Published April 17, 2024 | Version v1
Publication Open

Africa's overlooked top predator: Towards a better understanding of martial eagle feeding ecology in the Maasai Mara, Kenya

Creators

  • 1. Wageningen University & Research
  • 2. University of Kentucky
  • 3. Mohamed Bin Zayed Species Conservation Fund
  • 4. National Museums of Kenya

Description

Raptors exert top‐down influences on ecosystems via their effects on prey population dynamics and community composition. Most raptors are sympatric with other predators, thus complicating our understanding of their relative influence in these systems. Estimates of kill rates and prey biomass recycling have been used as predation metrics that allow quantitative comparison among species and assessment of the relative role of single species within complex food webs. Few studies have produced findings of kill rates or prey biomass recycling for raptors. We used a supervised machine learning algorithm to behaviourally classify high resolution accelerometer informed GPS locations of tagged adult non‐breeding martial eagles Polemaetus bellicosus in the Maasai Mara region of Kenya to estimate kill rates and prey biomass recycling. Eagle locations classified as feeding were clustered using distance and time thresholds to identify kills and calculate kill rates. Identified kill sites were quickly ground‐truthed to confirm kills and identify prey species. We estimated kill rates for martial eagles at 0.59 kills day ‐1 for males and 0.38 kills day ‐1 for females, and we estimated biomass recycling per ground‐truthed kill at 1796 g for males and 3860 g for females. From our sample of identified ground‐truthed kills, 'gamebirds' was the most frequently recorded prey category for male eagles and 'small ungulates' was the most frequently recorded prey category for female eagles. These results position martial eagles close to sympatric mammalian top predators in trophic pyramids and provide evidence for their classification as a top predator.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

تمارس الجوارح تأثيرات من أعلى إلى أسفل على النظم الإيكولوجية من خلال تأثيراتها على ديناميكيات سكان الفرائس وتكوين المجتمع. معظم الجوارح متعاطفة مع الحيوانات المفترسة الأخرى، مما يعقد فهمنا لتأثيرها النسبي في هذه الأنظمة. تم استخدام تقديرات معدلات القتل وإعادة تدوير الكتلة الحيوية للفرائس كمقاييس افتراس تسمح بالمقارنة الكمية بين الأنواع وتقييم الدور النسبي للأنواع الفردية داخل الشبكات الغذائية المعقدة. وقد أسفرت دراسات قليلة عن نتائج لمعدلات القتل أو إعادة تدوير الكتلة الحيوية للفرائس للحيوانات الجارحة. استخدمنا خوارزمية تعلم آلي خاضعة للإشراف لتصنيف مواقع GPS عالية الدقة حسب مقياس التسارع للبالغين من النسور القتالية غير المتناسلين Polemaetus bellicosus في منطقة Maasai Mara في كينيا لتقدير معدلات القتل وإعادة تدوير الكتلة الحيوية للفرائس. تم تجميع مواقع النسر المصنفة على أنها تغذية باستخدام عتبات المسافة والوقت لتحديد حالات القتل وحساب معدلات القتل. وسرعان ما تم طحن مواقع القتل المحددة لتأكيد عمليات القتل وتحديد أنواع الفرائس. قدرنا معدلات القتل للنسور القتالية بـ 0.59 قتل يوم -1 للذكور و 0.38 قتل يوم -1 للإناث، وقدرنا إعادة تدوير الكتلة الحيوية لكل قتل أرضي بمعدل 1796 جم للذكور و 3860 جم للإناث. من عينتنا من عمليات القتل المحددة على الأرض، كانت "طيور الصيد" هي فئة الفرائس الأكثر تسجيلًا للنسور الذكور وكانت "ذوات الحوافر الصغيرة" هي فئة الفرائس الأكثر تسجيلًا للنسور الإناث. تضع هذه النتائج النسور القتالية بالقرب من الحيوانات المفترسة العليا للثدييات المتعاطفة في الأهرامات الغذائية وتوفر دليلاً على تصنيفها كمفترس أعلى.

