Phaseolus dumosus. Cambios en la distribución potencial futura del frijol (2015-2039) con escenario de emisión extremo RCP 8.5 (Cuervo-Robayo et. al., 2018)

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Información de identificación
1. Referencia
  
  Información de referencia:
  
  Autor:
  
  Cuervo-Robayo, A. P., J. M. Barrios, S. Gama-López, E. Martínez-Meyer, A. Delgado-Salinas, C. Enríquez-García, M. Jiménez-Cruz, (2018). 'Phaseolus dumosus. Cambios en la distribución potencial futura del frijol (2015-2039) con escenario de emisión extremo RCP 8.5', escala: 1:1000000. edición: 1. Instituto de Biología - Universidad Nacional Autónoma de México. Proyecto: JE014, El género Phaseolus (Leguminosae, Papilionoideae, Phaseoleae) para México. El Proyecto fue financiado por la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO). Ciudad de México, México.
  
  Fecha de publicación:
  
  28-03-2018
  
  Nombre del producto:
  
  Phaseolus dumosus. Cambios en la distribución potencial futura del frijol (2015-2039) con escenario de emisión extremo RCP 8.5 (Cuervo-Robayo et. al., 2018)
  
  Formato de representación geográfica:
  
  Shapefile. Formato vectorial compuesto por 4 archivos (shp, shx, dbf,prj)
  
  Acceso en línea:
  
  http://geoportal.conabio.gob.mx/metadatos/doc/html/pducdpfc85gw.html
2. Descripción
  
  Resumen:
  
  El modelo se elaboró a través de la modelación del nicho ecológico. Se utilizaron los registros de presencia de la especie disponibles en la base de datos del proyecto JE014, variables bioclimáticas presentes del período 1960-2000 de Cuervo-Robayo, 2015 y variables bioclimáticas futuras del período 2015-2039 con forzamiento radiativo RCP 8.5. de Cavazos et al. 2013. El área de modelación se definió a partir de la selección de las ecorregiones de Olson et al. 2001 en donde se tuvieran registros de presencia de la especie, estas a su vez se utilizaron para generar la máscara con la cual se recortaron las variables ambientales. Como algoritmo de modelación se utilizó Maxent (versión 3.3.3 k), el cual fue parametrizado para cada especie con la biblioteca de ENMeval. Como resultado se obtuvo un mapa de la distribución potencial presente y otro de la distribución potencial futura, ambos modelos se transformaron a binarios, posteriormente se combinaron para obtener un mapa que representa el cambio y estabilidad de la distribución potencial futura de la especie. El modelo final contiene valores de 0 (ausencia), 1 (perdida), 10 (ganancia) y 11 (estabilidad), en formato *.TIFF con un sistema de coordenadas geográficas. Para fines de publicación el mapa se transformó a formato shapefile utilizando ArcGIS Desktop 10.6 La distribución potencial actual (1960-2000) se puede obtener a partir del área de estabilidad y de perdida, del mismo modo la distribución potencial futura se obtiene con la unión entre el área de estabilidad y de ganancia.
  
  Propósito:
  
  Estimar el cambio en la distribución potencial de Phaseolus dumosus ante escenarios de cambio climático, identificando áreas de distribución potencial estable, de ganancia y de perdida.
  
  Información suplementaria:
  
  Código utilizado para calcular los mapas de cambio https://github.com/AngelaCrow/ModelosDarwinUICN Referencias en la web: http://www.conabio.gob.mx/institucion/cgi-bin/datos2.cgi?Letras=JE&Numero=14
3. Periodo de validez de los datos
  
  Fecha y hora:
  
  No aplica
  
  Vigencia:
  
  No aplica
4. Estado de la información
  
  Progreso:
  
  Terminado
  
  Mantenimiento:
  
  No planeado
5. Dominio espacial
  
  Descripción de la extensión geográfica:
  
  Republica Mexicana y Estados Unidos de América
  
  Coordenadas extremas:
  
  (Oeste) -105.516100052, (Este) -88.2244334541669, (Norte) 24.465592627199, (Sur) 14.64892599961
6. Palabras clave
  
  Tema:
  
  2018, agrobiodiversidad, cambio climático, distribución, frijol, ganancia, JE014, modelo, pérdida, Phaseolus dumosus, silvestre
  
