Spinus tristis (jilguerito canario) invierno Distribución potencial (Navarro-Sigüenza et al. 2018)

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

Autor: Navarro-Sigüenza, A. G., A. Gordillo-Martínez, A. Townsend-Peterson, C. A. Ríos-Muñoz, C. R. Gutiérrez-Arellano, D. Méndez-Aranda, T. Kobelkowsky-Vidrio, L. E. Sánchez-Ramos, (2018)

Palabras clave: 2018, Distribución potencial, JM071, Invierno, Spinus tristis

Fecha de publicación: 15-08-2014, del metadato 15-08-2018

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  1. Información de identificación
    1. Referencia
      Información de referencia:
      Autor:
      Navarro-Sigüenza, A. G., A. Gordillo-Martínez, A. Townsend-Peterson, C. A. Ríos-Muñoz, C. R. Gutiérrez-Arellano, D. Méndez-Aranda, T. Kobelkowsky-Vidrio, L. E. Sánchez-Ramos, (2018). 'Spinus tristis (jilguerito canario) invierno. Distribución potencial.', escala: 1:1300000. edición: 1. Museo de Zoología Alfonso L. Herrera, Facultad de Ciencias, Universidad Nacional Autónoma de México. Proyecto: JM071, Mapas de distribución de las aves terrestres nativas de Mesoamérica. El Proyecto fue financiado por la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO). Ciudad de México, México.
      Fecha de publicación:
      15-08-2014
      Nombre del producto:
      Spinus tristis (jilguerito canario) invierno Distribución potencial (Navarro-Sigüenza et al. 2018)
      Formato de representación geográfica:
      Shapefile. Formato vectorial compuesto por 4 archivos (shp, shx, dbf,prj)
      Información complementaria:
      Escala: 1:1300000
      Acceso en línea:
      http://www.conabio.gob.mx/informacion/metadata/gis/stri071dpgw.xml?_httpcache=yes&_xsl=/db/metadata/xsl/fgdc_html.xsl&_indent=no
    2. Descripción
      Resumen:
      Se elaboró el modelo de distribución potencial de Spinus tristis (invierno) dentro del proyecto JM071 Mapas de distribución de las aves terrestres nativas de Mesoamérica. Se estimó la distribución potencial de esta especie, utilizando datos geográficos digitales correspondientes a localidades de colecta y sitios de avistamiento, así como variables climáticas. Los datos fueron incorporados al programa OpenModeller para generar el modelo, utilizando el algoritmo GARP.
      Propósito:
      Estimar la distribución potencial de Spinus tristis (invierno)
    3. Periodo de validez de los datos
      Fecha y hora:
      No aplica
      Vigencia:
      2013-2018
    4. Estado de la información
      Progreso:
      Terminado
      Mantenimiento:
      No planeado
    5. Dominio espacial
      Descripción de la extensión geográfica:
      Estados Unidos y norte de México
      Coordenadas extremas:
      (Oeste) -124.715065002441, (Este) -59.7150573730469, (Norte) 51.6627769470215, (Sur) 19.2427749633789
    6. Palabras clave
      Tema:
      2018, Distribución potencial, JM071, Invierno, Spinus tristis
      Lugar:
      Canadá, Estados Unidos de América, Baja California, Chihuahua, Coahuila de Zaragoza, Guanajuato, Hidalgo, Jalisco, Nuevo León, Puebla, Querétaro, San Luis Potosí, Sonora, Tamaulipas, Veracruz de Ignacio de la Llave, Zacatecas
    7. Taxonomía
      Palabras clave:
      Tema: Aves, Passeriformes, Fringillidae, Spinus, Spinus tristis, Jilguerito Canario, Jilguero canario Español, American Goldfinch, Catnip-Bird, Thistle Bird, Thistle-Bird Inglés, Goudsijs, Treursijs Holandés, Guldsiska Sueco, Guldsisken Danish, Chardonneret jaune Francés, Pintassilgo-americano Portugués
      Sistema taxonómico:

      Clasificación:

      Fuente:

      • 'IOC World Bird Names'

        20130130. Donsker, D.B., Gill, F., (2013/01/30), 'IOC World Bird Names', 3.3, International Ornithologists' Union,

      Procedimiento taxonómico: No conocido

      Clasificación:

      Animalia: Chordata: Aves: Passeriformes: Fringillidae: Spinus: (, , , , , , , , , , , )

