Applying correlative ecological niche models to global change studies

Author

Serra Díaz, Josep M.

Director

Ninyerola i Casals, Miquel

Date of defense

2012-10-05

ISBN

9788449030901

Legal Deposit

B-33775-2012

Pages

261 p.



Department/Institute

Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Biologia Animal, de Biologia Vegetal i d'Ecologia

Abstract

La distribució de les espècies ha estat objecte d’estudi per part de diverses disciplines donada la seva naturalesa multifactorial. Així, entendre veritablement la distribució de les espècies implica necessàriament un millor coneixement del funcionament de la biosfera. D’altra banda, el canvi global que està patint el nostre planeta previsiblement afectarà en gran mesura moltes espècies, variant així la distribució i composició dels ecosistemes tal i com els coneixem avui dia i implícitament dels serveis que proporcionen. La modelització ha permès augmentar el nostre grau de comprensió sobre el sistema Terra així com de les potencials conseqüències que els canvis antropogènics poden provocar (canvi climàtic, alteració de cicles biogeoquímics, destrucció d’hàbitats, etc.). En el camp de la distribució d’espècies, els models de nínxol ecològic han estat àmpliament utilitzats per estudiar i preveure canvis en la distribució dels organismes. Aquests models es basen en la determinació de les condicions ambientals òptimes on una determinada espècie pot viure i reproduir-se (nínxol). Tanmateix, aquests models fan ús d’aproximacions correlatives entre presències i variables ambientals actuals, fet que presenta diverses desavantatges que posen de manifest una gran incertesa en les prediccions i fins i tot, qüestionen la seva utilitat en el context de canvi global. El conjunt dels treballs que s’exposen pretenen donar una visió sintètica de la possibilitat d’ús d’aquests models per a prediccions de distribució d’espècies vegetals, tant presents com futures. La present recerca se centra en l’anàlisi de diversos aspectes problemàtics per a aquests models en la predicció de la distribució´ d’espècies vegetals en el context del canvi global. Específicament s’ha avaluat la diferència entre prediccions basades en models ecofisiològics i models correlatius sobre l’efecte de prediccions actuals i futures , la variació entre prediccions a nivell de taxó o a nivell de comunitat, la variació en la predicció de canvi de nínxol davant possibles invasions i finalment, l’addició de l’escala temporal en les prediccions. S’ha pogut constatar que el fet de basar-se en correlacions estàtiques minva la seva capacitat de transferència a noves situacions i no incorpora trets biològics que poden tenir una importància cabdal (p.ex. fisiologia). En situacions de projeccions en l’espai i en el temps, s’observen importants variacions espacials en les prediccions, tant a nivell de comunitat com a nivell de poblacions de diversa provinença. Això comporta que les assumpcions i l’escala geogràfica i biològica hagin de ser adaptades segons la qüestió a la que el model s’adreça així com de la disponibilitat de dades. A més, incorporar l’escala temporal pot afegir una cert grau de dinamisme a aquests models estàtics, malgrat que no es poden inferir efectes a una resolució temporal adequada per a alguns fenòmens climàtics extrems . Dels resultats se’n desprèn que la utilització d’aquests models pot servir com a una bona eina de generació d’hipòtesis sobre dels diferents factors que actualment constrenyen la distribució de les espècies. A més, pot ser una tècnica potent per estimar el grau d’exposició de les espècies davant noves situacions de canvi global. Tot i això, les seves prediccions han de ser confrontades amb d’altres tècniques oimés quan es tracta de valorar escenaris plausibles subjectes a una gran incertesa. En general, aquests models són molt significatius per a la caracterització de l’exposició a noves situacions.


