Advertisement

Long-term decline of juvenile survival in German Red Kites

  • Jakob KatzenbergerEmail author
  • Eckhard Gottschalk
  • Niko Balkenhol
  • Matthias Waltert
Original Article

Abstract

The Red Kite (Milvus milvus) is a raptor species of conservation concern in Europe and especially in Germany, where about 50% of all breeding pairs are found. Agricultural intensification and deteriorating food availability, but also anthropogenic mortality due to poisoning and collisions, are major threats for the species throughout its strongly restricted distributional range. Despite the great influence of mortality on the population size of the long-lived Red Kite, information on current age-specific survival probabilities and their change over time is lacking. We analyse a long-term dataset of > 29,000 Red Kites marked with metal rings and about 1500 recoveries of dead birds from 1970 to 2015 with a multinomial ring-recovery model. We model age-dependent recovery probability, based on separate datasets of birds marked as nestlings and as adults/immatures, and thereby estimate juvenile, subadult and adult survival probability over nearly 50 years for a major part of the German Red Kite population. The results show a substantial long-term decline in juvenile survival of more than 40% from the 1970s until today. Furthermore, from 1974 to 2014, adult survival probability shows a consistently decreasing trend (− 0.26% year−1). We estimate the recovery probability for dead Red Kites in the first year (as juveniles) to be two times lower than that for birds that reach subadult/adult age. Also, the recovery probabilities of all age classes show a decreasing trend over time except for the last years. The spatial and temporal distributions of juvenile Red Kite recoveries suggest an increase in mortality at the breeding grounds, but in > 60% of cases the cause of death is unknown. The age-structured differences in recovery probability potentially highlight differences in the most important causes of mortality; however, further investigation of the cause of death in all ages classes is required to gain a more accurate picture. Our study provides valuable data for a better understanding of Red Kite demography and ongoing changes in population size.

Keywords

Milvus milvus Mortality Multinomial ring-recovery model Poisoning Agricultural intensification Resource availability 

Zusammenfassung

Langfristiger Rückgang der Überlebensraten erstjähriger Vögel in der deutschen Rotmilan-Population

Der Rotmilan (Milvus milvus) ist eine fast ausschließlich in Europa beheimatete Greifvogelart von der etwa 50% des Bestands in Deutschland brüten. Landwirtschaftliche Intensivierung und Verschlechterung der Nahrungsverfügbarkeit, aber auch anthropogene Mortalität durch Vergiftungen und Kollisionen sind wesentliche Bedrohungen für die Art in ihrem stark begrenzten Verbreitungsgebiet. Trotz des großen Einflusses der Sterblichkeit auf die Populationsgröße des langlebigen Rotmilans fehlen Informationen über aktuelle altersspezifischen Überlebensraten und deren Veränderungen im Laufe der Zeit. Wir analysieren einen langfristigen Datensatz von > 29.000 mit Metallringen markierten Rotmilanen und etwa 1500 Wiederfunde von toten Individuen von 1970–2015 mit einem multinomialen Ring-Wiederfund-Modell. In unserem Modell berücksichtigen wir altersbedingte Wiederfundwahrscheinlichkeiten, basierend auf getrennten Datensätzen sowohl von Vögeln die als Nestling und von solchen die als adulter/immaturer Vogel beringt wurden. So erlaubt unsere Auswertung eine robuste Schätzung der Überlebensraten von erstjährigen, subadulten und adulten Vögeln über fast 50 Jahre in einem wesentlichen Teil der deutschen Rotmilan-Population. Die Ergebnisse zeigen einen erheblichen langfristigen Rückgang des Überlebens erstjähriger Rotmilane um mehr als 40% von den 1970er Jahren bis heute. Darüber hinaus zeigt die Überlebenswahrscheinlichkeit der Altvögel in den Jahren 1974–2014 einen abnehmenden Trend (− 0.26% p.a.). Die Wiederfundwahrscheinlichkeit für tote Rotmilane im ersten Jahr lag zwei Mal niedriger als für Vögel, die die subadulte/adulte Altersklasse erreichten. Im Verlauf der Zeit zeigten die Wiederfundwahrscheinlichkeiten beider Altersklassen, mit Ausnahme der letzten Jahre, einen rückläufigen Trend. Die räumliche und zeitliche Verteilung der Totfunde erstjähriger Rotmilane deutet auf eine erhöhte Sterblichkeit im Brutgebiet hin, allerdings war in > 60% der Fälle die Todesursache unbekannt. Die altersstrukturierten Unterschiede in der Wiederfundwahrscheinlichkeit zeigen potenziell Unterschiede in den wichtigsten Mortalitätsursachen in den verschiedenen Altersklassen, jedoch ist eine weitere Untersuchung der Todesursachen erforderlich, um ein genaueres Bild zu erhalten. Unsere Studie liefert wichtige Daten für ein besseres Verständnis der Rotmilan-Bestandsdynamik und für laufende Veränderungen der Bestandsgröße.

