Mammal responses to global changes in human activity vary by trophic group and landscape

Wildlife must adapt to human presence to survive in the Anthropocene, so it is critical to understand species responses to humans in different contexts. We used camera trapping as a lens to view mammal responses to changes in human activity during the COVID-19 pandemic. Across 163 species sampled in 102 projects around the world, changes in the amount and timing of animal activity varied widely. Under higher human activity, mammals were less active in undeveloped areas but unexpectedly more active in developed areas while exhibiting greater nocturnality. Carnivores were most sensitive, showing the strongest decreases in activity and greatest increases in nocturnality. Wildlife managers must consider how habituation and uneven sensitivity across species may cause fundamental differences in human–wildlife interactions along gradients of human influence.Peer reviewe

Statistical modelling of large carnivores' distribution in Europe

Les grands carnivores recolonisent l’Europe grâce à une augmentation des forêts et des populations d'ongulés sauvages ainsi que des mesures de conservation. Or, les carnivores entrent en interactions avec les activités humaines telles que l’élevage. Quantifier leur distribution peut aider à situer les impacts sur ces activités. Ces espèces sont très mobiles, difficiles à observer et vivent à de faibles densités. La modélisation de leur distribution présente plusieurs défis en raison 1) de leur détectabilité imparfaite, 2) de leur distribution dynamique dans le temps et 3) du suivi à grande échelle basé sur la collecte de données opportunistes sans mesure formelle de l'effort d'échantillonnage. Dans cette thèse, nous nous sommes concentrés sur deux espèces de grands carnivores, le loup et le lynx boréal, pour développer les méthodologies liées à la modélisation de la distribution d’espèces. Nous avons exploré l’application des modèles d’occupancy dans le contexte du suivi des grands carnivores en Europe. Ces modèles établissent le lien entre la présence d’une espèce et l’environnement dans le but d’établir la proportion d'une zone d'étude que l’espèce occupe, tout en prenant en compte une détectabilité imparfaite.Plus précisément, nous avons d'abord évalué la dynamique de la distribution des loups en France de 1994 à 2016, tout en prenant en compte leur détection imparfaite. Nous avons montré l'importance de prendre en compte l’effort d'échantillonnage variant dans le temps et dans l'espace à l’aide de de modèles d’occupancy dynamique.Deuxièmement, comme des faux positifs peuvent être présents lors de la surveillance d'espèces rares, nous avons développé un modèle dynamique d’occupancy qui tenait compte simultanément des faux négatifs et des faux positifs pour analyser conjointement des données qui contenaient à la fois des détections certaines et des détections incertaines. L'analyse des données sur le lynx boréal dans les pays alpins a suggéré que l'incorporation de détections incertaines produisait des estimations des paramètres écologiques plus précises.Troisièmement, nous avons développé un modèle qui prenait en compte l'hétérogénéité de la détection tout en traitant les faux positifs. En appliquant notre nouvelle approche au loup en France, nous avons démontré que l'hétérogénéité de la détection du loup était principalement due à un effort d'échantillonnage hétérogène dans l'espace.Quatrièmement, pour traiter des sources de données multiples, nous avons développé un modèle de processus ponctuel de Poisson qui permettait l'inclusion de différentes sources de données lors de la construction des SDMs. Nous avons montré comment la combinaison des données sur la distribution permettait d’optimiser un suivi en répondant à la question de savoir quelle(s) source(s) d'information apporterait l’essentiel de l’information lors du suivi du lynx en Norvège.Cinquièmement, pour comprendre les mécanismes sous-jacents de la colonisation des loups en France, nous avons développé un cadre statistique pour estimer