Small-island effect in snake communities on islands of an inundated lake: The need to include zeroes

The small-island effect (SIE), i.e. the pattern that species richness on islands below a certain threshold area varies independently of area, has become a widely accepted part of the theoretical framework of island biogeography and biodiversity research. However, because very few previously published datasets include islands without species, the role of S = 0 in generating the SIE is rarely examined. Here, we tested the role of S = 0 in generating the SIE for the first time by using snake data collected on 48 islands in the Thousand Island Lake, China. To determine the role of S = 0 in generating the SIE, we used regression analysis and path analysis to conduct separate analyses for all the islands (including islands with no snake records) and for the 29 islands inhabited by snakes. When including islands with no snakes, model selection based on AICc identified the left-horizontal SIE model as the most parsimonious model. When excluding islands with no snakes, model selection based on AICc identified the simple logarithm model without an SIE as the best model. Path analysis detected an SIE for the full dataset, but none for the dataset excluding islands with no snakes. Our results suggest that S = 0 plays an important role in generating the SIE and excluding islands with no snakes can lead to erroneously not detecting an SIE when in fact an SIE exists. We conclude that, for the robust detection of the SIE, islands with no species should not be excluded in future studies.

ZusammenfassungDer ‘small-island-effect’ (SIE), d.h., der Befund, dass der Artenreichtum auf Inseln mit einer Fläche unterhalb eines bestimmten Schwellenwerts unabhängig von der Inselfläche variiert, ist zu einem weithin akzeptierten Teil des theoretischen Gebäudes der Insel-Biogeographie und der Biodiversitätsforschung geworden. Da indessen nur sehr wenige publizierte Datensätze Inseln ohne Arten einschließen, ist die Funktion von S = 0 beim Zustandekommen des SIE selten untersucht worden. Hier testeten wir erstmalig diese Funktion mit einem Datensatz über die Schlangen auf 48 Inseln im Qiandao-Stausee (China).Wir benutzten Regressionsanalysen und Pfadanalysen und nahmen getrennte Analysen für alle Inseln (d.h. einschließlich der Inseln mit S = 0) und nur die 29 von Schlangen bewohnten Inseln vor. Wenn die Inseln ohne Schlangen einbezogen wurden, identifizierten wir mit AICc das links-horizontale SIE-Modell als das sparsamste Modell. Wenn die Inseln ohne Schlangen weggelassen wurden, war ein einfaches logarithmisches Modell ohne SIE das beste Modell. Die Pfadanalyse entdeckte einen SIE für den vollen Datensatz, aber keinen SIE für den reduzierten Datensatz. Unsere Ergebnisse legen nahe, dass S = 0 eine wichtige Rolle bei der Bildung eines SIE spielt und dass die Nichtberücksichtigung von Inseln ohne Schlangen dazu führen kann, dass kein SIE entdeckt wird, obwohl er tatsächlich existiert. Wir schließen, dass bei zukünftigen Untersuchungen für die belastbare Identifizierung des SIE Inseln ohne Arten nicht eliminiert werden sollten.