Esse trabalho oferece uma avaliação da abundância do papagaio-de-peito-roxo (Amazona vinacea) para 2016 e 2017, combinando contagens em dormitórios ao longo de toda a distribuição da espécie, em escala global, com amostragens replicadas em dormitórios na região oeste de Santa Catarina (WSC), em escala local, Brasil. As contagens em escala global resultaram em 3888 e 4066 indivíduos em 2016 e 2017, respectivamente. As estimativas para o WSC foram de 945 ± 50 e 1393 ± 40 para os mesmos dois anos. Não foi observada nenhuma evidência de crescimento populacional de 2016 para 2017, pois o acréscimo no número de indivíduos foi acompanhado por aumento do esforço amostral em ambas escalas. Quando extrapolamos a abundância no WSC para toda a área de distribuição da espécie, segundo a IUCN, e pressupondo densidade homogênea, obtivemos valores que estão acima da contagem na escala global, mas dentro da mesma ordem de magnitude. Nosso resultado oferece uma base sólida para afirmar que o tamanho populacional global de A. vinacea é de milhares de indivíduos, mas não dezenas de milhares. Realizamos um esforço sistemático para considerar as principais fontes de incerteza na estimativa de abundância da espécie. Cada contagem, tanto na escala local quanto na global, incluíram visitas em todos os dormitórios conhecidos dentro de um intervalo de 10 dias, evitando duplas contagens devido ao movimento dos papagaios entre dormitórios. No WSC, a abundância foi estimada usando um N-Mixture Model implementado em contexto Bayesiano. Apesar de nossa estimativa de tamanho populacional e de área de distribuição serem maiores do que as consideradas pela IUCN, sugerimos que A. vinacea permaneça na categoria “Em Perigo”, até que sejam realizados estudos sobre tendência populacional. / We offer an assessment of Vinaceous parrot (Amazona vinacea) abundance in 2016 and 2017, combining roost counts over the whole range of the species, with a replicated survey of roosts at the local scale, in western Santa Catarina state (WSC), Brazil. The whole range counts amounted to 3888 and 4066 individuals in 2016 and 2017, respectively. The WSC estimates were 945 ± 50 and of 1393 ± 40 individuals, for the same two years. We found no evidence of population growth from 2016 to 2017 because the increase in numbers is accompanied by an increase in observation effort both in WSC and at the whole-range scale. When extrapolating the WSC abundance estimate to the whole IUCN extant range of the species under the simplifying assumption of homogenous population density, we obtain values above the whole-range counts, but within the same order of magnitude. Such result offers a sound basis for putting the global population size of A. vinacea in the thousands of individuals, but not in the tens of thousands of individuals. We made a systematic effort to address key sources of uncertainty in parrot abundance estimation. Each count, at the local or whole-range scale, includes visits to all relevant roosts within less than ten days time to avoid double counting due to movement between roosts. At the local scale, we estimated abundance using an N-Mixture Model of replicated count data, implemented in a Bayesian framework. Even though we estimate a larger population size and a bigger geographic range that those currently reported by the IUCN, we suggest that A. vinacea should remain in the ‘Endangered’ IUCN threat category, pending further investigation of population trends.

