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Keywords:

  • bioclimatic modelling;
  • climate change;
  • CSIRO MK3;
  • global circulation models;
  • plant species richness;
  • regression analysis

Abstract

In this study, we test for the key bioclimatic variables that significantly explain the current distribution of plant species richness in a southern African ecosystem as a preamble to predicting plant species richness under a changed climate. We used 54,000 records of georeferenced plant species data to calculate species richness and spatially interpolated climate data to derive nineteen bioclimatic variables. Next, we determined the key bioclimatic variables explaining variation in species richness across Zimbabwe using regression analysis. Our results show that two bioclimatic variables, that is, precipitation of the warmest quarter (R2 = 0.92, P < 0.001) and temperature of the warmest month (R2 = 0.67, P < 0.001) significantly explain variation in plant species richness. In addition, results of bioclimatic modelling using future climate change projections show a reduction in the current bio-climatically suitable area that supports high plant species richness. However, in high-altitude areas, plant richness is less sensitive to climate change while low-altitude areas show high sensitivity. Our results have important implications to biodiversity conservation in areas sensitive to climate change; for example, high-altitude areas are likely to continue being biodiversity hotspots, as such future conservation efforts should be concentrated in these areas.

Résumé

Dans cette étude, nous cherchons les variables climatiques qui expliquent de façon significative la distribution actuelle de la richesse en espèces végétales dans un écosystème d'Afrique australe, en vue de pouvoir prédire cette richesse dans un climat modifié. Nous avons utilisé 54,000 données archivées concernant des espèces végétales géoréférencées pour calculer la richesse en espèces, et fait l'interpolation spatiale de données climatiques pour en déduire 19 variables bioclimatiques. Ensuite, par une analyse de régression, nous avons déterminé les variables bioclimatiques clés qui expliquent la variation de la richesse en espèces dans tout le Zimbabwe. Nos résultats montrent que deux variables bioclimatiques, à savoir les précipitations du trimestre le plus chaud (R2 = 0.92, P < 0.001) et la température du mois le plus chaud (R2 = 0.67, P < 0.001) expliquent de façon significative les variations de la richesse végétale. De plus, les résultats de la modélisation bioclimatique qui intègre les prévisions de changements climatiques futurs montrent une réduction de la surface propice au point de vue bioclimatique qui présente actuellement une grande richesse en espèces végétales. Cependant, en haute altitude, la richesse végétale est moins sensible aux changements climatiques contrairement aux régions de basse altitude. Nos résultats ont des implications importantes pour la conservation de la biodiversité dans les régions sensibles aux changements climatiques: par exemple, les régions de haute altitude resteront probablement des hauts-lieux de la biodiversité, et les efforts de conservation devraient donc se concentrer sur ces régions.