Pinus pringlei (pino cedrón) Distribución potencial (Villaseñor et al., 2015)

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Información de identificación
1. Referencia
  
  Información de referencia:
  
  Autor:
  
  Villaseñor, J. L., L. López-Mata, G. Cruz-Cárdenas, E. Ortiz, J. Cadena-Rodríguez, (2015). 'Pinus pringlei (pino cedrón). Distribución potencial.', escala: 1:1000000. Instituto de Biología, Universidad Nacional Autónoma de México. Proyecto: JM013, Modelación de la riqueza y distribución potencial del bosque húmedo de montaña. El Proyecto fue financiado por la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO). México.
  
  Fecha de publicación:
  
  01-02-2015
  
  Nombre del producto:
  
  Pinus pringlei (pino cedrón) Distribución potencial (Villaseñor et al., 2015)
  
  Formato de representación geográfica:
  
  Shapefile. Formato vectorial compuesto por 4 archivos (shp, shx, dbf,prj)
  
  Información complementaria:
  
  Escala: 1:1000000
  
  Acceso en línea:
  
  http://www.conabio.gob.mx/informacion/metadata/gis/ppr013dpgw.xml?_httpcache=yes&_xsl=/db/metadata/xsl/fgdc_html.xsl&_indent=no
2. Descripción
  
  Resumen:
  
  Se modeló la distribución potencial de Pinus pringlei, dentro del proyecto JM013 'Modelación de la Riqueza y Distribución Potencial del Bosque Húmedo de Montaña', apoyado por CONABIO. El objetivo fue estimar la distribución potencial, para generar mapas de diversidad de especies, tanto riqueza observada como riqueza estimada, particularmente para el tipo de vegetación bosque húmedo de montaña; utilizando como datos geográficos digitales los sitios de recolecta georreferenciados de una base de datos generada por el proyecto y 7 componentes principales generados a partir de 20 variables ambientales. Ambos conjuntos de datos fueron incorporados en el programa Maxent 3.3.3e para generar el modelo, el cual se procesó con el programa ArcMap 10 para eliminar las áreas con probabilidades por debajo del 10% de umbral.
  
  Propósito:
  
  Estimar la distribución potencial de Pinus pringlei, una especie exclusiva del bosque húmedo de montaña en México
  
  Información suplementaria:
  
  Las coberturas climáticas digitales utilizadas fueron: 1. Orientación de la ladera (Modelo digital de elevación), 2. Temperatura media anual (°C), 3. Precipitación anual (mm), 4. Precipitación estacional (Coeficiente de variación), 5. Isotermalidad, 6. Temperatura estacional (desviación estándar *100), 7. Conductividad eléctrica (Propiedades de suelos para México), 8. Altitud (m) (Modelo digital de elevación), 9. Evapotranspiración anual, 10. Evapotranspiración meses húmedos, 11. Evapotranspiración meses secos, 12. Índice de vegetación (modis 2009) meses húmedos (índice de vegetación normalizada), 13. Materia orgánica (Propiedades de suelos para México), 14. pH del suelo (Propiedades de suelos para México), 15. Precipitación meses húmedos (mm), 16. Precipitación meses secos, 17. Índice de vegetación (modis 2009) meses secos (índice de vegetación normalizada), 18. Pendiente (Modelo digital de elevación), 19. Temperatura meses húmedos (°C), 20. Temperatura meses secos (°C). El número de sitios mencionados en la metodología no coincide con el número de sitios en la base de datos Darwin Core Referencias en la web: http://www.conabio.gob.mx/institucion/cgi-bin/datos2.cgi?Letras=JM&Numero=13
3. Periodo de validez de los datos
  
  Fecha y hora:
  
  No aplica
  
  Vigencia:
  
  1904-2003
4. Estado de la información
  
  Progreso:
  
  Terminado
  
  Mantenimiento:
  
  No planeado
5. Dominio espacial
  
  Descripción de la extensión geográfica:
  
  República Mexicana
  
  Coordenadas extremas:
  
  (Oeste) -105.69947052002, (Este) -94.7377471923828, (Norte) 20.8850440979004, (Sur) 15.8985414505005
6. Palabras clave
  
  Tema:
  
  2015, Bosque húmedo de montaña, Distribución potencial, JM013, Pinus pringlei, Provincias, Riqueza
  
  Lugar:
  
  Colima, Distrito Federal, Guanajuato, Guerrero, Hidalgo, Jalisco, Jalisqueno-Guerrerense, México, Michoacán de Ocampo, Morelos, Nayarit, Neovolcanense, Oaxaca, Oaxaquense, Puebla, Querétaro de Arteaga, República Mexicana, Tlaxcala, Veracruz de Ignacio de la Llave
7. Taxonomía
  Palabras clave:
  
  Tema: Equisetopsida, Pinales, Pinaceae, Pinus, Pinus pringlei, pino cedrón, ocote, pino, pino chino, pino coyote, pino rojo, pino chino pinatín
  
  Sistema taxonómico:
  
  Clasificación:
  
  Fuente:
  
