Monitoring boreal avian populations: how can we estimate trends and trajectories from noisy data?

Substantial effort has been dedicated to developing reliable monitoring schemes for North American bird populations, but our ability to monitor bird populations in the boreal forest remains limited because of the sparsity of long-term data sets, particularly in northerly regions. Given the importance of the boreal forest for many migratory birds, we set out to (1) summarize the main challenges associated with monitoring avian populations, (2) describe the available statistical tools for population monitoring and their applications, and (3) identify future directions to overcome current challenges in monitoring bird populations in the boreal forest. Defining and delineating populations of interest and identifying the drivers that affect those populations present the greatest current challenges. This is because migratory birds may be affected by many population-limiting processes at different stages of their annual life cycles. These factors are often hierarchically structured and can influence populations at the local, regional, or continental scales. Some of the challenges associated with delineating populations and identifying population drivers can be addressed via the plethora of sampling and analytic methods available to examine population change over time. Choosing the proper analytic methods depends on the goals of the study and the nature of the data such as single or multiple populations, repeated occurrence or count-based surveys, or demographic rates. Recent advances in hierarchical and integrated population models make these analytic approaches some of the most promising avenues for the development of future methods. However, these tools require large data sets, and acquiring sufficient data on bird populations and potential explanatory variables is difficult in the boreal forest. If the current challenges to monitoring birds in the boreal forest are to be overcome, serious effort should be dedicated to integrating existing data and making them accessible. Enhancing survey effort through multispecies surveys will also play an important role. Implementing spatially balanced sampling plans with a rotating panel design could balance the trade-offs between spatial versus temporal replication at an affordable cost. Improving the accessibility of environmental covariates that are spatially and temporally explicit would also enable development of mechanistic population models that improve our understanding of migratory bird population dynamics. Finally, given that long-term monitoring programs can take many decades before delivering reliable population trends and that organizational priorities often change over time, we suggest that collaborative efforts will help ensure the long-term survival of new monitoring programs. Surveillance des populations aviaires boréales : comment estimer les tendances et les trajectoires à partir de données bruyantes? RÉSUMÉ. Des efforts considérables ont été consacrés au développement de programmes de surveillance fiable des populations d'oiseaux d'Amérique du Nord. Toutefois, notre capacité à surveiller les populations aviaires dans la forêt boréale reste limitée, en raison de la rareté des jeux de données de longue durée, en particulier dans les régions boréales. Compte tenu de l'importance de la forêt boréale pour de nombreux oiseaux migrateurs, nous avons entrepris (1) de résumer les principaux défis associés à la surveillance des populations aviaires, (2) de décrire les outils statistiques disponibles pour la surveillance des populations et leurs applications et (3) d'identifier les orientations futures afin de surmonter les difficultés actuelles de surveillance des populations aviaires dans la forêt boréale. La définition et la délimitation des populations d'intérêt et l'identification des éléments qui affectent ces populations représentent les principaux défis actuellement. Cela est dû au fait que les oiseaux migrateurs peuvent être affectés par de nombreux processus limitant les populations Address of Correspondent: Christian Roy, Canadian Wildlife Service, Environment and Climate Change Canada, 351 St. Joseph Boulevard , Gatineau, Quebec K1A 0H3, Canada, christian.roy3@canada.ca Avian Conservation and Ecology 14(2): 8 http://www.ace-eco.org/vol14/iss2/art8/ à différents stades de leur cycle de vie annuel. Ces facteurs sont souvent structurés de manière hiérarchique et peuvent influencer les populations aux niveaux local, régional ou continental. Certains des défis associés à la délimitation des populations et l'identification des facteurs qui influencent les populations peuvent être traités à l'aide de la multitude de méthodes d'échantillonnage et d'analyse disponibles pour examiner l'évolution de la population au fil du temps. Le choix de méthodes d'analyse appropriées dépend des objectifs de l'étude et de la nature des données, par exemple des populations uniques ou multiples, les enquêtes répétées ou basées sur des comptes ou les taux démographiques. Les progrès récents des modèles de populations hiérarchiques et intégrés ont fait de certaines de ces approches analytiques les orientations les plus prometteuses pour le développement des méthodes futures. Toutefois, ces outils requièrent d'importants jeux de données ; or, l'acquisition de données suffisantes sur les populations aviaires et de variables d'explication potentielles est complexe dans la forêt boréale. Si l'on veut surmonter les défis actuels à la surveillance des oiseaux dans la forêt boréale, il convient de consacrer des efforts importants à l'intégration et à la mise à disposition des données existantes. Le renforcement des efforts d'enquête portant sur des espèces multiples jouera également un rôle important. La mise en oeuvre de programmes d'échantillonnage équilibrés avec un modèle à panel rotatif pourrait équilibrer les compromis entre réplication spatiale ou temporelle moyennant un coût raisonnable. L'amélioration de l'accès aux co-variables environnementales explicites sur le plan spatial et temporel permettrait en outre d'élaborer des modèles de population mécaniques qui amélioreront notre compréhension de la dynamique des populations d'oiseaux migrateurs. Enfin, compte tenu du fait qu'il faut parfois de nombreuses décennies pour que les programmes de surveillance à long terme produisent des tendances fiables en matière de populations et que les priorités des organisations évoluent au fil du temps, nous pensons que des efforts collaboratifs contribueront à assurer la pérennité des nouveaux programmes de surveillance.