Spatial variability in species' potential distributions during the Last Glacial Maximum under different Global Circulation Models: Relevance in evolutionary biology

Abstract

Ecological niche models (ENM) have been used to reconstruct potential distributions during the Last Glacial Maximum (LGM)—or other time periods—and this use is increasingly common in zoological studies. For this reason, we urgently need understanding factors affecting these predictions. Here, we examine how the use of different Global Circulation Models (GCMs) affects the variability in species' potential distributions during the LGM and how the degree of model extrapolation and its associated uncertainty depends on the GCM used. We develop these issues using two North American shrews, Notiosorex crawfordi and Cryptotis alticola, inhabiting two environmentally different regions. First, we compared paleoclimates in these two regions simulated by three GCMs: Community Climate System Model (CCSM), Model for Interdisciplinary Research on Climate (MIROC), and the Max-Planck-Institute für Meteorologie model (MPI). Then, we used maxent to estimate the LGM potential distribution of these two mammals under the three GCMs to assess the spatial variability and extrapolation uncertainty associated with idiosyncrasies of GCM. MIROC estimated noticeably more different climatic conditions than CCSM and MPI in the study areas during the LGM, and its pattern of environmental conditions was distributed differently. The MIROC scenario suggested a remarkable different prediction of potential distribution for both species, being more dramatic for the high mountain shrew, C. alticola. In particular, climatic differences among GCMs resulted in differences in the factors that limit and drive the potential distribution of the species during the LGM. Equally dramatic was the disagreement of extrapolation areas among GCMs. MIROC showed a greater number of pixels where extrapolation is required in both regions. Our findings should be taken into consideration when identifying areas of endemism, dynamic geographic barriers, and glacial refugia. When projecting into alternative scenarios of LGM climate, the idiosyncrasies of each GCM should be explicitly taken into account. Los modelos de nicho ecológico (ENM) han sido usados para reconstruir distribuciones potenciales durante el Último Máximo Glacial (LGM)—u otros periodos—y este uso es cada vez más común en estudios zoológicos. Por esta razón, necesitamos comprender urgentemente los factores que afectan a estas predicciones. Aquí examinamos cómo el uso de diferentes Modelos de Circulación Global (GCMs) afecta la variabilidad en distribuciones potenciales estimadas durante el LGM y cómo el grado de extrapolación de modelos y su incertidumbre asociada dependen del GCM usado. Desarrollamos estas ideas usando dos musarañas norteamericanas, Notiosorex crawfordi y Cryptotis alticola, que habitan dos regiones ambientalmente diferentes. Primero, comparamos paleoclimas en esas dos regiones simulados por tres GCMs: Community Climate System Model (CCSM), Model for Interdisciplinary Research on Climate (MIROC) y Max-Planck-Institute für Meteorologie model (MPI). Después, usamos maxent para estimar la distribución potencial durante el LGM de estos dos mamíferos bajo los tres GCMs para evaluar la variabilidad espacial e incertidumbre por extrapolación asociada con las idiosincrasias de los GCMs. MIROC estimó de manera notable condiciones climáticas más diferentes que CCSM y MPI en las áreas de estudio durante el LGM y el patrón de condiciones ambientales se distribuyó de manera diferente. Por lo tanto, el escenario MIROC sugirió una predicción remarcablemente diferente de la distribución potencial de ambas especies, siendo más dramático para el caso de la musaraña de las altas montañas, Cryptotis alticola. En específico, las diferencias climáticas entre los GCMs resultaron en diferencias en los factores que limitan y dirigen la distribución potencial de estas especies durante el LGM. Igualmente dramático fue el desacuerdo en las áreas de extrapolación entre GCMs. MIROC mostró un mayor número de píxeles en donde extrapolación es requerida en ambas áreas de estudio. Nuestros resultados deberían ser considerados cuando se identifiquen áreas de endemismo, barreras geográficas dinámicas y refugios glaciales. Al proyectar modelos de nicho en escenarios alternativos de clima durante el LGM, las idiosincrasias de cada GCM deberían ser tomadas explícitamente en consideración. Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.