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Space‐for‐time substitutions in climate change ecology and evolution

气候变化 生态学 地理 人口 空间生态学 代理(统计) 时间尺度 环境资源管理 生物 环境科学 计算机科学 机器学习 社会学 人口学
作者
Rebecca S. L. Lovell,Sinéad Collins,Simon H. Martin,Alex L. Pigot,Albert B. Phillimore
出处
期刊:Biological Reviews [Wiley]
卷期号:98 (6): 2243-2270 被引量:57
标识
DOI:10.1111/brv.13004
摘要

ABSTRACT In an epoch of rapid environmental change, understanding and predicting how biodiversity will respond to a changing climate is an urgent challenge. Since we seldom have sufficient long‐term biological data to use the past to anticipate the future, spatial climate–biotic relationships are often used as a proxy for predicting biotic responses to climate change over time. These ‘space‐for‐time substitutions’ (SFTS) have become near ubiquitous in global change biology, but with different subfields largely developing methods in isolation. We review how climate‐focussed SFTS are used in four subfields of ecology and evolution, each focussed on a different type of biotic variable – population phenotypes, population genotypes, species' distributions, and ecological communities. We then examine the similarities and differences between subfields in terms of methods, limitations and opportunities. While SFTS are used for a wide range of applications, two main approaches are applied across the four subfields: spatial in situ gradient methods and transplant experiments. We find that SFTS methods share common limitations relating to ( i ) the causality of identified spatial climate–biotic relationships and ( ii ) the transferability of these relationships, i.e. whether climate–biotic relationships observed over space are equivalent to those occurring over time. Moreover, despite widespread application of SFTS in climate change research, key assumptions remain largely untested. We highlight opportunities to enhance the robustness of SFTS by addressing key assumptions and limitations, with a particular emphasis on where approaches could be shared between the four subfields.
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