Datele privind întâlnirile cu carcasele de elefant
Datele privind carcasele de elefant african au fost colectate în cadrul programului MIKE (Monitoring the Illegal Killing of Elephants), care a fost instituit de Convenția privind comerțul internațional cu specii pe cale de dispariție (CITES) în 2002 și care, de atunci, a colaborat cu autoritățile din domeniul vieții sălbatice din întreaga Africă pentru a pune în aplicare un program de monitorizare bazat pe rangerii. Programul adună numărul anual de cadavre din 53 de situri (majoritatea zone protejate, dar care se extind adesea în zonele neprotejate învecinate) din 29 de țări din Africa Subsahariană. Detaliile complete ale metodelor de monitorizare sunt descrise în altă parte12, dar, în esență, pădurarii care patrulează în mod regulat înregistrează locația oricărui cadavru de elefant întâlnit și identifică dacă moartea a fost rezultatul mortalității naturale, al gestionării sau al uciderii ilegale (aproape întotdeauna braconajul pentru fildeș, dar foarte ocazional ca urmare a represaliilor în conflictul om-elefant). Între 2002 și 2017, programul a înregistrat 18 007 carcase în Africa, dintre care 8860 au fost identificate ca fiind ucideri ilegale, furnizând 607 observații din 53 de situri în 16 ani (include toate înregistrările primite până în februarie 2018). Mai multe situri nu au raportat carcase în fiecare an sau s-au alăturat programului mai târziu de 2002.
Ar trebui remarcat faptul că aceste date privind întâlnirile cu carcase, compilate de programul MIKE, prezintă câteva limitări potențiale12: (a) variația mortalității de fond (și anume, carcasele rezultate din mortalitatea naturală sau din gestionare) este necunoscută, dar influențează PIKE, deoarece se presupune că este constantă între ani și situri. Mortalitatea de fond (aici mortalitatea naturală) este crescută în timpul secetelor și al perioadelor cu precipitații scăzute49,50, astfel încât am urmărit să luăm în considerare mortalitatea naturală variabilă prin estimarea efectului precipitațiilor anuale specifice fiecărui sit asupra PIKE și prin stabilirea acestui efect la zero pentru predicțiile modelului. (b) Calcularea PIKE între situri și ani se bazează pe ipoteza că probabilitățile de detectare sunt aceleași pentru toate carcasele, rezultate din activități ilegale, management sau din motive naturale. Aceasta ar putea fi o ipoteză puțin probabilă, deoarece datele sunt colectate de către patrulele de combatere a braconajului cu obiectivul de a descuraja activitățile ilegale. Cu toate acestea, pare plauzibil să se presupună că această distorsiune este mai degrabă constantă în spațiu și timp, ceea ce duce la o estimare precisă a tendințelor și a asocierii cu covariatele. (c) Pe baza datelor provenite din 53 de situri din întreaga Africă, este posibil ca predicția ratelor de braconaj să nu acopere întreaga incertitudine a estimărilor continentale, deși zona studiată acoperă 25 % din zona în care elefanții de savană africani sunt rezidenți existenți51 și aproximativ 50 % din populația de elefanți de savană din Africa6,15.
Covariate
alegerea covariatelor (tabelul suplimentar 1), considerate ca potențiali factori determinanți ai intensității braconajului, a fost ghidată de studii anterioare7,12 și de cunoștințele experților52. Am inclus covariate pe care am considerat că au legătură cu cererea sau oferta de fildeș de elefant, inclusiv factori care variază la nivel temporal și spațial și doi indicatori separați ai sărăciei: rata mortalității infantile și densitatea sărăciei. Sărăcia este o problemă complexă, multidimensională, care nu poate fi măsurată cu ușurință printr-o singură variabilă53, dar impactul negativ al sărăciei asupra activităților ilegale cu animale sălbatice a fost evidențiat anterior18 , astfel încât este important să se ia în considerare mai multe aspecte ale sărăciei. Nu toate covariatele au fost disponibile la cea mai mare rezoluție pentru fiecare an în parte. Mai jos, le prezentăm în următoarea ordine: pentru fiecare sit în parte, pentru fiecare țară în parte, la nivel de sit, anual. Înainte de analiză, toate covariatele au fost centrate și standardizate pentru a avea o medie de 0 și o deviație standard de 1. Am testat, de asemenea, coliniaritatea între predictori. Toate combinațiile au prezentat estimări ρ2 ale lui Spearman <0,5, ceea ce am considerat o corelație neproblematică (a se vedea Fig. Suplimentară 1).
