Trait diversity, including trait turnover, that differentiates the roles of species and communities according to their functions, is a fundamental component of biodiversity. Accurately capturing trait diversity is crucial to better understand and predict community assembly, as well as the consequences of global change on community resilience. Existing methods to compute trait turnover have limitations. Trait space approaches based on minimum convex polygons only consider species with extreme trait values. Tree‐based approaches using dendrograms consider all species but distort trait distance between species. More recent trait space methods using complex polytopes try to harmonise the advantages of both methods, but their current implementation has mathematical flaws.
We propose a new kernel integral method (KIM) to compute trait turnover, based on the integration of kernel density estimators (KDEs) rather than using polytopes. We explore how this approach and the computational aspects of the KDE computation can influence the estimates of trait turnover. The novel method is compared with existing ones using justified theoretical expectations for a large number of simulations in which the number of species and the distribution of their traits is controlled for. The practical application of KIM is then demonstrated using data on plant species introduced to the Pacific Islands of French Polynesia.
Analyses on simulated data show that KIM generates results better aligned with theoretical expectations than other methods and is less sensitive to the total number of species. Analyses for French Polynesia data also show that different methods can lead to different conclusions about trait turnover and that the choice of method should be carefully considered based on the research question.
The mathematical properties of methods for computing trait turnover are crucial to consider because they can have important effects on the results, and therefore lead to different conclusions. The novel KIM method provided here generates values that better reflect the distribution of species in trait space than other methods. We therefore recommend using KIM in studies on trait turnover. In contrast, tree‐based approaches should be kept for phylogenetic diversity, as phylogenetic trees will then reflect the speciation process.
La diversité des traits, y compris le renouvellement des traits, qui différencie les rôles des espèces et des communautés par rapport à leurs fonctions, est un composant fondamental de la biodiversité. Capturer avec précision la diversité des traits est crucial pour mieux comprendre et prédire l'assemblage des communautés, ainsi que les conséquences des changements globaux sur la résilience des communautés. Les méthodes existantes pour calculer le renouvellement des traits ont des limites. Les approches basées sur des espaces de traits et utilisant sur des polygones convexes minimums considèrent uniquement la contribution des espèces ayant des valeurs de traits extrêmes. Les approches basées sur des arbres et utilisant des dendrogrammes considèrent toutes les espèces mais déforment la distance entre les espèces calculée à partir de leurs traits. Les méthodes plus récentes basées sur des polytopes complexes tentent d'harmoniser les avantages des deux méthodes, mais leur implémentation actuelle présente des failles mathématiques.
Nous proposons une nouvelle méthode d'intégrale de noyaux (KIM) pour calculer le renouvellement des traits, basée sur l'intégration d'estimateurs de densité à noyau (KDE) plutôt que sur l'utilisation de polytopes. Nous explorons comment cette approche et les aspects mathématiques du calcul du KDE peuvent influencer les estimations du renouvellement des traits. Cette nouvelle méthode est comparée aux méthodes existantes en utilisant des prédictions théoriques justifiées pour un grand nombre de simulations dans lesquelles le nombre d'espèces et la distribution de leurs traits sont contrôlés. L'application pratique de KIM est ensuite démontrée en utilisant des données sur les espèces végétales introduites dans les îles du Pacifique de la Polynésie française.
Les analyses sur des données simulées montrent que KIM génère des résultats mieux alignés sur les prédictions théoriques que les autres méthodes et est moins sensible au nombre total d'espèces. Les analyses des données de Polynésie française montrent également que différentes méthodes peuvent conduire à des conclusions différentes sur le renouvellement des traits, et que le choix de la méthode devrait être soigneusement considéré en fonction de la question de recherche.
Les propriétés mathématiques des méthodes de calcul du renouvellement des traits sont cruciales à prendre en compte car elles peuvent avoir des effets importants sur les résultats et donc conduire à des conclusions différentes. La nouvelle méthode KIM présentée ici génère des valeurs qui reflètent mieux la distribution des espèces dans l'espace des traits que d'autres méthodes. Nous recommandons donc d'utiliser KIM dans les études sur le renouvellement des traits. En revanche, les approches basées sur les arbres devraient être conservées pour la diversité phylogénétique, car les arbres phylogénétiques reflètent le processus de spéciation.