Sympetrum corruptum (libélulas) Distribución potencial (Córdoba-Aguilar et al., 2018)

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

Autor: Córdoba-Aguilar, A., A. López-Márquez, G. Rodríguez-Tapia, (2018)

Palabras clave: 2018, Distribución Potencial, Ecological Niche Models, Invertebrados, JM006, MaxEnt, Odonatos, Sympetrum corruptum

Fecha de publicación: 11-04-2018, del metadato 11-04-2018

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  1. Información de identificación
    1. Referencia
      Información de referencia:
      Autor:
      Córdoba-Aguilar, A., A. López-Márquez, G. Rodríguez-Tapia, (2018). 'Sympetrum corruptum (libélulas). Distribución potencial.', escala: 1:1000000. edición: 1. Instituto de Ecología, Universidad Nacional Autónoma de México. Proyecto: JM006, Modelación de las especies de Odonatos de 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:
      11-04-2018
      Nombre del producto:
      Sympetrum corruptum (libélulas) Distribución potencial (Córdoba-Aguilar et al., 2018)
      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/sco006dpgw.xml?_httpcache=yes&_xsl=/db/metadata/xsl/fgdc_html.xsl&_indent=no
    2. Descripción
      Resumen:
      Se elaboró el modelo de distribución potencial de Sympetrum corruptum. Se utilizó una lista actualizada de datos geográficos de puntos de recolecta georreferenciados obtenidos de Conabio, OdonataCentral, GBIF y tesis; también se utilizaron las variables climáticas de WorldClim (http://www.worldclim.org/) a una resolución espacial de aproximadamente 1km cuadrado (30 segundos de arco). Dichos datos fueron incorporados en el programa MaxEnt para generar el modelo.
      Propósito:
      Generar el modelo de distribución potencial de Sympetrum corruptum.
      Información suplementaria:
      Referencias en la web: http://www.conabio.gob.mx/institucion/cgi-bin/datos2.cgi?Letras=JM&Numero=6
    3. Periodo de validez de los datos
      Fecha y hora:
      No aplica
      Vigencia:
      1887-1983
    4. Estado de la información
      Progreso:
      Terminado
      Mantenimiento:
      No planeado
    5. Dominio espacial
      Descripción de la extención geográfica:
      México, Belice, Canadá, El Salvador, Estados Unidos de América, Guatemala, Honduras y Nicaragua.
      Coordenadas extremas:
      (Oeste) -131.108993530273, (Este) -52.6339721679688, (Norte) 61.4828224182129, (Sur) 12.7161493301392
    6. Palabras clave
      Tema:
      2018, Distribución Potencial, Ecological Niche Models, Invertebrados, JM006, MaxEnt, Odonatos, Sympetrum corruptum
      Lugar:
      Aguascalientes, Baja California, Belice, Campeche, Canadá, Ciudad de México, Coahuila de Zaragoza, Colima, Chiapas, Chihuahua, Durango, El Salvador, Estados Unidos de América, Guanajuato, Guatemala, Guerrero, Hidalgo, Honduras, Jalisco, México, Michoacán de Ocampo, Morelos, Nayarit, Nicaragua, Nuevo León, Oaxaca, Puebla, Querétaro, Quintana Roo, República Mexicana, San Luis Potosí, Sinaloa, Sonora, Tabasco, Tamaulipas, Tlaxcala, Veracruz de Ignacio de la Llave, Yucatán, Zacatecas
    7. Taxonomía
      Palabras clave:
      Tema: Insecta, Odonata, Libellulidae, Sympetrum, Sympetrum corruptum, libélulas
      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, México. http://www.enciclovida.mx/, México.

      Procedimiento taxonómico: No conocido

      Clasificación:

      Animalia: Arthropoda: Insecta: Odonata: Libellulidae: Sympetrum: ()

    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/sco006dpgw
      Descripción:
      171 x 132 píxeles
      Formato:
      image/png
      Nombre del recurso:
      http://geoportal.conabio.gob.mx/descargas/mapas/imagen/96/sco006dpgw
      Descripción:
      1002 x 774 píxeles
      Formato:
      image/png
    13. Créditos y reconocimientos
    14. Restricciones de uso
    15. Sistema nativo
      ArcView 3.1 y ArcGis-Desktop 10.1, MAXENT Ver. 3.3, Windows
    16. Documentos relacionados

      Sympetrum corruptum (libélulas) Registros de presencia usados para elaborar el mapa de distribución potencial (Córdoba-Aguilar et al., 2018)

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

      Sympetrum corruptum (libélulas) Registros de presencia usados para elaborar el mapa de distribución potencial (Córdoba-Aguilar et al., 2018)

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

      Página de enciclovida para Sympetrum corruptum a nivel de especie

      Enlace por idcatalogo 49646INSEC 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 generó una base de datos de registros de los odonatos presentes en México con datos de ocurrencia obtenidos de distintas fuentes, principalmente datos en línea de GBIF (Global Environmental Facility GBIF), OdonataCentral y datos proporcionados por el SNIB-CONABIO, así como extraídos de distintos trabajos de tesis. Se realizó un detallado proceso de control de calidad de los datos, tanto de aspectos taxonómicos como espaciales. Se eliminaron datos redundantes, duplicados, inconsistentes y sin información. Para generar los modelos se utilizó el programa MaxEnt 3.3.3k (Phillips et al, 2006). Se utilizaron las localidades únicas de cada especie y el juego de 19 variables de WordlClim (http://www.worldclim.org/). Se definió una región o espacio de modelado 'M' para cada especie, a partir de la distribución de los puntos de colecta de cada especie, y utilizando la regionalización de WWF (Olson et al. 2001). Se corrieron 5 modelos y se obtuvo el mapa promedio de las 5 réplicas. Para la elaboración de mapas de distribución se utilizó el sistema de información geográfica ArcView 3.1. Los modelos continuos se transformaron en mapas binarios usando el 10 percentil como criterio de umbral de corte. Se evaluó el desempeño del modelo utilizando el AUC de la ROC completa (Narayani, 2008).
    4. Precisión de los atributos espaciales
    5. Procesamiento

