To address the shortcomings of current Species Distribution Models (SDMs), a new, six-category taxonomy with seven subcategories was developed.
This taxonomy was applied to analyze 96 studies, which collectively examined various taxa, including tree species, families, and broader plant groups, identifying key patterns and gaps in SDM literature.
Findings underscore the importance of understanding tree species' responses to environmental changes for predicting and mitigating global change effects.
The study enhances the rigor and applicability of SDM in conservation and management.
Key trends in SDM methodologies were identified, with MaxEnt emerging as the most widely used technique across studies.
SUMMARY
Species Distribution Models (SDMs) are powerful tools for identifying key environmental factors that shape species ranges and predicting how those ranges may shift under changing climate conditions. Despite their broad utility, current Species Distribution Model (SDM) research on tree species often lacks a consistent framework for comparing methods and results, making it difficult to synthesize findings and inform best practices. To address this gap, we propose a new, six-category taxonomy (scale, location, tree species, data, data processing and modeling, and model calibration and evaluation) and seven subcategories (tree species occurrence, eco-physiological data, climate data and source, selection of variables, climate model, global climate change scenarios, and type of distribution modeling applications) specifically tailored to tree species distribution modeling. We applied this taxonomy to 96 articles encompassing various taxa, providing a comprehensive overview of modeling approaches and revealing critical gaps in how species distribution impacts are represented. Our findings underscore the importance of understanding tree species' responses to environmental changes for predicting and mitigating global change effects. By offering a clearer, more structured classification system, this study aims to enhance the rigor and applicability of SDM research, ultimately improving predictions of biodiversity responses and informing effective conservation and management strategies.
Les modèles de distribution des espèces (SDMs) sont des instruments puissants pour identifier les facteurs environnementaux-clé qui contrôlent l'aire des espèces et combien ces aires pourraient changer dans nos conditions climatiques aléatoires. Malgré son utilité importante, la recherche sur les espèces d'arbres du SDM actuel manque souvent d'un cadre cohérent pour comparer les méthodes et les résultats, rendant difficile la synthèse des résultats et la capacité à informer les meilleures pratiques. Pour combler cette lacune, nous proposons une nouvelle taxonomie a six catégories (échelle, location, espèces d'arbres, données, modèle et examen des données, évaluation et calibration des modèles) et sept catégories secondaires (occurrence des espèces d'arbres, données écophysiologiques, données et sources climatiques, sélection des variables, modèle climatique, scénarios de changement climatique global, et type de distribution des applications de modélisation) spécifiquement créée pour la modélisation de la distribution des espèces d'arbres. Nous avons appliqué cette taxonomie à 96 articles couvrant des unités taxonomiques variées, présentant une vue d'ensemble complète des approches de modélisation et révélant des hiatus critiques dans la représentation de l'impact de la distribution des espèces. Nos résultats soulignent l'importance de la compréhension de la réponse des espèces d'arbres aux changements environnementaux pour prédire et atténuer les effets du changement global. En offrant un système de classification plus clair et mieux structuré, cette étude vise à renforcer la rigueur et l'applicabilité de la recherche des SDM, pour améliorer éventuellement les prédictions des réponses de la biodiversité et informer des stratégies efficaces de conservation et de gestion.
Los modelos de distribución de especies son herramientas poderosas para identificar los factores ambientales clave que determinan las áreas de distribución de las especies y predecir cómo pueden cambiar dichas áreas en condiciones climáticas cambiantes. A pesar de su amplia utilidad, la investigación actual sobre Modelos de Distribución de Especies (SDM, por sus siglas en inglés) en especies arbóreas carece a menudo de un marco coherente para comparar métodos y resultados, lo que dificulta la síntesis de los hallazgos sentar las bases para las mejores prácticas. Para atender a esta carencia, se propone una nueva taxonomía de seis categorías (escala, localización, especies arbóreas, datos, procesamiento de datos y modelización, y calibración y evaluación del modelo) y siete subcategorías (presencia de especies arbóreas, datos ecofisiológicos, datos climáticos y sus fuentes, selección de variables, modelo climático, escenarios de cambio climático global, y tipo de aplicaciones de modelización de la distribución) adaptadas específicamente a la modelización de la distribución de especies arbóreas. Se aplicó esta taxonomía a 96 artículos que abarcaban varios taxones, proporcionando una visión global de los enfoques de modelización y deficiencias críticas en cómo se representan los impactos de la distribución de las especies. Los hallazgos de este estudio subrayan la importancia de comprender las respuestas de las especies arbóreas a los cambios medioambientales para predecir y mitigar los efectos del cambio global. Al ofrecer un sistema de clasificación más claro y estructurado, este estudio trata de aumentar el rigor y la aplicabilidad de la investigación sobre SDM, mejorando en última instancia las predicciones de las respuestas de la biodiversidad e informando estrategias eficaces de conservación y gestión.
