An introduction to predictive distribution modelling for conservation to encourage novel perspectives

ABSTRACT An introduction to predictive distribution modelling for conservation to encourage novel perspectives. The rapid pace and potentially irreversible consequences of global change create an urgent need to predict the spatial responses of biota for conservation to better inform the prioritization and management of terrestrial habitats and prevent future extinctions. Here, we provide an accessible entry point to the field to guide near-future work building predictive species distribution models (SDMs) by synthesizing a technical framework for the proactive conservation of avian biodiversity. Our framework offers a useful approach to navigate the challenges surrounding the large spatio-temporal resolution of datasets and datasets that favor hypothesis testing at broad spatio-temporal scales and coarse resolutions, which can affect our ability to assess the validity of current predicted distributions. We explain how to improve the accuracy of predictive models by determining the extent to which: 1) dispersal limitation impacts the rate of range shifts, 2) taxa are rare at their range limits, and 3) land use and climate change interact. Finally, we offer approaches to filling knowledge gaps by creatively leveraging existing methods and data sources. RESUMEN Una introducción a la modelización predictiva de la distribución para la conservación con el fin de fomentar nuevas perspectivas . El rápido ritmo y las consecuencias potencialmente irreversibles del cambio global crean una necesidad urgente de predecir las respuestas espaciales de la biota para la conservación, con el fin de informar mejor la priorización y gestión de los hábitats terrestres y prevenir futuras extinciones. Aquí proporcionamos un punto de entrada accesible al campo para guiar el trabajo del futuro próximo en la construcción de modelos predictivos de distribución de especies (SDM), sintetizando un marco técnico para la conservación proactiva de la biodiversidad aviar. Nuestro marco ofrece un enfoque útil para navegar por los retos que rodean a la gran resolución espacio-temporal de los conjuntos de datos y a los conjuntos de datos que favorecen la comprobación de hipótesis a escalas espacio-temporales amplias y resoluciones gruesas, lo que puede afectar a nuestra capacidad para evaluar la validez de las distribuciones predichas actuales. Explicamos cómo mejorar la precisión de los modelos predictivos determinando hasta qué punto 1) la limitación de la dispersión influye en el ritmo de los cambios de área de distribución, 2) los taxones son raros en los límites de su área de distribución, y 3) el uso del suelo y el cambio climático interactúan. Por último, proponemos enfoques para colmar las lagunas de conocimiento aprovechando de forma creativa los métodos y fuentes de datos existentes.