Pseudogonaphodiellus zdzislawae Distribución potencial (Lobo et al., 2019)

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

Autor: Lobo, J. M., A. Peña-Peniche, F. Escobar, F. Z. Vaz de Mello, G. Halffter, M. Dellacasa, F. J. Cabrero-Sañudo, (2019)

Palabras clave: 2019, Biogeografía, escarabajos, Escarabajos del estiercol, JM032, Modelos de distribución, Pseudogonaphodiellus, Pseudogonaphodiellus zdzislawae

Fecha de publicación: 29-05-2019, del metadato 29-05-2019

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  1. Información de identificación
    1. Referencia
      Información de referencia:
      Autor:
      Lobo, J. M., A. Peña-Peniche, F. Escobar, F. Z. Vaz de Mello, G. Halffter, M. Dellacasa, F. J. Cabrero-Sañudo, (2019). 'Pseudogonaphodiellus zdzislawae. Distribución potencial.', escala: 1:2000000. edición: 1. Instituto de Ecología A. C. Proyecto: JM032, Distribución potencial en taxones hiperdiversos y poco conocidos (Coleoptera: Insecta: Scarabaeoidea): estimando la localización de nuevos taxones y el efecto de los cambios en los usos del suelo. El Proyecto fue financiado por la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO). Ciudad de México, México.
      Fecha de publicación:
      29-05-2019
      Nombre del producto:
      Pseudogonaphodiellus zdzislawae Distribución potencial (Lobo et al., 2019)
      Formato de representación geográfica:
      Shapefile. Formato vectorial compuesto por 4 archivos (shp, shx, dbf,prj)
      Información complementaria:
      Escala: 1:2000000
      Acceso en línea:
      http://www.conabio.gob.mx/informacion/metadata/gis/pzd032dpgw.xml?_httpcache=yes&_xsl=/db/metadata/xsl/fgdc_html.xsl&_indent=no
    2. Descripción
      Resumen:
      El modelo de distribución potencial de Pseudogonaphodiellus zdzislawae se elaboró dentro del proyecto JM032 'Distribución potencial en taxones hiperdiversos y poco conocidos (Coleoptera: Insecta: Scarabaeoidea): estimando la localización de nuevos taxones y el efecto de los cambios en los usos del suelo' apoyado por CONABIO. El modelo se basó en datos de ocurrencias obtenidos de referencias bibliográficas, en colecciones de historia natural personales e institucionales, el Sistema Nacional de Información sobre Biodiversidad de la CONABIO (SNIB), la Global Biodiversity Information Facility (GBIF) y como variables predictoras 19 variables climáticas de WorldClim y la variable de elevación obtenida de HIDRO1k. El modelo de distribución se generó con el programa ModestRv 5.2 y tiene una resolución de 2 km.
      Propósito:
      Estimar la distribución potencial en México y áreas aledañas de la especie Pseudogonaphodiellus zdzislawae, utilizando el programa ModestRv5.2
      Información suplementaria:
      Otras instituciones participantes: Museo Nacional de Ciencias Naturales-Csic. Departamento de Biogeografía y Cambio Global. España. Universidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Biociencias, Departamento de Biologia e Zoologia. Brasil. Museo di Storia Naturale e del Territorio, Italia. Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Biológicas, Departamento de Zoología y Antropología Física. España. Referencias en la web: http://www.conabio.gob.mx/institucion/cgi-bin/datos2.cgi?Letras=JM&Numero=32
    3. Periodo de validez de los datos
      Fecha y hora:
      No aplica
      Vigencia:
      1965 - 2007
    4. Estado de la información
      Progreso:
      Terminado
      Mantenimiento:
      No planeado
    5. Dominio espacial
      Descripción de la extensión geográfica:
      México
      Coordenadas extremas:
      (Oeste) -101.550003051758, (Este) -95.4499969482422, (Norte) 18.8166675567627, (Sur) 15.9166660308838
    6. Palabras clave
      Tema:
      2019, Biogeografía, escarabajos, Escarabajos del estiercol, JM032, Modelos de distribución, Pseudogonaphodiellus, Pseudogonaphodiellus zdzislawae
      Lugar:
      Guerrero, México, Oaxaca, República Mexicana
    7. Taxonomía
      Palabras clave:
      Tema: Insecta, Coleoptera, Scarabaeidae, Pseudogonaphodiellus, Pseudogonaphodiellus zdzislawae
      Sistema taxonómico:

      Clasificación:

      Fuente:

      • 'Catálogo de autoridades taxonómicas de especies de flora y fauna con distribución en México.'

