Исследование студента UM: как снизить ошибки в учёте дикой природы

Исследование, проведённое студенткой бакалавриата Университета Монтаны (UM) для выявления менее подверженных ошибкам методов учёта дикой природы, было опубликовано 20 октября в журнале Ecological Applications.

Биологи по всему миру используют различные полевые методы для учёта популяций животных. Эти данные, будучи экстраполированными, дают оценки численности и другую научную информацию для изучения и управления видами. Однако подсчёт диких животных редко бывает простым. Например, птицы могут быть мелкими или трудноразличимыми, а многие виды похожи внешне и по голосам.

«Многие биологи предполагают, что ложноположительные результаты — либо ошибочная идентификация, либо двойной подсчёт животных — не происходят в их исследованиях. Но исследования показали, что ложные срабатывания случаются довольно часто, и они могут сильно повлиять на достоверность оценок численности популяции, которые мы рассчитываем на основе этих данных», — сказала первый автор Кайтлин Стрикфаден, исследователь из Центра изучения птиц (Avian Science Center) UM.

Стрикфаден и её соавторы протестировали разные уровни опыта наблюдателей (эксперты и новички) и два метода учёта. Первый метод использовал одного наблюдателя, второй — двух сотрудничающих наблюдателей.

Команда создала аудиосимуляции, состоящие из песен 10 разных видов птиц. Исследователи точно знали, какой вид поёт в каждый момент симуляции. Добровольцы-наблюдатели (шесть экспертов и шесть новичков) — нет. Эти наблюдатели слушали симуляции либо в одиночку, либо с другим наблюдателем и записывали птиц, которых, по их мнению, слышали.

Результаты показали:

• Метод с двумя наблюдателями давал значительно более низкий уровень ложноположительных результатов независимо от уровня опыта наблюдателей.
• Опыт наблюдателя также был важным фактором, что подтверждает необходимость правильного обучения для минимизации ошибок идентификации.
• Уровень ошибок сильно варьировался в зависимости от вида. Виды с более уникальными песнями ошибочно определялись реже.
• Наблюдалась неравномерная путаница внутри пар похожих видов. Например, подорожников Маккоуна часто принимали за рогатых жаворонков. В результате рогатые жаворонки в исследовании были сильно пересчитаны, а подорожники Маккоуна — сильно недосчитаны.

«Мы не утверждаем, какой метод учёта должны использовать исследователи, поскольку ситуация у каждого разная, но наши данные действительно показывают, что метод с двумя наблюдателями был менее подвержен ошибкам, чем метод с одним наблюдателем», — сказала Стрикфаден.

Стрикфаден, выпускница UM 2018 года по специальности «биология дикой природы», провела это исследование в рамках своей дипломной работы бакалавра.

«Упорство и настойчивость Кайтлин достойны восхищения. Публикация её студенческого исследования в Ecological Applications — выдающееся достижение, демонстрирующее её способности», — сказала Вики Дрейтц, директор Центра изучения птиц и соавтор статьи.