Spatial data replacing temporal data in population viability analyses: An empirical investigation for plants

In conservation management, there is an urgent need for estimates of population viability and for knowledge of the contributions of different life-history stages to population growth rates. Collection of long-term demographic data from a study population is time-consuming and may considerably delay the start of proper management actions. We examined the possibility of replacing a long-term temporal data set (demographic data from several years within a population) with a short-term spatial data set (demographic data from different populations for the same subset of two continuous years) for stochastic estimates of population viability. Using matrix population models for ten perennial plant species, we found that the matrix elements of spatial data sets often deviated from those of temporal data sets and that matrix elements generally varied more spatially than temporally. The appropriateness of replacing temporal data with spatial data depended on the subset of years and populations used to estimate stochastic population growth rates (log λs). Still, the precision of log λs estimates measured as variation in the yearly change of logarithmic population size rarely differed significantly between the spatial and temporal data sets. Since a spatiotemporal comparison of matrix elements and their variation cannot be used to assess whether spatial and temporal data sets are interchangeable, we recommend further research on the topic.

ZusammenfassungIm Naturschutzmanagement werden Einschätzungen von Überlebensfähigkeiten von Populationen und Kenntnisse über den Beitrag verschiedener Stadien im Entwicklungszyklus zur Wachstumsrate der Populationen dringend benötigt. Das Sammeln langfristiger demographischer Daten in einer Untersuchungspopulation ist zeitaufwändig und kann den Beginn von angemessenen Managementmaßnahmen beträchtlich verzögern. Wir untersuchten die Möglichkeit, einen langfristigen, zeitlichen Datensatz (demographische Daten aus einigen Jahren in einer Population) durch einen kurzfristigen, räumlichen Datensatz (demographische Daten aus verschiedenen Populationen einer Teilmenge aus zwei aufeinanderfolgenden Jahren) für eine stochastische Bestimmung der Überlebensfähigkeit einer Population zu ersetzen. Durch die Anwendung von Matrix-Populationsmodellen für zehn perennierende Pflanzenarten fanden wir heraus, dass die Matrixelemente der räumlichen Datensätze häufig von denen der zeitlichen Datensätze abwichen und dass die Matrixelemente im Allgemeinen räumlich stärker als zeitlich variierten. Ob es angemessen ist, zeitliche durch räumliche Daten zu ersetzen, hing von der Teilmenge der Jahre und Populationen ab, die genutzt wurden, um die stochastischen Wachstumsraten der Populationen (log λs) zu bestimmen. Trotzdem unterschied sich die Genauigkeit der log λs-Bestimmung, gemessen als die Variation in den jährlichen Veränderungen der logarithmischen Populationsgröße, selten signifikant zwischen den räumlichen und zeitlichen Datensätzen. Weil ein räumlich-zeitlicher Vergleich der Matrixelemente und ihrer Variation nicht genutzt werden kann, um abzuschätzen, ob räumliche und zeitliche Daten austauschbar sind, empfehlen wir weiter Untersuchungen zu diesem Punkt.