        20180000. CONABIO (comp.), (2018), 'Catálogo de autoridades taxonómicas de especies de flora y fauna con distribución en México.', Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad, Base de datos SNIB-CONABIO. http://www.enciclovida.mx/, México.

      Procedimiento taxonómico: No conocido

      Clasificación:

      Animalia: Arthropoda: Insecta: Coleoptera: Scarabaeidae: Pseudogonaphodiellus:

    8. Herramienta de análisis
    9. Condiciones de acceso
      Sin restricciones
    10. Condiciones de uso

      Importante:

    11. Contacto
    12. Vista previa
      Nombre del recurso:
      http://geoportal.conabio.gob.mx/descargas/mapas/imagen/20/pzd032dpgw
      Descripción:
      171 x 132 píxeles
      Formato:
      image/png
      Nombre del recurso:
      http://geoportal.conabio.gob.mx/descargas/mapas/imagen/96/pzd032dpgw
      Descripción:
      1002 x 774 píxeles
      Formato:
      image/png
    13. Créditos y reconocimientos
    14. Restricciones de uso
    15. Sistema nativo
      ModestRv5.2, ArcView 3.2, DELL INSPIRON 14R. Intel Core i5. 2.67 GHz, RAM 4.00 GB, Windows 7 Home Premium, Service Pack 1
    16. Documentos relacionados

      Pseudogonaphodiellus zdzislawae Registros de presencia usados para elaborar el mapa de distribución potencial (Lobo et al., 2019)

      Archivo de descarga compactado en ZIP. Contiene ESRI Shapefile (SHP) en Coordenadas geográficas WGS84. (EPSG:4326).

      Pseudogonaphodiellus zdzislawae Registros de presencia usados para elaborar el mapa de distribución potencial (Lobo et al., 2019)

      Acceso directo al mapa en el Geoportal de CONABIO. Coordenadas geográficas WGS84. (EPSG:4326)

      Página de enciclovida para Pseudogonaphodiellus zdzislawae a nivel de orden

      Enlace por idcatalogo 7471COLEO en http://enciclovida.mx/especies/

  2. Calidad de la información
    1. Precisión de los atributos no espaciales
    2. Consistencia lógica
      Gabinete
    3. Cobertura del tema
      Se depuró la base de datos de registros de presencia de la especie creada con datos bibliográficos, colecciones científicas y personales, SNIB-CONABIO y GBIF. Se utilizaron variables climáticas procedentes de WorldClim. Se utilizó la aplicación Niche of Occurrence (NOO) del programa ModestR v5.2. (http://www.ipez.es/modestr/) para realizar distintos pasos del proceso de modelación. Se delimitó, primeramente, una región geográfica utilizando las coordenadas extremas: -74.9464 Este, -122.9933 Oeste, 37.8398 Norte y 6.391724 Sur (que abarca desde el sur de Estados Unidos, los países de México, Belice, Guatemala, Honduras, El Salvador, Nicaragua, Panamá, y Costa Rica), en la que se eligieron las variables climáticas no correlacionadas entre sí y en la que se representaron los resultados de la modelación. Para cada especie se delimitó el área accesible (Geographical Backgound o GB), utilizando la información de cuencas del proyecto WaterBase (www.waterbase.org). Seguidamente, se construyó una 'compounded environmental layer' o CEL para cada especie usando coordenadas polares, con el objetivo de tener almacenada en un único archivo la información de todas los predictores relevantes para cada especie en su área accesible o GB. Las celdas con observaciones de presencia son proyectadas en este CEL calculándose una función de densidad con estas observaciones (smoothing = 2). El valor máximo y mínimo de los predictores en las celdas con valores positivos de esta función de densidad se utiliza para determinar el Multidimensional Enveloping, es decir, la hipótesis de distribución probable de la especie. Se calculó el AUC, o área bajo la curva ROC, de cada predicción como medida de precisión de las predicciones (Phillips, 2017). Para la elaboración del mapa geográfico se empleó ArcView 3.2. Se estableció un umbral para transformar valores continuos en binarios (presencia/ausencia), sustituyendo la fracción de ausencias erróneamente predichas como presencias (1-especificidad), por la fracción del área de estudio (Phillips, 2017).
    4. Precisión de los atributos espaciales
    5. Procesamiento