Translated Description (French)

Les rapaces exercent des influences descendantes sur les écosystèmes via leurs effets sur la dynamique des populations de proies et la composition des communautés. La plupart des rapaces sont sympathiques avec d'autres prédateurs, ce qui complique notre compréhension de leur influence relative dans ces systèmes. Les estimations des taux d'abattage et du recyclage de la biomasse des proies ont été utilisées comme mesures de prédation qui permettent une comparaison quantitative entre les espèces et une évaluation du rôle relatif d'une seule espèce dans des réseaux alimentaires complexes. Peu d'études ont produit des résultats sur les taux d'abattage ou le recyclage de la biomasse des proies pour les rapaces. Nous avons utilisé un algorithme d'apprentissage automatique supervisé pour classifier de manière comportementale les emplacements GPS informés par accéléromètre à haute résolution des aigles martiaux adultes nonreproducteurs marqués Polemaetus bellicosus dans la région de Maasai Mara au Kenya pour estimer les taux d'abattage et le recyclage de la biomasse des proies. Les emplacements des aigles classés comme se nourrissant ont été regroupés à l'aide de seuils de distance et de temps pour identifier les morts et calculer les taux de mort. Les sites de mise à mort identifiés ont été rapidement mis à la terre pour confirmer les mises à mort et identifier les espèces proies. Nous avons estimé les taux d'abattage des aigles martiaux à 0,59 abattage par jour pour les mâles et à 0,38 abattage par jour pour les femelles, et nous avons estimé le recyclage de la biomasse par abattage au sol à 1 796 g pour les mâles et à 3 860 g pour les femelles. À partir de notre échantillon de tués au sol identifiés, les « oiseaux de chasse » étaient la catégorie de proies la plus fréquemment enregistrée pour les aigles mâles et les « petits ongulés » étaient la catégorie de proies la plus fréquemment enregistrée pour les aigles femelles. Ces résultats positionnent les aigles martiaux à proximité des prédateurs supérieurs des mammifères sympatriques dans les pyramides trophiques et fournissent des preuves de leur classification en tant que prédateurs supérieurs.

Translated Description (Spanish)

Las aves rapaces ejercen influencias de arriba hacia abajo en los ecosistemas a través de sus efectos en la dinámica de la población de presas y la composición de la comunidad. La mayoría de las rapaces son simpátricas con otros depredadores, lo que complica nuestra comprensión de su influencia relativa en estos sistemas. Las estimaciones de las tasas de matanza y el reciclaje de biomasa de presas se han utilizado como métricas de depredación que permiten la comparación cuantitativa entre especies y la evaluación del papel relativo de una sola especie dentro de redes alimentarias complejas. Pocos estudios han producido hallazgos de tasas de matanza o reciclaje de biomasa de presas para las rapaces. Utilizamos un algoritmo de aprendizaje automático supervisado para clasificar conductualmente las ubicaciones GPS informadas por acelerómetro de alta resolución de águilas marciales adultas no reproductoras Polemaetus bellicosus etiquetadas en la región de Masai Mara de Kenia para estimar las tasas de matanza y el reciclaje de biomasa de presas. Las ubicaciones de águilas clasificadas como alimentación se agruparon utilizando umbrales de distancia y tiempo para identificar muertes y calcular las tasas de muerte. Los sitios de matanza identificados se verificaron rápidamente para confirmar las muertes e identificar las especies de presas. Estimamos las tasas de muerte para las águilas marciales en 0.59 muertes el día 1 para los machos y 0.38 muertes el día 1 para las hembras, y estimamos el reciclaje de biomasa por muerte comprobada en 1796 g para los machos y 3860 g para las hembras. De nuestra muestra de muertes reales identificadas, "aves de caza" fue la categoría de presa registrada con mayor frecuencia para las águilas macho y "pequeños ungulados" fue la categoría de presa registrada con mayor frecuencia para las águilas hembra. Estos resultados posicionan a las águilas marciales cerca de los principales depredadores de mamíferos simpátricos en las pirámides tróficas y proporcionan evidencia de su clasificación como uno de los principales depredadores.