Esse trabalho oferece uma avaliação da abundância do papagaio-de-peito-roxo (Amazona vinacea) para 2016 e 2017, combinando contagens em dormitórios ao longo de toda a distribuição da espécie, em escala global, com amostragens replicadas em dormitórios na região oeste de Santa Catarina (WSC), em escala local, Brasil. As contagens em escala global resultaram em 3888 e 4066 indivíduos em 2016 e 2017, respectivamente. As estimativas para o WSC foram de 945 ± 50 e 1393 ± 40 para os mesmos dois anos. Não foi observada nenhuma evidência de crescimento populacional de 2016 para 2017, pois o acréscimo no número de indivíduos foi acompanhado por aumento do esforço amostral em ambas escalas. Quando extrapolamos a abundância no WSC para toda a área de distribuição da espécie, segundo a IUCN, e pressupondo densidade homogênea, obtivemos valores que estão acima da contagem na escala global, mas dentro da mesma ordem de magnitude. Nosso resultado oferece uma base sólida para afirmar que o tamanho populacional global de A. vinacea é de milhares de indivíduos, mas não dezenas de milhares. Realizamos um esforço sistemático para considerar as principais fontes de incerteza na estimativa de abundância da espécie. Cada contagem, tanto na escala local quanto na global, incluíram visitas em todos os dormitórios conhecidos dentro de um intervalo de 10 dias, evitando duplas contagens devido ao movimento dos papagaios entre dormitórios. No WSC, a abundância foi estimada usando um N-Mixture Model implementado em contexto Bayesiano. Apesar de nossa estimativa de tamanho populacional e de área de distribuição serem maiores do que as consideradas pela IUCN, sugerimos que A. vinacea permaneça na categoria “Em Perigo”, até que sejam realizados estudos sobre tendência populacional. / We offer an assessment of Vinaceous parrot (Amazona vinacea) abundance in 2016 and 2017, combining roost counts over the whole range of the species, with a replicated survey of roosts at the local scale, in western Santa Catarina state (WSC), Brazil. The whole range counts amounted to 3888 and 4066 individuals in 2016 and 2017, respectively. The WSC estimates were 945 ± 50 and of 1393 ± 40 individuals, for the same two years. We found no evidence of population growth from 2016 to 2017 because the increase in numbers is accompanied by an increase in observation effort both in WSC and at the whole-range scale. When extrapolating the WSC abundance estimate to the whole IUCN extant range of the species under the simplifying assumption of homogenous population density, we obtain values above the whole-range counts, but within the same order of magnitude. Such result offers a sound basis for putting the global population size of A. vinacea in the thousands of individuals, but not in the tens of thousands of individuals. We made a systematic effort to address key sources of uncertainty in parrot abundance estimation. Each count, at the local or whole-range scale, includes visits to all relevant roosts within less than ten days time to avoid double counting due to movement between roosts. At the local scale, we estimated abundance using an N-Mixture Model of replicated count data, implemented in a Bayesian framework. Even though we estimate a larger population size and a bigger geographic range that those currently reported by the IUCN, we suggest that A. vinacea should remain in the ‘Endangered’ IUCN threat category, pending further investigation of population trends.

Esse trabalho oferece uma avaliação da abundância do papagaio-de-peito-roxo (Amazona vinacea) para 2016 e 2017, combinando contagens em dormitórios ao longo de toda a distribuição da espécie, em escala global, com amostragens replicadas em dormitórios na região oeste de Santa Catarina (WSC), em escala local, Brasil. As contagens em escala global resultaram em 3888 e 4066 indivíduos em 2016 e 2017, respectivamente. As estimativas para o WSC foram de 945 ± 50 e 1393 ± 40 para os mesmos dois anos. Não foi observada nenhuma evidência de crescimento populacional de 2016 para 2017, pois o acréscimo no número de indivíduos foi acompanhado por aumento do esforço amostral em ambas escalas. Quando extrapolamos a abundância no WSC para toda a área de distribuição da espécie, segundo a IUCN, e pressupondo densidade homogênea, obtivemos valores que estão acima da contagem na escala global, mas dentro da mesma ordem de magnitude. Nosso resultado oferece uma base sólida para afirmar que o tamanho populacional global de A. vinacea é de milhares de indivíduos, mas não dezenas de milhares. Realizamos um esforço sistemático para considerar as principais fontes de incerteza na estimativa de abundância da espécie. Cada contagem, tanto na escala local quanto na global, incluíram visitas em todos os dormitórios conhecidos dentro de um intervalo de 10 dias, evitando duplas contagens devido ao movimento dos papagaios entre dormitórios. No WSC, a abundância foi estimada usando um N-Mixture Model implementado em contexto Bayesiano. Apesar de nossa estimativa de tamanho populacional e de área de distribuição serem maiores do que as consideradas pela IUCN, sugerimos que A. vinacea permaneça na categoria “Em Perigo”, até que sejam realizados estudos sobre tendência populacional. / We offer an assessment of Vinaceous parrot (Amazona vinacea) abundance in 2016 and 2017, combining roost counts over the whole range of the species, with a replicated survey of roosts at the local scale, in western Santa Catarina state (WSC), Brazil. The whole range counts amounted to 3888 and 4066 individuals in 2016 and 2017, respectively. The WSC estimates were 945 ± 50 and of 1393 ± 40 individuals, for the same two years. We found no evidence of population growth from 2016 to 2017 because the increase in numbers is accompanied by an increase in observation effort both in WSC and at the whole-range scale. When extrapolating the WSC abundance estimate to the whole IUCN extant range of the species under the simplifying assumption of homogenous population density, we obtain values above the whole-range counts, but within the same order of magnitude. Such result offers a sound basis for putting the global population size of A. vinacea in the thousands of individuals, but not in the tens of thousands of individuals. We made a systematic effort to address key sources of uncertainty in parrot abundance estimation. Each count, at the local or whole-range scale, includes visits to all relevant roosts within less than ten days time to avoid double counting due to movement between roosts. At the local scale, we estimated abundance using an N-Mixture Model of replicated count data, implemented in a Bayesian framework. Even though we estimate a larger population size and a bigger geographic range that those currently reported by the IUCN, we suggest that A. vinacea should remain in the ‘Endangered’ IUCN threat category, pending further investigation of population trends.