  Lugar:
  
  Aguascalientes, Campeche, Ciudad de México, Colima, Chiapas, Guanajuato, Guatemala, Guerrero, Hidalgo, Jalisco, México, Michoacán de Ocampo, Morelos, Nayarit, Oaxaca, Puebla, Querétaro de Arteaga, Quintana Roo, San Luis Potosí, Tabasco, Tamaulipas, Tlaxcala, Veracruz de Ignacio de la Llave, Zacatecas
7. Taxonomía
  Palabras clave:
  
  Tema: Magnoliopsida, Fabales, Fabaceae, Phaseolus, Phaseolus dumosus, gordo, acalete, ibes
  
  Sistema taxonómico:
  
  Clasificación:
  
  Fuente:
  
  'Phylogeny of the genus Phaseolus (Leguminosae): a recent diversification in an ancient landscape'
  
  20060000. Delgado-Salinas, A., R. Bibler, M. Lavin, (2006), 'Phylogeny of the genus Phaseolus (Leguminosae): a recent diversification in an ancient landscape', The American Society of Plant Taxonomists, Syst. Bot. 31(4): 779-791,
  
  Procedimiento taxonómico: No conocido
  
  Clasificación:
  
  Plantae: Magnoliophyta: Magnoliopsida: Fabales: Fabaceae: Phaseolus: Phaseolus dumosus (gordo, acalete, ibes)
8. Herramienta de análisis
9. Condiciones de acceso
  Sin restricciones
10. Condiciones de uso
  Importante:
  
  Se debe citar la fuente del mapa y a CONABIO. Ver la licencia completa en https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
11. Contacto
12. Vista previa
  
  Nombre del recurso:
  
  http://geoportal.conabio.gob.mx/descargas/mapas/imagen/20/pducdpfc85gw
  
  Descripción:
  
  171 x 132 píxeles
  
  Formato:
  
  image/png
  
  Nombre del recurso:
  
  http://geoportal.conabio.gob.mx/descargas/mapas/imagen/96/pducdpfc85gw
  
  Descripción:
  
  1002 x 774 píxeles
  
  Formato:
  
  image/png
13. Créditos y reconocimientos
14. Restricciones de uso
15. Sistema nativo
  Maxent v.3.3.3 k y programa R Core Team, Windows
16. Documentos relacionados
  
  Página de enciclovida para Phaseolus dumosus a nivel de especie
  
  Enlace por idcatalogo 50491ANGIO en http://enciclovida.mx/especies/
Calidad de la información
1. Precisión de los atributos no espaciales
2. Consistencia lógica
  Gabinete
3. Cobertura del tema
  Para generar el modelo de cambio en la distribución potencial futura de Phaseolus dumosus, período (2015-2039) con escenario de emisión extremo (RCP 8.5), se empleó el método de modelación de nicho ecológico de la especie, utilizando sitios de ocurrencia de la especie contenidos en la base del proyecto JE014, 19 variables bioclimáticas presentes del período 1960-2000 (Cuervo-Robayo 2015) y variables bioclimáticas futuras (Cavazos et al. 2013). El área de modelación se definió considerando los sitios de presencia de la especie y ecorregiones terrestres del mundo (Olson et al. 2001), para esta especie, se amplió el área a modelar considerando no solo las ecorregiones en donde existen registros de presencia si no que se consideraron ecorregiones aledañas según su distribución natural. Se utilizó Maxent (versión 3.3.3 k) como algoritmo de modelación, el cual fue parametrizado para cada especie con la biblioteca de ENMeval. El desempeño del modelo se evaluó con el 30% a través de la prueba del área bajo la curva (AUC, acrónimo en inglés) de la característica operativa del receptor. Se obtuvo un mapa de distribución potencial presente y otro de distribución potencial futura, se transformaron a binarios y posteriormente se combinaron para obtener un mapa que representa el cambio y estabilidad de la distribución potencial futura de la especie.
4. Precisión de los atributos espaciales
5. Procesamiento
  Fuentes:
  
  Cuervo-Robayo, A. P., (2015), 'Variables climáticas presentes periodo de 1961-2000', versión: 1, Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad e Instituto de Biología de la Universidad Nacional Autónoma de México., Ciudad de México, México.
  
