Sampling saproxylic beetles with window flight traps: methodological insights

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2008

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Christophe Bouget et al., « Sampling saproxylic beetles with window flight traps: methodological insights », Revue d'Écologie (La Terre et La Vie) (documents), ID : 10.3406/revec.2008.1457


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Résumé En Fr

Saproxylic beetles are species-rich, mostly small and cryptic, and difficult to sample. Different methods are traditionally used to collect saproxylic beetles. These are (i) direct active collection techniques, (ii) rearing techniques and (iii) mass trapping methods. Window-flight trapping is currently the most frequently used technique for catching flying active saproxylic beetles. Thanks to the combination of different trap principles, window-flight trap devices may differ by a large number of intrinsic parameters. This paper offers further insight into the infl uence of 3 trap factors on the catches of dead wood associated beetles, by comparing (i) cross-vanes or single-plane WFT (shape effect), (ii) black or transparent CWFT (silhouette effect), (iii) low or high CWFT (height effect). Six ecological data sets from French upland or lowland, deciduous or coniferous forests, with paired freely hanging window traps on each plot, were compiled in this study and analysed with a methodological point of view to compare the effi ciency of sampling methods. Trap shape had a signifi cant and strong effect on the abundance and species richness of saproxylic beetles. The single-plane traps caught a higher number of individuals and species. Nevertheless, given time/ cost constraints, cross-vanes traps are recommended. Our study shows that black and transparent cross-vanes traps yielded similar saproxylic samples in terms of abundance, richness and overall composition. Our results confirm the vertical differentiation of saproxylic beetle assemblage. They suggest that low cross-vanes window traps yield more species-rich and individual-rich samples than canopy traps. Except Melyrids, no abundant species showed a strong association with top traps. Further optimisation analyses based on larger datasets are required to make sampling methods more reliable. Abbreviations : Cross-vanes Window Flight Trap (CWFT) ; Single-Plane Window Flight Trap (PWFT)

Regards méthodologiques sur l’échantillonnage des coléoptères saproxyliques au moyen des pièges-vitres. — Les coléoptères saproxyliques constituent un groupe riche en espèces, souvent petites et cryptiques, et difficiles à échantillonner. Différentes méthodes sont traditionnellement utilisées pour les collecter : les techniques (i) de collecte active, (ii) d’élevage et (iii) de piégeage. Le piège-vitre est actuellement la méthode la plus fréquemment utilisée pour la capture des coléoptères saproxyliques aériens mobiles. Grâce à la combinaison de différents principes, les pièges-vitres comportent de multiples modèles. Cette étude concerne l’influence de 3 facteurs sur les captures de coléoptères saproxyliques, en comparant (i) des pièges plans bidirectionnels ou multidirectionnels en croix (effet de forme), (ii) des pièges transparents ou noirs (effet silhouette), (iii) des pièges suspendus à faible hauteur ou dans la canopée. Six jeux de données écologiques de plaine ou d’altitude, de forêts françaises feuillues ou résineuses, et comportant deux pièges différents appariés par placette, ont été compilés et analysés pour comparer l’efficacité respective des méthodes. La forme du piège a un fort effet significatif sur l’abondance et la richesse spécifique, à l’avantage des pièges plans. Néanmoins, en raison de contraintes pratiques ou fi nancières, les pièges-croix sont recommandés. Les pièges noirs ou transparents fournissent des échantillons comparables en termes d’abondance, de richesse et de composition. Nos résultats confirment la différenciation verticale des assemblages de coléoptères saproxyliques, les pièges bas capturant davantage d’individus et d’espèces que les pièges de la canopée. A l’exception des Melyridae, aucune espèce n’est associée aux strates hautes. Des analyses complémentaires fondées sur de plus amples jeux de données sont requises pour optimiser les méthodes d’échantillonnage.

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