Going Wild with Weather: Exploring the Viability of Wildlife Collars as Supplemental Temperature Data Sources

Abstract

Det kan være vanskelig å skaffe nøyaktige temperaturdata i finskala. På grunn av variasjoner i miljøfaktorer som topografi og vegetasjonsdekke, kan stasjonære værstasjoner og satellitter mislykkes i å representere hele spekteret av temperaturer over et landskap. Dyreliv utstyrt med GPS-telemetrihalsbånd for temperaturregistrering kan være en verdifull kilde for disse temperaturdataene i finskala, men faktorene som påvirker temperaturforskjeller mellom dyrehalsbånd og lufttemperatur må bestemmes for nøyaktig å registrere og modellere temperaturen. På samme måte vil valg av arter måtte vurderes for deres egnethet til å tjene som "mobile værstasjoner". To ofte overvåkede landlevende pattedyrarter ble valgt for å sammenligne forskjeller i temperaturforskyvning. Data samlet inn fra 15 rådyr (Capreolus capreolus) over 3 år og 11 brunbjørner (Ursus arctos) over 14 år utstyrt med temperaturlogging GPS-telemetrihalsbånd ble sammenlignet med tilsvarende historiske temperaturdata fra nærliggende værstasjoner. Data ble analysert ved å bruke generalisert lineær blandet modellering (GLMM) for å identifisere variabler som har størst innvirkning på temperaturforskyvninger, som dyrevekt og vindhastighet. Resultatene indikerer at temperaturene som oppnås fra rådyr utstyrt med GPS-halsbånd er sterkt korrelert med temperaturene som er rapportert av nærliggende værstasjoner. Med en gjennomsnittlig (gjennomsnittlig ± 2SD) temperaturforskjell på 7,69 ± 3,23 °C året rundt (6,30 ± 3,02 °C om sommeren og 8,98 ± 2,85 °C om vinteren). Når den var montert på en prediktiv modell, var rådyrhalsmålinger i stand til å forutsi temperaturen på nærliggende værstasjoner R²=0,83. Det ble oppdaget at kroppsstørrelse og aktivitetsnivå hadde størst betydning for å ta høyde for temperaturforskyvninger. Brunbjørn viste større temperaturavvik med en forskjell på 14,58 ± 4,11 C° året rundt (10,36 ± 3,87 °C om sommeren og 17,0 ± 4,58 °C om vinteren, i løpet av dens perioden). Når de ble modellert, var målinger av brunbjørnhalsbånd mindre i stand til å forutsi nærliggende værstasjonstemperatur R²=0,52. Vi demonstrerer at telemetrihalsbånd for dyreliv har evnen til å samle nøyaktige temperaturdata i finskala, men artsvalg spiller en viktig rolle så vel som hvilke variabler som er viktigst for å ta hensyn til temperaturforskyvninger. Forkunnskaper om nøkkelvariabler og artsvalg spiller en viktig rolle i å forutsi temperatur.

Obtaining fine-scale accurate temperature data can be a difficult prospect. Due to variances in environmental factors like topography and vegetation cover, stationary weather stations and satellites may fail to adequately represent the full range of temperatures across a landscape. Wildlife equipped with temperature recording GPS telemetry collars may be a valuable source for this fine-scale temperature data, but the factors influencing temperature differences between animal collars and air temperature must be determined to accurately record and model temperature. Likewise, choice of species would need to be evaluated for their suitability to serve as “mobile weather stations”. Two commonly monitored terrestrial mammal species were selected to compare differences in temperature offset. Data collected from 15 roe deer (Capreolus capreolus) over 3 years and 11 brown bears (Ursus arctos) over 14 years equipped with temperature logging GPS telemetry collars were compared with corresponding historical temperature data from nearby weather stations. Data was analyzed using generalized linear mixed modeling (GLMM) to identify variables most impactful to temperature offsets, such as animal weight and wind speed. Results indicate that the temperatures obtained from roe deer equipped with GPS collars are highly correlated to the temperatures reported by nearby weather stations. With an average (mean ± 2SD) temperature difference of 7.69 ± 3.23 °C year-round (6.30 ± 3.02 °C in summer and 8.98 ± 2.85 °C in winter). When fitted to a predictive model roe deer collar measurements were able to successfully predict temperature of nearby weather stations R²=0.83. It was discovered that body size and activity level were most impactful for accounting for temperature offsets. Brown bears showed greater temperature discrepancies with a difference of 14.58 ± 4.11 C° year-round (10.36 ± 3.87 °C in summer, and 17.0 ± 4.58 °C in winter, during their denning period). When modeled, brown bear collar measurements were less able to accurately predict nearby weather station temperature R²=0.52. We demonstrate that wildlife telemetry collars have the capability to accurately gather fine-scale temperature data, but species selection plays a vital role as well as what variables are most important to account for temperature offsets. prior knowledge of key variables and species selection play a vital role in predicting temperature.