KEW3QBJA

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24 novembre 2020 22:27

5 janvier 2021 09:55

Objectif Les projections des scénarios de biodiversité reposent souvent uniquement sur le changement climatique pour informer les changements de répartition des espèces à l'avenir. Les projections d'utilisation des terres sont rarement utilisées en raison de leur indisponibilité et, lorsqu'elles sont disponibles, sont souvent à des résolutions spatiales et thématiques grossières, ce qui les rend impropres à la capture de l'aptitude de l'habitat à petite échelle. Cette étude vise à (a) montrer comment les modèles couplés de changement d'affectation des terres (LUC) de haute résolution thématique (HTR) peuvent être utilisés dans les modèles de distribution des espèces (SDM), (b) comparer les impacts du HTR et de la basse résolution thématique (LTR) des prédicteurs explicatifs des scénarios de biodiversité et (c) évaluer l'impact de la zone d'occupation actuelle des espèces sur l'effet de la résolution thématique dans les SDM. Localisation Belgique Taxons Bourdons (Bombus) Méthodes Nous avons comparé des modèles de distribution d'espèces avec 17 prédicteurs d'utilisation des terres (HTR) à des modèles avec 5 prédicteurs d'utilisation des terres (LTR). Nous avons modélisé la distribution de 17 espèces de bourdons en Belgique projetée jusqu'en 2035. Nous avons examiné comment les performances du modèle, l'importance variable et les projections de changement de distribution différaient en fonction de la résolution thématique des prédicteurs de l'utilisation des terres. Résultats Dans l'ensemble, les modèles HTR ont obtenu de meilleurs résultats que les modèles LTR. Les modèles LTR prévoyaient une plus grande étendue par espèce. HTR a projeté un pourcentage plus élevé de gains d'aire de répartition, et les deux modèles ont projeté des pertes similaires d'habitat convenable. Cependant, le pourcentage de perte et de connectivité des habitats appropriés variait différemment pour les modèles HTR et LTR le long d'un gradient d'espèces rares à communes. Les modèles HTR projetaient une plus grande perte de zones appropriées pour les espèces rares et moins de pertes pour les espèces communes par rapport aux modèles LTR. Principales conclusions Ces résultats illustrent l'importance d'utiliser des variables explicatives écologiquement pertinentes dans les MJF, en particulier pour les espèces rares et localisées ayant des besoins spécifiques en matière d'habitat. Les résultats indiquent également la nécessité de projections à grande échelle de la LUC pour améliorer les futurs scénarios de biodiversité sous le changement climatique et pour améliorer la capacité des défenseurs de l'environnement et des décideurs à utiliser les projections SDM.

Aim Projections of biodiversity scenarios often rely solely on climate change to inform species distribution shifts in the future. Land use projections are rarely used due to their unavailability and, when available, are often at coarse spatial and thematic resolutions, making them unsuitable to capture fine scale habitat suitability. This study aims to (a) show how coupled land use change (LUC) models of high thematic resolution (HTR) can be used in species distribution models (SDM), (b) compare the impacts of HTR and low thematic resolution (LTR) explanatory predictors on biodiversity scenarios and (c) assess the impact of species' present area of occupancy on the effect of thematic resolution in SDMs. Location Belgium Taxon Bumblebees (Bombus) Methods We compared species distribution models with 17 land use predictors (HTR) against models with 5 land use predictors (LTR). We modelled the distribution of 17 bumblebee species in Belgium projected until 2035. We examined how model performance, variable importance and projections of distribution change differed depending on the thematic resolution of the land use predictors. Results Overall, HTR models performed better than LTR models. LTR models predicted greater extent per species. HTR projected a greater percentage of range gains, and both models projected similar losses of suitable habitat. However, the percentage loss and connectivity of suitable habitats varied differently for HTR and LTR models along a gradient of rare to common species. The HTR models projected greater loss of suitable areas for rare species and less loss for common species compared to LTR models. Main conclusions These results illustrate the importance of using ecologically relevant explanatory variables in SDMs, particularly for rare and localized species with specific habitat requirements. The results also indicate the need for large-scale LUC projections to improve future biodiversity scenarios under climate change and to improve the ability of conservationists and policymakers to use SDM projections.

None

• AB - Utile à l'AB
• FREDO durabilité
• FREDO environnement
• GEO Belgique
• abeille
• wild bee

• agent-based models
• agriculture
• biodiversity loss
• cellular automata
• grassland
• range shift
• species distribution modelling
• urban

Journal of Biogeography

n/a

11/2020

1 novembre 2020

https://doi.org/10.1111/jbi.14000 Le DOI est une URL unique de référencement d'une publication. Il est donc plus fiable et permanent qu'une URL classique

1365-2699 L’ISSN est un code de 8 chiffres servant à identifier les journaux, revues, magazines, périodiques de toute nature et sur tous supports, papier comme électronique.