Notes

Acknowledgements

We gratefully acknowledge the efforts of all the voluntary Red Kite ringers in Germany that allowed the study of ring recovery data over such a long period. We thank Vogelwarte Hiddensee (U. Köppen, C. Herrmann; Ringfundmitteilung der Beringungszentrale Hiddensee no. 09/2018), Vogelwarte Helgoland (F. Bairlein, O. Geiter) and Vogelwarte Radolfzell (W. Fiedler) for data provision, and F. Bairlein and C. Herrmann for helpful comments that improved the quality of the manuscript. For comprehensive advice on how to best analyse the data and comments on an earlier draft of the manuscript, we are deeply grateful to M. Schaub. The detailed comments by F. Korner-Nievergelt, J. Bellebaum and an anonymous reviewer greatly helped to further improve our manuscript.

Supplementary material

10336_2018_1619_MOESM1_ESM.docx (163 kb)
Supplementary material 1 (DOCX 163 kb)
10336_2018_1619_MOESM2_ESM.docx (864 kb)
Supplementary material 2 (DOCX 865 kb)

References

  1. Achtziger R, Stickroth H, Zieschank R (2004) Nachhaltigkeitsindikator für die Artenvielfalt—ein Indikator für den Zustand von Natur und Landschaft in Deutschland. Angew Landschaftsökol 63:1–137Google Scholar
  2. Aebischer A (2009) Der Rotmilan: Ein faszinierender Greifvogel. Haupt, BernGoogle Scholar
  3. Anderson DR, Burnham KP, White GC (1985) Problems in estimating age-specific survival rates from recovery data of birds ringed as young. J Anim Ecol 54:89–98.  https://doi.org/10.2307/4622 CrossRefGoogle Scholar
  4. Baillie S (2001) The contribution of ringing to the conservation and management of bird populations: a review. Ardea 89:167–184Google Scholar
  5. Bairlein F, Dierschke J, Dierschke V et al (2014) Atlas des Vogelzugs: Ringfunde deutscher Brut-und Gastvögel. Aula-Verlag, WiebelsheimGoogle Scholar
  6. Beitz H, Schmidt HH, Hörnicke E, Schmidt H (1991) Erste Ergebnisse der Analyse zur Anwendung von Pflanzenschutzmitteln und ihren ökologisch-chemischen und toxikologischen Auswirkungen in der ehemaligen DDR. Mitt Biol Bundesanstalt Land- Forstwirtsch Berlin-Dahlem 274:1–123Google Scholar
  7. Bellebaum J, Korner-Nievergelt F, Dürr T, Mammen U (2013) Wind turbine fatalities approach a level of concern in a raptor population. J Nat Conserv 21:394–400.  https://doi.org/10.1016/j.jnc.2013.06.001 CrossRefGoogle Scholar
  8. Berny P, Gaillet J-R (2008) Acute poisoning of Red Kites (Milvus milvus) in France: data from the Sagir Network. J Wildl Dis 44:417–426.  https://doi.org/10.7589/0090-3558-44.2.417 CrossRefPubMedGoogle Scholar
  9. Bezzel E (2010) Das Jahrtausend danach—Zukunft des Rotmilans (Milvus milvus) in der Kulturlandschaft. Vogel Umwelt 18:5–17Google Scholar
  10. BirdLife International (2016) Species factsheet: Milvus milvus. http://datazone.birdlife.org/species/factsheet/red. Accessed 3 Jan 2016
  11. Brooks S, Gelman A (1998) Alternative methods for monitoring convergence of iterative simulations. J Comput Graph Stat 7:434–455Google Scholar
  12. Brownie C, Anderson DR, Burnham KP, Robson DS (1985) Statistical inference from band recovery data. US Fish and Wildlife Service Resource Publication No. 156Google Scholar
  13. Busch M, Trautmann S, Gerlach B (2017) Overlap between breeding season distribution and wind farm risks: a spatial approach. Vogelwelt 137:169–180Google Scholar