Rata mortalității infantile: Rata mortalității infantile (IMR) măsoară numărul de decese ale copiilor cu vârsta sub un an la 1000 de nașteri vii și este un indicator brut al nivelului de dezvoltare și al statutului socio-economic într-o comunitate54. Rețineți că IMR este inclusă în întregime ca un indicator pentru o axă a sărăciei55: dacă IMR este puternic predictivă pentru ratele de braconaj al elefanților, nu am interpreta acest lucru ca sugerând că doar intervențiile în domeniul sănătății ar trebui să aibă un impact asupra ratelor de braconaj.
Sunt disponibile estimări ale IMR la nivel de sit pentru anul 2000, produse de Centre for International Earth Science Information Network (CIESIN56). Estimările anuale ale IMR pe țară au fost puse la dispoziție de grupul interinstituțional al Organizației Națiunilor Unite (ONU) pentru estimarea mortalității infantile57. Deoarece atât variabilitatea spațială, cât și cea temporală sunt ridicate, am combinat cele două seturi de date pentru a obține estimări ale IMR pentru fiecare sit în fiecare an. În realitate, este posibil ca ratele de îmbunătățire în zonele rurale și urbane să difere, dar schimbările naționale reflectă probabil îmbunătățiri mai mari în zonele rurale, unde populațiile de elefanți sunt cele mai răspândite și IMR este mai mare, mai degrabă decât schimbări mai mici datorate urbanizării58.
Este important de remarcat faptul că diferențele spațiale ale IMR medii ar putea reprezenta diferențele dintre situri în ceea ce privește sărăcia mai bine decât măsurile IMR anuale. IMR anuală scade în timp, deoarece măsurile medicale și de sănătate publică de succes au îmbunătățit asistența medicală mult mai rapid decât s-au îmbunătățit alți factori asociați cu sărăcia, ceea ce ar putea slăbi valoarea IMR anuală ca indicator al sărăciei generale. Prin urmare, am testat corelația IMR56 la nivel de sit cu PIKE într-un model separat, în care am neglijat în totalitate modificările temporale ale IMR. Rezultatele acestei analize suplimentare susțin ipoteza conform căreia variația spațială a IMR este un indicator mai bun al sărăciei decât variația temporală (a se vedea tabelul suplimentar 5).
Precipitare: Precipitațiile anuale pe site au fost derivate din datele Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS59). În analiză, am luat logaritmul natural al acestei variabile din cauza distribuției sale înclinate spre stânga. Această variabilă climatică a fost inclusă pentru a permite modificări ale mortalității naturale a elefanților. Variația ar putea apărea din două procese. Siturile cu precipitații mai mari pot identifica habitate mai dense, unde găsirea cadavrelor din cauza mortalității naturale este mai dificilă și, prin urmare, PIKE poate fi mai mare din cauza unei subestimări a mortalității naturale. În al doilea rând, precipitațiile mai scăzute (în cadrul siturilor sau între situri) pot crește mortalitatea naturală49,50 și, prin urmare, pot duce la subestimarea ratelor de braconaj din cauza unor valori PIKE mai scăzute.
Indicatorul de percepție a corupției: Indicele de percepție a corupției (IPC) a fost calculat de Transparency International60 pentru fiecare țară în fiecare an. Acesta reprezintă nivelul perceput al corupției din sectorul public al unei țări în funcție de experți și oameni de afaceri. Indicele utilizează o scală de la 0 la 100, unde 0 reprezintă „foarte corupt” și 100 reprezintă „foarte curat”. Am inclus IPC ca indicator indirect al corupției din sectorul public și al corupției politice, despre care s-a demonstrat că afectează prezența activităților ilegale în domeniul vieții sălbatice27.
