Effects of site‐selection bias on estimates of biodiversity change. Issue 2 (28th September 2020)

• Record Type: Journal Article
• Authors: Mentges, Andrea; Blowes, Shane A.; Hodapp, Dorothee; Hillebrand, Helmut; Chase, Jonathan M.
• Is Part Of: Conservation biology. Volume 35:Issue 2(2021)
• Page Start: 688
• Page End: 698
• Publication Date: 2020-09-28
• Subjects: alpha diversity -- community dynamics -- conceptual model -- local trends -- richness change -- sampling bias -- temporal trends -- cambios en la riqueza -- diversidad alfa -- dinámicas comunitarias -- modelo conceptual -- sesgo de muestreo -- tendencias locales -- tendencias temporales -- 抽样偏差 -- 丰富度变化 -- alpha多样性 -- 局部趋势 -- 时间趋势 -- 群落动态 -- 概念模型; Conservation biology -- Periodicals; 333.9516
• DOI: 10.1111/cobi.13610
• Languages: English
• ISSNs: 0888-8892

Abstract

Abstract: Estimates of biodiversity change are essential for the management and conservation of ecosystems. Accurate estimates rely on selecting representative sites, but monitoring often focuses on sites of special interest. How such site‐selection biases influence estimates of biodiversity change is largely unknown. Site‐selection bias potentially occurs across four major sources of biodiversity data, decreasing in likelihood from citizen science, museums, national park monitoring, and academic research. We defined site‐selection bias as a preference for sites that are either densely populated (i.e., abundance bias) or species rich (i.e., richness bias). We simulated biodiversity change in a virtual landscape and tracked the observed biodiversity at a sampled site. The site was selected either randomly or with a site‐selection bias. We used a simple spatially resolved, individual‐based model to predict the movement or dispersal of individuals in and out of the chosen sampling site. Site‐selection bias exaggerated estimates of biodiversity loss in sites selected with a bias by on average 300–400% compared with randomly selected sites. Based on our simulations, site‐selection bias resulted in positive trends being estimated as negative trends: richness increase was estimated as 0.1 in randomly selected sites, whereas sites selected with a bias showed a richness change of −0.1 to −0.2 on average. Thus, site‐selection bias may falsely indicate decreases in biodiversity. We varied sampling design and characteristics of the species and found that site‐selection biases were strongest in short time series, for small grains, organisms with low dispersal ability, large regional species pools, and strong spatial aggregation. Based on these findings, to minimize site‐selection bias, we recommend use of systematic site‐selection schemes; maximizing sampling area; calculating biodiversity measures cumulatively across plots; and use of biodiversity measures that are less sensitive to rare species, such as the effective number of species. Awareness of the potential impact of site‐selection bias is needed for biodiversity monitoring, the design of new studies on biodiversity change, and the interpretation of existing data. Abstract : Article impact statement : Nonsubjective site selection is important for accurate estimation of the direction of biodiversity change. Abstract : Efectos del Sesgo en la Selección de Sitio sobre las Estimaciones del Cambio en la Biodiversidad Resumen: Las estimaciones del cambio en la biodiversidad son esenciales para el manejo y la conservación de los ecosistemas. Las estimaciones precisas dependen de la selección de sitios representativos pero su monitoreo con frecuencia se enfoca en los sitios de interés especial. En su mayoría se desconoce cómo influyen tales sesgos en la selección de sitios sobre las estimaciones del cambio en la biodiversidad. El sesgo en la selección de sitios ocurre potencialmente en cuatro fuentes principales de datos sobre biodiversidad, disminuyendo en probabilidad cuando los datos vienen de la ciencia ciudadana, museos, el monitoreo de los parques nacionales y la investigación académica. Definimos al sesgo en la selección de sitios como la preferencia por sitios que están densamente poblados (es decir, sesgo por abundancia) o que son ricos en especies (es decir, sesgo por riqueza). Simulamos el cambio en la biodiversidad en un paisaje virtual y le dimos seguimiento a la biodiversidad observada en un sitio muestreado. El sitio fue seleccionado al azar o con un sesgo en la selección de sitio. Usamos un modelo simple basado en los individuos y resuelto espacialmente para predecir el movimiento o la dispersión de los individuos dentro y fuera del sitio de muestreo elegido. El sesgo en la selección de sitio exageró las estimaciones de la pérdida de la biodiversidad en los sitios seleccionados con un sesgo en promedio de 300–400% en comparación con sitios seleccionados al azar. Con base en nuestras simulaciones, el sesgo en la selección de sitio derivó en que las tendencias positivas se estimaran como tendencias negativas: se estimó que el incremento en la riqueza fue de 0.1 en sitios seleccionados al azar, mientras que en los sitios seleccionados con un sesgo mostraron un cambio en la riqueza de −0.1 a −0.2 en promedio. Así, el sesgo en la selección de sitio puede indicar erróneamente la existencia de disminuciones en la biodiversidad. Variamos el diseño del muestreo y las características de las especies y encontramos que los sesgos en la selección de sitio estaban más consolidados en las series de tiempo corto, para los granos pequeños, organismos con una baja habilidad de dispersión, grandes patrimonios genéticos de especies regionales y una agregación espacial fuerte. Con base en estos resultados, para lograr minimizar el sesgo en la selección de sitio, recomendamos usar esquemas sistemáticos de selección de sitio; maximizar el área de muestreo; calcular las medidas de biodiversidad acumulativamente en los lotes; y usar las medidas de biodiversidad que son menos sensibles a las especies raras, como el número efectivo de especies. Se necesita tener conciencia sobre el impacto potencial del sesgo en la selección de sitio para el monitoreo de la biodiversidad, el diseño de nuevos estudios sobre el cambio en la biodiversidad y la interpretación de los datos existentes. 摘要: 估计生物多样性变化对于生态系统的管理和保护至关重要。准确的估计依赖于选择代表性位点, 但监测却往往集中于研究者特别感兴趣的位点。这种位点选择的偏倚如何影响对生物多样性变化的估计, 在很大程度上仍不清楚。位点选择偏倚可能出现在四种来源的生物多样性数据中, 按可能性从大到小排序依次为公民科学、博物馆、国家公园监测和学术研究。我们将位点选择偏倚定义为种群密度大 (即丰度偏倚) 和物种丰富 (丰富度偏倚) 两种类型。本研究在虚拟景观中模拟了生物多样性的变化, 并在一个采样点持续记录观察到的生物多样性。位点是随机选择或有偏倚地选择的。接下来, 我们使用基于个体的简单空间解析模型来预测个体在选定采样位点内外的移动或扩散。与随机选择位点相比, 偏倚性地选择位点对生物多样性损失的估计平均夸大了 300‐400% 。根据我们的模拟, 位点选择偏倚会导致正趋势被估计为负趋势: 在随机选择的位点, 丰富度增加被估计为 0.1, 而偏倚性选择的位点, 丰富度平均变化为 −0.1到−0.2 。因此, 位点选择偏倚可能错误地表明生物多样性减少。我们改变了采样设计和物种特征, 结果发现在时间序列短、粒度小、生物扩散能力低、区域物种库较大和空间聚集较强的情况下, 位点选择偏倚最明显。基于以上发现, 为了最大程度地减少位点选择偏倚, 我们建议采用系统的位点选择方案、最大化采样区域、累积计算地块间的生物多样性, 以及使用对稀有物种不敏感的生物多样性指标, 例如有效物种数量。在生物多样性监测、生物多样性变化研究设计以及对现有数据的解释中, 都应认识到位点选择偏倚的潜在影响。翻译: 胡怡思; 审校: 聂永刚