  Delgado-Salinas, A., S. Gama-López, (2018), 'El género Phaseolus (Leguminosae, Papilionoideae, Phaseoleae) para México', versión: 1, Instituto de Biología - Universidad Nacional Autónoma de México., Ciudad de México, México. Base de datos SNIB-CONABIO. Proyecto JE014., http://www.conabio.gob.mx/institucion/cgi-bin/datos2.cgi?Letras=JE&Numero=14
  
  Phillips, J. S., R. Anderson, R. Schapire, M. Dudick, (2014), 'Maxent software for species habitat modeling', versión: 3.3.3 k, Princeton University and The Center of Biodiversity and Conservation, American Museum of natural History, USA. Steven J. Phillips, Miroslav Dudík, Robert E. Schapire. A maximum entropy approach to species distribution modeling. In Proceedings of the Twenty-First International Conference on Machine Learning, pages 655-662, 2004. https://www.cs.princeton.edu/~schapire/papers/maxent_icml.pdf Steven J. Phillips, Robert P. Anderson, Robert E. Schapire. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190:231-259, 2006. (datasets used in this paper are available below) http://www.cs.princeton.edu/~schapire/papers/ecolmod.pdf Jane Elith, Steven J. Phillips, Trevor Hastie, Miroslav Dudík, Yung En Chee, Colin J. Yates. A statistical explanation of MaxEnt for ecologists. Diversity and Distributions, 17:43-57, 2011. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1472-4642.2010.00725.x/pdf, http://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent/
  
  Cavazos, T., J. A. Salinas, B. Martínez, G. Colorado, P. Grau, R. Prieto-González, C. Conde, A. Quintanar, J. Santana-Sepúlveda, R. Romero-Centenero, M. E. Maya-Magaña, J. G. Rosario-de la Cruz, M. R. Ayala-Enríquez, H. Carillo-Tlazazanatza, O. Santiesteban, M.E. Bravo, (2013), 'Actualización de escenarios de cambio climático para México como parte de los productos de la Quinta Comunicación Nacional', Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático-Universidad Nacional Autónoma de México-Centro de Ciencias de la Atmósfera., Ciudad de México, México.http://www.escenarios.inecc.gob.mx/ http://atlasclimatico.unam.mx/AECC_descargas/ http://atlasclimatico.unam.mx/inecc/Atlas_2_190215_documentacion.pdf
  
  Olson, D. M., E. Dinerstein, E. D. Wikramanayake, N. D. Burgess, G. V. N. Powell, E. C. Underwood, J. A. D-Amico, I. Itoua, H. E. Strand, J. C. Morrison, C. J. Loucks, T. F. Allinut, T. H. Ricketts, Y. Kura, J. F. Lamoreux, W. W. Wettengel, P. Hedao, K. R. Kassem, (2001), 'Terrestrial ecoregions of the world: a new map of life on Earth', versión: 2.0, World Wildlife Fund, Washington, DC, USA. La información sobre los métodos usados para generar las capas de Ecorregiones Terrestres del Mundo se pueden consultar en: Olson, D. M., Dinerstein, E., Wikramanayake, E. D., Burgess, N. D., Powell, G. V. N., Underwood, E. C., D-Amico, J. A., Itoua, I., Strand, H. E., Morrison, J. C., Loucks, C. J., Allnutt, T. F., Ricketts, T. H., Kura, Y., Lamoreux, J. F., Wettengel, W. W., Hedao, P., Kassem, K. R. 2001. Terrestrial ecoregions of the world: a new map of life on Earth. Bioscience 51(11):933-938., http://worldwildlife.org/publications/terrestrial-ecoregions-of-the-world
  
  R Core Team, (2017), 'A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing', Vienna, Austria.https://www.R-project.org/.
  Procedimientos:
  
