Low breeding performance of the Steller’s sea eagle (Haliaeetus pelagicus) causes the populations to decline

Reproduction efficiency of the Steller’s Sea Eagle on Sakhalin Island and the Lower Amur (Russia)

“…For example, in the late 1990s the productivity of the Sakhalin population was 0.79 fledglings per occupied territory (Masterov et al, 2000), and in the late 1980s -early 1990s even higher, 0.8-1.4 fledglings per occupied territory (Masterov, 1995). Our matrix modelling (Romanov & Masterov, 2020b) showed that such productivity is not sufficient for population maintenance, and predicts a decline in both Steller's Sea Eagle populations. This suggestion is supported by negative, though insignificant, trends in population structure: proportion of immatures and proportion of floaters, in both study areas.…”

“…At the same time, there is evidence of various hazards for this species from poisoning by heavy metals and chlorinated hydrocarbons (Iwata et al, 2000;Kurosawa, 2000;Nakagawa, 2011), depletion of food resources (Lobkov, 2002), forest fires (Burenina, 2007), climate change (Potapov et al, 2012), predation by Ursus arctos (Linnaeus, 1758) (hereinafter -brown bear) (Romanov & Masterov, 2020a) as well as disturbance at nest sites, direct persecution, habitat alteration and other anthropogenic changes. There are already some warning signs of possible population decline, such as low productivity (Potapov et al, 2010(Potapov et al, , 2012 and a decrease in the proportion of immature birds in the population (Potapov et al, 2000;Masterov & Romanov, 2014), the suggestion being supported by the results of matrix population modelling (Romanov & Masterov, 2020b). Therefore, a thorough assessment of the global population is required.…”

The IMPB RAS is 50 years old. Laboratory of Computational Ecology: achievements and prospects

“…В рамках этого направления разработана серия моделей для оценки состояния популяций белоплечего орлана на Дальнем Востоке России: (1) матричная популяционная модель для оценки динамики численности [38,39]; (2) модель кумулятивных кривых для оценки числа гнездовых территорий; (3) генерализованная линейная обобщённая модель (GLMM) для оценки факторов, влияющих на эффективность воспроизводства орланов [40]; (4) Вейбулловская модель старения для оценки выживаемости особей в неволе и в природе [41]; (5) статистическая модель (основанная на тесте пропорций и рандомизационных методах) непрямого воздействия бурых медведей на эффективность размножения белоплечих орланов [42]. Путем применения методов моделирования показано, что популяции белоплечего орлана на Сахалине и в Хабаровском крае сокращаются вследствие низкой эффективности размножения, в том числе из-за высокого пресса хищничества бурых медведей.…”

Application of the Weibull Ageing Model to the Estimation of Longevity and Rates of Ageing in the Steller's Sea Eagle

“…Наш анализ показывает, что кривые дожития белоплечего орлана могут быть описаны с помощью вейбулловской модели. Это позволяет сделать предварительные выводы об особенностях старения особей [9], а также пролить свет на демографию белоплечего орлана в природе [10].…”