A REMOVAL MODEL FOR ESTIMATING DETECTION PROBABILITIES FROM POINT-COUNT SURVEYS

Abstract

Use of point-count surveys is a popular method for collecting data on abundance and distribution of birds. However, analyses of such data often ignore potential differences in detection probability. We adapted a removal model to directly estimate detection probability during point-count surveys. The model assumes that singing frequency is a major factor influencing probability of detection when birds are surveyed using point counts. This may be appropriate for surveys in which most detections are by sound. The model requires counts to be divided into several time intervals. Point counts are often conducted for 10 min, where the number of birds recorded is divided into those first observed in the first 3 min, the subsequent 2 min, and the last 5 min. We developed a maximum-likelihood estimator for the detectability of birds recorded during counts divided into those intervals. This technique can easily be adapted to point counts divided into intervals of any length. We applied this method to unlimited-radius counts conducted in Great Smoky Mountains National Park. We used model selection criteria to identify whether detection probabilities varied among species, throughout the morning, throughout the season, and among different observers. We found differences in detection probability among species. Species that sing frequently such as Winter Wren (Troglodytes troglodytes) and Acadian Flycatcher (Empidonax virescens) had high detection probabilities (∼90%) and species that call infrequently such as Pileated Woodpecker (Dryocopus pileatus) had low detection probability (36%). We also found detection probabilities varied with the time of day for some species (e.g. thrushes) and between observers for other species. We used the same approach to estimate detection probability and density for a subset of the observations with limited-radius point counts. El muestreo mediante conteos por punto es un método popular para colectar datos sobre distribución y abundancia de aves. Sin embargo, los análisis de estos datos generalmente ignoran diferencias potenciales en la probabilidad de detección. Aquí adaptamos un modelo de remoción para estimar directamente la probabilidad de detección de aves en conteos por punto. El modelo supone que la frecuencia con que las aves cantan es un factor principal que influencia la probabilidad de detección. Esto puede ser apropiado en muestreos en donde la mayoría de las detecciones son por sonido. El modelo requiere que los conteos sean divididos en varios intervalos de tiempo. Los conteos por punto duran por lo general 10 min, donde el número de aves registradas es dividido en aquellas observadas durante los primeros 3 min, los 2 min subsecuentes y los últimos 5 min. Desarrollamos un estimador de máxima probabilidad en relación a la detectabilidad de las aves registradas durante conteos divididos en dichos intervalos. Esta técnica puede ser fácilmente adaptada a conteos por punto divididos en intervalos de cualquier duración. Aplicamos este método a conteos de radio ilimitado realizados en el Parque Nacional Great Smoky Mountains. Empleamos criterios de selección del modelo para identificar si las probabilidades de detección variaban entre especies, a lo largo de la mañana, a lo largo de las estaciones y entre diferentes observadores. Encontramos diferencias entre las especies en la probabilidad de detección. Las especies que cantan con frecuencia, como Troglodytes troglodytes y Empidonax virescens, tuvieron una alta probabilidad de detección (∼90%), mientras que las especies que realizan pocas llamadas, como Dryocopus pileatus, tuvieron una baja probabilidad de detección (36%). Encontramos también que la probabilidad de detección varió en relación a la hora del día para algunas especies (e.g. Túrdidos) y entre observadores para otras. Empleamos el mismo procedimiento para conteos por punto de radio limitado para estimar la probabilidad de detección y la densidad en un subconjunto de las observaciones.