  No aplica: Para generar el modelo de cambio en la distribución potencial futura de Phaseolus dumosus, período (2015-2039) con escenario de emisión extremo (RCP 8.5), se empleó el método de modelación de nicho ecológico, siguiendo los siguientes pasos: 1.-Se utilizó 64 registros de presencia de la especie contenidos en la base del proyecto JE014. 2.-Variables bioclimáticas del presente (1960-2000) con un tamaño de celda de 1 km² de Cuervo-Robayo 2015. 3.-Variables bioclimáticas del futuro del modelo REA (Reliability Ensemble Averaging), correspondiente al horizonte futuro cercano (2015-2039), con forzamiento radiativo: escenario extremo de emisiones (RCP 8.5) y tamaño de celda de 50 km² generados por Cavazos et al. 2013. Estas variables se descargaron de la página http://atlasclimatico.unam.mx/AECC_descargas/ en formato *TIF y se ajustaron a un tamaño de celda de 1 km² aplicando procesos estadísticos por Cuervo-Robayo 2015. 4.-Para seleccionar las variables bioclimáticas del presente, se aplicó la prueba de Pearson (correlación menor a 0.8 p) mediante el programa de uso libre R (R Core Team 2017), con la función corSelect de la biblioteca fussySim (Barbosa et al. 2015). Para esta especie se eligieron las siguientes variables no correlacionadas: bio01, bio02, bio03, bio5, bio12, bio14, bio15, bio18 y bio19. 5.-El área a modelar fue definida a partir de la selección de las ecorregiones terrestres de Olson et al. 2001, en los cuales se ubicaron los registros de presencia de la especie según la distribución natural de la especie, dicha área quedo conformado por las siguientes ecorregiones: Bosques de pino-encino de Centro América (Central American pine-oak forests), Bosques montanos de Chiapas/ bosque de niebla o bosque mesófilo de montaña (Chiapas montane forests), Bosques montanos de los Chimalapas (Chimalapas montane forests), Bosques montanos de Oaxaca/ bosque de niebla o bosque mesófilo de montaña (Oaxacan montane forests), Bosques húmedos del Petén y Veracruz (Petén-Veracruz moist forests), Sierra de los Tuxtlas (Sierra de los Tuxtlas), Bosques húmedos de la Sierra Madre de Chiapas (Sierra Madre de Chiapas moist forests), Bosques de pino-encino de la Sierra Madre de Oaxaca (Sierra Madre de Oaxaca pine-oak forests), Bosques de pino-encino de la Faja Volcánica Transmexicana (Trans-Mexican Volcanic Belt pine-oak forests), Bosques húmedos de Veracruz (Veracruz moist forests), Bosques montanos de Veracruz/ bosque de niebla o bosque mesófilo de montaña (Veracruz montane forests). Esta región definida se utilizó como mascara para recortar las variables seleccionadas para la modelación. 6.-Como algoritmo de modelación se utilizó MaxEnt (versión 3.3.3 k), el cual fue parametrizado para cada especie con la biblioteca de ENMeval (Muscarrella et al. 2016) para identificar las características de ajuste y el multiplicador de regularización del modelo. Para esta especie fueron: Lineal (L) y Cuadrática (Q) 0.5 respectivamente. Se usaron 64 registros de presencia para entrenar el modelo y 28 para validar. El desempeño del modelo se evaluó con el 30 % del total de registros, a través de la prueba del área bajo la curva (AUC, acrónimo en inglés) con un valor de AUC de 0.945. Para la proyección del futuro se seleccionó la opción de extrapolación. 7.- Como resultado, se obtuvo un mapa de la distribución potencial presente y otro de distribución potencial futura, ambos modelos de valores continuos. Los dos modelos se transformaron a binarios utilizando como umbral de corte el valor del décimo percentil de los datos de presencia utilizados en la modelación, el modelo de la distribución potencial presente se reclasificó a valores de 0 y 1 mientras que el modelo de la distribución potencial futura a valores de 0 y 10, esto con el propósito de que al sumarlos fuera posible identificar las áreas de distribución potencial estable, de ganancia y de pérdida ante escenarios de cambio climático. El resultado final es un mapa (modelo), el cual contiene valores de: 0 (ausencia), 1 (perdida), 10 (ganancia) y 11 (estabilidad) de la distribución potencial de la especie. Para fines de publicación el mapa se transformó a formato shapefile utilizando ArcGIS Desktop 10.6. Si se requiere la distribución potencial actual (1960-2000), se puede obtener combinando el área de estabilidad más el de perdida, del mismo modo la distribución potencial futura se obtiene con la unión del área de estabilidad más la ganancia.
6. Porcentaje del área de estudio cubierta por nubes
Atributos espaciales
1. Representacion espacial
2. Método de representacion espacial
  Vector
3. Información de vectores y puntos
  
