Beyond forest succession: A gap model to study ecosystem functioning and tree community composition under climate change

• Published in: Functional ecology Vol. 35; no. 4; pp. 955 - 975
• Main Authors: Morin, Xavier, Bugmann, Harald, Coligny, François, Martin‐StPaul, Nicolas, Cailleret, Maxime, Limousin, Jean‐Marc, Ourcival, Jean‐Marc, Prevosto, Bernard, Simioni, Guillaume, Toigo, Maude, Vennetier, Michel, Catteau, Eugénie, Guillemot, Joannès, Koricheva, Julia
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: London Wiley Subscription Services, Inc 01.04.2021; Wiley
• Subjects: Biodiversity; Biodiversity and Ecology; Canopy gaps; Climate; Climate change; Climate effects; Coexistence; Community composition; community structure; Composition; Configurations; Ecological succession; ecosystem functioning; Ecosystems; Environmental changes; Environmental conditions; Environmental impact; Environmental Sciences; Forest ecosystems; Forest growth; Forest management; forest succession; Forests; France; mortality; Mountains; Parameterization; Plant species; process‐based modelling; productivity; Questions; Species composition; species diversity; Terrestrial ecosystems; Tolerances; traits; trees; France; Productivity; Process‐based modelling; Forests; Climate; Ecosystem functioning; Traits; ZABR; Community composition
• ISSN: 0269-8463; 1365-2435
• DOI: 10.1111/1365-2435.13760

Climate change impacts forest functioning and dynamics, and large uncertainties remain regarding the interactions between species composition, demographic processes and environmental drivers. There are few robust tools available to link these processes, which precludes accurate projections and recommendations for long‐term forest management. Forest gap models present a balance between complexity and generality and are widely used in predictive forest ecology. However, their relevance to tackle questions about the links between species composition, climate and forest functioning is unclear. In this regard, demonstrating the ability of gap models to predict the growth of forest stands at the annual parameterization scale resolution—representing a sensitive and integrated signal of tree functioning and mortality risk—appears as a fundamental step. In this study, we aimed at assessing the ability of a gap model to accurately predict forest growth in the short term and potential community composition in the long term, across a wide range of species and environmental conditions. To do so, we present the gap model ForCEEPS, calibrated using an original parameterization procedure for the main tree species in France. ForCEEPS was shown to satisfactorily predict forest annual growth (averaged over a few years) at the plot level from mountain to Mediterranean climates, regardless of the species. Such an accuracy was not gained at the cost of losing precision for long‐term predictions, as the model showed a strong ability to predict potential community compositions. The mechanistic relevance of ForCEEPS parameterization was explored by showing the congruence between the values of key model parameter and species functional traits. We further showed that accounting for the spatial configuration of crowns within forest stands, the effects of climatic constraints and the variability of shade tolerances in the species community are all crucial to better predict short‐term productivity with gap models. Synthesis. The dual ability of predicting short‐term functioning and long‐term community composition, as well as the balance between generality and realism (i.e. predicting accuracy) of the new generation of gap models may open great perspectives for the exploration of the biodiversity–ecosystem functioning relationships, species coexistence mechanisms and the impacts of climate change on forest ecosystems. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article. Résumé Le changement climatique impacte le fonctionnement et la dynamique des forêts, alors que les incertitudes restent grandes quant aux interactions entre composition des espèces, processus démographiques et facteurs environnementaux dans ce contexte. Il existe en effet peu d'outils robustes permettant de relier ces processus, ce qui empêche d'établir des projections et des recommandations précises, en particulier pour la gestion forestière à long terme. Les modèles de trouées (gap models) se caractérisent par un équilibre entre complexité et généralité, tout en étant largement utilisés en écologie forestière prédictive. Toutefois, leur pertinence pour aborder les questions relatives aux liens entre composition des espèces, climat et fonctionnement des forêts n'est pas clairement établie. Ainsi la démonstration de la capacité des modèles de trouées à prédire la croissance des peuplements forestiers à l'échelle annuelle—représentant un signal sensible et intégré du fonctionnement des arbres et du risque de mortalité—apparaît comme une étape fondamentale. Dans cette étude, nous avons cherché à évaluer la capacité d'un modèle de trouées à prédire avec précision à la fois la croissance des forêts à court terme et la composition potentielle des communautés à long terme, pour un large éventail d'espèces et de conditions environnementales. Pour ce faire, nous présentons le modèle ForCEEPS, calibré selon une procédure de paramétrage originale pour les principales essences d'arbres en France. Nos résultats montrent que ForCEEPS permet de prédire de manière satisfaisante la croissance annuelle des forêts (en moyenne sur quelques années) au niveau de la parcelle, du climat montagnard au climat méditerranéen, quelle que soit l'essence considérée. Une telle précision n'a pas engender de perte de précision pour les prévisions à long terme, car le modèle a montré une bonne capacité à prévoir les compositions potentielles des communautés. De plus, la pertinence de la paramétrisation de ForCEEPS en termes de mécanismes a été explorée en montrant la congruence entre les valeurs des paramètres‐clés du modèle et les traits fonctionnels des espèces. Nous avons en outre montré que la prise en compte de la configuration spatiale des couronnes dans les peuplements forestiers, de l'effet des contraintes climatiques et de la variabilité des valeurs de tolérances à l'ombre dans les communautés sont cruciales pour mieux prédire la productivité à court terme avec un tel modèle. Synthèse. La double capacité de prédire le fonctionnement à court terme et la composition de la communauté à long terme, ainsi que l'équilibre entre généralité et réalisme d'une nouvelle génération de modèles de trouées ouvre de grandes perspectives pour explorer les relations entre la biodiversité et le fonctionnement des écosystèmes, étudier les mécanismes de coexistence des espèces à l'échelle local, et prédire les impacts du changement climatique sur les écosystèmes forestiers. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.