氣候變遷的生態效應是當代最活躍的研究領域之一，整合古生態紀錄、長期監測、模型預測與實驗操控。
物種分布模型（SDM）與預測
相關性 SDM（如 MaxEnt, Elith et al., 2011, Ecography 34:1）用已知出現點與環境變數擬合棲位模型，再投射到未來氣候情境。限制包括：(1) 假設棲位保守性（niche conservatism），忽略演化適應；(2) 缺乏擴散限制與物種交互作用。過程型模型（process-based models）如 Hybrid-SDM 結合生理機制與擴散核（dispersal kernel），但參數化困難。Urban et al.（2016, Science 353:594）指出整合多層級不確定性的 ensemble 方法仍是當前最佳實踐。
物候學的機械基礎
植物春季物候受冬季低溫需求（chilling requirement）與生長季溫度需求（forcing requirement）雙重調控（Chuine, 2010, Philosophical Transactions of the Royal Society B 365:3149）。暖冬可能減少 chilling 滿足→反而延遲春季物候，這解釋了為何部分溫帶樹種的物候提前速率在近年趨緩。動物的物候響應更為複雜——受光週期（photoperiod）、內在生物鐘與溫度三者共同調控。Visser & Both（2005, Proceedings of the Royal Society B 272:2561）提出物候錯配的嚴重性取決於食物鏈長度與各營養級反應速率差異。
珊瑚礁系統的臨界點
Hughes et al.（2018, Nature 556:492）綜合分析 1998/2002/2016/2017 四次大堡礁大規模白化事件，證實白化嚴重度與累計熱壓力（Degree Heating Weeks, DHW）呈非線性遞增，且群落組成從分枝珊瑚（Acropora, Pocillopora）轉向耐熱塊狀珊瑚→群落 homogenization（同質化）。IPCC SR 1.5°C 報告估計 1.5°C 暖化下珊瑚礁將衰退 70–90%，2°C 下則幾乎全滅（> 99%）。
演化救援（Evolutionary Rescue）
當環境惡化速率超過表型可塑性的緩衝範圍，族群能否透過快速演化避免滅絕？Bell & Gonzalez（2009, Ecology Letters 12:942）的酵母菌實驗證實 evolutionary rescue 可行，但需足夠的遺傳變異與初始族群量。在野外，Umina et al.（2005, Science 308:691）記錄了果蠅基因頻率隨暖化的快速變化。然而，大型長壽物種的世代時間太長、遺傳變異可能不足——Lynch & Lande（1993）的模型預測臨界環境變化速率（critical rate of change, k_c）取決於遺傳力、突變輸入與有效族群量。
台灣前沿
台灣生物多樣性研究中心利用 eBird 與 BBS Taiwan 長期鳥類調查資料，追蹤山鳥分布上移——Lee et al.（2021, Global Ecology and Biogeography 30:590）發現台灣特有山鳥的平均海拔分布在 20 年間上升約 30–100 m，低海拔物種可能侵入中海拔→競爭壓力增加。高山水域的台灣鉤吻鮭復育同時面臨溪水增溫的威脅。