Assessing non–parametric estimators of species richness. A case study with birds in green areas of the city of Puebla, Mexico

Nuestro objetivo fue evaluar el desempeño de estimadores no paramétricos de la riqueza de especies con datos reales. Durante la temporada de cría de 2003 censamos las comunidades de aves en dos áreas verdes de la ciudad de Puebla (México), y obtuvimos las corres¬pondientes curvas de rarefacción, que fueron ajustadas a dos funciones de acumulación de especies no asintóticas y siete asintóticas. Según criterios de la teoría de la información, la función de acumulación de Weibull o la Beta–P fueron las que mejor describieron estas curvas de acumulación, y asumimos que sus asíntotas estimaron la riqueza real en los dos sitios. Después evaluamos el sesgo, la precisión y la exactitud de cinco estimadores no paramétricos de la riqueza de especies (ICE, Chao 2, Jackknife 1, Jackknife 2 y Bootstrap) para esfuerzos de muestreo crecientes (1–53 unidades de censo). Todos los estimadores no paramétricos aquí evaluados subestimaron la riqueza asintótica la mayor parte del tiempo, en especial en una de las comunidades. Sin embargo, tras combinar los datos de los dos sitios, sólo ICE, Jackknife 1 y Jackknife 2 mostraron sesgos menores al 10% con algún esfuerzo de muestreo, aunque únicamente Jackknife 1 tuvo una exactitud global alta (error medio relativo al cuadradox100 &lt; 5%), incluso con esfuerzos de muestreo bajos (cerca del 20% del total de las unidades de censo). En conclusión, proponemos que el estimador no paramétrico Jackknife 1 puede usarse como un límite inferior de la riqueza de especies de aves en áreas urbanas similares a las de nuestro estudio. Palabras clave: Exactitud, Sesgo, Biodiversidad, Aves, Inventarios, Jackknife, Precisión, Urbanización.Nuestro objetivo fue evaluar el desempeño de estimadores no paramétricos de la riqueza de especies con datos reales. Durante la temporada de cría de 2003 censamos las comunidades de aves en dos áreas verdes de la ciudad de Puebla (México), y obtuvimos las corres¬pondientes curvas de rarefacción, que fueron ajustadas a dos funciones de acumulación de especies no asintóticas y siete asintóticas. Según criterios de la teoría de la información, la función de acumulación de Weibull o la Beta–P fueron las que mejor describieron estas curvas de acumulación, y asumimos que sus asíntotas estimaron la riqueza real en los dos sitios. Después evaluamos el sesgo, la precisión y la exactitud de cinco estimadores no paramétricos de la riqueza de especies (ICE, Chao 2, Jackknife 1, Jackknife 2 y Bootstrap) para esfuerzos de muestreo crecientes (1–53 unidades de censo). Todos los estimadores no paramétricos aquí evaluados subestimaron la riqueza asintótica la mayor parte del tiempo, en especial en una de las comunidades. Sin embargo, tras combinar los datos de los dos sitios, sólo ICE, Jackknife 1 y Jackknife 2 mostraron sesgos menores al 10% con algún esfuerzo de muestreo, aunque únicamente Jackknife 1 tuvo una exactitud global alta (error medio relativo al cuadradox100 &lt; 5%), incluso con esfuerzos de muestreo bajos (cerca del 20% del total de las unidades de censo). En conclusión, proponemos que el estimador no paramétrico Jackknife 1 puede usarse como un límite inferior de la riqueza de especies de aves en áreas urbanas similares a las de nuestro estudio. Palabras clave: Exactitud, Sesgo, Biodiversidad, Aves, Inventarios, Jackknife, Precisión, Urbanización.Our objective was to evaluate the performance of non–parametric estimators of spe¬cies richness with real data. During the 2003 breeding season, bird communities were sampled in two green areas in the city of Puebla (Mexico), and the corresponding sample–based rarefaction curves were obtained. Mean data were adjusted to two non–asymptotic and seven asymptotic accumulation functions, and the best model was selected by means of reliability criteria in information theory. The cumulative Weibull and the Beta–P functions were the best–fit models. Bias, precision and accuracy of five non–parametric estimators of species richness (ICE, Chao2, Jackknife 1, Jackknife 2, and Bootstrap) were then assessed for increasing sampling efforts (1–53 sampling units) against the asymptote of the selected accumulation functions. All the non–parametric estimators here evaluated underestimated true richness most of the time, specially in one of the sites. However, after combining data from the two assemblages, only ICE, and Jackknife 1 and 2 exhibited bias below 10% with different sampling efforts, and only Jackknife 1 was globally accurate (scaled mean squared errorx100< 5%, even with low sampling efforts, ca. 20% of the total). Therefore, we propose using the Jackknife 1 non–parametric estimator as a lower limit to measure bird species richness in urban sites similar to those in the present study. Key words: Accuracy, Bias, Biodiversity, Birds, Inventories, Jackknife, Precision, Urbanization

Assessing non-parametric estimators of species richness. A case study with birds in green areas of the city of Puebla, Mexico Evaluación de estimadores no paramétricos de la riqueza de especies. un ejemplo con aves en áreas verdes de la ciudad de puebla, méxico

Our objective was to evaluate the performance of non-parametric estimators of species richness with real data. During the 2003 breeding season, bird communities were sampled in two green areas in the city of Puebla (Mexico), and the corresponding sample-based rarefaction curves were obtained. Mean data were adjusted to two non-asymptotic and seven asymptotic accumulation functions, and the best model was selected by means of reliability criteria in information theory. The cumulative Weibull and the Beta-P functions were the best-fit models. Bias, precision and accuracy of five non-parametric estimators of species richness (ICE, Chao 2, Jackknife 1, Jackknife 2, and Bootstrap) were then assessed for increasing sampling efforts (1-53 sampling units) against the asymptote of the selected accumulation functions. All the non-parametric estimators here evaluated underestimated true richness most of the time, specially in one of the sites. However, after combining data from the two assemblages, only ICE, and Jackknife 1 and 2 exhibited bias below 10% with different sampling efforts, and only Jackknife 1 was globally accurate (scaled mean squared error x 100 < 5%, even with low sampling efforts, ca. 20% of the total). Therefore, we propose using the Jackknife 1 non-parametric estimator as a lower bound to measure bird species richness in urban sites similar to those in the present study