  14. Coeurdassier M, Poirson C, Paul JP et al (2012) The diet of migrant Red Kites Milvus milvus during a Water Vole Arvicola terrestris outbreak in eastern France and the associated risk of secondary poisoning by the rodenticide bromadiolone. Ibis 154:136–146.  https://doi.org/10.1111/j.1474-919X.2011.01193.x CrossRefGoogle Scholar
  15. Core Team R (2017) R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, ViennaGoogle Scholar
  16. Cox C (1991) Pesticides and birds: from DDT to today’s poisons. J Pestic Reform 11:2–6Google Scholar
  17. Dürr T (2009) Zur Gefährdung des Rotmilans Milvus milvus durch Windenergieanlagen in Deutschland. Informat Naturschutz Niedersachsen 29:185–191Google Scholar
  18. Foken W (2000) Beringungs- und Fundzahlen der Vogelwarte Helgoland aus dem Zeitraum 1909–1998. Inst Vogelforsch Vogelwarte Helgol Jahresber 4:23–26Google Scholar
  19. Gedeon K, Grüneberg C, Mitschke A, et al (2014) Atlas Deutscher Brutvogelarten. Atlas of German breeding birds. Stiftung Vogelmonitoring Deutschland & Dachverband Deutscher Avifaunisten, MünsterGoogle Scholar
  20. George K (1995) Neue Bedingungen für die Vogelwelt der Agrarlandschaft in Ostdeutschland nach der Wiedervereinigung. Ornithol Jahresber Mus Heineanum 13:1–25Google Scholar
  21. Gilroy JJ, Virzi T, Boulton RL, Lockwood JL (2012) A new approach to the “apparent survival” problem: estimating true survival rates from mark–recapture studies. Ecology 93:1509–1516.  https://doi.org/10.1890/12-0124.1 CrossRefPubMedGoogle Scholar
  22. Gottschalk E, Wasmund N, Sauer B, Bayoh R (2015) Nahrungsmangel beim Rotmilan Milvus milvus? Was können zusätzliche Mahdflächen zur Nahrungsverfügbarkeit beitragen? Abhandl Ber Mus Heineanum 10:17–32Google Scholar
  23. Grün G, Sadek H, Clausing P (1982) Bewertung der akuten Toxizität von Pflanzenschutzmitteln für Vögel in Beziehung zu möglichen Nebenwirkungen im Freiland. Nachrichtenbl Pflanzenschutzd DDR 36:127–130Google Scholar
  24. Grünkorn T, Blew J, Coppack T, et al (2016) Ermittlung der Kollisionsraten von (Greif)Vögeln und Schaffung planungsbezogener Grundlagen für die Prognose und Bewertung des Kollisionsrisikos durch Windenergieanlagen (PROGRESS). Schlussbericht zum durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Verbundvorhaben, Husum, Oldenburg, Rostock, BielefeldGoogle Scholar
  25. Heinisch E, Kettrup A, Wenzel-Klein S (1994) Schadstoffatlas Osteuropa: Ökologisch-chemische und ökotoxikologische Fallstudien über organische Spurenstoffe und Schwermetalle in Ost-Mitteleuropa. ecomed, Landsberg am LechGoogle Scholar
  26. Hirschfeld A (2011) Distribution and possible impacts of illegal persecution on the Red Kite (Milvus milvus) population in Germany. Ber Vogelschutz 47(48):183–191Google Scholar
  27. Hoy SR, Petty SJ, Millon A et al (2017) Density-dependent increase in superpredation linked to food limitation in a recovering population of Northern Goshawks Accipiter gentilis. J Avian Biol 48:1205–1215.  https://doi.org/10.1111/jav.01387 CrossRefGoogle Scholar
  28. Jacob J, Buckle A (2017) Use of anticoagulant rodenticides in different applications around the world. In: van den Brink N, Elliott J, Shore R, Rattner B (eds) Anticoagulant rodenticides and wildlife. Springer, Cham, pp 11–43Google Scholar
  29. Jacob J, Broll A, Esther A (2018) Rückstände von als Rodentizid ausgebrachten Antikoagulanzien in wildlebenden Biota. Umweltbundesamt, Texte 04/2018, DessauGoogle Scholar
  30. Kellner K (2016) jagsUI: A Wrapper Around “rjags” to Streamline “JAGS” Analyses. https://cran.r-project.org/package=jagsUI. Accessed 11 June 2018