l'occupation spatio-temporelle et la dynamique des effectifs en utilisant le cadre de diffusion écologique. Nous avons montré le potentiel de notre approche pour prédire la distribution future potentielle du loup à court terme, un élément qui pourrait contribuer à cibler des zones de gestion ou se concentrer sur des zones de conflit potentiel.Dans l'ensemble, nos travaux montrent que les données opportunistes peuvent être analysées à l'aide de modèles de distribution d’espèces qui prennent en compte les contraintes liées au type de suivi utilisé pour produire les données. Nos approches peuvent être utilisées par les gestionnaires pour optimiser la surveillance des grands carnivores, cibler des zones de présence potentielles et contribuer à proposer des mesures destinées à atténuer les conflits.Large carnivores are recovering in Europe, due to an increasing forest cover, ungulate population and conservation measures. Tthis return poses challenges as carnivores can interact with livestock farming. Assessing their distributions can help to predict and mitigate conflicts with human activities. Because large carnivores are highly mobile, elusive and live at very low density, modeling their distributions presents several challenges due to 1) their imperfect detectability, 2) their dynamic ranges over time and 3) their monitoring at large scales consisting of opportunistic data without a formal measure of the sampling effort. In this thesis, we focused on two carnivore species, wolves (Canis lupus) and Eurasian lynx (Lynx lynx), to develop the methodological aspects related to the modelling of species distributions. We considered the application of occupancy models in the context of monitoring large carnivores in Europe. These models allow the establishment of a link between the species’ presence and environmental covariates while accounting for imperfect detectability, in order to establish the proportion of a study area occupied by the species.We first assessed wolf range dynamics in France from 1994 to 2016, while accounting for species imperfect detection and showed the importance of accounting for time- and space-varying sampling effort using dynamic site-occupancy models.Second, acknowledging that false positives may occur when monitoring rare species, we showcased a dynamic occupancy model that simultaneously accounts for false negatives and positives to jointly analyze data that include both unambiguous detections and ambiguous detections. The analysis of data on the Eurasian lynx in Alpine countries suggested that incorporating ambiguous detections produced more precise estimates of the ecological parameters.Third, we developed a model accounting for heterogeneity in detection while dealing with false positives. Applying our new approach to a case study with grey wolves in France, we demonstrated that heterogeneity in wolf detection was due to a heterogeneous sampling effort across space.Fourth, to deal with multiple data sources, we developed a Poisson point process approach which allows the inclusion of different data sources when building SDMs. By doing so, we also answered the question about which source(s) of information would provide most of the information when monitoring the lynx in Norway.Fifth and finally, to understand the underlying mechanisms of the colonization of wolves in France, we developed a statistical framework for estimating spatiotemporal occupancy and abundance dynamics using the ecological diffusion framework. We demonstrated the potential of our approach to predict the potential future distribution of wolves in the short term, an element that could contribute to target management areas or focus on areas of potential conflict.Overall our work shows that opportunistic data can be analyzed with species distribution models that control for issues linked to the type of monitoring used to produce the data. Our approaches have the potential for being used by decision-makers to optimize the monitoring of large carnivores and to target sites where carnivores are likely to occur and mitigate conflicts

