VoluModel: Modelling species distributions in three‐dimensional space. Issue 3 (30th January 2023)

• Record Type: Journal Article
• Authors: Owens, Hannah L.; Rahbek, Carsten
• Is Part Of: Methods in ecology and evolution. Volume 14:Issue 3(2023)
• Page Start: 841
• Page End: 847
• Publication Date: 2023-01-30
• Subjects: 3‐D -- ecological niche model -- geographic range -- marine -- pelagic -- R package -- species distribution model -- visualization; Ecology -- Periodicals; Evolution -- Periodicals; 577
• DOI: 10.1111/2041-210X.14064
• Languages: English
• ISSNs: 2041-210X

Abstract

Abstract: Ecological niche modelling (ENM), species distribution modelling and related spatial analytical methods were first developed in two‐dimensional (2‐D) terrestrial systems; many common ENM workflows organize and analyse geographically structured occurrence and environmental data based on 2‐D latitude and longitude coordinates. This may be suitable for most terrestrial organisms, but pelagic marine species are distributed not only horizontally but also vertically. Extracting environmental data for marine species based only on latitude and longitude coordinates may result in poorly trained ENMs and inaccurate prediction of species' geographical distributions, as water conditions may vary strikingly with depth. We developed the voluModel R package to efficiently extract three‐dimensional (3‐D) environmental data for training ENMs (i.e. presences and absences/pseudoabsences/background). voluModel also provides tools for 3‐D ENM projection visualization and estimation of model extrapolation risk. We present the main features of the voluModel R package and provide a simple modelling workflow for Luminous Hake, Steindachneria argentea, as an example. We also compare results from 2‐D and 3‐D spatial models to demonstrate differences in how the modelling methods perform. The use of 3‐D environmental data generates more precise estimates of environmental conditions for training ENMs. This method also improves inference of species' suitable abiotic ecological niches and potential geographic ranges. 3‐D niche modelling is important step forward for marine macroecology and biogeography, as it will yield more accurate estimates of ocean species richness and potential past and future changes in the horizontal and vertical dimensions of species' geographic ranges. The latter is particularly relevant considering ongoing climate change that may cause redistribution of species in environmental space (both in latitude and depth) over time. Resumen: El modelado de nicho ecológico (ENM), el modelado de distribución de especies y los métodos analíticos espaciales relacionados se desarrollaron por primera vez en sistemas terrestres bidimensionales (2D). Muchos flujos de trabajo comunes de ENM organizan y analizan datos ambientales y de ocurrencia estructurados geográficamente en función de coordenadas 2D de latitud y longitud. Esto puede ser adecuado para la mayoría de los organismos terrestres, pero las especies marinas pelágicas se distribuyen no solo horizontalmente, sino también verticalmente. La extracción de datos ambientales para las especies marinas basándose únicamente en las coordenadas de latitud y longitud puede resultar en ENM mal capacitados y predicciones inexactas de las distribuciones geográficas de las especies, ya que las condiciones del agua pueden variar notablemente con la profundidad. voluModel es un paquete en R para extraer eficientemente datos ambientales tridimensionales (3D) para entrenar ENM (es decir, presencias y ausencias/pseudoausencias/muestras). voluModel también proporciona herramientas para la visualización de proyección ENM 3D y la estimación del riesgo de extrapolación del modelo. Presentamos las características principales del paquete voluModel y proporcionamos un flujo de trabajo de modelado simple para Mollera Luminosa, Steindachneria argentea, como ejemplo. También comparamos los resultados de modelos espaciales 2D y 3D para demostrar las diferencias en el rendimiento de los métodos del modelo. El uso de datos ambientales 3D genera estimaciones más precisas de las condiciones ambientales para el entrenamiento de ENM. Este método también mejora la inferencia de los nichos ecológicos abióticos adecuados y los rangos geográficos potenciales de las especies. El modelado de nichos en 3D es un importante paso adelante para la macroecología y la biogeografía marina, ya que producirá estimaciones más precisas de la riqueza de especies oceánicas y los posibles cambios pasados y futuros en las dimensiones horizontal y vertical de los rangos geográficos de las especies. Esto último es particularmente relevante considerando el cambio climático en curso que puede causar la redistribución de especies en el espacio ambiental (tanto en latitud como en profundidad) a lo largo del tiempo.