    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/stri071dpgw
      Descripción:
      171 x 132 píxeles
      Formato:
      image/png
      Nombre del recurso:
      http://geoportal.conabio.gob.mx/descargas/mapas/imagen/96/stri071dpgw
      Descripción:
      1002 x 774 píxeles
      Formato:
      image/png
    13. Créditos y reconocimientos
    14. Restricciones de uso
    15. Sistema nativo
      OpenModeller 1.1, ArcView 3.2, Dell Precision T1650, Intel® Core i7, Windows 7 Pro Service Pack 1, 64 bits
    16. Documentos relacionados
  2. Calidad de la información
    1. Precisión de los atributos no espaciales
    2. Consistencia lógica
      Gabinete
    3. Cobertura del tema
      Se integró una base de datos con registros de ubicación de las especies de aves obtenidos de Biologia Centrali Americana, ORNIS Centroamérica (ornisnet.org), aVerAves México (http://www.conabio.gob.mx/otros/nabci/doctos/a_ver_aves.html), Atlas Aves México (Navarro, et al. 2003), y distintas fuentes bibliográficas. La base de datos se depuró geográfica y taxonómicamente. Con los datos depurados se elaboró un dato geoespacial (shapefile) con los registros de presencia de la especie. Se definió una región de modelado M por especie, con base en dos regionalizaciones: ecorregiones de la Comisión para la Cooperación Ambiental (CCA 1997) y ecorregiones del Fondo Mundial para la Naturaleza (Olson et al. 2001). Se utilizaron 8 variables climáticas generadas a partir de las variables de WorldClim. Los modelos fueron generados en el programa OpenModeller utilizando el algoritmo GARPwithBestSubsets. Para la evaluación global del modelo se utilizó una curva ROC de los datos internos. Los modelos continuos se trasformaron a binarios utilizando el 10 % como umbral máximo de omisión. Finalmente, el mapa fue editado eliminando áreas con sobrepredicción utilizando las ecorregiones de World Wildlife Fund [http://www.wwf.org]) e información publicada. Estos dos últimos procesos se realizaron con el Sistema de Información Geográfica ArcView3.1.
    4. Precisión de los atributos espaciales
    5. Procesamiento

      Fuentes:

      • Navarro-Sigüenza, A. G., A. Gordillo-Martínez, T. Kobelkowsky-Vidrio, D. Méndez-Aranda, (2013/01/13), 'Base de datos de las aves terrestres nativas de Mesoamérica.', Escala 1:1. 1, Museo de Zoología Alfonso L. Herrera, Facultad de Ciencias, Universidad Nacional Autónoma de México, México, D.F.

      • CCA, (2009), 'Ecological Regions of North America', Commission for Environmental Cooperation, Sistema de clasificación holística basado en el clima, suelos, formas de la tierra vegetación y también uso de la tierra. Sistema jerárquico: 15 regiones ecológicas nivel I y 50 regiones nivel 2., http://www.cec.org/tools-and-resources/north-american-environmental-atlas/map-files, Montreal, Quebec, Canadá.

      • 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. Allnutt, T. H. Ricketts, Y. Kura, J. F. Lamoreux, W. W. Wettengel, P. Hedao, K. R. Kassem, (2001), 'Terrestrial Ecoregions of the World (TEOW)', 2.0, World Wildlife Fund, La información sobre los métodos usados para generar las capas de Ecorregiones Terrestres del Mundo se pueden consultar en: 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. Allnutt, T.H. Ricketts, Y. Kura, J.F. Lamoreux, W.W. Wettengel, P. Hedao, and K.R. Kassem. Terrestrial Ecoregions of the World: A New Map of Life on Earth (PDF, 1.1M) BioScience 51:933-938, http://worldwildlife.org/publications/terrestrial-ecoregions-of-the-world, Washington, DC.

      • Hijmans, R.J., S. E. Cameron, J. L. Parra, P. G. Jones, A. Jarvis, (2005), 'Global Climate Data', Escala 1:1000000. 1.4, WorldClim, 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/, University of California, Berkeley. U.S.A.