  31. Kéry M, Schaub M (2012) Bayesian population analysis using WinBUGS. Academic Press, LondonGoogle Scholar
  32. Knott J, Newbery P, Barov B (2009) Action plan for the Red Kite Milvus milvus in the European Union. BirdLife International, European Union, BrusselsGoogle Scholar
  33. Langgemach T, Dürr T (2018) Informationen über Einflüsse der Windenergienutzung auf Vögel. In: Landesamt für Umwelt, Gesundheit und Verbraucherschutz Staatliche Vogelschutzwarte. https://lfu.brandenburg.de/cms/media.php/lbm1.a.3310.de/vsw_dokwind_voegel.pdf. Accessed 11 June 2018
  34. Langgemach T, Krone O, Sömmer P et al (2010) Verlustursachen bei Rotmilan (Milvus milvus) und Schwarzmilan (Milvus migrans) im Land Brandenburg. Vogel Umwelt 18:85–101Google Scholar
  35. Lourenço R, del Mar Delgado M, Campioni L et al (2018) Why do top predators engage in superpredation? From an empirical scenario to a theoretical framework. Oikos.  https://doi.org/10.1111/oik.05118 (In press) CrossRefGoogle Scholar
  36. Luque-Larena JJ, Mougeot F, Arroyo B, Lambin X (2018) “Got rats?” Global environmental costs of thirst for milk include acute biodiversity impacts linked to dairy feed production. Glob Chang Biol 24:1–3.  https://doi.org/10.1111/gcb.14170 CrossRefGoogle Scholar
  37. Mammen U (2016) Anwendungsmöglichkeiten einer Datenbank zur Langzeitdynamik von Greifvögeln und Eulen. Beitr Jagd- Wildforsch 41:203–210Google Scholar
  38. Mammen U, Nicolai B, Böhner J et al (2014) Artenhilfsprogramm Rotmilan des Landes Sachsen-Anhalt. Ber Landes Umweltschutz Sachsen-Anhalt 5:1–163Google Scholar
  39. Molenaar FM, Jaffe JE, Carter I et al (2017) Poisoning of reintroduced Red Kites (Milvus milvus) in England. Eur J Wildl Res 63:94.  https://doi.org/10.1007/s10344-017-1152-z CrossRefGoogle Scholar
  40. Montaz J, Jacquot M, Coeurdassier M (2014) Scavenging of rodent carcasses following simulated mortality due to field applications of anticoagulant rodenticide. Ecotoxicology 23:1671–1680.  https://doi.org/10.1007/s10646-014-1306-7 CrossRefPubMedGoogle Scholar
  41. Nachtigall W (2008) Der Rotmilan (Milvus milvus, L. 1758) in Sachsen und Südbrandenburg—Untersuchungen zu Verbreitung und Ökologie. Dissertation, Martin-Luther-Universität Halle-WittenbergGoogle Scholar
  42. Nachtigall W, Stubbe M, Herrmann S (2010) Aktionsraum und Habitatnutzung des Rotmilans (Milvus milvus) während der Brutzeit—eine telemetrische Studie im Nordharzvorland. Vogel Umwelt 18:25–61.  https://doi.org/10.1046/j.1439-0361.2003.03005.x CrossRefGoogle Scholar
  43. Newton I (2013) Pesticides and birds. Br Birds 106:189–205Google Scholar
  44. Newton I, Mcgrady MJ, Oli MK (2016) A review of survival estimates for raptors and owls. Ibis 158:227–248.  https://doi.org/10.1111/ibi.12355 CrossRefGoogle Scholar
  45. Nicolai B, König H (1990) Der Bestand des Rotmilans in der DDR—Ergebnisse der Brutvogelkartierung. Abhandl Ber Mus Heineanum 1:1–12Google Scholar
  46. Nicoll MAC, Jones CG, Norris K (2003) Declining survival rates in a reintroduced population of the Mauritius Kestrel: evidence for non-linear density dependence and environmental stochasticity. J Anim Ecol 72:917–926.  https://doi.org/10.1046/j.1365-2656.2003.00768.x CrossRefGoogle Scholar
  47. Ntampakis D, Carter I (2005) Red Kites and rodenticides—a feeding experiment. Br Birds 98:411–416Google Scholar
  48. Ortlieb R (1989) Der Rotmilan, 3rd edn. Neue Brehm, WittenbergGoogle Scholar
