Effectiveness of Predicting Breeding Bird Distributions Using Probabilistic Models

: Conservation biologists need to be able to predict species distributions based on easily collected data available at regional scales. We quantified the effectiveness of different types of data for predicting bird distributions for the state of Idaho. We developed probabilistic models to evaluate the ability of vegetation, climate, and spatial autocorrelation data to predict the presence or absence of 40 bird species. We determined the probability of correctly predicting presence and absence for each species using a training-testing sample methodology. This method involves splitting the data set into two portions: one portion was used to “fit” the models using maximum likelihood, and the second portion was then predicted from the fitted models. The predicted probability of species presence from the second portion of the data was compared to actual presence-absence values to assess model performance. Overall, differences in average performance among the parameterized models were small. Vegetation, climate, and spatial models each predicted approximately 60% of the presences correctly. Models employing a combination of these factors consistently improved model performance, but only slightly (an approximate 4% improvement). In contrast, the null model correctly predicted just 35% of the presences. Our results suggest that (1) parameterized models are a substantial improvement over a null model but still make frequent mistakes in predicting the presence or absence of species, and (2) data availability may be the most important factor in determining which variables to use to predict species presence-absence. In some cases, available and relatively inexpensive climate data or incomplete distributional information may be the preferred data option. Resumen: Biologos conservacionistas necesitan ser capaces de predecir distribuciones de especies en base a datos facilmente colectados a escalas regionales. Cuantificamos la efectividad de diferentes tipos de datos para predecir distribuciones de aves en el Estado de Idaho. Desarrollamos modelos probabilisticos para evaluar la habilidad para predecir presencia/ausencia de 40 especies de aves en base a vegetacion, clima, datos de autocorrelacion espacial, combinaciones de estas variables y un modelo nulo. Determinamos la probabilidad de predecir correctamente presencias y ausencias para cada especie utilizando una metodologia de muestreo de entrenamiento-prueba. Este metodo involucra el dividir los datos en dos porciones: una que es utilizada para establecer los modelos utilizando probabilidad maxima y la segunda porcion es predecida en base a los modelos establecidos. Las probabilidades de prediccion de presencia de especies de la segunda porcion de datos fue comparada con valores reales de presencia/ausencia para evaluar el rendimiento del modelo. En general, las diferencias en el rendimiento promedio entre los modelos parametrizados fueron pequenas. Los modelos de vegetacion, clima y los modelos espaciales predijeron cada uno aproximadamente un 60% de las presencias de manera correcta. Los modelos que emplearon una combinacion de estos factores mejoraron consistentemente el rendimiento del modelo, pero solo de manera ligera (4% de mejoria). En contraste, el modelo nulo predijo correctamente 35% de las presencias. Nuestros resultados sugieren que (1) los modelos parametrizados son un mejoramiento sustancial sobre el modelo nulo, pero aun cometen frecuentes errores en la prediccion de presencia y ausencia, y (2) la accesibilidad de datos puede ser el factor mas importante en la determinacion de las variables a usar para predecir presencia/ausencia de especies. En algunos casos, la accesibilidad y lo relativamente barato de los datos climaticos o la informacion distribucional incompleta puede ser la opcion de datos preferida.