Densitatea sărăciei: Densitatea sărăciei definește numărul de persoane pe km2 care câștigă mai puțin de 1,25 USD pe zi. Aceasta reprezintă o măsură a sărăciei relative și, prin urmare, un alt indicator al problemei sărăciei multidimensionale. Aceste date la nivel de sit au fost furnizate pentru anul 2005 de către HarvestChoice61.
Suprafața sitului: Suprafața siturilor MIKE62 în km2. În analiză, am luat logaritmul natural al acestei variabile din cauza distribuției sale înclinate spre stânga. Efectul așteptat al suprafeței siturilor asupra intensității braconajului este oarecum ambivalent. Pe de o parte, ariile protejate mai mari ar putea prezenta mai puțin efectul negativ de margine, pe de altă parte, ecosistemele mai mici ar putea fi mai ușor de patrulat.
Adecvarea aplicării legii: Estimări ale gradului de adecvare a dispozițiilor de aplicare a legii. Pentru fiecare sit, specialiștii MIKE returnează un formular după ce au fost instruiți de către (https://cites.org/eng/prog/mike/tools_training_materials/leca) echipa programului MIKE, estimând gradul de adecvare a asigurării aplicării legii. Ne așteptam ca ecosistemele cu o adecvare mai mare a aplicării legii să prezinte valori PIKE mai mici.
Sechestrări de fildeș la scară largă de fildeș: Greutatea anuală a capturilor de fildeș la scară mare (≥500 kg)63,64. În cazurile în care fildeșul prelucrat făcea parte din transport, valorile au fost convertite în echivalent fildeș brut, luând în considerare o pierdere de 30 % în timpul prelucrării.
Prețul fildeșului: Prețurile anuale ale fildeșului de mamut pe principalele piețe chineze (China, Hong Kong și Macao) au fost derivate din baza de date Comtrade a ONU65. Această covariabilă a fost inclusă ca o aproximare a cererii de fildeș de elefant, deoarece presupunem că prețurile fildeșului de mamut sunt corelate cu prețurile fildeșului de elefant de pe piața neagră (pentru care nu există date). Cu toate acestea, este demn de remarcat faptul că prețul fildeșului este probabil să nu fie afectat doar de cererea de pe piață, ci și de condițiile mai generale ale economiei. Pentru a corecta valorile comerciale obținute în funcție de variația ratelor inflației, am utilizat indicii prețurilor de consum ai Băncii Mondiale66. Valorile comerciale corectate au fost mediate prin luarea în considerare a ponderii nete specifice pieței. Rețineți că Macao a raportat prețurile fildeșului de mamut doar pentru anii 2006-09 și 2014.
Prețul fildeșului și impactul confiscărilor asupra cererii și ofertei pot influența ratele braconajului pe o varietate de scări temporale. În timp ce braconierii din Africa pot fi conștienți de tendințele internaționale, este posibil ca informațiile despre piețe să circule lent către teren. În consecință, am repetat toate analizele noastre cu decalaje de până la doi ani pentru aceste două variabile, așa cum se obișnuiește în cadrul analizelor econometrice67. În rezultatele principale prezentăm modelul cu decalaj zero.
Analiză statistică
Infirmarea intensității braconajului elefanților din datele de întâlnire a carcaselor este dificilă atunci când, ca în acest caz, efortul de eșantionare este necunoscut. Estimarea proporției de elefanți uciși ilegal (PIKE), o măsură relativă, reduce oarecum această problemă, presupunând că efortul de eșantionare este invariabil pentru carcasele de cauze naturale și ilegale într-un anumit an și într-un anumit sit.
