[ca] La distribució de les espècies ha estat objecte d'estudi per part de diverses disciplines donada la seva naturalesa multifactorial. Així, entendre veritablement la distribució de les espècies implica necessàriament un millor coneixement del funcionament de la biosfera. D'altra banda, el canvi global que està patint el nostre planeta previsiblement afectarà en gran mesura moltes espècies, variant així la distribució i composició dels ecosistemes tal i com els coneixem avui dia i implícitament dels serveis que proporcionen. La modelització ha permès augmentar el nostre grau de comprensió sobre el sistema Terra així com de les potencials conseqüències que els canvis antropogènics poden provocar (canvi climàtic, alteració de cicles biogeoquímics, destrucció d'hàbitats, etc.). En el camp de la distribució d'espècies, els models de nínxol ecològic han estat àmpliament utilitzats per estudiar i preveure canvis en la distribució dels organismes. Aquests models es basen en la determinació de les condicions ambientals òptimes on una determinada espècie pot viure i reproduir-se (nínxol). Tanmateix, aquests models fan ús d'aproximacions correlatives entre presències i variables ambientals actuals, fet que presenta diverses desavantatges que posen de manifest una gran incertesa en les prediccions i fins i tot, qüestionen la seva utilitat en el context de canvi global. El conjunt dels treballs que s'exposen pretenen donar una visió sintètica de la possibilitat d'ús d'aquests models per a prediccions de distribució d'espècies vegetals, tant presents com futures. La present recerca se centra en l'anàlisi de diversos aspectes problemàtics per a aquests models en la predicció de la distribució´ d'espècies vegetals en el context del canvi global. Específicament s'ha avaluat la diferència entre prediccions basades en models ecofisiològics i models correlatius sobre l'efecte de prediccions actuals i futures , la variació entre prediccions a nivell de taxó o a nivell de comunitat, la variació en la predicció de canvi de nínxol davant possibles invasions i finalment, l'addició de l'escala temporal en les prediccions. S'ha pogut constatar que el fet de basar-se en correlacions estàtiques minva la seva capacitat de transferència a noves situacions i no incorpora trets biològics que poden tenir una importància cabdal (p.ex. fisiologia). En situacions de projeccions en l'espai i en el temps, s'observen importants variacions espacials en les prediccions, tant a nivell de comunitat com a nivell de poblacions de diversa provinença. Això comporta que les assumpcions i l'escala geogràfica i biològica hagin de ser adaptades segons la qüestió a la que el model s'adreça així com de la disponibilitat de dades. A més, incorporar l'escala temporal pot afegir una cert grau de dinamisme a aquests models estàtics, malgrat que no es poden inferir efectes a una resolució temporal adequada per a alguns fenòmens climàtics extrems . Dels resultats se'n desprèn que la utilització d'aquests models pot servir com a una bona eina de generació d'hipòtesis sobre dels diferents factors que actualment constrenyen la distribució de les espècies. A més, pot ser una tècnica potent per estimar el grau d'exposició de les espècies davant noves situacions de canvi global. Tot i això, les seves prediccions han de ser confrontades amb d'altres tècniques oimés quan es tracta de valorar escenaris plausibles subjectes a una gran incertesa. En general, aquests models són molt significatius per a la caracterització de l'exposició a noves situacions.

[en] The distribution of species has been studied by various disciplines due to its multifactorial nature. Thus, to truly understand the distribution of species necessarily implies a better understanding of the functioning of the biosphere. On the other hand, the overall change our planet is undergoing, it is expected to greatly affect many species, varying distribution and ultimately the composition of ecosystems as we know them today and the services they provide. The modeling has enhanced our level of understanding of the Earth system and the potential consequences that anthropogenic changes can cause (climate change, alteration of biogeochemical cycles, habitat destruction, etc..). In the field of species distribution, ecological niche models have been widely used to study and predict changes in the distribution of organisms. These models are based on determining the optimum environmental conditions in which a species can live and reproduce (niche). However, these models use a correlative approach between the presence of an organism and the current environmental variables, which has several disadvantages that cause a uncertainty in predictions and even question their usefulness in the context of global change. All the works presented here are intended to give a synthetic view of the possibility of using these models for predictions of the distribution of plant species, both present and future. This research focuses on the analysis of problematic aspects of these models, when applied to predict the distribution of plant species under global change scenarios. Specifically we evaluated the difference between model predictions and ecophysiological models to predict correlative and future distributions, the variation between predictions at the level of taxon or community levels, the variation in the prediction at the population levels and finally, the addition of the timescale in the predictions. It has been shown that basing predictions on static correlations diminishes their transference capacity to new situations and does not incorporate key biological traits that may play a key role (e.g. physiology). In projections in space and time, it has been observed significant spatial variations in predictions, whether at the community or individual level of species or different populations across continents. This implies that the choice of the biological or geographical scale may be fit for model's purpose. Furthermore, the incorporation of the temporal scale may add a certain degree of dynamism to these static modles, despite they cannot be infered for effects at higher temporal resolution for some extreme climatic events. In general, such models are relevant to characterize exposure to new situations.