Estimating encounter location distributions from animal tracking data. Issue 7 (14th May 2021)

• Record Type: Journal Article
• Authors: Noonan, Michael J.; Martinez‐Garcia, Ricardo; Davis, Grace H.; Crofoot, Margaret C.; Kays, Roland; Hirsch, Ben T.; Caillaud, Damien; Payne, Eric; Sih, Andrew; Sinn, David L.; Spiegel, Orr; Fagan, William F.; Fleming, Christen H.; Calabrese, Justin M.
• Is Part Of: Methods in ecology and evolution. Volume 12:Issue 7(2021)
• Page Start: 1158
• Page End: 1173
• Publication Date: 2021-05-14
• Subjects: animal movement -- Cebus capucinus -- contact -- home range -- interactions -- Tiliqua rugosa; Ecology -- Periodicals; Evolution -- Periodicals; 577
• DOI: 10.1111/2041-210X.13597
• Languages: English
• ISSNs: 2041-210X

Abstract

Abstract: Ecologists have long been interested in linking individual behaviour with higher level processes. For motile species, this 'upscaling' is governed by how well any given movement strategy maximizes encounters with positive factors and minimizes encounters with negative factors. Despite the importance of encounter events for a broad range of ecological processes, encounter theory has not kept pace with developments in animal tracking or movement modelling. Furthermore, existing work has focused primarily on the relationship between animal movement and encounter rates while the relationship between individual movement and the spatial locations of encounter events in the environment has remained conspicuously understudied. Here, we bridge this gap by introducing a method for describing the long‐term encounter location probabilities for movement within home ranges, termed the conditional distribution of encounters (CDE). We then derive this distribution, as well as confidence intervals, implement its statistical estimator into open‐source software and demonstrate the broad ecological relevance of this distribution. We first use simulated data to show how our estimator provides asymptotically consistent estimates. We then demonstrate the general utility of this method for three simulation‐based scenarios that occur routinely in biological systems: (a) a population of individuals with home ranges that overlap with neighbours; (b) a pair of individuals with a hard territorial border between their home ranges; and (c) a predator with a large home range that encompassed the home ranges of multiple prey individuals. Using GPS data from white‐faced capuchins Cebus capucinus, tracked on Barro Colorado Island, Panama, and sleepy lizards Tiliqua rugosa, tracked in Bundey, South Australia, we then show how the CDE can be used to estimate the locations of territorial borders, identify key resources, quantify the potential for competitive or predatory interactions and/or identify any changes in behaviour that directly result from location‐specific encounter probability. The CDE enables researchers to better understand the dynamics of populations of interacting individuals. Notably, the general estimation framework developed in this work builds straightforwardly off of home range estimation and requires no specialized data collection protocols. This method is now openly available via the ctmm R package. Resumen: Uno de los objetivos dela ecología es explicar cómo comportamientos individuales controlan procesos que ocurren a niveles de organización superiores. Para especies móviles, esta conexión viene dada por cómo distintos patrones de movimiento hacen que individuos se encuentren entre sí y con los elementos de su entorno. A pesar de la importancia que estos encuentros tienen para distintas dinámicas ecológicas, su estudio teórico se ha centrado en caracterizar su estadística temporal (frecuencia a la que ocurren), sin prestar excesiva atención a cómo se distribuyen espacialmente. En este trabajo, introducimos la distribución condicional de encuentros (CDE por sus siglas inglés), que permite obtener la probabilidad de que un encuentro tenga lugar en un punto del espacio. Además, para movimientos con área de vida, derivamos la CDE e intervalos de confianza, implementamos su estimador estadístico en software de código abierto y demostramos su relevancia ecológica. Primero, comprobamos la consistencia de nuestro método usando trayectorias simuladas. A continuación, mostramos la utilidad de la CDE para caracterizar encuentros entre individuos simulando tres escenarios comunes: (a) una población con áreas de vida que se solapan parcialmente, (b) dos individuos territoriales sin solapamiento entre sus áreas de vida y (c) un depredador cuya área de vida incluye las de múltiples presas. Finalmente, en escenarios reales, mostramos el potencial de la CDE para estimar fronteras entre territorios individuales, identificar recursos clave para una población, cuantificar la intensidad de interacciones intra o interespecíficas y medir cambios en el comportamiento de los individuos como consecuencia de la probabilidad de encontrar otros individuos en una región del espacio. Para ello, utilizamos dos conjuntos de datos GPS, uno perteneciente a una población de monos cariblancos Cebus capucinus en la isla Barro Colorado (Panamá) y otro, a una población de lagartijas durmientes Tiliqua rugosa en Bundey (sur de Australia). La CDE permitirá comprender mejor las dinámicas poblaciones que emergen de encuentros entre individuos utilizando protocolos estándar para colectar datos de rastreamiento de individuos y estimaciones de áreas de vida. Además, el método se encuentra disponible en código abierto a través del paquete de R ctmm .