Many marine species exhibit poleward migrations following climate change. The Barents Sea, a doorstep to the fast‐warming Arctic, is experiencing large scale changes in its environment and its communities. Tracking and anticipating changes for management and conservation purposes at the scale of the ecosystem necessitate quantitative knowledge on individual species distribution drivers. This paper aims at identifying the factors controlling demersal habitats in the Barents Sea, investigating for which species we can predict current and future habitats and inferring those most likely to respond to climate change. We used non‐linear quantile regressions (QGAM) to model the upper quantile of the biomass response of 33 fish species to 10 environmental gradients and revealed three environmental niche typologies. Four main predictors seem to be limiting species habitat: bottom and surface temperature, salinity, and depth. We highlighted three cases of present and future habitat predictability: (a) Habitats of widespread species are not likely to be limited by the existing conditions within the Barents Sea. (b) Habitats limited by a single factor are predictable and could shift if impacted by climate change. If the factor is depth, the habitat may stagnate or shrink if the environment becomes unsuitable. (c) Habitats limited by several factors are also predictable but need to be predicted from QGAM applied on projected environmental maps. These modeled suitable habitats can serve as input to species distribution forecasts and end‐to‐end models, and inform fisheries and conservation management.

中文翻译：

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巴伦支海鱼类的适宜生境

气候变化后，许多海洋物种呈现极向迁移。通往快速变暖的北极的家门口的巴伦支海，其环境和社区正在发生大规模的变化。在生态系统范围内跟踪和预测用于管理和保护目的的变化，需要有关单个物种分布驱动因素的定量知识。本文旨在确定控制巴伦支海深海生境的因素，调查我们可以预测哪些物种的当前和未来生境，并推断出最有可能应对气候变化的物种。我们使用非线性分位数回归（QGAM）建模了33种鱼类对10种环境梯度的生物量响应的较高分位数，并揭示了三种环境生态位类型。四个主要预测因素似乎正在限制物种的栖息地：底部和表面温度，盐度和深度。我们重点介绍了当前和未来生境可预测性的三种情况：（a）广泛物种的栖息地不太可能受到巴伦支海内现有条件的限制。（b）受单一因素限制的生境是可以预见的，如果受到气候变化的影响，生境可能会发生变化。如果因素是深度，那么当环境变得不合适时，栖息地可能会停滞或萎缩。（c）受几个因素限制的生境也是可以预测的，但需要根据在预计的环境图上应用的QGAM进行预测。这些经过建模的合适栖息地可作为物种分布预测和端到端模型的输入，并为渔业和保护管理提供信息。和深度。我们重点介绍了当前和未来生境可预测性的三种情况：（a）广泛物种的栖息地不太可能受到巴伦支海内现有条件的限制。（b）受单一因素限制的生境是可以预见的，如果受到气候变化的影响，生境可能会发生变化。如果因素是深度，那么当环境变得不合适时，栖息地可能会停滞或萎缩。（c）受几个因素限制的生境也是可以预测的，但需要根据在预计的环境图上应用的QGAM进行预测。这些经过建模的合适栖息地可作为物种分布预测和端到端模型的输入，并为渔业和保护管理提供信息。和深度。我们着重介绍了当前和未来生境可预测性的三种情况：（a）巴伦支海内的现有条件不太可能限制广泛物种的栖息地。（b）受单一因素限制的生境是可以预见的，如果受到气候变化的影响，生境可能会发生变化。如果因素是深度，那么当环境变得不合适时，栖息地可能会停滞或萎缩。（c）受若干因素限制的生境也是可以预测的，但需要根据在预计的环境图上应用的QGAM进行预测。这些经过建模的合适栖息地可以作为物种分布预测和端到端模型的输入，并为渔业和保护管理提供信息。（a）巴伦支海内的现有条件不太可能限制广泛物种的栖息地。（b）受单一因素限制的生境是可以预见的，如果受到气候变化的影响，生境可能会发生变化。如果因素是深度，那么当环境变得不合适时，栖息地可能会停滞或萎缩。（c）受若干因素限制的生境也是可以预测的，但需要根据在预计的环境图上应用的QGAM进行预测。这些经过建模的合适栖息地可作为物种分布预测和端到端模型的输入，并为渔业和保护管理提供信息。（a）巴伦支海内的现有条件不太可能限制广泛物种的栖息地。（b）受单一因素限制的生境是可以预见的，如果受到气候变化的影响，生境可能会发生变化。如果因素是深度，那么当环境变得不合适时，栖息地可能会停滞或萎缩。（c）受若干因素限制的生境也是可以预测的，但需要根据在预计的环境图上应用的QGAM进行预测。这些经过建模的合适栖息地可作为物种分布预测和端到端模型的输入，并为渔业和保护管理提供信息。（c）受几个因素限制的生境也是可以预测的，但需要根据在预计的环境图上应用的QGAM进行预测。这些经过建模的合适栖息地可作为物种分布预测和端到端模型的输入，并为渔业和保护管理提供信息。（c）受几个因素限制的生境也是可以预测的，但需要根据在预计的环境图上应用的QGAM进行预测。这些经过建模的合适栖息地可作为物种分布预测和端到端模型的输入，并为渔业和保护管理提供信息。