Home About Browse Search
Svenska


Species distribution models

ecological applications for management of biodiversity

Hallstan, Simon (2011). Species distribution models. Uppsala : Sveriges lantbruksuniv.
ISBN 978-91-576-9037-1
[Licentiate thesis]

[img]
Preview
PDF
428kB

Abstract

Species distribution models are a group of methods often used to estimate
consequences of global change, to assess ecological status and for other ecological
applications. The main idea behind species distribution models is that the
geographical distributions of species can, to a large part, be explained by
environmental factors and that species distributions therefore can be predicted in
time or space. For robust and reliable applications, models need to be based on
sound ecological principles, predictions need to be as accurate as possible, and
model uncertainties need to be understood.

Two approaches are available for modelling entire species communities: (1) each
species can be modelled individually and independently of other species or (2)
community information can be incorporated into the models. The first study in this
thesis compares these two modelling approaches for predicting phytoplankton
assemblages in lakes. The results showed that predictive accuracy was higher when
species were modelled individually. The results also showed that phytoplankton can
be used for model-based assessment of ecological status. This finding is important
because phytoplankton is required for assessing the ecological status of European
water bodies according to the European Water Framework Directive.

Dispersal barriers in the landscape or limited dispersal ability of species might be a
reason for species being absent from suitable habitats, and these factors might
therefore affect model accuracy. The second study in this thesis examines the
influence of dispersal and the spatial configuration of ecosystems on prediction
accuracy of benthic invertebrate and phytoplankton distribution and assemblage
composition. The results showed only a minor influence of spatial configuration and
no effect of flight ability of invertebrates on model accuracy. However, the models
used may partly account for dispersal constraints, since dispersal-related factors, such
as lake surface area, are included as predictor variables. The result also showed that
composition of littoral invertebrate assemblages was easier to predict at sites located
in well-connected lake systems, possibly because the relatively unstable littoral zone
necessitates a need for species to re-colonize disturbed habitats from source
populations.

Authors/Creators:Hallstan, Simon
Title:Species distribution models
Subtitle:ecological applications for management of biodiversity
Alternative abstract:
LanguageAbstract
Swedish

Människans nyttjande av jordens resurser innebär stora påfrestningar för den
biologiska mångfalden. Många arter har försvunnit, och ekosystemtjänster
som är nödvändiga för människors försörjning och välbefinnande är hotade.
För förvaltning av den biologiska mångfalden krävs att ekologiska teorier
kan användas för att skapa praktiska verktyg. Vilka faktorer som styr djurs,
växters och andra organismers utbredning har länge studerats inom ekologin.
Dessa kunskaper ligger till grund för en samling ekologiska verktyg som
kallas för artutbredningsmodeller eller habitatmodeller. Grundidén med
artutbredningsmodeller är att organismers utbredning till stor del styrs av
miljöfaktorer, och att det därför är möjligt att med hjälp av matematiska och
statistiska modeller prediktera organismers utbredning inom områden där
man känner till miljöförhållandena. Artutbredningsmodeller används bland
annat för att förutsäga möjliga konsekvenser av klimatförändringar, för att
bedöma risken för spridning av främmande arter och för att bedöma
tillståndet i miljön (ekologisk status).

Målet med detta avhandlingsarbete var att förbättra kunskaperna om
artutbredningsmodeller genom att jämföra olika metoder för att modellera
artsammansättningar (studie 1) och undersöka hur arters och ekosystems
egenskaper påverkar modellers noggrannhet (studie 2).

Vid bedömning av ekologisk status med hjälp av modeller brukar
vanligtvis hela organismgruppers artsammansättning modelleras. Det finns då
två alternativ: antingen kan varje arts utbredning modelleras enskilt, eller så
kan information om artsamhället inkluderas i modellerna. I den första
studien i avhandlingen undersöktes modeller för växtplankton i sjöar, och
resultaten visade att artspecifika modeller var mer noggranna än modeller
som byggde på artsamhället sammansättning. Resultaten visade också att växtplankton kan användas för modellbaserade bedömningar av tillståndet i
sjöar, vilket är viktigt eftersom EU:s vattendirektiv föreskriver att växtplankton ska användas för klassning av ekologisk status av unionens
sjöar.