La distribución de las especies ha sido objetos de estudio por parte de diversas disciplinas dada su naturaleza multifactorial. Así, entender verdaderamente la distribución de las especies implica necesariamente un mejor conocimiento del funcionamiento de la biosfera. Por otro lado, el cambio global que esta sufriendo nuestro planeta previsiblemente afectará en gran medida muchas especies, variando su distribución y en última instancia, la composición de los ecosistemas tal y como los conocemos hoy día así como los servicios que proporcionan. La modelización ha permitido aumentar nuestro grado de comprensión sobre el sistema Tierra así como de las potenciales consecuencias que los cambios antropogénicos pueden provocar (cambio climático, alteración de ciclos biogeoquímicos, destrucción de hábitats, etc.). En el campo de la distribución de especies, los modelos de nicho ecológico han sido ampliamente utilizados para estudiar y predecir cambios en la distribución de los organismos. Estos modelos se basan en la determinación de las condiciones ambientales óptimas en las que una determinada especie puede vivir y reproducirse (nicho). Sin embargo, estos modelos utilizan una aproximación correlativa entre presencia de un organismo y las variables ambientales actuales, hecho que presenta diversas desventajas que ponen de manifiesto una gran incertidumbre en las predicciones e incluso, cuestionan su utilidad en el contexto del cambio global. El conjunto de los trabajos que aquí se exponen pretenden dar una visión sintética de la posibilidad de uso de estos modelos para predicciones de la distribución de especies vegetales, tanto presentes como futuras. La presente investigación se centra en el análisis de aspectos problemáticos de índole diversa de este tipo de modelos, cuando son aplicados para predecir la distribución de especies vegetales bajo supuestos de cambio global. Específicamente se ha evaluado la diferencia entre predicciones basadas en modelos ecofisiológicos y modelos correlativos en la predicción de distribuciones presentes y futuras, la variación entre predicciones a nivel de taxón o a niveles de comunidad, la variación en la predicción según la población bajo riesgos potenciales de cambio de nicho i finalmente, la adición de la escala temporal en las predicciones. Se ha podido constatar que el hecho de basarse en correlaciones estáticas disminuye su capacidad de transferencia a nuevas situaciones i no incorpora características biológicas que pueden tener una importancia vital (p.ej. fisiología). En situaciones de proyecciones en el espacio y el tiempo, se observan variaciones espaciales significativas en las predicciones, tanto a nivel de comunidad como a nivel de poblaciones de diverso origen. Esto comporta que las asunción i la correcta elección de la escala geográfica i biológica según el objetivo del modelo. Además, la incorporación de la escala temporal puede añadir un cierto grado de dinamismo a estos modelos estáticos, a pesar que no se pueden inferir efectos a una resolución temporal adecuada para algunos fenómenos climáticos extremos. En general, dichos modelos son relevantes para caracterizar la exposición a nuevas situaciones.


The distribution of species has been studied by various disciplines due to its multifactorial nature. Thus, to truly understand the distribution of species necessarily implies a better understanding of the functioning of the biosphere. On the other hand, the overall change our planet is undergoing, it is expected to greatly affect many species, varying distribution and ultimately the composition of ecosystems as we know them today and the services they provide. The modeling has enhanced our level of understanding of the Earth system and the potential consequences that anthropogenic changes can cause (climate change, alteration of biogeochemical cycles, habitat destruction, etc..). In the field of species distribution, ecological niche models have been widely used to study and predict changes in the distribution of organisms. These models are based on determining the optimum environmental conditions in which a species can live and reproduce (niche). However, these models use a correlative approach between the presence of an organism and the current environmental variables, which has several disadvantages that cause a uncertainty in predictions and even question their usefulness in the context of global change. All the works presented here are intended to give a synthetic view of the possibility of using these models for predictions of the distribution of plant species, both present and future. This research focuses on the analysis of problematic aspects of these models, when applied to predict the distribution of plant species under global change scenarios. Specifically we evaluated the difference between model predictions and ecophysiological models to predict correlative and future distributions, the variation between predictions at the level of taxon or community levels, the variation in the prediction at the population levels and finally, the addition of the timescale in the predictions. It has been shown that basing predictions on static correlations diminishes their transference capacity to new situations and does not incorporate key biological traits that may play a key role (e.g. physiology). In projections in space and time, it has been observed significant spatial variations in predictions, whether at the community or individual level of species or different populations across continents. This implies that the choice of the biological or geographical scale may be fit for model’s purpose. Furthermore, the incorporation of the temporal scale may add a certain degree of dynamism to these static modles, despite they cannot be infered for effects at higher temporal resolution for some extreme climatic events. In general, such models are relevant to characterize exposure to new situations.

Keywords

Global change; Climate change; Species distribution

Subjects

574 - General ecology and biodiversity

Knowledge Area

Ciències Experimentals

Documents

jmsd1de1.pdf

4.298Mb

 

Rights

ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/

This item appears in the following Collection(s)