Modélisation statistique de la distribution des grands carnivores en Europe

Large carnivores are recovering in Europe, due to an increasing forest cover, ungulate population and conservation measures. Tthis return poses challenges as carnivores can interact with livestock farming. Assessing their distributions can help to predict and mitigate conflicts with human activities. Because large carnivores are highly mobile, elusive and live at very low density, modeling their distributions presents several challenges due to 1) their imperfect detectability, 2) their dynamic ranges over time and 3) their monitoring at large scales consisting of opportunistic data without a formal measure of the sampling effort. In this thesis, we focused on two carnivore species, wolves (Canis lupus) and Eurasian lynx (Lynx lynx), to develop the methodological aspects related to the modelling of species distributions. We considered the application of occupancy models in the context of monitoring large carnivores in Europe. These models allow the establishment of a link between the species’ presence and environmental covariates while accounting for imperfect detectability, in order to establish the proportion of a study area occupied by the species.We first assessed wolf range dynamics in France from 1994 to 2016, while accounting for species imperfect detection and showed the importance of accounting for time- and space-varying sampling effort using dynamic site-occupancy models.Second, acknowledging that false positives may occur when monitoring rare species, we showcased a dynamic occupancy model that simultaneously accounts for false negatives and positives to jointly analyze data that include both unambiguous detections and ambiguous detections. The analysis of data on the Eurasian lynx in Alpine countries suggested that incorporating ambiguous detections produced more precise estimates of the ecological parameters.Third, we developed a model accounting for heterogeneity in detection while dealing with false positives. Applying our new approach to a case study with grey wolves in France, we demonstrated that heterogeneity in wolf detection was due to a heterogeneous sampling effort across space.Fourth, to deal with multiple data sources, we developed a Poisson point process approach which allows the inclusion of different data sources when building SDMs. By doing so, we also answered the question about which source(s) of information would provide most of the information when monitoring the lynx in Norway.Fifth and finally, to understand the underlying mechanisms of the colonization of wolves in France, we developed a statistical framework for estimating spatiotemporal occupancy and abundance dynamics using the ecological diffusion framework. We demonstrated the potential of our approach to predict the potential future distribution of wolves in the short term, an element that could contribute to target management areas or focus on areas of potential conflict.Overall our work shows that opportunistic data can be analyzed with species distribution models that control for issues linked to the type of monitoring used to produce the data. Our approaches have the potential for being used by decision-makers to optimize the monitoring of large carnivores and to target sites where carnivores are likely to occur and mitigate conflicts.Les grands carnivores recolonisent l’Europe grâce à une augmentation des forêts et des populations d'ongulés sauvages ainsi que des mesures de conservation. Or, les carnivores entrent en interactions avec les activités humaines telles que l’élevage. Quantifier leur distribution peut aider à situer les impacts sur ces activités. Ces espèces sont très mobiles, difficiles à observer et vivent à de faibles densités. La modélisation de leur distribution présente plusieurs défis en raison 1) de leur détectabilité imparfaite, 2) de leur distribution dynamique dans le temps et 3) du suivi à grande échelle basé sur la collecte de données opportunistes sans mesure formelle de l'effort d'échantillonnage. Dans cette thèse, nous nous sommes concentrés sur deux espèces de grands carnivores, le loup et le lynx boréal, pour développer les méthodologies liées à la modélisation de la distribution d’espèces. Nous avons exploré l’application des modèles d’occupancy dans le contexte du suivi des grands carnivores en Europe. Ces modèles établissent le lien entre la présence d’une espèce et l’environnement dans le but d’établir la proportion d'une zone d'étude que l’espèce occupe, tout en prenant en compte une détectabilité imparfaite.Plus précisément, nous avons d'abord évalué la dynamique de la distribution des loups en France de 1994 à 2016, tout en prenant en compte leur détection imparfaite. Nous avons montré l'importance de prendre en compte l’effort d'échantillonnage variant dans le temps et dans l'espace à l’aide de de modèles d’occupancy dynamique.Deuxièmement, comme des faux positifs peuvent être présents lors de la surveillance d'espèces rares, nous avons développé un modèle dynamique d’occupancy qui tenait compte simultanément des faux négatifs et des faux positifs pour analyser conjointement des données qui contenaient à la fois des détections certaines et des détections incertaines. L'analyse des données sur le lynx boréal dans les pays alpins a suggéré que l'incorporation de détections incertaines produisait des estimations des paramètres écologiques plus précises.Troisièmement, nous avons développé un modèle qui prenait en compte l'hétérogénéité de la détection tout en traitant les faux positifs. En appliquant notre nouvelle approche au loup en France, nous avons démontré que l'hétérogénéité de la détection du loup était principalement due à un effort d'échantillonnage hétérogène dans l'espace.Quatrièmement, pour traiter des sources de données multiples, nous avons développé un modèle de processus ponctuel de Poisson qui permettait l'inclusion de différentes sources de données lors de la construction des SDMs. Nous avons montré comment la combinaison des données sur la distribution permettait d’optimiser un suivi en répondant à la question de savoir quelle(s) source(s) d'information apporterait l’essentiel de l’information lors du suivi du lynx en Norvège.Cinquièmement, pour comprendre les mécanismes sous-jacents de la colonisation des loups en France, nous avons développé un cadre statistique pour estimer l'occupation spatio-temporelle et la dynamique des effectifs en utilisant le cadre de diffusion écologique. Nous avons montré le potentiel de notre approche pour prédire la distribution future potentielle du loup à court terme, un élément qui pourrait contribuer à cibler des zones de gestion ou se concentrer sur des zones de conflit potentiel.Dans l'ensemble, nos travaux montrent que les données opportunistes peuvent être analysées à l'aide de modèles de distribution d’espèces qui prennent en compte les contraintes liées au type de suivi utilisé pour produire les données. Nos approches peuvent être utilisées par les gestionnaires pour optimiser la surveillance des grands carnivores, cibler des zones de présence potentielles et contribuer à proposer des mesures destinées à atténuer les conflits

Combining multiple data sources in species distribution models while accounting for spatial dependence and overfitting with combined penalized likelihood maximization

International audienc

A mechanistic-statistical species distribution model to explain and forecast wolf (Canis lupus) colonization in South-Eastern France

