Critical areas for road mitigation: combining source-sink dynamics with road-kill modelling

Abstract

The expansion of road networks has been a key driver of fragmentation and isolation for many wildlife species, and it is responsible for additional nonnatural mortality due to collisions with vehicles. In Brazil, several studies show evidence that maned wolves (Chrysocyon brachyurus) have been directly impacted by roads. However, little is known about the effects of these transport infrastructures on maned wolf populations in the medium term and in which areas road mitigation measures should be applied. Our main goal was to combine source-sink maned wolf population dynamics under the effects of roads with the risk of being road-killed, in order to identify critical areas for road mitigation measures. We developed a spatially-explicit and individual-based model to identify source-sink areas within maned wolf’s distribution. We used species demographic parameters, habitat quality and potential behaviors towards roads: 1) road avoidance, 2) crossing the road (successfully) and 3) crossing the road (unsuccessfully). Additionally, we developed a road-kill likelihood model to identify road segments with elevated risk of mortality. Critical areas for road mitigation were defined as road segments with high road-kill likelihood (>80%) that were located within the dispersal range from source areas. Our results show significant declines in maned wolf’s population (10 to 23%) even with low mortality likelihood, whereas scenarios without mortality did not affect population size. The source areas represented 11% of the species range. About 0.75% of the road segments showed high road-kill likelihood (>80%). We identified 135 km of road segments as critical for road mitigation for the species, which corresponds to 0.05% of the road network. Our results should serve as guidelines for the maned wolf conservation, and if followed, have the potential to reduce the number of road-kills in the identified road segments.muitas espécies, e é responsável por uma mortalidade adicional não natural devido a colisões com veículos. No Brasil, diversos estudos evidenciam que lobos-guará (Chrysocyon brachyurus) têm sido diretamente impactados por rodovias. Entretanto, pouco se sabe sobre os efeitos que infraestruturas viárias podem ter nessas populações a médio prazo e quais áreas devem ser consideradas prioritárias para a implementação de medidas de mitigação. O principal objetivo deste trabalho foi combinar a dinâmica populacional de fontesumidouro de lobos-guará sob efeito de rodovias com o risco de atropelamento a fim de identificar áreas críticas para implementação de medidas de mitigação. Nós desenvolvemos um modelo espacialmente explícito e baseado no indivíduo para identificar áreas de fonte e sumidouro dentro da área de distribuição da espécie. Utilizamos parâmetros demográficos da espécie, qualidade do habitat e potenciais comportamentos frente às rodovias: 1) evitação de estradas, 2) cruzamento de estradas (com sucesso) e 3) cruzamento de estradas (sem sucesso). Ademais, desenvolvemos um modelo de probabilidade de ocorrência de atropelamento para identificar segmentos de rodovia com alto risco de mortalidade. Áreas críticas para implementação de medidas de mitigação foram definidas como segmentos de rodovia com alto risco de mortalidade (>80%) localizados dentro da área de dispersão de áreas fonte. Nossos resultados mostraram declínios significativos no tamanho populacional de lobos-guará (10 a 23%) mesmo em cenários com baixas probabilidades de mortalidade, enquanto cenários sem mortalidade não alteraram o tamanho da população. As áreas fonte representaram cerca de 11% da distribuição da espécie. Cerca de 0,75% dos segmentos de rodovia apresentaram alto risco de mortalidade (>80%). Nós identificamos 135 km de segmentos de rodovia como áreas críticas para mitigação para a espécie, que correspondem a 0,05% da malha viária. Estes resultados devem servir como guia para a conservação dos lobos-guará e, se seguidos, têm o potencial de reduzir o número de atropelamentos nos trechos identificados.