Private lands provide key habitat for imperiled species and are core components of function protectected area networks; yet, their incorporation into national and regional conservation planning has been challenging. Identifying locations where private landowners are likely to participate in conservation initiatives can help avoid conflict and clarify trade-offs between ecological benefits and sociopolitical costs. Empirical, spatially explicit assessment of the factors associated with conservation on private land is an emerging tool for identifying future conservation opportunities. However, most data on private land conservation are voluntarily reported and incomplete, which complicates these assessments. We used a novel application of occupancy models to analyze the occurrence of conservation easements on private land. We compared multiple formulations of occupancy models with a logistic regression model to predict the locations of conservation easements based on a spatially explicit social-ecological systems framework. We combined a simulation experiment with a case study of easement data in Idaho and Montana (United States) to illustrate the utility of the occupancy framework for modeling conservation on private land. Occupancy models that explicitly accounted for variation in reporting produced estimates of predictors that were substantially less biased than estimates produced by logistic regression under all simulated conditions. Occupancy models produced estimates for the 6 predictors we evaluated in our case study that were larger in magnitude, but less certain than those produced by logistic regression. These results suggest that occupancy models result in qualitatively different inferences regarding the effects of predictors on conservation easement occurrence than logistic regression and highlight the importance of integrating variable and incomplete reporting of participation in empirical analysis of conservation initiatives. Failure to do so can lead to emphasizing the wrong social, institutional, and environmental factors that enable conservation and underestimating conservation opportunities in landscapes where social norms or institutional constraints inhibit reporting.
La incorporación de las tierras privadas a la planeación de la conservación regional y nacional ha sido un reto a pesar de su importancia como hábitat para especies en peligro y como componentes nucleares de las redes funcionales de áreas protegidas. La identificación de las localidades en donde sea probable que los propietarios privados participen en las iniciativas de conservación puede ayudar a evitar conflictos costosos y a aclarar las compensaciones entre los beneficios ecológicos y los costos sociopolíticos. La evaluación empírica y espacialmente explícita de los factores asociados con la conservación en tierras privadas es una herramienta emergente usada para la identificación de oportunidades de conservación en el futuro. Sin embargo, la mayoría de los datos sobre la conservación en tierras privadas es reportada voluntariamente y está incompleta, lo cual complica realizar estas evaluaciones. Usamos una aplicación novedosa de los modelos de ocupación para analizar la presencia de la mitigación por conservación en tierras privadas. Comparamos diferentes formulaciones de los modelos de ocupación con un modelo de regresión logística para predecir las localidades de la mitigación por conservación con base en un marco de trabajo de un sistema socioecológico espacialmente explícito. Combinamos un experimento de simulación con un estudio de caso sobre datos de mitigación en Idaho y Montana (Estados Unidos) para ilustrar la utilidad del marco de trabajo de ocupación para el modelado de la conservación en tierras privadas. Los modelos de ocupación que consideraron explícitamente la variación en los reportes produjeron estimados de los predictores que estuvieron sustancialmente menos sesgados que los estimados producidos por la regresión logística bajo todas las condiciones simuladas. Los modelos de ocupación produjeron estimaciones para seis predictores que evaluamos en nuestro estudio de caso, los cuales fueron mayores en magnitud pero menos certeros que aquellos producidos por la regresión logística. Estos resultados sugieren que los modelos de ocupación tienen como resultado inferencias cualitativamente diferentes a la regresión logística con respecto a los efectos de los predictores sobre la presencia de mitigación por conservación y resaltan la importancia de la integración de los reportes variables e incompletos sobre la participación dentro del análisis empírico de las iniciativas de conservación. Si se falla en lo anterior se puede terminar enfatizando el factor social, institucional y ambiental equivocado que permite la conservación, además de subestimar las oportunidades de conservación en paisajes en donde las normas sociales o las restricciones institucionales inhiben el reporte de datos.
Keywords: autocorrelación espacial; conservation easements; conservation planning; mitigación por conservación; modelado espacial; modelos de ocupación; nonresponse bias; occupancy models; planeación de la conservación; sesgo por falta de respuestas; spatial autocorrelation; spatial modeling.
© 2020 Society for Conservation Biology.