1. When to depart from a stopover site? Time since arrival matters more than current weather conditions
- Author
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Roger Pradel, Sebastien Roques, Emmanuelle Cam, Pierre-Yves Henry, Gaetan Guyot, Bruno Bargain, Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Mécanismes Adaptatifs et Evolution (MECADEV), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Recherches sur la Biologie des Populations d'Oiseaux (CRBPO ), Centre d'Ecologie et des Sciences de la COnservation (CESCO), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Bretagne Vivante, Laboratoire des Sciences de l'Environnement Marin (LEMAR) (LEMAR), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Université de Brest (UBO)-Institut Universitaire Européen de la Mer (IUEM), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
- Subjects
0106 biological sciences ,biology ,time since arrival ,Bayesian inference ,05 social sciences ,capture-recapture ,15. Life on land ,stopover ,biology.organism_classification ,010603 evolutionary biology ,01 natural sciences ,Sedge warbler ,Current (stream) ,Sedge Warbler ,[SDE]Environmental Sciences ,Environmental science ,0501 psychology and cognitive sciences ,Animal Science and Zoology ,050102 behavioral science & comparative psychology ,Physical geography ,Proxy (statistics) ,TSA ,Ecology, Evolution, Behavior and Systematics ,Body condition - Abstract
On the journey to wintering sites, most migratory birds alternate between flights and stopovers, where they rest and refuel. In contrast to the time-minimization strategy commonly assumed to drive the pre-breeding migration, birds are rather expected to follow an energy minimization during post-breeding migration. It is the cumulative duration of flights and stopovers that determines the total energy requirements and duration of the journey. Since migrating birds actually spend most of the time at stopovers sites, selection to minimize the amount of energy or time spent on migration is likely to operate on the effectiveness of stopover rest and refueling. Here, we address the relative contribution of factors acting on departure decisions from a stopover site during the post-breeding migration in a long-distance migratory songbird. When capture probability is low, it is impossible to measure fattening over the entire duration of the stopover. To get around this limitation, we use time since arrival (TSA) as a proxy for the progressive temporal change occurring in the internal state of an individual (i.e. rest, physiological recovery, and fuel loading) during the stopover. We develop a capture-recapture model to address the respective effects of estimated TSA and of weather conditions on departure probability. Using a 20-year dataset for Sedge Warblers (Acrocephalus schoenobaenus), we show that TSA served as a surrogate of the most important information that birds use when deciding to depart from a stopover site, while low humidity and rising atmospheric pressure only slightly increase daily departure probability. Hence, a bird would resume migration mainly according to the time it had to rest and refuel, and then fine-tuning departure decision according to weather conditions. The generality of these results needs to be assessed by applying this modeling framework to other migratory species and at sites or times with greater weather variability., Au cours de leur voyage vers les sites d’hivernage, la plupart des oiseaux migrateurs alternent entre vols et haltes migratoires, où ils se reposent et se ravitaillent. Contrairement à la stratégie de minimization de la durée de la migration, communément associée à la migration prénuptiale, les oiseaux suivent plutôt une stratégie de minimization de l’énergie pendant la migration postnuptiale. C’est la durée cumulée des vols et des haltes qui détermine les besoins énergétiques totaux et la durée du voyage. Puisque les oiseaux migrateurs passent la plupart du temps de migration sur les sites de halte, le choix de minimizer la quantité d’énergie ou le temps consacré à la migration est très susceptible d’opérer sur l’efficacité du repos et du ravitaillement durant la halte. Nous nous penchons ici sur la contribution relative des facteurs agissant sur les décisions de départ d’un site de halte pendant la migration postnuptiale chez un passereau migrateur longue distance. Lorsque la probabilité de capture est faible, il est impossible de mesurer l’engraissement sur toute la durée de la halte. Pour contourner cette limitation, nous utilisons le temps depuis l’arrivée (TSA) comme un indicateur du changement temporel progressif qui se produit dans l’état interne d’un individu (c’est-à-dire le repos, la récupération physiologique et la quantité d’énergie accumulée) pendant la halte. Nous développons ici un modèle de capture–recapture pour estimer les effets respectifs du TSA estimé et des conditions météorologiques sur la probabilité de départ. À l’aide d’un jeu de données de plus de 20 ans sur les phragmites des joncs, nous montrons que le TSA constitue l’information la plus importante dans la décision de départ d’un site de halte, tandis qu’une faible humidité et une pression atmosphérique croissante n’augmentent que légèrement la probabilité de départ quotidienne. Par conséquent, un oiseau reprendrait sa migration principalement en fonction du temps dont il dispose pour se reposer et se ravitailler, puis affinerait sa décision de départ en fonction des conditions météorologiques. La généralité de ces résultats doit être évaluée en appliquant ce cadre de modélisation à d’autres espèces migratrices, ainsi qu’à des sites ou des périodes présentant une plus grande variabilité météorologique.
- Published
- 2021