Towards Effective Monitoring of Tropical Phenology: Maximizing Returns and Reducing Uncertainty in Long‐term Studies

Phenology is a key component of ecosystem function and is increasingly included in assessments of ecological change. We consider how existing, and emerging, tropical phenology monitoring programs can be made most effective by investigating major sources of noise in data collection at a long-term study site. Researchers at Lope NP, Gabon, have recorded monthly crown observations of leaf, flower and fruit phenology for 88 plant species since 1984. For a subset of these data, we first identified dominant regular phenological cycles, using Fourier analysis, and then tested the impact of observation uncertainty on cycle detectability, using expert knowledge and generalized linear mixed modeling (827 individual plants of 61 species). We show that experienced field observers can provide important information on major sources of noise in data collection and that observation length, phenophase visibility and duration are all positive predictors of cycle detectability. We find that when a phenological event lasts >4wk, an additional 10yr of data increases cycle detectability by 114 percent and that cycle detectability is 92 percent higher for the most visible events compared to the least. We also find that cycle detectability is four times as high for flowers compared to ripe fruits after 10yr. To maximize returns in the short-term, resources for long-term monitoring of phenology should be targeted toward highly visible phenophases and events that last longer than the observation interval. In addition, programs that monitor flowering phenology are likely to accurately detect regular cycles more quickly than those monitoring fruits, thus providing a baseline for future assessments of change. Resume La phenologie est un element cle du fonctionnement de l'ecosysteme et est de plus en plus incluse dans l'evaluation des changements ecologiques. Nous considerons comment les programmes de surveillance de la phenologie tropicale, aussi bien courants qu'emergents, peuvent etre rendus plus efficaces en etudiant les principales sources de bruit liees a la collecte de donnees sur un site d'etude a long terme. Les chercheurs du Parc National de la Lope au Gabon, ont recueilli des observations mensuelles de la phenologie des feuilles, fleurs et fruits provenant de la canopee de 88 especes de plantes depuis 1984. Pour un sous-ensemble de ces donnees, nous avons d'abord identifie des cycles phenologiques reguliers dominants a l'aide d'une analyse Fourier, puis teste l'impact de l'incertitude liee a l'observation sur la probabilite de detecter un cycle regulier significatif en utilisant des connaissances specialisees et un modele lineaire generalise a effets mixtes (827 plantes individuelles de 61 especes). Nous demontrons que les observateurs experimentes peuvent fournir des informations importantes sur les principales sources de bruit liees a la collecte de donnees, et que la visibilite et la duree de la phenophase ainsi que la longueur de l'observation predisent de maniere positive la detectabilite du cycle. Nous constatons que lorsqu'un evenement phenologique dure plus de 4 semaines, 10 annees de donnees supplementaires augmentent la detectabilite du cycle de 114 pour cent, et que la detectabilite du cycle est 92 pour cent plus elevee pour les evenements les plus visibles par rapport aux moins visibles. Nous constatons egalement que la detection du cycle varie selon la phenophase, etant quatre fois plus elevee pour les fleurs que pour les fruits murs apres 10 ans. Afin de maximiser les rendements a court terme, les ressources allouees a la surveillance a long terme devraient cibler les evenements phenologiques hautement visibles dont la duree depasse celle de l'intervalle d'observation. En outre, les programmes qui surveillent la phenologie de la floraison sont susceptibles de detecter avec precision les cycles reguliers plus rapidement que ceux qui surveillent les fruits, fournissant ainsi une base de reference pour les evaluations futures du changement.