Extrapolating cetacean densities to quantitatively assess human impacts on populations in the high seas

Abstract

As human activities expand beyond national jurisdictions to the high seas, there is an increasing need to consider anthropogenic impacts to species inhabiting these waters. The current scarcity of scientific observations of cetaceans in the high seas impedes the assessment of population-level impacts of these activities. We developed plausible density estimates to facilitate a quantitative assessment of anthropogenic impacts on cetacean populations in these waters. Our study region extended from a well-surveyed region within the U.S. Exclusive Economic Zone into a large region of the western North Atlantic sparsely surveyed for cetaceans. We modeled densities of 15 cetacean taxa with available line transect survey data and habitat covariates and extrapolated predictions to sparsely surveyed regions. We formulated models to reduce the extent of extrapolation beyond covariate ranges, and constrained them to model simple and generalizable relationships. To evaluate confidence in the predictions, we mapped where predictions were made outside sampled covariate ranges, examined alternate models, and compared predicted densities with maps of sightings from sources that could not be integrated into our models. Confidence levels in model results depended on the taxon and geographic area and highlighted the need for additional surveying in environmentally distinct areas. With application of necessary caution, our density estimates can inform management needs in the high seas, such as the quantification of potential cetacean interactions with military training exercises, shipping, fisheries, and deep-sea mining and be used to delineate areas of special biological significance in international waters. Our approach is generally applicable to other marine taxa and geographic regions for which management will be implemented but data are sparse.

Conforme las actividades humanas se expanden más allá de las jurisdicciones nacionales hacia alta mar, existe una necesidad creciente de considerar los impactos antropogénicos sobre las especies que habitan estas aguas. La carencia de observaciones científicas de cetáceos en alta mar impide la evaluación de los impactos a nivel poblacional de estas actividades. Desarrollamos estimaciones plausibles de densidad para facilitar una evaluación cuantitativa de los impactos antropogénicos sobre las poblaciones de cetáceos en estas aguas. Nuestra región de estudio se extendió desde una región bien estudiada dentro de la Zona Económica Exclusiva de los E.U.A. hasta una región en el oeste del Atlántico Norte con pocos censos sobre cetáceos. Modelamos las densidades de 15 taxones de cetáceos con datos de censos con transecto de línea disponible y covariables de hábitat, y extrapolamos las predicciones a regiones poco estudiadas. Formulamos los modelos para reducir la extensión de la extrapolación más allá de los rangos covariados y los restringimos para modelar relaciones simples y generalizables. Para evaluar la confianza de las predicciones mapeamos dónde las predicciones se hicieron fuera de las extensiones covariadas muestreadas, examinamos los modelos alternativos, y comparamos las densidades pronosticadas con los mapas de los avistamientos a partir de fuentes que no podían ser integradas a nuestro modelo. Los niveles de confianza en los resultados de los modelos dependieron del taxón y el área geográfica y resaltaron la necesidad de censos adicionales en áreas distintas ambientalmente. Con la aplicación de la cautela necesaria, nuestras estimaciones de densidad pueden informar a las necesidades de manejo en alta mar, como la cuantificación de las interacciones potenciales de cetáceos con los ejercicios de entrenamiento militar, embarcaciones, pesquerías, y la minería de aguas profundas; también puede usarse para delinear las áreas de importancia biológica especial en las aguas internacionales. Nuestra estrategia es aplicable generalmente a otros taxones marinos y regiones geográficas para las cuales el manejo va a ser implementado pero los datos son escasos.