Species-environment associations and predicted distribution of Black Oystercatcher breeding pairs in Haida Gwaii, British Columbia, Canada
Association espèce-environnement et répartition prédite de couples d'Huîtrier de Bachman nichant sur Haida Gwaii, Colombie-Britannique, Canada

Sebastian Dalgarno, University of Guelph
Janet E. Mersey, University of Guelph
Ze'ev Gedalof, University of Guelph
Moira Lemon, Canadian Wildlife Service

DOI: http://dx.doi.org/10.5751/ACE-01094-120209

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Abstract

We present a species distribution model (SDM) for prediction of Black Oystercatcher (Haematopus bachmani) breeding pair occurrence in Haida Gwaii, British Columbia. Boosted regression trees, a machine learning algorithm, was used to fit the model. In total, 14 predictors were selected a priori through development of a conceptual model. Breeding pair occurrence data were compiled from two available surveys conducted in 2005 and 2010 (545 km of shoreline surveyed in total). All data were aggregated to common model units (vector polyline shoreline segments approximately 100 m in length), which approximate breeding territory size. The final model, which included eight predictors (distance to treeline, island area, wave exposure, shoreline type, intertidal area within 50 m, segment length, rat occurrence, and intertidal area within 1000 m), had excellent predictive ability assessed by 10-fold cross-validation (AUC = 0.89). Predictive ability was reduced when the model was trained and tested on spatially (AUC = 0.86) and temporally (AUC = 0.83) independent data. Distance to treeline and island area had greatest influence on the model (RI = 41.5% and RI = 36.7%, respectively); we hypothesized that these predictors are related to avoidance of predators. Partial dependence plots revealed that breeding pairs tended to occur: further from the treeline, on small islands, at high wave exposures, at moderate intertidal area, on bedrock or gravel shoreline types, and on islands without rats. However, breeding pairs tended not to occur on very small islands and at very high wave exposures, which we hypothesize to reflect avoidance of nest washout. Results may inform local conservation and management efforts, i.e., from predictive maps, and eventual development of a high-resolution (~100 m) model for prediction of Black Oystercatcher breeding pairs at a regional scale. Further, methods and GIS data sets developed may be used to model distribution of other coastal species in the region.

Résumé

Nous présentons un modèle de répartition d'espèce pour prédire l'occurrence de couples nicheurs d'Huîtrier de Bachman (Haematopus bachmani) sur Haida Gwaii, en Colombie-Britannique. La technique de boosting d'arbre de régression, un algorithme d'apprentissage automatique, a été utilisée pour ajuster le modèle. Quatorze variables explicatives ont été sélectionnées a priori lors de l'élaboration du modèle conceptuel. Les données d'occurrence de couples nicheurs ont été compilées à partir de deux relevés effectués en 2005 et 2010 (545 km de rive inventoriés au total). Toutes les données ont été regroupées en une unité commune de modélisation (segment de rive en vecteur polyligne, de 100 m de longueur environ), correspondant approximativement à la taille du territoire de nidification. Le modèle final, qui comprenait huit variables explicatives (distance à la forêt, superficie de l'île, exposition aux vagues, type de rive, superficie intertidale à l'intérieur de 50 m, longueur du segment, occurrence de rats, superficie intertidale à l'intérieur de 1000 m), avait une excellente capacité de prédiction, évaluée par validation croisée répétée 10 fois (surface sous la courbe [AUC] = 0,89). La capacité de prédiction était plus faible lorsque le modèle était entraîné et testé avec des données indépendantes spatialement (AUC = 0,86) ou temporellement (AUC = 0,83). La distance à la forêt et la superficie de l'île ont eu l'effet le plus grand sur le modèle (influence relative [RI] = 41,5 % et RI = 36,7 %, respectivement); nous pensons que ces variables sont reliées à l'évitement des prédateurs. Les graphiques de dépendance partielle ont révélé que les couples nicheurs avaient tendance à se trouver plus près de la limite forestière, sur de petites îles, avec une exposition importante aux vagues, avec une superficie intertidale modérée, sur une rive rocheuse ou de gravier et sur des îles sans rats. Toutefois, les couples semblaient éviter les très petites îles et l'exposition très importante aux vagues, ce qui nous fait croire qu'ils évitent que leur nid ne soit emporté par les vagues. Nos résultats peuvent servir à orienter les activités locales de conservation et de gestion, à partir des cartes de prédiction, et à l'élaboration éventuelle d'un modèle à haute résolution (~100 m) pour prédire l'occurrence de couples nicheurs d'Huîtrier de Bachman à l'échelle régionale. De plus, les méthodes et les jeux de données SIG que nous avons élaborés peuvent être utilisés pour modéliser la répartition d'autres espèces côtières dans la région.

Key words

Black Oystercatcher; boosted regression trees; British Columbia; coastal; Gwaii Haanas; Haematopus bachmani; Haida Gwaii; predictive model; species distribution model; wave exposure

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Avian Conservation and Ecology ISSN: 1712-6568