Analysis of the error of a new observer in aerial surveys censuses without repetition

Abstract

La estimación de la abundancia realizada mediante censos aéreos es propensa a errores relacionados con el desempeño del observador. Desarrollamos un método de seguimiento basado en censos aéreos costeros para la ballena franca austral (Eubalaena australis) en las zonas de reproducción del Atlántico sud-occidental. Estos relevamientos se realizaron desde 1999 y distintos observadores contaron ballenas durante dicho período. Este trabajo examina la forma en que la experiencia de los observadores infuye en los conteos de ballenas usando GAM y también determina cuántos vuelos son necesarios para que un observador se considere entrenado. Modelamos el número de ballenas contadas por cada observador usando el número de vuelos realizados como un proxy de la experiencia del observador. Nuestros resultados indican que cuando un observador sin experiencia alcanza cinco vuelos de entrenamiento, realiza conteos similares a observadores experimentados en este tipo de muestreo. Finalmente se evalúan las implicaciones logísticas y económicas para el entrenamiento.

Abundance estimation by means of aerial surveys is prone to errors related to the observer’s performance. We developed a monitoring method based on aerial surveys off the coastline for the Southern Right Whale (Eubalaena australis) in the breeding grounds of the Southwestern Atlantic. These surveys have been taking place since 1999, and whales have been counted by many different observers meanwhile. This paper examines the infuence of observer’s experience over whale counts within the GAM framework, and also determines how many flights are needed for a new observer to be trained. We modeled the number of whales counted using the number of flights performed as a proxy for the experience of the observers. Our results indicate that when inexperienced observers reach the fifth training flight, they are able to provide counts similar to observers with high experience in this type of sampling. Finally, we evaluate the logistic and economic implications for the training.