National audienceSpecies distribution models (SDMs) are important statistical tools for ecologists to understand and predict species range. However, standard SDMs do not explicitly incorporate dynamic processes like dispersal. This limitation may lead to bias in inference about species distribution. Here, we adopt the theory of ecological diffusion that has recently been introduced in statistical ecology to incorporate spatio-temporal processes in ecological models. As a case study, we considered the wolf (Canis lupus) that has been recolonizing Eastern France naturally through dispersal from the Apennines since the early 90's. Using partial differential equations for modeling species diffusion and growth in a fragmented landscape, we develop a mechanistic-statistical spatio-temporal model accounting for ecological diffusion, logistic growth and imperfect species detection. We conduct a simulation study and show the ability of our model to i) estimate ecological parameters in various situations with contrasted species detection probability and number of surveyed sites and ii) forecast the distribution into the future. We found that the growth rate of the wolf population in France was explained by the proportion of forest cover, that diffusion was influenced by human density and that species detectability increased with increasing survey effort. Using the parameters estimated from the 2007-2015 period, we then forecasted wolf distribution in 2016 and found good agreement with the actual detections made that year. Our approach may be useful for managing species that interact with human activities to anticipate potential conflicts

Accounting for misidentification and heterogeneity in occupancy studies using hidden Markov models

International audienc

Studying Species Demography and Distribution in Natural Conditions: Hidden Markov Models

International audienceThis chapter shows how hidden Markov models (HMMs) can be used to develop capture–recapture and occupancy models, traditionally used to study the dynamics of populations and the distribution of species in a context of imperfect detection. It shows how the HMM formulation permits the estimation of hidden variables in two different case studies. These case studies include: estimating the prevalence of dog–wolf hybrids with uncertain individual identification; and estimating the distribution of a wolf population with species identification errors and heterogeneous detection. The hidden variables encountered in the study of animal populations are living/dead; developmental states, which are generally discrete, such as sexual maturity; epidemiological states; or social states. HMM will be used to model species distribution in a case featuring identification errors and heterogeneous detection. The main advantage of the HMM approach lies in the ability to infer the ecological states of individuals and species which are partially observable: these are hidden variables

Estimer l’effort d’échantillonnage de réseaux participatifs : l’exemple du réseau Loup-lynx

International audienceLes réseaux participatifs présentent l’avantage d’avoir une couverture performante pour échantillonner les espèces à large échelle. En revanche, ils souffrent souvent d’un déficit de mesure de l’effort, pourtant nécessaire aux analyses de données. Ici, nous utilisons la distance entre les correspondants et les indices qu'ils ont trouvés pour estimer l'effort d'échantillonnage du réseau Loup-lynx

Climate matching and anthropogenic factors contribute to the colonization and extinction of local populations during avian invasions

AIM: Concern about the impacts of biological invasions has generated a great deal of interest in understanding factors that determine invasion success. Most of our current knowledge comes from static approaches that use spatial patterns as a proxy of temporal processes. These approaches assume that species are present in areas where environmental conditions are the most favourable. However, this assumption is problematic when applied to dynamic processes such as species expansions when equilibrium has not been reached. LOCATION: Iberian Peninsula. TAXON: Birds. METHODS: In our work, we analyse the roles played by human activities, climatic matching and spatial connectivity on the two main underlying processes shaping the spread of invasive species (i.e. colonization and extinction) using a dynamic modelling approach. We use a large data set that has recorded the occurrence of two invasive bird speciesâthe ringânecked (Psittacula krameri) and the monk (Myiopsitta monachus) parakeetsâin the Iberian Peninsula from 1991 to 2016. RESULTS: Human activities and climate matching play a role on species range dynamics. Human influence and urbanization were the most relevant factors explaining colonization. Additionally, an effect of climate matching was found. Persistence (the inverse of extinction) was mainly affected by human influence for the monk parakeet and by the extent of urban environments for the ringânecked parakeet. MAIN CONCLUSIONS: Human activities play a major role not only on colonization of new locations, but also on persistence during range expansion. Additionally, natural processesânotably climate matchingâalso affect new colonizations. These findings add to our understanding of the mechanisms that might allow alien species to expand their geographic range at new locations and might help to improve our capacity to assess invasion risks and impacts accurately

Historic of detections of wolves per site per year

The rows of this matrix are the 3547 sites and the 23 columns are the 23 years from 1994 to 2016. For each line a 0 means that no detection occured and a 1 means that a detection occured