Title
Mechanistic understanding of human–wildlife conflict through a novel application of dynamic occupancy models
Author(s)
Goswami, V.R.;Medhi, K.;Nichols, J.D.;Oli, M.K.
Published
2015
Publisher
Conservation Biology
Published Version DOI
https://doi.org/10.1111/cobi.12475
Abstract
Crop and livestock depredation by wildlife is a primary driver of human–wildlife conflict, a problem that threatens the coexistence of people and wildlife globally. Understanding mechanisms that underlie depredation patterns holds the key to mitigating conflicts across time and space. However, most studies do not consider imperfect detection and reporting of conflicts, which may lead to incorrect inference regarding its spatiotemporal drivers. We applied dynamic occupancy models to elephant crop depredation data from India between 2005 and 2011 to estimate crop depredation occurrence and model its underlying dynamics as a function of spatiotemporal covariates while accounting for imperfect detection of conflicts. The probability of detecting conflicts was consistently <1.0 and was negatively influenced by distance to roads and elevation gradient, averaging 0.08–0.56 across primary periods (distinct agricultural seasons within each year). The probability of crop depredation occurrence ranged from 0.29 (SE 0.09) to 0.96 (SE 0.04). The probability that sites raided by elephants in primary period t would not be raided in primary period t + 1 varied with elevation gradient in different seasons and was influenced negatively by mean rainfall and village density and positively by distance to forests. Negative effects of rainfall variation and distance to forests best explained variation in the probability that sites not raided by elephants in primary period t would be raided in primary period t + 1. With our novel application of occupancy models, we teased apart the spatiotemporal drivers of conflicts from factors that influence how they are observed, thereby allowing more reliable inference on mechanisms underlying observed conflict patterns. We found that factors associated with increased crop accessibility and availability (e.g., distance to forests and rainfall patterns) were key drivers of elephant crop depredation dynamics. Such an understanding is essential for rigorous prediction of future conflicts, a critical requirement for effective conflict management in the context of increasing human–wildlife interactions. Entendimiento Mecánico del Conflicto Humano – Animales Silvestre a través de la Novedosa Aplicación de los Modelos Dinámicos de Ocupación Resumen La depredación de cultivos y ganado por parte de animales silvestres es un conductor principal del conflicto humano – animales silvestres, un problema que amenaza la coexistencia de la gente y la vida silvestre a nivel global. Entender los mecanismos que son la base de los patrones de depredación es la clave para mitigar los conflictos a lo largo del tiempo y el espacio. Sin embargo, la mayoría de los estudios no consideran la detección imperfecta y el reporte de conflictos, lo que puede llevar a la interferencia incorrecta con respecto a los conductores espacio-temporales. Aplicamos modelos dinámicos de ocupación a datos de depredación de cultivos por elefantes en India desde 2005 y hasta 2011 para estimar la incidencia de depredación de cultivos y modelar sus dinámicas como una función de covarianzas espacio-temporales mientras representan la detección imperfecta de los conflictos. La probabilidad de detectar conflictos fue constantemente <1.0 y estuvo influenciada negativamente por la distancia a las carreteras y el gradiente de elevación, promediando 0.08 – 0.56 en los periodos primarios (temporadas agrícolas distintas dentro de cada año). La probabilidad de la incidencia de depredación de cultivos varió desde 0.29 (SE 0.09) hasta 0.96 (SE 0.04). La probabilidad de que los sitios saqueados por elefantes en un periodo primario t no fueran saqueados en un periodo primario t + 1 varió con el gradiente de elevación en diferentes temporadas y estuvo influenciado negativamente por la precipitación promedio y la densidad de la aldea y positivamente por la distancia al los bosques. Los efectos negativos de la variación en la precipitación y la distancia a los bosques explicaron de mejor manera la variación en la probabilidad de qu s sitios no saqueados por elefantes en el periodo primario t serían saqueados en el periodo primario t + 1. Con nuestra novedosa aplicación de los modelos de ocupación, separamos a los conductores espacio-temporales de los factores que influyen en cómo son observados, permitiendo así la inferencia más fiable de los mecanismos que son la base de los patrones observados de los conflictos. Encontramos que los factores asociados con el incremento en la disponibilidad y accesibilidad de los cultivos (p. ej.: la distancia a los bosques y los patrones de precipitación) fueron conductores clave en las dinámicas de depredación de cultivos de los elefantes. Tal entendimiento es esencial para una predicción rigurosa de conflictos futuros, un requerimiento crítico para el manejo efectivo de conflictos en el contexto de las crecientes interacción humano – animales silvestres.
Keywords
citizen science;crop and livestock depredation;detection probability;elephants;human-dominated landscapes;monitoring;predictive modeling;ciencia ciudadana;depredación de cultivos y ganado;detección de probabilidad;elefantes;modelado predictivo;monitoreo;terrenos dominados por humanos

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