      Fuentes:

      • Lobo, J. M., F. Escobar, F. Vaz de Mello, G. Halffter, M. Dellacasa, J. Cabrero, A. Peña-Peniche, (2019), 'Distribución potencial en taxones hiperdiversos y poco conocidos (Coleoptera: Insecta: Scarabaeoidea): estimando la localización de nuevos taxones y el efecto de los cambios en los usos del suelo.', versión: 1, Instituto de Ecología A. C., Ciudad de México, México. Base de datos SNIB-CONABIO. Proyecto JM032., http://www.conabio.gob.mx/institucion/cgi-bin/datos2.cgi?Letras=JM&Numero=32

      • 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/

      • EROS Data Center, (2000), 'HYDRO1k Elevation Derivative Database', U.S. Geological Survey Earth Resources Observation and Science (EROS) Center, USA. The effort has been led by U.S.G.S. scientists in collaboration with the United Nations Environment Programme/Global Resource Information Database (UNEP/GRID) located in Sioux Falls, South Dakota., https://lta.cr.usgs.gov/HYDRO1KReadMe

      • García-Roselló, E., C. Guisande, J. González-Dacosta, J. Heine, P. Pelayo-Villamil, A. Manjarrás-Hernández, A. Vaamonde, C. Granado-Lorencio, (2013), 'ModestR: a software tool for managing and analyzing species distribution map databases', Ecography, Volume 36, Issue 11 https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2013.00374.x, http://www.ipez.es/modestr/

      • García-Roselló, E., C. Guisande, J. Heine, P. Pelayo-Villamil, A. Manjarrés-Hernández, L. González Vilas, J. González-Dacosta, A. Vaamonde, C. Granado-Lorencio, (2014), 'Using ModestR to download, import and clean species distribution records.', Methods in Ecology and Evolution, Volume 5, Issue 7 https://doi.org/10.1111/2041-210X.12209, http://www.ipez.es/modestr/

      • George, C, L.F. Leon, (2007), 'WaterBase: SWAT in an open source GIS', The Open Hydrology Journal, United Arab Emirates. Volumen 1, página 19-24 DOI: 10.2174/1874378100802010001, http://www.waterbase.org/download.html

      Procedimientos:

