空間的自己相関を種分布モデルに組み込むことは、気候を介した範囲シフトの予測を変える

種分布モデル（SDMS）は、気候変動に応じて種とコミュニティの空間分布の変化を予測するために広く使用されています。ただし、広範な生態学的データの遍在性にもかかわらず、これらのモデルでは空間自己相関（SA）はめったに説明されません。モデル残差における空間的自己相関は、バイアスパラメーターの推定値とタイプIエラーのインフレをもたらすことが知られていますが、種の範囲予測に対するモデルのないSAの影響はあまり理解されていません。ここでは、SDMSのSAの会計が、複数の気候変動シナリオに対してSDMSによって生成された範囲シフト予測の大きさにどのように影響するかを定量化します。SDMは、既知の自己相関構造を備えたシミュレートされたデータと、オーストラリア北部の3つのマングローブコミュニティのフィールド観測に適合し、強力な空間的自己相関を示しました。3つのモデリングアプローチが実装されました。環境のみのモデル（種の範囲予測で最も頻繁に適用される）と、SAを組み込んだ2つのアプローチ。自己学的モデルと残差オートコバリエーション（RAC）モデル。モデリングアプローチと気候シナリオ間の予測の違いが定量化されました。現在のすべてのモデルの予測は、マングローブコミュニティの実際の現在の分布のモデル予測に密接に一致していましたが、気候変動シナリオ環境のみのモデルでは、SAを組み込んだモデルよりも大幅に範囲のシフトを予測しています。さらに、これらの違いの大きさは、シナリオ全体で気候変動の増加が増加すると強くなります。モデルがSAを考慮していない場合、種の範囲シフトの予測は、SAを明示的に説明するモデルと比較して、気候変動の極端な影響を示しています。したがって、生物学的または集団プロセスが生物の分布に実質的な自己相関を誘発する場合、これはモデル化されていないため、モデルの予測は不正確になります。これらの結果は、不正確な予測が保全活動の効果的な優先順位付けにつながり、潜在的に回避可能な種の絶滅につながるため、保全努力にとって世界的に重要です。

Species distribution models (SDMs) are widely used to forecast changes in the spatial distributions of species and communities in response to climate change. However, spatial autocorrelation (SA) is rarely accounted for in these models, despite its ubiquity in broad-scale ecological data. While spatial autocorrelation in model residuals is known to result in biased parameter estimates and the inflation of type I errors, the influence of unmodeled SA on species' range forecasts is poorly understood. Here we quantify how accounting for SA in SDMs influences the magnitude of range shift forecasts produced by SDMs for multiple climate change scenarios. SDMs were fitted to simulated data with a known autocorrelation structure, and to field observations of three mangrove communities from northern Australia displaying strong spatial autocorrelation. Three modeling approaches were implemented: environment-only models (most frequently applied in species' range forecasts), and two approaches that incorporate SA; autologistic models and residuals autocovariate (RAC) models. Differences in forecasts among modeling approaches and climate scenarios were quantified. While all model predictions at the current time closely matched that of the actual current distribution of the mangrove communities, under the climate change scenarios environment-only models forecast substantially greater range shifts than models incorporating SA. Furthermore, the magnitude of these differences intensified with increasing increments of climate change across the scenarios. When models do not account for SA, forecasts of species' range shifts indicate more extreme impacts of climate change, compared to models that explicitly account for SA. Therefore, where biological or population processes induce substantial autocorrelation in the distribution of organisms, and this is not modeled, model predictions will be inaccurate. These results have global importance for conservation efforts as inaccurate forecasts lead to ineffective prioritization of conservation activities and potentially to avoidable species extinctions.