Report for the scientific sojourn carried out at the University of California at Berkeley, from September to December 2007. Environmental niche modelling (ENM) techniques are powerful tools to predict species potential distributions. In the last ten years, a plethora of novel methodological approaches and modelling techniques have been developed. During three months, I stayed at the University of California, Berkeley, working under the supervision of Dr. David R. Vieites. The aim of our work was to quantify the error committed by these techniques, but also to test how an increase in the sample size affects the resultant predictions. Using MaxEnt software we generated distribution predictive maps, from different sample sizes, of the Eurasian quail (Coturnix coturnix) in the Iberian Peninsula. The quail is a generalist species from a climatic point of view, but an habitat specialist. The resultant distribution maps were compared with the real distribution of the species. This distribution was obtained from recent bird atlases from Spain and Portugal. Results show that ENM techniques can have important errors when predicting the species distribution of generalist species. Moreover, an increase of sample size is not necessary related with a better performance of the models. We conclude that a deep knowledge of the species’ biology and the variables affecting their distribution is crucial for an optimal modelling. The lack of this knowledge can induce to wrong conclusions.

Projecte de recerca elaborat a partir d’una estada a la University of California at Berkeley, EUA entre setembre i desembre del 2007. Els models de nínxol ecològic són una eina essencial a l’hora de predir la distribució potencia de les espècies, així com per fer prediccions d’aquestes distribucions en el passat o en el futur. En els darrers anys hi ha hagut un auge en aquest tipus de tècniques i s’han desenvolupat noves eines potents i fàcils d’utilitzar.Durant la meva estada de tres mesos a la Universitat de California, Berkeley, junt amb el doctor David R. Vieites, vàrem testar quin és el grau d’error que poden cometre aquest tipus de tècniques.Per tal d’assolir els objectius, es van generar mitjançant el programa MaxEnt, i utilitzant diferents mides mostrals, mapes predictius de la distribució de la guatlla (Coturnix coturnix), una espècie generalista des del punt de vista climàtic, però especialista pel que fa a l’hàbitat. Els mapes de distribució generats es van comparar amb la distribució real de l’espècie, ben coneguda a la Península Ibèrica gràcies als nous atles d’ocells de Portugal i Espanya. Els resultats mostren que aquest tipus de models poden generar importants errors a l’hora de predir la distribució d’espècies generalistes, i a la vegada que un augment de la mida mostral pot no traduir-se en una millora del model. Un coneixement profund de l’espècie d’estudi i de les variables que poden definir la seva distribució són d’essencial importància. La carència d’aquests coneixements pot induir a errors importants en els models resultants.