Publications du Service canadien des forêts

Cross-scale integration of knowledge for predicting species ranges: a metamodeling framework. M.V. Talluto, I. Boulangeat, A. Ameztegui, I. Aubin, D. Berteaux, A. Butler, F. Doyon, C.R. Drever, M-J. Fortin, T. Franceschini, J. Liénard, D. McKenney, K.A. Solarik, N. Strigul, W. Thuiller, D. Gravel. 2016. Global Ecology and Biogeography 25:238-249.

Année : 2016

Disponible au : Centre de foresterie des Grands Lacs

Numéro de catalogue : 36357

Langue : Anglais

Disponibilité au SCF : PDF (demande par courriel)

Résumé en langage clair et simple

L’intérêt actuellement porté envers la modélisation de possibles changements de l’aire de répartition des espèces a entraîné une grande diversité de méthodes. En règle générale, les approches individuelles comprennent seulement un petit sous-ensemble de l’information disponible sur les espèces. Les modèles corrélatifs prévoient souvent l’absence ou la présence d’espèces en fonction du climat, mais ils ignorent les processus à plus petite échelle comme la croissance, la fécondité et l’expansion. En outre, des approches différentes produisent souvent des prévisions divergentes, et aucune méthode simple n’existe pour les faire concorder. Nous présentons ici un cadre de travail souple pour intégrer des modèles à différentes échelles à l’aide de méthodes hiérarchiques du modèle bayésien. Notre méthode donne lieu à un métamodèle qui produit des estimations de probabilité sur la présence des espèces, fait état des incertitudes liées aux données et aux erreurs de traitement de tous les sous-modèles, et intègre toute l’information utilisée (comme donnée d’entrée pour les sous-modèles d’origine) en fonction de l’échelle. Nous illustrons notre approche à l’aide de deux exemples, et nous démontrons que ce cadre de travail peut considérablement réduire les incertitudes lorsque nous établissons des prévisions allant au-delà des données d’origine. Nous concluons en discutant de l’application de notre méthode et de son accessibilité pour les biologistes spécialistes de la conservation et les responsables de la gestion des terres. Bien que la mise en œuvre de notre méthode puisse représenter un défi technique, nous prévoyons que les résultats seront d’un grand intérêt. Nous encourageons les modélisateurs et les spécialistes à collaborer à l’application de notre cadre de travail.

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