  49. Payo-Payo A, Genovart M, Bertolero A et al (2016) Consecutive cohort effects driven by density-dependence and climate influence early-life survival in a long-lived bird. Proc R Soc B Biol Sci 283:20153042.  https://doi.org/10.1098/rspb.2015.3042 CrossRefGoogle Scholar
  50. Pfeiffer T (2000) Über den Ernährungszustand juveniler Rotmilane (Milvus milvus) in der Umgebung von Weimar und daraus abzuleitende Schutzvorschläge. Landschaftspfl Naturschutz Thüringen 37:1–10Google Scholar
  51. Pfeiffer T (2009) Untersuchungen zur Altersstruktur von Brutvögeln beim Rotmilan Milvus milvus. Populationsökol Greifvogel- Eulenarten 6:197–210Google Scholar
  52. Pfeiffer T, Meyburg BU (2009) Satellitentelemetrische Untersuchungen zum Zug- und Überwinterungsverhalten Thüringischer Rotmilane Milvus milvus. Vogelwarte 47:171–187Google Scholar
  53. Plummer M (2003) JAGS: a program for analysis of Bayesian graphical models using Gibbs sampling. Proceedings of the 3rd International Workshop on Distributed Statistical Computing (DSC 2003) 20–22. doi: 10.1.1.13.3406Google Scholar
  54. Riedel B, Riedel M, Wieland H, Grün G (1988) Vogeltoxikologische Bewertung des Einsatzes von Delicia-Chlorphacinon-Ködern in landwirtschaftlichen Kulturen. Nachrichtenbl Pflanzenschutzd DDR 42:48–51Google Scholar
  55. Schaub M, Pradel R (2004) Assessing the relative importance of different sources of mortality from recoveries of marked animals. Ecology 85:930–938CrossRefGoogle Scholar
  56. Schmidt K (2003) Ergebnisse der Meldungen für Pflanzenschutzmittel und Wirkstoffe nach §19 des Pflanzenschutzgesetzes für die Jahre 1999, 2000 und 2001 im Vergleich zu 1998. Nachrichtenbl Dtsch Pflanzenschutzd 55:121–133Google Scholar
  57. Schönfeld M (1984) Migration, Sterblichkeit, Lebenserwartung und Geschlechtsreife mitteleuropäischer Rotmilane, Milvus milvus (L.), im Vergleich zum Schwarzmilan, Milvus migrans (Boddaert). Hercynia 3:241–257Google Scholar
  58. Sellmann J (1991) Prognose des Auftretes der Feldmaus Microtus arvalis (Pallas, 1779). Populationsökol Kleinsäugerarten Wiss Beitr Univ Halle 1990/34. pp 183–196Google Scholar
  59. Stubbe M (1982) Brutdichte und Altersstruktur einer Rotmilan-Population—Milvus milvus (L. 1758)—im nördlichen Harzvorland der DDR im Vergleich zum Mäusebussard Buteo buteo (L. 1758). Arch Naturschutz Landschaftsforsch 22:205–214Google Scholar
  60. Van De Pol M, Bruinzeel LW, Heg D et al (2006) A silver spoon for a golden future: long-term effects of natal origin on fitness prospects of Oystercatchers (Haematopus ostralegus). J Anim Ecol 75:616–626.  https://doi.org/10.1111/j.1365-2656.2006.01079.x CrossRefPubMedGoogle Scholar
  61. Viechtbauer W (2010) Conducting meta-analyses in R with the metafor package. J Stat Softw 36:1–48CrossRefGoogle Scholar
  62. Wayland M, Wilson LK, Elliott JE et al (2003) Mortality, morbidity, and lead poisoning of eagles in western Canada, 1986–1998. J Raptor Res 37:8–18Google Scholar
  63. Wieland H, Schellenberg G (1984) Empfehlungen zur Überwachung und Bekämpfung der Feldmaus (Microtus arvalis Pall.) in Feldkulturen. Nachrichtenblatt Pflanzenschutzd DDR 38:254–256Google Scholar

Copyright information

© Deutsche Ornithologen-Gesellschaft e.V. 2019

Authors and Affiliations

  1. 1.Dachverband Deutscher Avifaunisten (DDA) e.V.MünsterGermany
  2. 2.Workgroup on Endangered Species, J.F. Blumenbach Institute of Zoology and AnthropologyUniversity of GoettingenGöttingenGermany
  3. 3.Wildlife SciencesUniversity of GoettingenGöttingenGermany

Personalised recommendations