Patch Scale Nest-Site Selection by Marbled Murrelets ( Brachyramphus marmoratus )

The Marbled Murrelet (Brachyramphus marmoratus) is a threatened alcid that nests almost exclusively in old-growth forests along the Pacific coast of North America. Nesting habitat has significant economic importance. Murrelet nests are extremely difficult and costly to find, which adds uncertainty to management and conservation planning. Models based on air photo interpretation of forest cover maps or assessments by low-level helicopter flights are currently used to rank presumed Marbled Murrelet nesting habitat quality in British Columbia. These rankings are assumed to correlate with nest usage and murrelet breeding productivity. Our goal was to find the models that best predict Marbled Murrelet nesting habitat in the ground-accessible portion of the two regions studied. We generated Resource Selection Functions (RSF) using logistic regression models of ground-based forest stand variables gathered at plots around 64 nests, located using radio-telemetry, versus 82 random habitat plots. The RSF scores are proportional to the probability of nests occurring in a forest patch. The best models differed somewhat between the two regions, but include both ground variables at the patch scale (0.2-2.0 ha), such as platform tree density, height and trunk diameter of canopy trees and canopy complexity, and landscape scale variables such as elevation, aspect, and slope. Collecting ground-based habitat selection data would not be cost-effective for widespread use in forestry management; air photo interpretation and low-level aerial surveys are much more efficient methods for ranking habitat suitability on a landscape scale. This study provides one method for ground-truthing the remote methods, an essential step made possible using the numerical RSF scores generated herein. RÉSUMÉ. Le Guillemot marbré (Brachyramphus marmoratus) est un Alcidé menacé qui niche presque exclusivement dans les vieilles forêts de la côte nord-américaine du Pacifique. L’étude de son habitat de nidification exige des ressources financières importantes. En effet, les nids de guillemots sont très difficiles à trouver, de sorte que cette activité est coûteuse, conférant à la planification de l’aménagement et à la conservation un caractère incertain. Les modèles fondés sur des cartes du couvert forestier provenant de la photointerprétation ou encore sur des évaluations faites à partir de vols en hélicoptère à basse altitude sont actuellement utilisés pour classer l’habitat de nidification des Guillemots marbrés en ColombieBritannique en fonction de sa qualité présumée. Cette approche repose sur la présomption que ce classement est corrélé à l’occupation des nids et à la productivité des guillemots. L’objectif de cette étude était de déterminer les meilleurs modèles pour prévoir l’habitat de nidification des guillemots dans la partie accessible au sol des deux régions étudiées. Nous avons élaboré des fonctions de sélection des ressources (FSR) au moyen de modèles de régression logistique, à partir de variables de peuplements forestiers récoltées au sol dans 64 parcelles contenant un nid (localisé par radiotélémétrie) et dans 82 parcelles tirées aléatoirement. Les valeurs prévues par les FSR sont proportionnelles à la probabilité d’occurrence d’un nid dans un îlot forestier. Les meilleurs modèles différaient légèrement entre les deux régions, mais Simon Fraser University Avian Conservation and Ecology 6(2): 6 http://www.ace-eco.org/vol6/iss2/art6/ comprenaient des variables à l’échelle de l’îlot (0,2-2,0 ha), comme la densité des arbres contenant une plateforme, la hauteur et le diamètre des arbres, et la complexité du couvert forestier, et des variables à l’échelle du paysage, comme l’altitude, l’orientation et la pente. La collecte au sol des données de sélection du site de nidification n’est pas rentable dans un contexte d’aménagement forestier à grande échelle; la photointerprétation et les relevés faits à partir de vols à basse altitude sont des méthodes beaucoup plus efficaces pour classer la qualité de l’habitat à l’échelle du paysage. En conclusion, cette étude offre une méthode de validation au sol des méthodes à distance, étape essentielle réalisée au moyen des valeurs numériques générées par les FSR.