  Descripción SDTS (Spatial Data Transfer Standard - Spatial Data Concepts):
  
  Tipo de objetos punto y vectores:
  
  G-polygon
  
  Número de puntos o vectores:
  
  3087
4. Información de imágenes
Sistema de referencia
1. Sistema de coordenadas (horizontal)
  
  Geográficas:
  
  Resolución de la latitud:
  
  0.0174532925199433
  
  Resolución de la longitud:
  
  0.0174532925199433
  
  Unidades de las coordenadas Geográficas:
  
  Decimal degrees
  
  Modelo geodésico:
  
  Datum horizontal:
  
  WGS84
  
  Elipsoide:
  
  WGS84
  
  Semieje mayor:
  
  6378137.000000
  
  Denominador del factor de achatamiento:
  
  298.257224
2. Sistema de coordenadas (vertical)

Atributos no espaciales

Descripción detallada

Nombre: PDUCDPFC85GW.DBF

Definición: Describe los campos contenidos en el mapa

Fuente: No conocido

Atributo	Descripción	Fuente [1]	Dominio [2]	Precisión [3]
gridcode	Numérico	Datos del proyecto	Valores de probabilidad, en donde 0 es igual a ausencia, 1 es igual a perdida, 10 es igual a ganancia y 11 es igual a estable.	-

Descripción resumida

Distribución de la información
1. Información de contacto
  
  Subdirección de Gestión de Sistemas Geoespaciales
  
  ssig@conabio.gob.mx
  
  Subdirección de Gestión de Sistemas Geoespaciales
  
  Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO)
  
  Liga Periférico Insurgentes Sur Num. 4903 1er piso. Col. Parques del Pedregal. Delg. Tlalpan, Ciudad de México, 14010, México
  
  Teléfono: 01 55 5004 5012 y (fax) 01 55 5004 4931
  
  Horario de servicio: Lunes a Viernes de 8 a 18 hrs.
2. Nombre de referencia
  pducdpfc85gw
3. Responsabilidad
  La Subdirección de Gestión de Sistemas Geoespaciales de la CONABIO solo se hace responsable de la información presentada en el mapa y se deslinda del uso que se le de a la misma.
4. Medios de distribución
  Digitales:
  
  ESRI Shapefile (SHP), 1.29 MB
  http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/maps/geo/pducdpfc85gw.zip
  
  Google Earth (KML)
  http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/maps/kmz/pducdpfc85gw.kmz
  
  Precio: Acceso libre sin ningún cargo al público en general.
5. Medios de distribución especiales
6. Requisitos técnicos
  Tener sistemas compatibles con archivos Shapefile, en caso que existan se pueden visualizar en Google Earth KML y/o conexión al servicio WMS.
7. Disponibilidad
Acerca de este documento
1. Fecha de creación o última actualización
  28-03-2018
2. Fecha de última revisión
3. Fecha de la siguiente revisión
4. Información de contacto
  
  Subdirección de Gestión de Sistemas Geoespaciales
  
  ssig@conabio.gob.mx
  
  Administrador de Metadatos
  
  Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO)
  
  Liga Periférico Insurgentes Sur Num. 4903 1er piso. Col. Parques del Pedregal. Delg. Tlalpan, Ciudad de México, 14010, México
  
  Teléfono: 01 55 5004 5012 y (fax) 01 55 5004 4931
  
  Horario de servicio: Lunes a Viernes de 8 a 18 hrs.
5. Nombre del estándar de contenido
  FGDC Biological Data Profile of the Content Standard for Digital Geospatial Metadata
6. Versión del estándar de contenido
  FGDC-STD-001.1-1999
7. Uso horario
8. Condiciones de acceso
9. Condiciones de uso
10. Restricciones de seguridad o privacidad
11. Extensiones

Phaseolus dumosus. Cambios en la distribución potencial futura del frijol (2015-2039) con escenario de emisión extremo RCP 8.5 (Cuervo-Robayo et. al., 2018)

Catálogo de metadatos geográficos. Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad

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