<p>  </p> <p>Blanding’s Turtle populations face direct threats to their survival. To help protect populations, habitats that can best support Blanding’s Turtle populations need to be identified across their range. Blanding’s Turtles have been a difficult to detect species and may be present at a site even if not detected during targeted surveys. Additionally, Blanding’s Turtles may be present at a site but may have little to no recruitment so additional measures of site suitability beyond species presence are needed to determine more suitable or higher quality habitats. In my research, I attempt to determine suitability of sites for Blanding’s Turtles across Michigan and Ohio using data collected from rapid assessment protocols fit into single season occupancy models with wetland and upland landcover types as co-variates of occupancy. To further determine the suitability of sites based on these data, I created single season occupancy models for juvenile Blanding’s Turtles and used N-mixture abundance modelling to determine relative abundance of Blanding’s Turtles at a site using the same landcovers as covariates of occupancy and abundance. Both modelling frameworks also allowed me to include detection covariates that could increase Blanding’s Turtle detection in future surveys. </p> <p>Detection was largely influenced by Julian date with the highest probability of detection occurring from mid-May through late June. Length of trapping surveys was also found to influence Blanding’s Turtle detection with a substantial decrease in daily trap capture rates by the fourth trap night of a survey. Michigan occupancy and abundance models found that the most suitable sites in Michigan would have high percentages of high-quality upland forest and woody wetland landcovers, with the percentage of open water supporting the occupancy of turtles but having no discernable effect on abundance. Total upland forest also significantly increased the probability of juvenile occupancy in Michigan. In Michigan, I also observed that survey method can greatly influence the estimates of occupancy and abundance, and I determined that visual surveys cannot accurately determine these estimates. The heavily disturbed nature of Ohio’s landscape took away from the predictive power of landcovers used in my research for Blanding’s Turtle occupancy and abundance. The vast difference between occupied habitats in Michigan and Ohio also takes away from the predictive power of the regional level model and relative abundance of Blanding’s Turtle populations cannot be accurately determined at this scale using the spatial covariates I included. However, total undisturbed forest and total wetland proved to be positive covariates of Blanding’s Turtle abundance and occupancy for adult and juvenile turtles across both states, but the habitats used in each state vary greatly so future conservation decisions should be made on the state level as largest spatial scale. Using my models for Michigan suitable sites can be determined within the state and compare relative abundance between sites to determine healthier populations. For future analysis in Ohio, different, smaller scales spatial covariates should be used to explain differences in occupancy and abundance between sites.</p>

Obtaining accurate estimates of animal abundance is made difficult by the fact that most animal species are detected imperfectly. Early attempts at building likelihood models that account for unknown detection probability impose a simplifying assumption unrealistic for many populations, however: no births, deaths, migration or emigration can occur in the population throughout the study (i.e., population closure). In this dissertation, I develop likelihood models that account for unknown detection and do not require assuming population closure. In fact, the proposed models yield a statistical test for population closure. The basic idea utilizes a procedure in three steps: (1) condition the probability of the observed data on the (unobserved) period- specific abundances; (2) multiply this conditional probability by the (prior) likelihood for the period abundances; and (3) remove (via summation) the period- specific abundances from the joint likelihood, leaving the marginal likelihood of the observed data. The utility of this procedure is two-fold: step (1) allows detection probability to be more accurately estimated, and step (2) allows population dynamics such as entering migration rate and survival probability to be modeled. The main difficulty of this procedure arises in the summation in step (3), although it is greatly simplified by assuming abundances in one period depend only the most previous period (i.e., abundances have the Markov property). I apply this procedure to form abundance and site occupancy rate estimators for both the setting where observed point counts are available and the setting where only the presence or absence of an animal species is ob- served. Although the two settings yield very different likelihood models and estimators, the basic procedure forming these estimators is constant in both. / Graduation date: 2012

