El uso de modelos de distribución de hábitats (HDMs) se ha vuelto común en la cartografía de hábitats bentónicos para combinar observaciones limitadas del lecho marino con datos ambientales de cobertura total para producir mapas clasificados que muestran la distribución de hábitats predicha para toda el área de estudio. Sin embargo, relativamente pocos HDMs incluyen predictores oceanográficos, o presentan análisis de validez espacial o incertidumbre para respaldar las predicciones clasificadas. Sin estudios de referencia, puede ser un desafío evaluar qué tipo de datos de modelos oceanográficos deberían usarse o desarrollarse para este propósito. En este estudio, comparamos mapas de biotopos construidos utilizando conjuntos de variables predictoras de tres modelos oceanográficos diferentes con distintos niveles de detalle sobre las condiciones cercanas al fondo. Estos resultados se comparan con un modelo base sin predictores oceanográficos. Utilizamos análisis de validez espacial y de incertidumbre asociados para evaluar qué datos oceanográficos pueden ser más adecuados para la cartografía de biotopos. Nuestros resultados muestran cómo las métricas de validez espacial e incertidumbre capturan diferencias entre las salidas de los HDM que de otro modo no son evidentes a partir de evaluaciones de precisión no espacial estándar o de los propios mapas clasificados. Concluimos que los HDMs de biotopos que incorporan datos oceanográficos de alta resolución, preferiblemente optimizados para el fondo, pueden minimizar mejor la incertidumbre espacial y maximizar la validez espacial. Además, nuestros resultados sugieren que incorporar datos oceanográficos más gruesos puede llevar a más incertidumbre que omitir dichos datos.