Modeling unobserved variables in dendrochronological age structures improves inferences about population dynamics.

Abstract

The loss of evidence poses a major challenge to historical ecology. For example, dendroecological studies aiming at relating tree establishment with past climate should consider the possibility that many plants might not survive to be recorded at the date of the study. A standard approach to deal with this data loss consists in fitting an exponential decay curve to the observed age structure and using the residuals of this fit as a proxy of tree establishment. Here we show that Hierarchical Bayesian analysis (HBA) where tree establishment is modeled as a latent variable can outperform the standard approach. We illustrate the use of HBA with a simulation study where the goal is to infer population dynamics from dendrochronological age-structures. Both methods are also used to analyze empirical data from expanding alder forests in northwestern Argentina. The simulation study showed that the standard approach underestimated the association between rainfall and tree establishment. The HBA was unbiased and had narrower uncertainty around estimates. In the empirical study, the HBA detected effects of rainfall on tree establishment, which were deemed not significant by the standard approach. Besides these advantages, the flexibility of HBA should allow the analysis of more complex (and realistic) models. La perte d'éléments de preuve pose un défi pour l'écologie historique. Par exemple, des études dendroécologiques concernant la relation entre l'établissement des arbres et le climat passé devraient envisager la possibilité de que nombreuses plantes pourraient ne pas survivre à la date de l'étude. Une méthode standard pour traiter ce problème consiste à ajuster une courbe de décroissance exponentielle à la structure d'âge observée et utiliser les résidus comme un indicateur d'établissement. Nous montrons que l'analyse Bayésienne hiérarchique (ABH), où l'établissement est modélisé comme une variable latente peut surpasser la méthode standard. Nous illustrons l'utilisation d'ABH avec une étude de simulation où le but est déduire la dynamique des populations à partir des structures d'âge dendrochronologiques. Les deux méthodes sont aussi utilisées pour analyser données empiriques de l'expansion des forêts d'aulnes dans le nord-ouest de l'Argentine. L'étude de simulation a montré que l'approche standard sous-estime l'association entre les précipitations et l'établissement. Le ABH l'a estimée sans biais et avec moins incertitude. Dans l'étude empirique, l'ABH a détecté des effets des précipitations sur l'établissement, qui ont été jugé non significatifs par la méthode standard. Outre ces avantages, la flexibilité de l'ABH permet l'analyse des modèles plus complexes (et réalistes).The accepted manuscript in pdf format is listed with the files at the bottom of this page. The presentation of the authors' names and (or) special characters in the title of the manuscript may differ slightly between what is listed on this page and what is listed in the pdf file of the accepted manuscript; that in the pdf file of the accepted manuscript is what was submitted by the author