A urbanização e a expansão das fronteiras agrícolas na região Neotropical estão entre as principais forças causadoras da degradação ambiental em hábitats abertos naturais. Inferências e estimativas de abundância são críticas para quantificação de dinâmicas populacionais e impactos de mudanças ambientais. Contudo, a detecção imperfeita e outros fenômenos que causam inflação de zeros podem induzir erros de estimativas e dificultar a identificação de padrões ecológicos. Examinamos como a consideração desses fenômenos em dados de contagens de indivíduos não marcados pode informar na escolha do método apropriado para estimativas populacionais. Revisamos métodos estabelecidos (modelos lineares generalizados [GLMs] e amostragem de distância [distance sampling]) e emergentes que usam modelos hierárquicos baseados em misturas (N-mixture; modelo de Royle-Nichols [RN], e N-mixture básico, zero inflacionado, espacialmente explicito, visita única, e multiespécies) para estimar a abundância de populações não marcadas. Como estudo de caso, aplicamos o método N-mixture baseado em visitas únicas para modelar dados de contagens de aves de rapina em estradas e investigar como transformações de habitat no Cerrado e Pantanal do Mato Grosso do Sul afetaram as populações de 12 espécies em uma escala regional (>300.000 km2). Os métodos diferem nos pré-requisitos de desenho amostral, e a sua adequabilidade depender da espécie em questão, da escala e objetivos do estudo, e considerações financeiras e logísticas, que devem ser avaliados para que verbas, tempo e esforço sejam utilizados com eficiência. No estudo de caso, a detecção de todas as espécies foi influenciada pela horário de amostragem, com efeitos congruentes com expectativas baseadas no comportamentos de forregeamento e de voo. A vegetação fechada e carcaças também influenciaram a detecção de algumas espécies. A abundância da maioria das espécies foi negativamente influenciada pela conversão de habitats naturais para antrópicos, particularmente pastagens e plantações de soja e cana-de-açúcar, até mesmo para espécies generalistas consideradas como indicadores ruins da qualidade de hábitats. A proteção dos hábitats naturais remanescentes é essencial para prevenir um declínio ainda maior das populações de aves de rapina na área de estudo, especialmente no domínio do Cerrado / Urbanization and the expansion of agricultural frontiers are among the main forces driving the degradation of natural habitats in Neotropical open habitats. Inference and estimates of abundance are critical for quantifying population dynamics and the impacts of environmental change. Yet imperfect detection and other phenomena that cause zero inflation can induce estimation error and obscure ecological patterns. We examine how detection error and zero-inflation in count data of unmarked individuals inform the choice of analytical method for estimating population size. We review established (GLMs and distance sampling) and emerging methods that use N-mixture models (Royle-Nichols model, and basic, zero-inflated, temporary emigration, beta-binomial, generalized open-population, spatially explicit, single-visit and multispecies) to estimate abundance of unmarked populations. As a case study, we employed a single visit N-mixture approach to model roadside raptor count data and investigate how land-use transformations in the Cerrado and Pantanal domains in Brazil have affected the populations of 12 species on a regional scale (>300,000 km2). Methods differ in sampling design requirements, and their suitability will depend on the study species, scale and objectives of the study, and financial and logistical considerations, which should be evaluated to use funds, time and effort efficiently. In the case study, detection of all species was influenced by time of day, with effects that follow expectations based on foraging and flying behavior. Closed vegetation on and carcasses found during surveys also influenced detection of some species. Abundance of most species was negatively influenced by conversion of natural Cerrado and Pantanal habitats to anthropogenic uses, particularly pastures, soybean and sugar cane plantations, even for generalist species usually considered poor habitat-quality indicators. Protection of the remaining natural habitats is essential to prevent further decline of raptor populations in the study area, especially in the Cerrado domain