  'A new classification and linear sequence of extant gymnosperms'
  
  20110000. Christenhusz, M.J.M., J.L. Reveal, A. Farjon, M.F. Gardner, R.R. Mill, M.W. Chase, (2011), 'A new classification and linear sequence of extant gymnosperms', Christenhusz, M. J. M., J. L. Reveal, A. Farjon, M. F. Gardner, R. R. Mill y M. W. Chase. 2011b. A new classification and linear sequence of extant gymnosperms. Phytotaxa 19: 55-70,
  
  Procedimiento taxonómico: No conocido
  
  Clasificación:
  
  Plantae: Tracheophyta: Equisetopsida: Pinales: Pinaceae: Pinus: Pinus pringlei (pino cedrón, ocote, pino, pino chino, pino coyote, pino rojo, pino chino pinatín)
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/ppr013dpgw
  
  Descripción:
  
  171 x 132 píxeles
  
  Formato:
  
  image/png
  
  Nombre del recurso:
  
  http://geoportal.conabio.gob.mx/descargas/mapas/imagen/96/ppr013dpgw
  
  Descripción:
  
  1002 x 774 píxeles
  
  Formato:
  
  image/png
13. Créditos y reconocimientos
14. Restricciones de uso
15. Sistema nativo
  R 2.15.1, ILWIS 3.4, QuantumGIS 1.7.4, Maxent 3.3.3e, ArcMap 10, Dell Vostro 470, Intel® Core i7, 3.40GHz, RAM 4 GB, Windows 7
16. Documentos relacionados
  
  Pinus pringlei (pino cedrón) Registros de presencia usados para elaborar el mapa de distribución potencial (Villaseñor et al., 2015)
  
  Archivo de descarga compactado en ZIP. Contiene ESRI Shapefile (SHP) en Coordenadas geográficas WGS84. (EPSG:4326).
  
  Pinus pringlei (pino cedrón) Registros de presencia usados para elaborar el mapa de distribución potencial (Villaseñor et al., 2015)
  
  Acceso directo al mapa en el Geoportal de CONABIO. Coordenadas geográficas WGS84. (EPSG:4326)
  
  Página de enciclovida para Pinus pringlei a nivel de especie
  
  Enlace por idcatalogo 19364GIMNO en http://enciclovida.mx/especies/
Calidad de la información
1. Precisión de los atributos no espaciales
2. Consistencia lógica
  Gabinete
3. Cobertura del tema
  Se revisó la base de datos y se obtuvieron los registros de Pinus pringlei, a los cuales se les aplicó una prueba de aleatoriedad utilizando R (R Development Core Team, 2012), es decir, si los registros se distribuyen espacialmente al azar. Si los registros cumplen con esta prueba, estos son particionados en 75% para entrenar y 25% para validar el modelo. De lo contrario si los registros se distribuyen de forma agregada, se realiza un análisis de patrones utilizando Ilwis 3.4, para obtener la distancia en donde los registros ya no están auto correlacionados. A partir de la distancia obtenida En Ilwis, se hizo una cuadricula en Quantum GIS 1.7.4, para hacer una selección aleatoria de un registro por celda, que sirvieron para entrenar el modelo; mientras que los registros no seleccionados se utilizó el 25% de ellos para validar el modelo. Para elaborar el dato geográfico de la distribución de la especie se utilizaron tanto los registros de la selección aleatoria como el 25% restantes de los registros, junto con 7 componentes principales (PC), generados a partir de 20 variables ambientales (se utilizaron 12 variables ambientales, tres propiedades de suelos para México, dos índices de vegetación normalizada y tres variables derivadas del modelo digital de elevación. Ver el apartado de datos complementarios); se metieron a Maxent 3.3.3 para general el modelo y el Sistema de Información Geográfica ArcMap 10 para realizar los distintos procesos en la elaboración del dato geográfico de distribución potencial de la especie. La región geográfica para la elaboración del modelo fue México, adicionalmente también se hizo un recorte con respecto a las provincia morfotectonicas (Ferrusquia-Villafranca, 1990), en donde se tiene conocimiento de la especie delimitado por las coordenadas extremas -105.840696742817 oeste, -94.4578238090747 este, 21.0548941528248 norte y 15.7133426165926 sur. Por último la validación del modelo generado se hizo con una prueba binomial, para verificar si este es mejor que uno al azar (p < 0.5)
4. Precisión de los atributos espaciales
5. Procesamiento
  Fuentes:
  
  Ferrusquía-Villafranca, I., (1990), 'Provincias Bióticas (con énfasis en criterios morfotectónicos)', Escala 1:4000000. Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geografía, México, D. F. Regionalización Biogeográfica, IV.8.10. Atlas Nacional de México. Vol. II., http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/?vns=gis_root/region/fisica/rmorf4mgw
  
  Hijmans, R. J., S. E. Cameron, J. L. Parra, P. G. Jones, A. Jarvis, (2005), 'Global Climate Data', Escala 1:1000000. versión: 1.4, WorldClim, University of California, Berkeley. U.S.A. Para información de los métodos usados para generar las capas climáticas, las unidades y formato de los datos favor de revisar el siguiente artículo: Hijmans, R.J., S.E. Cameron, J.L. Parra, P.G. Jones and A. Jarvis, 2005. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology 25: 1965-1978. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/joc.1276/pdf, http://www.worldclim.org/
  
  USGS, (1996), 'Digital Terrain Elevation Data', United States Geological Survey, USA.https://lta.cr.usgs.gov/GTOPO30.
  