En mängd olika tekniker (statistiska metoder, algoritmer) har utvecklats
för att prediktera artutbredningar, men flera studier har visat att skillnaden i
noggrannhet är större mellan olika arter än mellan olika modeller. För att
modellprediktioner ska vara tillförlitliga är det viktigt att förstå vad
skillnaderna mellan arter beror på. En av anledningarna till denna variation
kan vara att en del arter inte lyckas sprida sig till alla lämpliga habitat på
grund av begränsad spridningsförmåga.

Resultaten från den andra studien i avhandlingen, i vilken modeller för
bottenfauna (makroevertebrater) och växtplankton i sjöar undersöktes,
visade att utbredningen för evertebrater utan vingar eller med sämre
flygförmåga inte var svårare att prediktera än utbredningen för evertebrater
med god flygförmåga. Det var inte heller svårare att prediktera
artsammansättningen i sjöar som antogs vara svårare att kolonisera, det vill
säga mindre sjöar och sjöar med mindre avrinningsområden. Resultaten visade dock att artsammansättningen av evertebrater i litoralzonen var
svårare att prediktera i sjöar som har relativt få andra sjöar i närheten. Det
kan bero på att miljön i litoralzonen är instabil och att populationerna där
lättare slås ut, och därför är beroende av återkoloniseringar från närliggande
populationer.

Resultaten från den här avhandlingen bidrar med kunskaper om
artutbredningsmodeller och modelprediktioners osäkerhet, och kan
förhoppningsvis användas för att förbättra artutbredningsmodeller som
verktyg för förvaltning av den biologiska mångfalden.

Year of publishing :May 2011
Number of Pages:37
Papers/manuscripts:
NumberReferences
I.Hallstan, S., Johnson, R.K., Willén, E. and Grandin, U. (2011). Comparison of classification-then-modelling and species-by-species modelling for predicting lake phytoplankton assemblages (manuscript).
II.Hallstan, S., Johnson, R.K. and Sandin, L. (2011). Small effects of dispersal-related factors on species distribution model accuracy (manuscript).
Place of Publication:Uppsala
Publisher:Institutionen för vatten och miljö, Sveriges lantbruksuniversitet
Associated Programs and Other Stakeholders:SLU - Environmental assessment > Programme Biodiversity
SLU - Environmental assessment > Data from Environmental Assesment (FoMA) is used
SLU - Environmental assessment > Programme Lakes and watercourses
ISBN for printed version:978-91-576-9037-1
Language:English
Publication Type:Licentiate thesis
Full Text Status:Public
Agris subject categories.:F Plant production > F40 Plant ecology
L Animal production > L20 Animal ecology
P Natural resources > P01 Nature conservation and land resources
Subjects:(A) Swedish standard research categories 2011 > 1 Natural sciences > 105 Earth and Related Environmental Sciences > Environmental Sciences (social aspects to be 507)
(A) Swedish standard research categories 2011 > 1 Natural sciences > 106 Biological Sciences (Medical to be 3 and Agricultural to be 4) > Ecology
Agrovoc terms:biodiversity, species, phytoplankton, invertebrates, geographical distribution, population ecology, habitats, lakes, environmental impact assessment, models
Keywords:biodiversity, environmental assessment, species distribution models, ecology
URN:NBN:urn:nbn:se:slu:epsilon-e-103
Permanent URL:
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:slu:epsilon-e-103
ID Code:8131
Department:(NL, NJ) > Dept. of Aquatic Sciences and Assessment
Deposited By: Simon Hallstan
Deposited On:19 May 2011 13:39
Metadata Last Modified:02 Dec 2014 10:46

Repository Staff Only: item control page

Downloads

Downloads per year (since September 2012)

View more statistics

Downloads
Hits