A urbanização e a expansão das fronteiras agrícolas na região Neotropical estão entre as principais forças causadoras da degradação ambiental em hábitats abertos naturais. Inferências e estimativas de abundância são críticas para quantificação de dinâmicas populacionais e impactos de mudanças ambientais. Contudo, a detecção imperfeita e outros fenômenos que causam inflação de zeros podem induzir erros de estimativas e dificultar a identificação de padrões ecológicos. Examinamos como a consideração desses fenômenos em dados de contagens de indivíduos não marcados pode informar na escolha do método apropriado para estimativas populacionais. Revisamos métodos estabelecidos (modelos lineares generalizados [GLMs] e amostragem de distância [distance sampling]) e emergentes que usam modelos hierárquicos baseados em misturas (N-mixture; modelo de Royle-Nichols [RN], e N-mixture básico, zero inflacionado, espacialmente explicito, visita única, e multiespécies) para estimar a abundância de populações não marcadas. Como estudo de caso, aplicamos o método N-mixture baseado em visitas únicas para modelar dados de contagens de aves de rapina em estradas e investigar como transformações de habitat no Cerrado e Pantanal do Mato Grosso do Sul afetaram as populações de 12 espécies em uma escala regional (>300.000 km2). Os métodos diferem nos pré-requisitos de desenho amostral, e a sua adequabilidade depender da espécie em questão, da escala e objetivos do estudo, e considerações financeiras e logísticas, que devem ser avaliados para que verbas, tempo e esforço sejam utilizados com eficiência. No estudo de caso, a detecção de todas as espécies foi influenciada pela horário de amostragem, com efeitos congruentes com expectativas baseadas no comportamentos de forregeamento e de voo. A vegetação fechada e carcaças também influenciaram a detecção de algumas espécies. A abundância da maioria das espécies foi negativamente influenciada pela conversão de habitats naturais para antrópicos, particularmente pastagens e plantações de soja e cana-de-açúcar, até mesmo para espécies generalistas consideradas como indicadores ruins da qualidade de hábitats. A proteção dos hábitats naturais remanescentes é essencial para prevenir um declínio ainda maior das populações de aves de rapina na área de estudo, especialmente no domínio do Cerrado / Urbanization and the expansion of agricultural frontiers are among the main forces driving the degradation of natural habitats in Neotropical open habitats. Inference and estimates of abundance are critical for quantifying population dynamics and the impacts of environmental change. Yet imperfect detection and other phenomena that cause zero inflation can induce estimation error and obscure ecological patterns. We examine how detection error and zero-inflation in count data of unmarked individuals inform the choice of analytical method for estimating population size. We review established (GLMs and distance sampling) and emerging methods that use N-mixture models (Royle-Nichols model, and basic, zero-inflated, temporary emigration, beta-binomial, generalized open-population, spatially explicit, single-visit and multispecies) to estimate abundance of unmarked populations. As a case study, we employed a single visit N-mixture approach to model roadside raptor count data and investigate how land-use transformations in the Cerrado and Pantanal domains in Brazil have affected the populations of 12 species on a regional scale (>300,000 km2). Methods differ in sampling design requirements, and their suitability will depend on the study species, scale and objectives of the study, and financial and logistical considerations, which should be evaluated to use funds, time and effort efficiently. In the case study, detection of all species was influenced by time of day, with effects that follow expectations based on foraging and flying behavior. Closed vegetation on and carcasses found during surveys also influenced detection of some species. Abundance of most species was negatively influenced by conversion of natural Cerrado and Pantanal habitats to anthropogenic uses, particularly pastures, soybean and sugar cane plantations, even for generalist species usually considered poor habitat-quality indicators. Protection of the remaining natural habitats is essential to prevent further decline of raptor populations in the study area, especially in the Cerrado domain