the space-use requirements of individuals be met by the reserve for individuals to be considered conserved (referred to as home-range constraints). Maximizing local population density resulted in fragmented reserves that would likely not aid long-term population persistence, and maximizing the connectivity objective yielded reserves that protected the fewest individuals. However, maximizing density-weighted connectivity or preemptively imposing home-range constraints on reserve design yielded reserves of largely spatially compact sets of parcels covering high-density areas in the landscape with high functional connectivity between them. Our results quantify the extent to which reserve design is constrained by individual home-range requirements and highlight that accounting for individual space use in the objective and constraints can help in the design of reserves that balance abundance and connectivity in a biologically relevant manner.

RESUMEN

Diseño de Reservas para Optimizar la Conectividad Funcional y la Densidad Animal Resumen Los modelos de captura-recaptura espacial (CRE) basados en distancias ecológicas son un método prometedor para estimar la densidad animal y la conectividad, las cuales afectan los procesos poblacionales espaciales y, en última instancia, la persistencia de las especies. Exploramos cómo se puede integrar a los modelos CRE en los marcos de diseño de reserva que explícitamente reconocen tanto la distribución espacial de los individuos como su uso del espacio resultante de la estructura del paisaje. Formulamos el diseño de reservas de vida silvestre como un problema de optimización de presupuesto limitado y realizamos una simulación para explorar 3 diferentes objetivos de optimización informados por CRE que priorizaron diferentes metas de conservación mediante la maximización del número de individuos protegidos; la conectividad de la reserva y la conectividad ponderada por la densidad. También estudiamos el efecto sobre nuestros objetivos de hacer que los requerimientos individuales de uso de espacio fuesen satisfechos por la reserva de manera que se pudiese considerar que los individuos estaban protegidos (referidos como restricciones de rango de hogar). La maximización de la densidad de la población local resultó en reservas fragmentadas que probablemente no contribuyan a la persistencia de la población a largo plazo, mientras que la maximización de la conectividad produjo reservas que protegían al menor número de individuos. Sin embargo, la maximización de la conectividad ponderada por la densidad o la imposición preventiva de restricciones de rango de hogar en el diseño de reservas produjo reservas compuestas por conjuntos de parcelas mayormente compactas espacialmente que cubrían áreas de densidad alta en el paisaje con alta conectividad funcional entre ellas. Nuestros resultados cuantifican la extensión a la cual el diseño de reservas esta limitado por los requerimientos de rango de hogar individuales y resaltan que la consideración del uso de espacio individual en el objetivo y limitaciones puede ayudar al diseño de reservas que equilibren la abundancia y la conectividad de manera biológicamente relevante.