      • No aplica: 1. Se delimitó, primeramente, una región geográfica utilizando las coordenadas extremas: -74.9464 Este, -122.9933 Oeste, 37.8398 Norte y 6.391724 Sur (que abarca desde el sur de Estados Unidos, los países de México, Belice, Guatemala, Honduras, El Salvador, Nicaragua, Panamá, y Costa Rica), en la que se eligieron las variables climáticas de WorldClim no correlacionadas entre sí. Se calculó iterativamente el VIF (Variance Inflaction Factor) a las variables predictoras, que mide la multicolinealidad entre ellas. Utilizando un VIF<10 se seleccionaron 10 variables precipitación del trimestre más frío, precipitación del trimestre más cálido, estacionalidad en las precipitaciones, precipitación del mes más seco, precipitación del mes más húmedo, temperatura media del trimestre más seco, temperatura media del trimestre más húmedo, temperatura máxima del mes más cálido, isotermalidad y rango diurno medio de temperaturas. 2. Se depuró la base de datos de puntos de aparición de la especie creada con datos bibliográficos, colecciones científicas y personales, SNIB-CONABIO, y GBIF. Primero, se arregló la taxonomía, actualizando y aclarando la identidad especifica de la especie; segundo, se verificaron las inconsistencias en la distribución considerando la información previa que se tenía sobre la biología y la distribución de la especie y con la opinión de los taxónomos expertos; y tercero, en el programa ModestR se crearon mapas de registros de la especie y se anexaron a cada punto de registro los valores de 10 variables climáticas seleccionadas anteriormente y la variable de elevación de HIDRO1K. Se hizo un análisis de Jacknife al perfil climático para identificar los registros atípicos, lo cuales fueron verificados por los expertos taxónomos; quedando un total de 9 registros de presencia que se usaron para modelar la especie. Se usó el 100 % de los datos tanto para construir el modelo como para validarlo. 3. Se utilizó la aplicación Niche of Occurrence (NOO) del programa ModestR v5.2. (http://www.ipez.es/modestr/) para llevar a cabo los distintos procesos. 4. Se delimitó el área accesible (Geographical Backgound o GB) para cada una de las especies individualmente, utilizando la información de las cuencas proporcionada por el proyecto WaterBase (www.waterbase.org), el cual incluye un código jerárquico. Se seleccionaron las cuencas hidrográficas de menor nivel con observaciones de presencia que, a su vez, están conectadas entre sí y producen un área continua. 5. Se eligieron las variables más representativas (al menos 80% de contribución) para discriminar entre las condiciones ambientales existentes en las celdas de 5 minutos con presencias observadas respecto al total de celdas del área accesible o GB mediante el Instability Index (Guisande et al. 2017). Las variables con un porcentaje de contribución mayor a este Instability Index se asume que son aquellas que afectarían más la distribución de cada especie en el área accesible. Estas variables fueron: precipitación del trimestre más frío, estacionalidad en las precipitaciones, precipitación del mes más seco, precipitación del mes más húmedo, temperatura máxima del mes más cálido e isotermalidad. 6. Se construye una 'compounded environmental layer' o CEL para cada especie usando coordenadas polares, con el objetivo de tener almacenada en un único archivo la información de todas los predictores relevantes para cada especie en su área accesible o GB. 7. Las celdas con observaciones de presencia son proyectadas en este CEL calculándose una función de densidad con estas observaciones (smoothing = 2). El valor máximo y mínimo de los predictores en las celdas con valores positivos de esta función de densidad se utiliza para determinar todas aquellas celdas del área accesible o GB con valores comprendidos dentro de ese rango (o Multidimensional Enveloping). Se trata de las localidades que pertenecen a las mismas cuencas que las observaciones constatadas y que, a la vez, poseen condiciones climáticas similares a las existentes en los lugares de presencia. Este resultado se considera la hipótesis de distribución probable de la especie. 8. Se calculó el AUC o área bajo la curva ROC de cada predicción como medida de precisión de las predicciones siguiendo el método tradicionalmente usado y propuesto por Phillips (2017) para cuando no existen datos de ausencia fiables. El valor obtenido fue de 0.9996. 9. Para la elaboración del mapa geográfico se empleó ArcView 3.2. Se estableció un umbral para transformar valores continuos en binarios (presencia/ausencia). El umbral ideal es el que minimiza la diferencia entre sensitividad (proporción de presencias correctamente predichas) y especificidad (proporción de ausencias correctamente predichas) (Liu et al., 2005; Jiménez-Valverde & Lobo, 2007). Sin embargo, como no se conocen las ausencias y la especificidad depende de la relación entre el área de estudio y el área de distribución de la especie (que tampoco se conoce), no puede calcularse la especificidad. En su lugar se ha propuesto sustituir la fracción de ausencias erróneamente predichas como presencias (1-especificidad) necesaria para el cálculo del AUC por la fracción del área de estudio (Phillips, 2017), de modo que se maximiza la obtención de predicciones capaces de predecir correctamente una alta proporción de las presencias en la menor área posible.

    6. Porcentaje del área de estudio cubierta por nubes
  3. 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:
      60
    4. Información de imágenes
  4. 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)
  5. Atributos no espaciales
    1. Descripción detallada

      Nombre: PZD032DPGW.DBF

      Definición: Es la base de las entidades geográficas y está constituido por campos y registros. Contiene valores de 1 que indica la probabilidad de presencia de la especie.

      Fuente: No conocido

      Atributo Descripción Fuente [1] Dominio [2] Precisión [3]
      GRIDCODE Numérico Datos del proyecto Los valores de 1 corresponden a la presencia de la especie. -
    2. Descripción resumida
  6. 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
      pzd032dpgw
    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:

      Precio: Acceso libre sin ningún cargo al público en general.

    5. Medios de distribución especiales
    6. Requisitos técnicos
      Tener Arc-Info, ArcView o sistemas compatibles, en caso que existan se pueden visualizar en Google Earth KML y/o conexión al servicio WMS.
    7. Disponibilidad
  7. Acerca de este documento
    1. Fecha de creación o última actualización
      29-05-2019
    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
COMISIÓN NACIONAL PARA EL CONOCIMIENTO Y USO DE LA BIODIVERSIDAD

Av. Liga Periférico – Insurgentes Sur No. 4903. Col. Parques del Pedregal. Del. Tlalpan. 14010. México, DF. Tel. (55) 5004-5018 y (55) 5004-4938. Correo electrónico ssig@conabio.gob.mx

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