The influence of model structure on conclusions about the viability and harvesting of Serengeti wildebeest

We investigate how the viability and harvestability predicted by population models are affected by details of model construction. Based on this analysis we discuss some of the pitfalls associated with the use of classical statistical techniques for resolving the uncertainties associated with modeling population dynamics. The management of the Serengeti wildebeest (Connochaetes taurinus) is used as a case study. We fitted a collection of age-structured and unstructured models to a common set of available data and compared model predictions in terms of wildebeest viability and harvest. Models that depicted demographic processes in strikingly different ways fitted the data equally well. However, upon further analysis it became clear that models that fit the data equally well could nonetheless have very different management implications. In general, model structure had a much larger effect on viability analysis (e.g., time to collapse) than on optimal harvest analysis (e.g., harvest rate that maximizes harvest). Some modeling decisions, such as including age-dependent fertility rates, did not affect management predictions, but others had a strong effect (e.g., choice of model structure). Because several suitable models of comparable complexity fitted the data equally well, traditional model selection methods based on the parsimony principle were not practical for judging the value of alternative models. Our results stress the need to implement analytical frameworks for population management that explicitly consider the uncertainty about the behavior of natural systems. En este trabajo investigamos de que forma los analisis de viabilidad y cosecha se ven afectados por detalles en la construccion de modelos poblacionales. Tambien discutimos algunas de las limitaciones de las tecnicas estadisticas clasicas, basadas en el principio de parsimonia, para resolver la incertidumbre asociada a la dinamica de poblaciones. Utilizamos el manejo de la poblacion del nu del Serengeti (Connochaetes taurinus) como caso de estudio. Ajustamos una extensa coleccion de modelos a la informacion disponible y luego comparamos las predicciones referidas a viabilidad y cosecha derivadas de dichos modelos. Los modelos dispares ajustaron los datos igualmente bien, en cuanto a su representacion de los procesos poblacionales, pero con implicaciones de manejo muy dispares. La variacion en la estructura de los modelos tuvo un efecto mayor sobre el analisis de viabilidad (e.g., tiempo medio a la extincion), que sobre el analisis de cosecha optima (e.g., tasa de cosecha que maximiza la captura). Algunas decisiones de manejo, tales como incluir la estructura detallada de edades en la poblacion, no afectaron las predicciones de manejo, mientras otras tuvieron un gran efecto (e.g., seleccion de modelo estructural). Dado que varios modelos de complejidad semejante ajustaron los datos igualmente bien, los metodos tradicionales de seleccion basados en el principio de parsimonia no resultaron apropiados para sopesar el valor de modelos alternativos. Nuestros resultados enfatizan la necesidad de implementar procedimientos analiticos que consideren explicitamente la incertidumbre acerca de comportamiento de los sistemas naturales.