Can mechanism inform species’ distribution models?

Abstract

Two major approaches address the need to predict species distributions in response to environmental changes. Correlative models estimate parameters phenomenologically by relating current distributions to environmental conditions. By contrast, mechanistic models incorporate explicit relationships between environmental conditions and organismal performance, estimated independently of current distributions. Mechanistic approaches include models that translate environmental conditions into biologically relevant metrics (e.g. potential duration of activity), models that capture environmental sensitivities of survivorship and fecundity, and models that use energetics to link environmental conditions and demography. We compared how two correlative and three mechanistic models predicted the ranges of two species: a skipper butterfly (Atalopedes campestris) and a fence lizard (Sceloporus undulatus). Correlative and mechanistic models performed similarly in predicting current distributions, but mechanistic models predicted larger range shifts in response to climate change. Although mechanistic models theoretically should provide more accurate distribution predictions, there is much potential for improving their flexibility and performance.

Macroclimate Determines the Global Range Limit of Aedes aegypti

“…These predictions aimed to inform decision makers of new areas under risk of arboviral disease, thus allowing a timely adoption of preventive measures. Two approaches can be adopted to achieve the predictions: (1) physiologically-based models and (2) correlative-based models (Buckley et al 2010;Kearney et al 2010). The former is explicitly based on the key mechanisms by which environmental factors determine population viability.…”

“…Correlative models, on the other hand, rely on the association between the species distribution, and a set of potentially important environmental factors to deduce the drivers of distribution. Because the two approaches have limitations, there is an increasing recognition that a better reliability can be achieved if predictions are derived from both types of models (Hijmans and Graham 2006;Buckley et al 2010;Kearney et al 2010).…”

Potenciais efeitos das mudanças climáticas futuras sobre a distribuiçãode um anuro da Caatinga Rhinella granulosa (Anura, Bufonidae)

“…As alterações climáticas têm contribuído para mudanças acentuadas na distribuição geográfica das espécies ao longo das últimas décadas (Walther et al, 2002;Root et al, 2003;Parmesan, 2006); consequentemente, a distribuição das espécies tem sido foco de estudos importantes na área da Ecologia, principalmente nos últimos 20 anos (Deutsch et al, 2008;Diniz-Filho et al, 2010;Buckley et al, 2010).…”

“…Este é construído de acordo com valores máximos e mínimos para todas as variáveis ambientais usadas, buscando valores que se repetem e, assim, mostrando a adequabilidade da espécie para um determinado local. A correlação entre os pontos de ocorrência da espécie e as variáveis ambientais, define o que denominamos de modelo correlativo (Buckley et al, 2010). Contudo, esse tipo de modelo tem sido criticado principalmente em relação a sua simplicidade de correlacionar somente os dados ambientais aos de distribuição das espécies (Buckley et al, 2010), ignorando processos fisiológicos, por exemplo.…”

“…Na tentativa de melhorar o poder preditivo dos modelos de distribuição potencial das espécies, os modelos mecanísticos têm sido cada vez mais utilizados (Chown & Gaston, 2008;Kearney & Porter, 2009;Buckley et al, 2010;Franklin, 2010). Esse tipo de modelo define a distribuição potencial de uma dada espécie baseando-se nos limites de tolerância fisiológica, ou seja, processos dominantes que regem a sobrevivência e reprodução são considerados para predizer a distribuição geográfica (Kearner & Porter, 2009;Buckley et al, 2010).…”