Predicting spatial patterns of plant biodiversity : from species to communities

Understanding the distribution and composition of species assemblages and being able to predict them in space and time are highly important tasks io investigate the fate of biodiversity in the current global changes context. Species distribution models are tools that have proven useful to predict the potential distribution of species by relating their occurrences to environmental variables. Species assemblages can then be predicted by combining the prediction of individual species models. In the first part of my thesis, I tested the importance of new environmental predictors to improve species distribution prediction. I showed that edaphic variables, above all soil pH and nitrogen content could be important in species distribution models. In a second chapter, I tested the influence of different resolution of predictors on the predictive ability of species distribution models. I showed that fine resolution predictors could ameliorate the models for some species by giving a better estimation of the micro-topographic condition that species tolerate, but that fine resolution predictors for climatic factors still need to be ameliorated. The second goal of my thesis was to test the ability of empirical models to predict species assemblages' characteristics such as species richness or functional attributes. I showed that species richness could be modelled efficiently and that the resulting prediction gave a more realistic estimate of the number of species than when obtaining it by stacking outputs of single species distribution models. Regarding the prediction of functional characteristics (plant height, leaf surface, seed mass) of plant assemblages, mean and extreme values of functional traits were better predictable than indices reflecting the diversity of traits in the community. This approach proved interesting to understand which environmental conditions influence particular aspects of the vegetation functioning. It could also be useful to predict climate change impacts on the vegetation. In the last part of my thesis, I studied the capacity of stacked species distribution models to predict the plant assemblages. I showed that this method tended to over-predict the number of species and that the composition of the community was not predicted exactly either. Finally, I combined the results of macro- ecological models obtained in the preceding chapters with stacked species distribution models and showed that this approach reduced significantly the number of species predicted and that the prediction of the composition is also ameliorated in some cases. These results showed that this method is promising. It needs now to be tested on further data sets. - Comprendre la maniere dont les plantes se repartissent dans l'environnement et s'organisent en communaute est une question primordiale dans le contexte actuel de changements globaux. Cette connaissance peut nous aider a sauvegarder la diversite des especes et les ecosystemes. Des methodes statistiques nous permettent de predire la distribution des especes de plantes dans l'espace geographique et dans le temps. Ces modeles de distribution d'especes, relient les occurrences d'une espece avec des variables environnementales pour decrire sa distribution potentielle. Cette methode a fait ses preuves pour ce qui est de la prediction d'especes individuelles. Plus recemment plusieurs tentatives de cumul de modeles d'especes individuelles ont ete realisees afin de predire la composition des communautes vegetales. Le premier objectif de mon travail est d'ameliorer les modeles de distribution en testant l'importance de nouvelles variables predictives. Parmi differentes variables edaphiques, le pH et la teneur en azote du sol se sont averes des facteurs non negligeables pour predire la distribution des plantes. Je demontre aussi dans un second chapitre que les predicteurs environnementaux a fine resolution permettent de refleter les conditions micro-topographiques subies par les plantes mais qu'ils doivent encore etre ameliores avant de pouvoir etre employes de maniere efficace dans les modeles. Le deuxieme objectif de ce travail consistait a etudier le developpement de modeles predictifs pour des attributs des communautes vegetales tels que, par exemple, la richesse en especes rencontree a chaque point. Je demontre qu'il est possible de predire par ce biais des valeurs de richesse specifiques plus realistes qu'en sommant les predictions obtenues precedemment pour des especes individuelles. J'ai egalement predit dans l'espace et dans le temps des caracteristiques de la vegetation telles que sa hauteur moyenne, minimale et maximale. Cette approche peut etre utile pour comprendre quels facteurs environnementaux promeuvent differents types de vegetation ainsi que pour evaluer les changements a attendre au niveau de la vegetation dans le futur sous differents regimes de changements climatiques. Dans une troisieme partie de ma these, j'ai explore la possibilite de predire les assemblages de plantes premierement en cumulant les predictions obtenues a partir de modeles individuels pour chaque espece. Cette methode a le defaut de predire trop d'especes par rapport a ce qui est observe en realite. J'ai finalement employe le modele de richesse en espece developpe precedemment pour contraindre les resultats du modele d'assemblage de plantes. Cela a permis l'amelioration des modeles en reduisant la sur-prediction et en ameliorant la prediction de la composition en especes. Cette methode semble prometteuse mais de nouveaux tests sont necessaires pour bien evaluer ses capacites.