Journal Article

Detecting deterrence from patrol data

Milner-Gulland, E. J., Dobson, Andrew D. M., Ibbett, Harriet, Keane, Aidan, Beale, Colin M.

2019

Overview

The threat posed to protected areas by the illegal killing of wildlife is countered principally by ranger patrols that aim to detect and deter potential offenders. Deterring poaching is a fundamental conservation objective, but its achievement is difficult to identify, especially when the prime source of information comes in the form of the patrols’ own records, which inevitably contain biases. The most common metric of deterrence is a plot of illegal activities detected per unit of patrol effort (CPUE) against patrol effort (CPUE-E). We devised a simple, mechanistic model of law breaking and law enforcement in which we simulated deterrence alongside exogenous changes in the frequency of offences under different temporal patterns of enforcement effort. The CPUE-E plots were not reliable indicators of deterrence. However, plots of change in CPUE over change in effort (ΔCPUE-ΔE) reliably identified deterrence, regardless of the temporal distribution of effort or any exogenous change in illegal activity levels as long as the time lag between patrol effort and subsequent behavioral change among offenders was approximately known. The ΔCPUE-ΔE plots offered a robust, simple metric for monitoring patrol effectiveness; were no more conceptually complicated than the basic CPUE-E plots; and required no specialist knowledge or software to produce. Our findings demonstrate the need to account for temporal autocorrelation in patrol data and to consider appropriate (and poaching-activity-specific) intervals for aggregation. They also reveal important gaps in understanding of deterrence in this context, especially the mechanisms by which it occurs. In practical applications, we recommend the use of ΔCPUEΔ-E plots in preference to other basic metrics and advise that deterrence should be suspected only if there is a clear negative slope. Distinct types of illegal activity should not be grouped together for analysis, especially if the signs of their occurrence have different persistence times in the environment. La amenaza que representa la caza ilegal de fauna para las áreas protegidas está contrarrestada principalmente por las patrullas de guardias que buscan detectar y disuadir a los delincuentes potenciales. La disuasión de la caza furtiva es un objetivo fundamental de la conservación, pero es difícil identificar cuándo se logra, especialmente cuando la fuente principal de información proviene de los propios registros de las patrullas, que inevitablemente contiene sesgos. La medida más común de la disuasión es una parcela de actividades ilegales detectadas por unidad de esfuerzo de patrullaje (CPUE, en inglés) contra el esfuerzo de patrullaje (CPUE-E, en inglés). Diseñamos un modelo simple y mecánico del rompimiento y aplicación de la ley en el cual simulamos la disuasión junto con cambios exógenos en la frecuencia de ofensas bajo diferentes patrones temporales del esfuerzo de aplicación. Las parcelas de CPUE-E no fueron indicadores confiables de la disuasión. Sin embargo, las parcelas de cambio de CPUE sobre cambio en el esfuerzo (ΔCPUE-ΔE) identificaron con seguridad la disuasión sin importar la distribución temporal del esfuerzo o cualquier cambio exógeno en los niveles de actividad ilegal siempre y cuando el retraso en el tiempo entre el esfuerzo de patrullaje y el cambio en comportamiento subsecuente entre los delincuentes se conocía con cierta aproximación. Las parcelas de ΔCPUE-ΔE ofrecieron una medida simple y sólida para el monitoreo de la efectividad del patrullaje; no fueron más complicadas conceptualmente que las parcelas básicas de CPUE-E; y no requirieron de conocimiento de especialistas o algün software para producir. Nuestros hallazgos demuestran la necesidad de dar cuenta de la autocorrelación temporal en los datos de patrullaje y de considerar intervalos apropiados (y específicos a la actividad de caza furtiva) para su agregación. Nuestros hallazgos también revelan vacíos importantes en el entendimiento de la disuasión en este contexto, especialmente para los mecanismos mediante los cuales ocurre. En las aplicaciones prácticas recomendamos el uso de parcelas de ΔCPUE-ΔE por encima de otras medidas básicas y recomendamos que se sospeche de la disuasión sólo si existe una clara pendiente negativa. No se deben agrupar diferentes tipos de actividades ilegales para su análisis, especialmente si las sen~ales de su ocurrencia tienen diferentes momentos de persistencia en el ambiente. 野生动物的非法捕杀对保护地构成的威胁主要被以发现并阻止潜在罪犯为目标的巡逻队员的巡逻活动来 应对。_ 止偸猎是ー项基本的保护目标，担目标是否实现难以判断，特别是信息主要来自巡逻队自身记录的时 候这样就不可避免地存在偏差。判断巡逻威慑力最常见的标准是将每单位巡逻量发现的非法活动(CPUE)与 巡逻量进行作图(CPUE-E) o 我们设计了一个简单机械的违法与执法模型，模拟了在不同时间格局的执法工作 下威慑カ与外在因素导致的犯罪频率变化。结果显示，CPUJE-E图不能可靠地评估巡逻的威慑力。但是对CPUE 在巡逻量变化下的变化(ACPUE-AE)作图可以很好地确定威慑力，且不受巡逻时间分布或非法活动强度外因变 化的影响，只要能大致确定巡逻工作和随后罪犯行为变化的时间差即可。ACPUJE-AJE图提供了监测巡逻有效性 简单稳健的指标，它没有比基础的CPUE-E图更难以理解，也不需要其它专业知识或软件进行绘制。我们的发现 指出，需要考虑巡逻数据的时间自相关性，并选择适当的（及偷猎行为特定的）汇总时间间隔。結果还揭示了目 前对威慑力的认识存在不足，特別是它产生的机制。在实际应用中，我们建议优先使用ACPUE-AE凰且只有斜 率明显为负时才应怀疑威慑カ的作用。不同类型的非法活动不应该归为ー类进行分析，特别是当它们在环境中 留下的痕迹存在时间不一样长的时候。

• Publisher: Wiley,Blackwell Publishing Ltd,John Wiley and Sons Inc
• Subject: Aggregation / Animals / Animals, Wild / aplicación de la ley / Autocorrelation / behavior change / bushmeat / carne de caza / carne silvestre / Catch per unit effort / caza furtiva / Computer programs / Computer simulation / computer software / conservación / conservation / conservation areas / Conservation Methods / Conservation of Natural Resources / Enforcement / information sources / Knowledge management / Law Enforcement / mechanistic models / monitoring / Patrols / Poaching / Protected areas / Software / Temporal distribution / Time lag / wild meat / Wildlife / áreas protegidas / 丛林肉 / 保护 / 保护地 / 偷猎 / 法律实施 / 野味