Uncertainty, errors and virtual ecology: using artificial data to improve species distribution models

With the growing pressures exerted by anthropogenic activities (e.g. land-use changes, habitat fragmentation, greenhouse gas emissions) and environmental changes (e.g. climate change, biological invasions), biodiversity is being threatened worldwide. It is therefore important to sufficiently understand which factors influence the distribution and composition of species assemblages, develop tools allowing us to accurately predict them under current and future environmental conditions. Species distribution models (SDMs) are especially useful to tackle these challenges since they allow the modelling of the distribution of species and their assemblages at different spatial and temporal scales. This is done by simply relating species observations with environmental conditions where they occur. However, different factors (e.g. sample size, modelling technique) and errors/bias (i.e. false presences/absences) were shown to affect the prediction accuracy of single species and assemblage SDMs (i.e. S-SDMs). SDMs can also provide biased projections when predicting to regions or time periods with environmental conditions outside the range of data used for model calibration (i.e. model transferability) or when that data doesn’t capture the full conditions occupied by the species (i.e. truncated datasets). While the majority of SDMs use real species data, it is important to assess their accuracy by having complete control of the data and factors influencing species distributions, hence the use of virtual or simulated species. In the first chapter of my thesis, I used virtual species data to test SDM/S-SDMs and determine the degree to which different types and levels of errors in species data (i.e. false presences or absences) affect the predictions of individual species models, and how this is reflected in metrics that are frequently used to evaluate the prediction accuracy of SDMs. I found that interpretation of models’ performance depended on the data and metrics used to evaluate them, with model performance being more affected by false positives. In the second chapter, I assessed how different factors (sample size, sampling method, sampling prevalence, modelling technique and thresholding method) affect the prediction accuracy of S-SDMs. I found that prediction accuracy is mostly affected by modelling technique followed by sample size and that a ‘plot-like’ sampling method is recommended when sampling species data (i.e. best approximation of the species’ true prevalence). In my third chapter I tested the potential causes that increasingly truncated datasets have on the predictive accuracy of species assemblages and if the variables used to calibrate the models also influence that accuracy, finding that the degree of truncation has more influence on species with wide realized niches. Finally, on my last main chapter, I tested and compared how accurate different modelling strategies are at predicting species assemblages under current and future climatic conditions, assessing their transferability. I found that when using presence/pseudo-absence data, all the strategies failed to predict accurate species assemblages, being better when presence-absence data is used (under current environmental conditions). -- La biodiversite est actuellement mondialement menacee par l’augmentation de la pression due aux activites anthropiques (p. ex. changement dans l’utilisation du territoire, fragmentation des habitats, emission de gaz a effet de serre) et aux changements environnementaux (p. ex. changements climatiques, invasions biologiques). Il est donc capital de comprendre les facteurs influencant la distribution et la composition des assemblages d’especes ainsi que de developper des outils pour les predire precisement autant dans des conditions environnementales actuelles que future. Les modeles predictifs de distribution (MPDs) sont des outils particulierement utiles pour apprehender ce genre de challenges, car ils permettent de modeliser la distribution des especes ainsi que leurs assemblages a differentes echelles spatiales et temporelles. Cela peut se faire en reliant des observations d’especes avec les conditions environnementales dans lesquelles elles se trouvent. Cependant, il a ete montre que different facteurs (p. ex. taille d’echantillonnage, techniques de modelisation) et erreur/biais (c.-a-d. fausses presences/absences) peuvent affecter la qualite des predictions obtenues lors de la modelisation predictive de la distribution de simples especes (MPD) et d’assemblages (S-SDMs). Les MPDs peuvent aussi creer des projections biaisees lorsqu’ils predisent dans des regions ou des periodes de temps qui possedent des conditions environnementales en dehors de la gamme de donnees utilisees lors de la calibration du modele (c.-a-d. transferabilite du modele) ou quand les donnees ne representent pas l’entier des conditions occupees par l’espece (c.-a-d. jeu de donnees tronque). Bien que la majorite des MPDs utilisent des donnees d’especes reelles, il est important de pouvoir evaluer leurs precisions en ayant le controle complet des donnees ainsi que des facteurs pouvant influencer la distribution des especes. Seul l’utilisation d’especes virtuelles ou simulees permet d’obtenir ce controle total. Dans le premier chapitre de ma these, j’ai utilise des donnees d’especes virtuelles afin de determiner, a l’aide de MPDs/S-SDMs, dans quelle mesure differents types et niveaux d’erreurs dans les donnees d’especes (c.-a-d. fausses presences ou absences) pouvaient affecter les predictions obtenues. J’ai aussi cherche a comprendre comment cela se reflete sur les metriques habituellement utilisees pour evaluer la qualite des predictions de ces MPDs. J’ai decouvert que l’interpretation des performances des modeles depends des donnees et des metriques utilisees pour les evaluer. Cette performance est particulierement affectee par les faux positifs. Dans le second chapitre, j’ai evalue comment differents facteurs (taille d’echantillonnage, methode d’echantillonnage, prevalence d’echantillonnage, technique de modelisation et methode de definition des seuils) affectent la qualite des predictions obtenues a l’aide de S- SDMs. J’ai trouve que la qualite des predictions est principalement affectee par les techniques de modelisation, suivie par la taille de l’echantillonnage. Une methode d’echantillonnage dite « plot-like » est recommandee lors de la recolte de donnees (c.-a-d. qu’elle donne la meilleure approximation de la reelle prevalence de l’espece). Dans mon troisieme chapitre, j’ai teste quels pouvaient etre les potentiels effets de l’utilisation de jeux de donnees de plus en plus tronques sur la qualite des predictions des assemblages d’especes ainsi que l’influence des variables utilisees lors de la calibration. Il s’avere que le degre de troncature a plus d’effet sur les especes ayant une large niche realisee. Finalement, dans mon dernier chapitre, j’ai teste differentes strategies de modelisation puis j’ai compare leur aptitude a predire des assemblages d’especes dans des conditions presentes et futures pour evaluer leur transferabilite. J’ai decouvert que lors de l’utilisation de donnees de presences/pseudo-absences, toutes les strategies echouaient a predire de maniere precise les assemblages. L’utilisation de donnees de presence/absences a permis, quant a elle, d’obtenir de meilleurs resultats, principalement dans des conditions environnementales presentes.