Pentru a estima PIKE pentru fiecare observație i, am presupus că numărul de carcase identificate ca fiind ucise ilegal (nillegal) este o variabilă aleatorie binomială, având în vedere numărul total de carcase de elefanți (ntotal) și probabilitatea p, astfel încât
unde probabilitatea pi (= PIKE estimat) este o funcție a unui set de covariate de mediu și socio-economice alese a priori și a unor interceptări aleatorii distribuite normal la nivel de an, țară și sit \(({\cal{N}})\) cu medii (μ) și abateri standard (σ) specifice nivelului, transformate cu ajutorul legăturii logit canonice:
Pentru a ține cont de structura spațială și temporală a datelor, mediile de nivel ierarhic pentru sit (μsite) și an (μyear) au fost modelate în detaliu astfel încât
βn reprezintă coeficienții de regresie, IPC este indicele anual de percepție a corupției la nivel de țară, PovDens (densitatea sărăciei), Area (suprafața sitului) și LawEnf (adecvarea aplicării legii) sunt covariate la nivel de sit, Seizures (confiscări de fildeș la scară largă) și IvoryPrice (prețul fildeșului) sunt covariate la nivel anual, iar Precip (precipitații) și IMR (rata mortalității infantile) sunt covariate anuale la nivel de sit.
Modelul a fost ajustat prin eșantionare Markov Chain Monte Carlo (MCMC) folosind software-ul JAGS68, accesat prin intermediul pachetului R69 R2jags70. Estimările posterioare ale parametrilor au fost derivate în trei lanțuri independente, fiecare cu 100 000 de iterații, o fază de burn-in de 50 000 de iterații și subțiere la fiecare 50 de eșantioane. Pe baza valorii estimate \(\hat R\)71 și a dimensiunilor efective ale eșantioanelor, algoritmul MCMC aplicat a convergent pe deplin (a se vedea tabelul suplimentar 2).
Cu obiectivul de a construi un model interpretabil cu o capacitate ridicată de predicție a PIKE, am regularizat modelul folosind lasso-ul bayesian72 în loc să aplicăm selecția de subseturi. Prin impunerea unei penalizări proporționale cu valorile absolute ale coeficienților de regresie (penalizare L1-normă), lasso73 automatizează selecția variabilelor prin contracție continuă și conduce la o reprezentare rară a modelului. În inferența bayesiană, realizăm acest lucru folosind priori Laplace pentru parametrii de regresie βn, astfel încât
unde parametrul de regularizare, λ, reprezintă inversul parametrului de scară în distribuția Laplace (sau rata într-o distribuție exponențială), rezultând o contracție mai puternică odată cu creșterea lui λ. Am permis modelului să estimeze λ din date prin setarea acestuia ca hiperparametru. Pentru estimarea sa implicită, am impus un hiperprior gamma difuz pe λ2 pentru a menține conjugarea:
cu forma r = 1 și rata δ = 1, ceea ce a dus la o estimare mediană posterioară de λ = 1.64 (90% CI: 1,00-2,42). Am utilizat, de asemenea, priori gamma cu r = 1 și δ = 1 pe abaterile standard ale efectelor aleatorii la nivel de an, țară și sit. Am testat sensibilitatea alegerii distribuțiilor anterioare pe λ, σsite, σan și σțară. Coeficienții de regresie au arătat puține diferențe atunci când s-au impus distribuții anterioare uniforme în loc de distribuții anterioare gamma (comparați Tabelele suplimentare 2 și 3).
Pentru o evaluare a capacității de predicție a modelelor ținând cont de potențialele dependențe temporale31, am împărțit mai întâi datele în blocuri temporale de seturi de antrenament și de testare. Datele de formare cuprind toate înregistrările din perioada 2002-2013 (ntraining = 447, adică ~75 %). Datele de testare cuprind toate observațiile din perioada 2014-2017 (ntest = 160, adică ~25%). Pentru a valida modelul, am estimat PIKE pentru perioada 2014-17 pe baza a 3 000 de extrageri MCMC ale modelului adaptat la datele de instruire. Aceste estimări au fost comparate cu observațiile PIKE respective din setul de testare (Fig. 2b). Ca o măsură a puterii de predicție, am calculat R2 ponderat cu ntotal
Estimarea ratelor anuale de braconaj
În timp ce proporția de elefanți uciși ilegal (PIKE) depășește problema efortului de eșantionare necunoscut, rata de ucidere ilegală (adică proporția de elefanți uciși ilegal din totalul populației) este mai intuitivă. Burnham52 a propus o conversie simplă de la PIKE la rata de braconaj (mp), având în vedere o rată de mortalitate naturală predefinită (mn):
Ca atare, rata de braconaj derivată păstrează o relație perfectă de 1:1 cu PIKE. Pe baza estimărilor colaționate de Wittemyer et al.7, am presupus o mortalitate naturală constantă de 3 % (mn = 0,03), dar am comparat rezultatele cu estimări cu o mortalitate naturală de 2 % (mn = 0,02) și 4 % (mn = 0,04) (a se vedea figura suplimentară 3). Este demn de remarcat faptul că, pe măsură ce PIKE tinde spre 1, rata de braconaj estimată crește exponențial, ceea ce ar putea duce la rate de braconaj neplauzibile. Prin urmare, atunci când am estimat ratele anuale de braconaj la nivel continental, am reprezentat mediana ratelor anuale de braconaj specifice fiecărui sit. Evaluarea specifică fiecărui sit (a se vedea Rezultatele suplimentare) s-a bazat pe PIKE estimat, deoarece în unele situri valorile PIKE au fost estimate aproape de 1. Rețineți că nu am impus un plafon pentru PIKE estimat, deoarece ratele de braconaj, chiar și în cazul populațiilor mari de elefanți, pot fi extrem de ridicate74.