  Cruz-Cárdenas, G., L. López-Mata, C.A. Ortiz-Solorio, E. Ortiz, J. L. Villaseñor, J. T. Silva, F. Estrada-Godoy, (2014/01), 'Interpolation of Mexican soil properties at a scale of 1:1,000,000', versión: 213, GEODERMA,
  
  USGS-NASA, (2009), 'Índice de vegetación normalizada', Escala 1:1000000. versión: 1, United States Geological Survey y National Aeronautics and Space Administration, https://lpdaac.usgs.gov/products/modis_products_table/mod13q1
  
  Villaseñor-Ríos, J. L., L. López-Mata, G. Cruz-Cárdenas, E. Ortiz, J. Cadena-Rodríguez, (2015), 'Modelación de la riqueza y distribución potencial del bosque húmedo de montaña', versión: 1, Instituto de Biología, Universidad Nacional Autónoma de México, México. Bases de datos SNIB-CONABIO proyecto No. JM013,
  Procedimientos:
  
  No aplica: A los 67 registros (georeferenciados) de la especie, se les aplicó una prueba de aleatoriedad utilizando R (R Development Core Team, 2012), debido a que no paso esta prueba, es decir, que los registros se encuentran agregados; se realizó un análisis de patrones en Ilwis 3.7, para calcular la probabilidad de 1.0 de encontrar un registro a cierta distancia donde los registros ya no están autocorrelacionados; el valor de la distancia se empleó para formar una cuadrícula en Quantum GIS 1.7.4., el programa selecciona un registro al azar de cada celda de la cuadrícula (20 registros), que sirvieron para entrenar el modelo. De los registros no seleccionados (47 registros), se procesan en ArcMap para hacer una partición y sólo el 25% se empleó para validar el modelo (12 registros). Como capas ambientales se emplearon los 7 componentes principales (PC). Los 7 PC y los registros de entrenamiento se utilizaron para modelar la distribución de la especie en el programa Maxent 3.3.3e. La configuración en Maxent fue por default (Phillips y Dudik, 2008), excepto la desactivación de 'Extrapolate' y 'Do clamping' (comunicación personal T. Peterson) y el formato de salida del modelo logístico. El modelo se transformó a una capa booleana (presencia-ausencia) para esto se tomó como umbral de corte el valor logístico que represente 10 % de error de omisión (Peterson et al., 2007), adicionalmente también se hizo un recorte de la M utilizando las provincias morfotectónicas (Ferrusquía-Villafranca, 1990) siguiendo el patrón de distribución de la especie. La validación del modelo se hizo con una prueba binomial para evaluar si este es mejor que al azar (p < 0.5). El número de éxitos se obtiene cuantificando cuantos registros de validación tienen valores logísticos por arriba del umbral de corte. También se reporta el valor de AUC de la prueba ROC del modelo que fue de 0.997
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:
  
  4342
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: PPR013DPGW.DBF

Definición: La tabla contiene valores de 0 equivalente a ausencia y 1 a presencia de la especie

Fuente: No conocido

Atributo	Descripción	Fuente [1]	Dominio [2]	Precisión [3]
GRIDCODE	Numérico	Datos del proyecto	Indica como 1 valores de presencia de la especie y como 0 valores de ausencia.	-

Descripción resumida

Distribución de la información
1. Información de contacto
  
  Subcoordinación de Sistemas de Información Geográfica
  
  ssig@conabio.gob.mx
  
  Subcoordinador de Sistemas de Información Geográfica
  
  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, D.F., 14010, México
  
  Teléfono: 50045012 y (fax) 50044931
  
  Horario de servicio: Lunes a Viernes de 8 a 18 hrs.
2. Nombre de referencia
  ppr013dpgw
3. Responsabilidad
  La Subcoordinación de Sistemas de Información Geográfica 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), 1.91 MB
  http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/maps/geo/ppr013dpgw.zip
  
  Google Earth (KML)
  http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/maps/kmz/ppr013dpgw.kmz
  
  Precio: Acceso libre sin ningún cargo al público en general.
5. Medios de distribución especiales
6. Requisitos técnicos
  Tener Arc-Info o sistemas compatibles, 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
  01-02-2015
2. Fecha de última revisión
3. Fecha de la siguiente revisión
4. Información de contacto
  
  Subcoordinación de Sistemas de Información Geográfica
  
  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, D.F., 14010, México
  
  Teléfono: 01 55 5004 5012 y (fax) 50044931
  
  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

Pinus pringlei (pino cedrón) Distribución potencial (Villaseñor et al., 2015)

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

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