Many species may face multiple distinct and persistent drivers of extinction risk, yet theoretical and empirical studies tend to focus on the single largest driver. This means that existing approaches potentially underestimate and mischaracterize future risks to biodiversity. We synthesized existing knowledge on how multiple drivers of extinction can interact to influence a species' overall extinction probability in a probabilistic model of extinction risk that incorporated the impacts of multiple drivers of extinction risk, their interactions, and their accumulative effects through time. We then used this model framework to explore how different threats, interactions between them, and time trends may affect a species' overall extinction probability. Multiple small threats together had potential to pose a large cumulative extinction risk; for example, 10 individual threats posed a 1% extinction risk each and cumulatively posed a 9.7% total extinction risk. Interactions among drivers resulted in escalated risk in some cases, and persistent threats with a small (1%) extinction risk each decade ultimately posed large extinction risk over 100 (9.6% total extinction risk) to 200 years (18.2% total extinction risk). By estimating long-term extinction risk posed by several different factors and their interactions, this approach provides a framework to identify drivers of extinction risk that could be proactively targeted to help prevent species currently of least concern from becoming threatened with extinction.
Muchas especies pueden enfrentarse a múltiples impulsores distintivos y persistentes del riesgo de extinción, aunque los estudios teóricos y empíricos tienden a enfocarse en el impulsor más relevante. Esto significa que las estrategias existentes tienen el potencial de subestimar y caracterizar erróneamente los riesgos para la biodiversidad en el futuro. Sintetizamos el conocimiento existente sobre cómo los múltiples impulsores de la extinción pueden interactuar para influir sobre la probabilidad general de extinción de una especie en un modelo probabilístico del riesgo de extinción, el cual incorporó los impactos de los múltiples impulsores del riesgo de extinción, sus interacciones y sus efectos acumulativos a través del tiempo. Después usamos este modelo para explorar cómo las diferentes amenazas, las interacciones entre ellas y las tendencias temporales pueden afectar la probabilidad general de extinción de una especie. El conjunto de múltiples amenazas pequeñas tuvo el potencial de representar un gran riesgo de extinción acumulativo; por ejemplo, cada una de diez amenazas individuales representó 1% de riesgo de extinción, y acumuladas representaron un riesgo total de extinción de 9.7%. Las interacciones entre los impulsores resultaron en un riesgo escalado en algunos casos, y las amenazas persistentes con un riesgo pequeño (1%) de extinción durante cada década al final representaron un gran riesgo de extinción después de 100 (9.6% del riesgo total de extinción) y 200 años (18.2% del riesgo total de extinción). Mediante la estimación del riesgo de extinción a largo plazo que presentan los diferentes factores y sus interacciones, esta estrategia proporciona un marco para identificar los impulsores del riesgo de extinción que podrían focalizarse proactivamente para ayudar a prevenir que las especies que actualmente están en menor riesgo se conviertan en especies amenazadas.
Keywords: concurrent extinction drivers; efectos sinérgicos; extinction theory; impulsores de la extinción concurrente; long-term extinction probability; marco probabilístico; probabilidad de extinción a largo plazo; probabilistic framework; synergistic effects; teoría de la extinción.
© 2022 The Authors. Conservation Biology published by Wiley Periodicals LLC on behalf of Society for Conservation Biology.