Abstract

Deer-vehicle collisions (DVCs) have a negative impact on the economy, traffic safety, and the general well-being of otherwise healthy deer. To mitigate DVCs, it is imperative to gain a better understanding of factors that play a role in their spatial distribution. Much of the existing research on DVCs in the United States has been inconclusive, pointing to a variety of causal factors that seem more specific to study site and region than indicative of broad patterns. Little DVC research has been conducted in the southern United States, making the region particularly important with regard to this issue. In this study, we evaluate landscape factors that contributed to the distribution of 347 DVCs that occurred in Forrest and Lamar Counties of south Mississippi, from 2006 to 2009. Using nearest-neighbor and discriminant analysis, we demonstrate that DVCs in south Mississippi are not random spatial phenomena. We also develop a classification model that identified seven landscape metrics, explained 100 percent of the variance, and could distinguish DVCs from control sites with an accuracy of 81.3 percent.

Abstract

Las colisiones entre vehículos y ciervos (DVCS, por sus siglas en inglés) tienen un impacto negativo en la economía, la seguridad del tráfico, y el biene-star general de los ciervos sanos. Para mitigar los DVCS, es imprescindible obtener una mejor comprensión de los factores que juegan un papel im-portante en su distribución espacial. Gran parte las investigaciones existentes sobre DVCS en los Estados Unidos no han sido concluyentes, apuntando a una variedad de factores causales que parecen más específicos para estudiar la localidad y la región, que indicativos de patrones generales. Pocas investigaciones DVC se han realizado en el sur de los Estados Unidos, convirtiendo a la región particularmente importante con respecto a esta situación. En este estudio, evaluamos los factores en el paisaje que han contribuido a la distribución de 347 DVCS que se produjeron en los condados de Forrest y Lamar del Sur de Mississippi, desde 2006 a 2009. Utilizando análisis de cercanía de vecino y análisis discriminante, demostramos que los DVCS en el sur de Mississippi no son fenómenos espaciales al azar. También desarrollamos un modelo de clasificación que identificó siete medidas del paisaje, explicó el 100 por ciento de la varianza, y pudo distinguir DVCS de los centros de control con una precisión del 81.3 por ciento.

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