      Procedimientos:

      • No aplica: Se revisó y depuró la base de datos de registros de la especie con base en su distribución geográfica y criterios taxonómicos. Se realizó una segunda depuración para lograr una representación más homogénea, eliminados registros de condiciones ambientales que estuvieran sobre-representadas. En total se utilizaron 452 registros únicos para modelar la especie y con ellos se elaboró un dato geoespacial (shapefile). Se modelo la distribución parcial de la especie (Canadá, Estados Unidos de América y México). Se definió la región 'M' sobre la cual se generó el modelo utilizando dos regionalizaciones: ecorregiones de la Comisión para la Cooperación Ambiental (CCA 2010) y ecorregiones del Fondo Mundial para la Naturaleza (Olson et al. 2001). La M quedó conformada por aquellas regiones en las que existen registros de la especie: Atlantic Highlands, Central USA Plains, Cold Deserts, Eastern Sierra Madre, Everglades, Gulf of Mexico Dry Coastal Plains and Hills, Marine West Coast Forests, Mediterranean California, Mississippi Alluvial and Southeast USA Coastal Plains, Mixed Wood Plains, Mixed Wood Shield, Ozark, Ouachita-Appalachian Forests, South Central Semi-Arid Prairies, Southeastern USA Plains, Tamaulipas-Texas Semi-Arid Plain, Temperate Prairies, Texas-Louisiana Coastal Plain, Upper Gila Mountains, Warm Deserts: Chihuahua, Warm Deserts: Sonora, West Central Semi-Arid Prairies, Western Cordillera, Western Pacific Coastal Plain, Hills and Canyons y Western Sierra Madre Piedmont. Debido a la variación estacional en las condiciones ambientales donde se distribuyen las especies migratorias, se debió utilizar información que pudiera caracterizar las temporadas de reproducción e invierno de forma independiente. Se elaboraron 8 variables climáticas para la temporada de invierno a partir de coberturas de precipitación y temperatura (máxima y mínima) mensuales, obtenidas de los datos climáticos globales de Worldclim 1.4 (Hijmans et al.2005, www.worldclim.org). Las variables fueron recortadas con la región M. Se hizo un análisis de correlación de las 8 variables utilizando el programa R y se eliminaron aquellas que estuvieran correlacionadas en más de 0.85. Las variables seleccionadas fueron: precipitación máxima de la temporada, temperatura máxima de la temporada y desviación estándar de la tempratura máxima de la temporada. Se incorporó el dato geoespacial (shapefile) de los registros de presencia de la especie y las variables climáticas seleccionadas al programa OpenModeller DesktopVersion 1.1.0, todos en formato ASCII GRID. Se generó el modelo de distribución con el algoritmo GARPwithBestSubsets, utilizando los siguientes parámetros: Commission Sample Size: 999; Commission Threshold: 50; Convergence limit: 0.01 Hard Omission Threshold: 100; Max generations: 400; Maximum Number of Threads: 1; Models Under Omission Threshold (Best Subsets): 20; Population size: 50; Resamples: 2500; Total Runs: 100; Training Proportion: 90; Valor umbral para línea de corte: 10% de omisión. A partir del modelo binario generado con el 10 % de omisión se obtuvo el modelo final. En los casos en los que el mapa binario incluyó un gran porcentaje de los registros, se respetó el binario obtenido con este umbral de corte que paso hacer presencia (1). En los casos en los que el mapa binario mostró una predicción sobreajustada, se tomó como presencia (1) toda la predicción del modelo continuo. Finalmente, se editó el modelo resultante eliminando áreas fuera del área de distribución de la especie, a partir del mapa de ecorregiones de World Wildlife Fund [http://www.wwf.org], información publicada, y la experiencia del equipo de trabajo. Para la evaluación global del modelo se utilizó una curva ROC de los datos internos, que en este caso fue de 0.64. El archivo tipo ASCII generado por el programa OpenModeller fue importado al programa ArcView3.2 y convertido a formato GRID de ArcInfo.

    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:
      3156
    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: STRI071DPGW.DBF

      Definición: Representa los valores de presencia de las condiciones favorables.

      Fuente: No conocido

      Atributo Descripción Fuente [1] Dominio [2] Precisión [3]
      GRIDCODE Numérico Datos del proyecto. Representa la presencia de la especie. -
    2. Descripción resumida
  6. Distribución de la información
    1. Información de contacto

      Jose Manuel Davila Rosas

      jdavila@conabio.gob.mx

      Subcoordinador de Sistemas de Información Geográfica


      Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad

      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
      stri071dpgw
    3. Responsabilidad
      La Subdirección 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
      15-08-2018
    2. Fecha de última revisión
    3. Fecha de la siguiente revisión
    4. Información de contacto

      Laura Herrera

      ssig@conabio.gob.mx

      Administrador de Metadatos


      Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad

      Liga Periférico Insurgentes Sur Num. 4903 1er piso. Col. Parques del Pedregal. Delg. Tlalpan, D.F., 14010, México

      Teléfono: 01 55 5004 4963 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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