Logo image
Back
EXPANDING BIODIVERSITY MONITORING IN THE SOUTHWESTERN UNITED STATES WITH PASSIVE ACOUSTIC MONITORING
Journal article   Peer reviewed

EXPANDING BIODIVERSITY MONITORING IN THE SOUTHWESTERN UNITED STATES WITH PASSIVE ACOUSTIC MONITORING

Jamie S. Sanderlin, Gavin M. Jones, Brenda E. Strohmeyer, Connor M. Wood, Valerie Stein Foster, Rene Guaderrama, Andrea Chavez, Paige Handley, Stefan Kahl, Rebecca Kirby, …
The Southwestern naturalist, Vol.69(4), pp.1-11
12/01/2025
DOI: 10.1894/0038-4909-69.4.14

View Online

Abstract

Wildlife monitoring technologies like passive acoustic monitoring (PAM) show great promise in overcoming biodiversity monitoring challenges over broad spatial scales. We demonstrate that PAM can be an effective monitoring approach for wildlife species and communities in the southwestern United States. After collecting >51,000 hours of audio data in the Cibola, Gila, and Kaibab National Forests, we processed data with the BirdNET algorithm. We confirmed that BirdNET can currently identify at least fifty-two species, including six species of management interest: the Mexican spotted owl (Strix occidentalis lucida), pinyon jay (Gymnorhinus cyanocephalus), yellow-billed cuckoo (Coccyzus americanus), Grace's warbler (Setophaga graciae), western bluebird (Sialia mexicana), and Mexican gray wolf (Canis lupus baileyi). We detected many species during our pilot study to target future validation efforts and algorithm refinement (n=93). Results from this study are an integral part of designing a regional PAM program in the Southwest to evaluate trends in individual species and animal communities in response to multiple stressors. Las tecnologías de monitoreo de vida silvestre, como el monitoreo acústico pasivo (PAM, por sus siglas en inglés), muestran un gran potencial para superar los desafíos del monitoreo de la biodiversidad en grandes escalas espaciales. Demostramos que PAM puede ser un enfoque de monitoreo efectivo para las especies y comunidades de vida silvestre en el suroeste de los Estados Unidos. Después de recopilar >51,000 horas de datos de audio en los bosques nacionales de Cibola, Gila y Kaibab, procesamos los datos con el algoritmo BirdNET. Confirmamos que BirdNET actualmente puede identificar al menos cincuenta y dos especies, incluyendo seis especies de interés para el manejo: el búho moteado mexicano (Strix occidentalis lucida), el arrendajo piñonero (Gymnorhinus cyanocephalus), el cuclillo de pico amarillo (Coccyzus americanus), la reinita de Grace (Setophaga graciae), el azulejo occidental (Sialia mexicana) y el lobo gris mexicano (Canis lupus baileyi). Detectamos varias especies durante nuestro estudio piloto para futuras iniciativas de validación y afinamiento del algoritmo (n = 93). Los resultados de este estudio son una parte integral del diseño de un programa regional de PAM en el suroeste de los Estados Unidos para evaluar las tendencias en especies individuales y comunidades animales en respuesta a múltiples factores estresantes.
 BirdNET Grace's warbler Mexican gray wolf Mexican spotted owl passive acoustic monitoring pinyon jay regional monitoring program validation western bluebird yellow-billed cuckoo

Details

Metrics

1 Record Views
Logo image