Tailles des populations, associations d’habitats et répartitions de 143 espèces d’oiseaux terrestres afin de soutenir l’évaluation de l’état des espèces, la planification régionale, la priorisation de la conservation et le rétablissement des espèces à risque.
En 2020, BAM a lancé la version 4.0 de nos modèles de densité pancanadienne pour 143 espèces d’oiseaux terrestres.
L’estimation des densités à l’échelle nationale est remise en cause par la rareté des données dans les régions éloignées, les réponses complexes des espèces aux facteurs environnementaux, les variations régionales dans la sélection de l’habitat et plus encore. Cependant, des données fiables sur la taille, les tendances, la répartition et les associations d’habitats des populations d’espèces sont importantes pour la planification et la gestion de la conservation.
Pour soutenir la conservation des oiseaux au Canada, BAM a développé une approche analytique généralisée qui modélise les densités d’espèces en fonction des covariables environnementales. Nous avons utilisé la base de données de PMAB et construit des modèles pour 143 espèces. En savoir plus sur ces méthodes et modèles
Nous fournissons des données et des cartes sur la taille des populations, les associations d’habitats et les distributions de 143 espèces d’oiseaux terrestres. Nous fournissons nos résultats de densité sous forme de couches raster de résolution de 1 km², qui sont utilisées pour calculer la taille des populations et les associations régionales d’habitats. Explorez les cartes des espèces et les résultats
Regardez une vidéo pour en savoir plus sur cette approche de modélisation, comment découvrir les produits de données et les futures applications de ce travail. Regardez une vidéo pour en savoir plus
La version 5.0 des modèles de densité des oiseaux terrestres de BAM comprendra :
– une zone d’étude élargie pour inclure les régions hémi-boréales de la zone continentale des États-Unis, en utilisant les frontières biogéographiques naturelles plutôt que politiques pour délimiter les sous-régions ;
– une liste élargie de covariables environnementales, y compris des variables appariées dans le temps pour la biomasse végétale, les perturbations humaines et le climat annuel ;
– l’acquisition et inclusion de nouveaux ensembles de données pour les régions où les données sont rares, y compris les données eBird appropriées ;
– des prévisions pour des intervalles de cinq ans de 1985 à 2020.