Files

wlb3.01223.pdf

Files (16.0 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:df8481711a5c0989792422383474bbb6
16.0 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
المفترس الأعلى المهمل في أفريقيا: نحو فهم أفضل لبيئة تغذية النسر القتالي في ماساي مارا، كينيا
Translated title (French)
Le prédateur le plus négligé d'Afrique : vers une meilleure compréhension de l'écologie de l'alimentation de l'aigle martial dans le Masai Mara, au Kenya
Translated title (Spanish)
El principal depredador de África pasado por alto: Hacia una mejor comprensión de la ecología de la alimentación del águila marcial en el Maasai Mara, Kenia

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4394930003
DOI
10.1002/wlb3.01223

Is supplement to
https://openalex.org/W88269711 (Other)
https://openalex.org/W749073575 (Other)
https://openalex.org/W3132866688 (Other)
https://openalex.org/W2748952813 (Other)
https://openalex.org/W2172095523 (Other)
https://openalex.org/W2128721063 (Other)
https://openalex.org/W2117329971 (Other)
https://openalex.org/W2105032166 (Other)
https://openalex.org/W1993559131 (Other)
https://openalex.org/W1986000203 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Kenya

References

  • https://openalex.org/W1951724000
  • https://openalex.org/W1975800164
  • https://openalex.org/W1977621986
  • https://openalex.org/W1978170239
  • https://openalex.org/W1979354104
  • https://openalex.org/W1981416907
  • https://openalex.org/W1993340137
  • https://openalex.org/W1997816053
  • https://openalex.org/W2014229261
  • https://openalex.org/W2026176563
  • https://openalex.org/W2044710547
  • https://openalex.org/W2073228851
  • https://openalex.org/W2074757517
  • https://openalex.org/W2079079887
  • https://openalex.org/W2104229029
  • https://openalex.org/W2105617237
  • https://openalex.org/W2106044472
  • https://openalex.org/W2108021968
  • https://openalex.org/W2111576763
  • https://openalex.org/W2112468517
  • https://openalex.org/W2120233791
  • https://openalex.org/W2127281954
  • https://openalex.org/W2129605695
  • https://openalex.org/W2132503578
  • https://openalex.org/W2135876122
  • https://openalex.org/W2139935099
  • https://openalex.org/W2158696169
  • https://openalex.org/W2159251941
  • https://openalex.org/W2168769545
  • https://openalex.org/W2168844780
  • https://openalex.org/W2170381250
  • https://openalex.org/W2188570714
  • https://openalex.org/W2203801641
  • https://openalex.org/W2217794711
  • https://openalex.org/W2285918375
  • https://openalex.org/W2314137347
  • https://openalex.org/W2321148629
  • https://openalex.org/W2326838477
  • https://openalex.org/W2346790351
  • https://openalex.org/W2552185702
  • https://openalex.org/W2564024815
  • https://openalex.org/W2591002201
  • https://openalex.org/W2591577663
  • https://openalex.org/W2619106725
  • https://openalex.org/W273955616
  • https://openalex.org/W2755075713
  • https://openalex.org/W2776132417
  • https://openalex.org/W2803246060
  • https://openalex.org/W2890099469
  • https://openalex.org/W2891493686
  • https://openalex.org/W2912199882
  • https://openalex.org/W2916302057
  • https://openalex.org/W2937455569
  • https://openalex.org/W3058184369
  • https://openalex.org/W3084354187
  • https://openalex.org/W3154530197
  • https://openalex.org/W3190064823
  • https://openalex.org/W3208299332
  • https://openalex.org/W3212133250
  • https://openalex.org/W40851875
  • https://openalex.org/W4214843281
  • https://openalex.org/W4231070010
  • https://openalex.org/W4232316964
  • https://openalex.org/W4237595915
  • https://openalex.org/W4238572203
  • https://openalex.org/W4245137961
  • https://openalex.org/W4246106489
  • https://openalex.org/W4249348513
  • https://openalex.org/W4386657778
  • https://openalex.org/W934504831