Contributors: Centro de Investigação em Biodiversidade e Recursos Genéticos Vairao (CIBIO); Universidade do Porto = University of Porto; Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS); Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE); Florida International University Miami (FIU); Association Nature Océan Indien; Ecosystèmes lagunaires : organisation biologique et fonctionnement (ECOLAG); Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE); Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École Pratique des Hautes Études (EPHE); Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD Occitanie )-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM); Ecologie marine tropicale dans les Océans Pacifique et Indien (ENTROPIE Réunion ); Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de La Réunion (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Institut de Systématique, Evolution, Biodiversité (ISYEB); Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-École Pratique des Hautes Études (EPHE); Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université des Antilles (UA); Florida Museum of Natural History Gainesville; University of Florida Gainesville (UF); Biologie des Organismes et Ecosystèmes Aquatiques (BOREA); Université de Caen Normandie (UNICAEN); Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université des Antilles (UA); Parc national de La Réunion; American Museum of Natural History New York, USA = Musée américain d'histoire naturelle New York, USA (AMNH)
نبذة مختصرة : International audience ; Abstract Invasion risks may be influenced either negatively or positively by climate change, depending on the species. These can be predicted with species distribution models, but projections can be strongly affected by the source of the environmental data (climate data source, Global Circulation Models GCM and Shared Socio-economic Pathways SSP). We modelled the distribution of Phelsuma grandis and P. laticauda , two Malagasy reptiles that are spreading globally. We accounted for drivers of spread and establishment using socio-economic factors (e.g., distance from ports) and two climate data sources, i.e., Climatologies at High Resolution for the Earth’s and Land Surface Areas (CHELSA) and Worldclim. We further quantified the degree of agreement in invasion risk models that utilised CHELSA and Worldclim data for current and future conditions. Most areas identified as highly exposed to invasion risks were consistently identified (e.g. in Caribbean and Pacific Islands). However, projected risks differed locally. We also found notable differences in quantitative invasion risk (3% difference in suitability scores for P. laticauda and up to 14% for P. grandis ) under current conditions. Despite both species native distributions overlapping substantially, climate change will drive opposite responses on invasion risks by 2070 (decrease for P. grandis, increase for P. laticauda ). Overall, projections of future invasion risks were the most affected by climate data source, followed by SSP. Our results highlight that assessments of current and future invasion risks are sensitive to the climate data source, especially in islands. We stress the need to account for multiple climatologies when assessing invasion risks.
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