Pentru a prezice rata anuală de braconaj continental (liniile gri din Fig. 2a), am extras 3000 de eșantioane din distribuția posterioară pentru a estima PIKE pentru toate siturile și anii analizați, am transpus aceste valori în rate de braconaj pentru fiecare sit în parte și am luat valoarea mediană anuală. Pentru rata anuală observată a braconajului continental (crucile negre din Fig. 2a), am adunat mai întâi toate carcasele observate în toate siturile, am derivat valorile PIKE continentale anuale și le-am transformat în rate anuale de braconaj continental. Rețineți că acestea din urmă ar putea fi distorsionate în jos, deoarece siturile care raportează mai multe carcase (de exemplu, datorită patrulelor de ranger cu resurse mai bune) și, astfel, domină observațiile PIKE agregate la nivel continental, tind să aibă rate de braconaj mai mici decât siturile cu mai puține observații.
Identificarea țintelor de conservare
Pentru a identifica potențialele ținte de conservare, am estimat sensibilitatea ratei de braconaj estimate la îmbunătățiri ale factorilor socio-economici luați în considerare. Am utilizat 3000 de eșantioane MCMC din modelul ajustat pentru a prezice ratele anuale de braconaj continental (sau PIKE specifice regiunii și sitului; a se vedea Rezultatele suplimentare), cu valorile predictorilor setate consecutiv la cea mai bună valoare observată (adică cea mai prietenoasă cu elefanții) în toate cele 53 de situri și 15 ani. Acestea au fost: IMR = 17,73 decese/1000 de sugari (parcurile naționale Tarangire și Manyara, Tanzania 2016); IPC = 65 (Botswana 2012); densitatea sărăciei = 4,85 persoane km-2 la < 1 USD.25 pe zi (Parcul Național Lopé, Gabon); suprafața sitului = 81.046 km2 (Parcurile Naționale Selous și Mikumi, Tanzania); adecvarea aplicării legii = 0,83 (Parcul Național Etosha, Namibia); confiscări de fildeș la scară largă = 790 kg (2002); prețul fildeșului de mamut = 23,72 USD kg-1 (2002). Astfel, diferențele dintre situri și țări (a se vedea Rezultatele suplimentare) sunt pur și simplu o consecință a situației actuale dintr-un sit sau țară în raport cu cea mai bună situație din orice sit sau țară între 2002 și 2017 și nu reprezintă dimensiuni diferite ale efectului între situri și țări.
Autocorelație reziduală spațială și temporală
Am verificat autocorelația reziduală spațială și temporală utilizând funcția Sncf din pachetul ncf R75, care permite analiza unui model structurat spațio-temporal. Reziduurile au fost calculate ca diferența dintre PIKE estimat și observat. Nu am luat în considerare niciunul dintre acestea în continuare, deoarece reziduurile nu au arătat nici o autocorelație spațială sau temporală consistentă (Fig. suplimentară 2).
Rezumat de raportare
Informații suplimentare privind designul cercetării sunt disponibile în Rezumatul de raportare a cercetării din Nature Research legat de acest articol.
.