Monitoring wildlife abundance across space and time is an essential task for effective management. Acoustic recording units (ARUs) are a promising technology for efficiently monitoring bird populations and communities. While current acoustic data models provide information on the presence/absence of individual species, new approaches are needed to monitor population sizes (i.e., abundance) across potentially large spatio-temporal regions. We present an integrated modeling framework that combines bird point count survey data with acoustic recordings to deliver superior accuracy and precision of abundance at a lower cost/effort than traditional count-based methods. Using simulations, we compare the accuracy and precision of abundance estimates obtained from models using differing amounts of acoustic vocalizations obtained from a clustering algorithm, point count data, and a subset of manually validated acoustic vocalizations. We also use our modeling framework in a case study to estimate abundance of the Eastern Wood-Pewee (\textit{Contopus virens}) in Vermont, U.S.A. Simulation study results indicate combining acoustic and point count data via an integrated model improves accuracy and precision of abundance estimates compared with models informed by either acoustic or point count data alone. Combining acoustic data with a small number of point count surveys yields precise and accurate estimates of abundance without the need for validating any of the identified acoustic vocalizations. Our integrated modeling approach combines dense acoustic data with few point count surveys to deliver reliable estimates of species abundance without the need for manual identification of acoustic vocalizations or a prohibitively expensive large number of repeated point count surveys.


翻译:监测时空野生物丰度是有效管理的一项基本任务。声学记录单位(ARUs)是高效监测鸟类种群和社区的有希望的技术。虽然目前的声学数据模型提供了单个物种的存在/不存在情况的信息,但需要采用新的方法来监测潜在大型时空区域的人口规模(即丰度)。我们提出了一个综合模型框架,将鸟类点点数调查数据与声学记录结合起来,以比传统计数方法低的成本/努力提供更准确和精确的音量调查。我们通过模拟,利用从模型中获取的、不同数量的声学声音来比较从模型中获得的丰度估计数的准确性和准确性。我们还需要使用我们的模型框架来监测可能规模较大的时地(textit{Contopus vurens}),以在Vermont、U.S.A.S.S.Simmilling研究的结果显示,通过综合模型将声学和点数的准确度估计数与通过不通过声学或点调查而得到的模型的声学和声学数据计算的任何数据计算。

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