種の分布モデリングにおける社会経済の利用。農村社会の特徴は、フクロウの発生予測を向上させる

The use of socio-economy in species distribution modelling: Features of rural societies improve predictions of barn owl occurrence.

• Michał Żmihorski
• Marek Kowalski
• Jan Cichocki
• Sławomir Rubacha
• Dorota Kotowska
• Dominik Krupiński
• Zuzanna M Rosin
• Martin Šálek
• Tomas Pärt

抄録

農地の鳥類にとって重要な生息地や資源の多様性は、土地利用や農業生産に関する通常の統計では部分的にしか把握されていないようである。例えば、フクロウや猛禽類の餌食となるげっ歯類の密度や、多くの種の営巣地となる農村部の建築物の密度は、鳥類の多様性にとって中心的なものであるが、公式の統計では報告されていない。このように、農地の鳥類の種の分布、個体数、傾向をモデル化しても、重要な予測可能な生息地の要素を見逃してしまう可能性がある。本研究では、農村部の生息環境に関する追加情報源として地域の社会経済的要因を用いて、ポーランド全土の2768の教会におけるオオミミズクの発生予測が改善されるかどうかを検証した。フクロウは778の教会で発生しており、気候が温暖で、耕地や牧草地の割合が高く、道路密度が低く、光害が少ない地域にあるレンガ造りの古い教会を好むようであった。地域の失業率、高齢者の割合、市民一人当たりのコミューン収入、高学歴の市民の割合、労働人口に占める農民の割合などのデータを含めることで、モデルは大幅に改善され、これらの変数の中には、土地利用や気候に関するデータよりもミミズフクロウの発生を予測するものもあった。また、失業率が高い地域、高齢者の割合が高い地域、労働人口に占める農家の割合が高い地域では、より多くのフクロウが発生する可能性があることがわかった。重要なことは、気候・インフラ・土地利用データがすべてモデルに含まれていたにもかかわらず、社会経済変数がフクロウの発生と相関していたことである。本研究では、地域社会の社会経済が、農地の生物多様性の空間的変動に関連した重要な情報を追加する可能性があるが、見落とされている可能性があると結論付けた。

Variation of habitats and resources important for farmland birds seems to be only partly captured by ordinary statistics on land-use and agricultural production. For instance, densities of rodents being prey for owls and raptors or structures of rural architecture providing nesting sites for many species are central for bird diversity but are not reported in any official statistics. Thus, modelling species distributions, population abundance and trends of farmland birds may miss important predictive habitat elements. Here, we involve local socio-economy factors as a source of additional information on rural habitat to test whether it improves predictions of barn owl occurrence in 2768 churches across Poland. Barn owls occurred in 778 churches and seemed to prefer old churches made of brick located in regions with a milder climate, higher share of arable land and pastures, low road density and low levels of light pollution. Including data on local unemployment, the proportion of elder citizens, commune income per citizen, the share of citizens with high education and share of farmers among working population improved the model substantially and some of these variables predicted barn owl occurrence better than several land-use and climate data. Barn owls were more likely to occur in areas with high unemployment, a higher proportion of older citizens in a local population and higher share of farmers among working population. Importantly, the socio-economy variables were correlated with the barn owl occurrence despite all climatic, infrastructure and land-use data were present in the model. We conclude that the socio-economy of local societies may add important but overlooked information that links to spatial variation in farmland biodiversity.

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