A matrix-calibrated species-area model for predicting biodiversity losses due to land-use change

Abstract

Application of island biogeography theory to prediction of species extinctions resulting from habitat loss is based on the assumption that the transformed landscape matrix is completely inhospitable to the taxa considered, despite evidence demonstrating the nontrivial influence of matrix on populations within habitat remnants. The island biogeography paradigm therefore needs refining to account for specific responses of taxa to the area of habitat “islands” and to the quality of the surrounding matrix. We incorporated matrix effects into island theory by partitioning the slope (z value) of species–area relationships into two components: γ, a constant, and σ, a measure of taxon-specific responses to each component of a heterogeneous matrix. We used our matrix-calibrated model to predict extinction and endangerment of bird species resulting from land-use change in 20 biodiversity hotspots and compared these predictions with observed numbers of extinct and threatened bird species. We repeated this analysis with the conventional species–area model and the countryside species–area model, considering alternative z values of 0.35 (island) or 0.22 (continental). We evaluated the relative strength of support for each of the five candidate models with Akaike's information criterion (AIC). The matrix-calibrated model had the highest AIC weight (wi = 89.21%), which means the weight of evidence in support of this model was the optimal model given the set of candidate models and the data. In addition to being a valuable heuristic tool for assessing extinction risk, our matrix-calibrated model also allows quantitative assessment of biodiversity benefits (and trade-offs) of land-management options in human-dominated landscapes. Given that processes of secondary regeneration have become more widespread across tropical regions and are predicted to increase, our matrix-calibrated model will be increasingly appropriate for practical conservation in tropical landscapes. = La aplicación de la teoría de biogeografía de islas a la predicción de extinciones de especies como resultado de la pérdida de hábitat se basa en el supuesto de que la matriz de paisaje transformado es inhóspito para los taxa considerados, no obstante la evidencia que demuestra la influencia no trivial de la matriz sobre las poblaciones en los remanentes de hábitat. Por lo tanto, el paradigma de la biogeografía de islas requiere refinación para explicar las respuestas específicas de los taxa al área de las “islas” de hábitat y a la calidad de la matriz circundante. Incorporamos los efectos de la matriz en la teoría de islas dividiendo la pendiente (valor z) de las relaciones especies-área en dos componentes: γ, una constante, y σ, una medida de las respuestas específicas del taxón a cada componente de una matriz heterogénea. Utilizamos nuestro modelo calibrado para la matriz para predecir la extinción y estatus de riesgo de especies de aves como resultado del cambio en el uso de suelo en 20 sitios de importancia para la biodiversidad y comparamos estas predicciones con el número observado de especies de aves extintas y amenazadas. Repetimos este análisis con el modelo especies-área convencional y el modelo especies-área rural, considerando valores alternativos de z de 0.35 (isla) o 0.22 (continental). Evaluamos la solidez relativa del soporte de cada uno de los cinco modelos con el criterio de información Akaike (AIC). El modelo calibrado para la matriz tuvo el mayor AIC (wi = 89.21%), lo que significa que el peso de la evidencia que soporta este modelo fue el modelo óptimo dado el conjunto de modelos candidatos y los datos. Además de ser una herramienta heurística valiosa para evaluar el riesgo de extinción, nuestro modelo calibrado para la matriz también permite una evaluación cuantitativa de los beneficios para la biodiversidad de las opciones de manejo de suelo en paisajes dominados por la actividad humana. Debido que los procesos de regeneración secundaria se han extendido en las regiones tropicales y que se espera que incrementen, nuestro modelo calibrado para la matriz cada vez será más apropiado para la conservación en paisajes tropicales.