Title: Precision, Repeatability, and Efficiency of Two Canopy-Cover Estimate Methods in Northern Great Plains Vegetation
Abstract: Government agencies are subject to increasing public scrutiny of land management practices. Consequently, rigorous, yet efficient, monitoring protocols are needed to provide defensible quantitative data on the status and trends of rangeland vegetation. Rigor requires precise, repeatable measures, whereas efficiency requires the greatest possible information content for the amount of resources spent acquiring the information. We compared two methods—point frequency and visual estimate—of measuring canopy cover of individual plant species and groups of species (forbs vs. graminoids, native vs. nonnative) and plant species richness. These methods were compared in a variety of grassland vegetation types of the northern Great Plains for their precision, repeatability, and efficiency. Absolute precision of estimates was similar, but values generally differed between the two sampling methods. The point-frequency method yielded significantly higher values than the visual-estimate method for cover by individual species, graminoid cover, and total cover, and yielded significantly lower values for broadleaf (forb + shrub) cover and species richness. Differences in values derived by different sampling teams using the same method were similar between methods and within precision levels for many variables. Species richness and median species cover were the major exceptions; for these, the point-frequency method was far less repeatable. As performed in this study, the visual-estimate method required approximately twice the time as did the point-frequency method, but the former captured 55% more species. Overall, the visual-estimate method of measuring plant cover was more consistent among observers than anticipated, because of strong training, and captured considerably more species. However, its greater sampling time could reduce the number of samples and, therefore, reduce the statistical power of a sampling design if time is a limiting factor. Las agencias de gobierno están sujetas a incrementar el escrutinio público de las prácticas de administración de suelos. Por consiguiente, los protocolos de monitoreos rigurosos, pero eficientes, son necesarios para proveer datos cuantitativos defendibles sobre el estado y tendencias de los pastizales. El rigor requiere medidas repetibles y precisas, mientras que la eficiencia requiere el mayor contenido informativo por la cantidad de recursos utilizados para adquirir la información. Nosotros comparamos dos métodos-frecuencia de puntos y estimado visual-de medición de cobertura de dosel de especies de plantas individuales y grupos de especies (arbustos vs. gramíneas, nativas vs. no nativas), tan bien como la riqueza de especies de plantas. Estos métodos fueron comparados en una variedad de tipos de pastizales en las grandes llanuras del norte para su precisión, repetibilidad y eficiencia. La precisión absoluta de estimaciones fue similar, pero los valores generalmente difirieron entre los dos métodos de muestreos. El método de frecuencia de puntos produjo valores significativamente más altos que el método visual de estimación para la cobertura de especies individuales, la cobertura de gramíneas, y la cobertura total; y valores significativamente más bajos para la cobertura del mesófila (herbácea + arbusto) y la riqueza de especies. Las diferencias en valores derivados por los diferentes equipos de muestreo usando el mismo método fueron similares entre métodos y dentro de los niveles de precisión para muchas variables. La riqueza de especies y la media de la cobertura de especies fueron las excepciones mayores; para estos, el método de frecuencia de punto fue muchos menos repetible. Como se presento en este estudio, el método de estimación visual requiere aproximadamente el doble de tiempo comparado con el método de frecuencia de punto, pero a su vez capturo 55% más especies. En general, el método de estimación visual de medición de cobertura fue más consistente entre los observadores que lo anticipado, debido al fuerte entrenamiento, y capturando considerablemente más especies. Sin embargo, un tiempo de muestreo más grande podría reducir el número de muestras, y por lo tanto el poder estadístico de un diseño de muestreo, si el tiempo es un factor limitante.