      Fuentes:

      • Córdoba-Aguilar, A., A. Nava-Bolaños, E. U. Martínez-Pérez, G. Rodríguez-Tapia, (2018/06/13), 'Modelación de las especies de odonatos en México.', versión: 1, Instituto de Ecología, Universidad Nacional Autónoma de México., Ciudad de México, México. Base de datos SNIB-CONABIO proyecto No. JM006, http://www.conabio.gob.mx/institucion/cgi-bin/datos2.cgi?Letras=JM&Numero=6

      • 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 o http://www.worldclim.org/

      • 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, (2014/06/13), 'Terrestrial Ecoregions of the World (TEOW)', versión: 1, World Wildlife Fund, Washington, DC. 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

      Procedimientos:

      • No aplica: Se generó una base de datos de registros de la especie Sympetrum corruptum con datos de ocurrencia obtenidos de distintas fuentes, principalmente datos en línea de GBIF (Global Environmental Facility GBIF), OdonataCentral y datos proporcionados por el SNIB-CONABIO, así como extraídos de distintos trabajos de tesis. Se realizó un detallado proceso de control de calidad tanto de la parte taxonómica, como la parte geográfica. Se eliminaron datos redundantes, duplicados, inconsistentes y sin información útil para la generación del modelo. Después de este proceso, se lograron obtener 94 registros de localidades únicas que se utilizaron en el proceso de modelado, 75 % de los registros se usó para entrenamiento y 25 % para validación. Se definió una región o espacio de modelado 'M' para cada especie, a partir de la distribución de los puntos de colecta de cada especie, y utilizando la regionalización de WWF (Olson et al. 2001) para recortar las variables climáticas. La región de modelado M quedó conformada por las siguientes ecorregiones: Alberta Mountain forests, Alberta-British Columbia foothills forests, Allegheny Highlands forests, Appalachian mixed mesophytic forests, Appalachian-Blue Ridge forests, Arizona Mountains forests, Atlantic coastal pine barrens, Bajío dry forests, Balsas dry forests, Belizian pine forests, Blue Mountains forests, British Columbia mainland coastal forests, California Central Valley grasslands, California coastal sage and chaparral, California interior chaparral and woodlands, California montane chaparral and woodlands, Canadian Aspen forests and parklands, Cascade Mountains leeward forests, Central American Atlantic moist forests, Central American dry forests, Central American montane forests, Central American pine-oak forests, Central and Southern Cascades forests, Central and Southern mixed grasslands, Central British Columbia Mountain forests, Central Canadian Shield forests, Central forest-grasslands transition, Central Mexican matorral, Central Pacific coastal forests, Central tall grasslands, Central U.S. hardwood forests, Chiapas Depression dry forests, Chiapas montane forests, Chihuahuan desert, Chimalapas montane forests, Colorado Plateau shrublands, Colorado Rockies forests, East Central Texas forests, Eastern Canadian forests, Eastern Cascades forests, Eastern forest-boreal transition, Eastern Great Lakes lowland forests, Edwards Plateau savanna, Everglades, Flint Hills tall grasslands, Florida sand pine scrub, Fraser Plateau and Basin complex, Great Basin montane forests, Great Basin shrub steppe, Gulf of St. Lawrence lowland forests, Jalisco dry forests, Klamath-Siskiyou forests, Lake, Meseta Central matorral, Mesoamerican Gulf-Caribbean mangroves, Mid-Continental Canadian forests, Middle Atlantic coastal forests, Midwestern Canadian Shield forests, Mississippi lowland forests, Mojave desert, Montana Valley and Foothill grasslands, Motagua Valley thornscrub, Nebraska Sand Hills mixed grasslands, New England-Acadian forests, Newfoundland Highland forests, North Central Rockies forests, Northeastern coastal forests, Northern California coastal forests, Northern Mesoamerican Pacific mangroves, Northern mixed grasslands, Northern short grasslands, Northern tall grasslands, Northern transitional alpine forests, Oaxacan montane forests, Okanagan dry forests, Ozark Mountain forests, Palouse grasslands, Pantanos de Centla, Petén-Veracruz moist forests, Piney Woods forests, Puget lowland forests, Rock and Ice, Sierra de los Tuxtlas, Sierra Juarez and San Pedro Martir pine-oak forests, Sierra Madre de Chiapas moist forests, Sierra Madre de Oaxaca pine-oak forests, Sierra Madre del Sur pine-oak forests, Sierra Madre Occidental pine-oak forests, Sierra Madre Oriental pine-oak forests, Sierra Nevada forests, Sinaloan dry forests, Snake-Columbia shrub steppe, Sonoran desert, Sonoran-Sinaloan transition subtropical dry forest, South Avalon-Burin oceanic barrens, South Central Rockies forests, South Florida rocklands, Southeastern conifer forests, Southeastern mixed forests, Southern Great Lakes forests, Southern Mesoamerican Pacific mangroves, Southern Pacific dry forests, Tamaulipan matorral, Tamaulipan mezquital, Tehuacán Valley matorral, Texas blackland prairies, Trans-Mexican Volcanic Belt pine-oak forests, Upper Midwest forest-savanna transition, Veracruz dry forests, Veracruz moist forests, Veracruz montane forests, Wasatch and Uinta montane forests, Western Great Lakes forests, Western Gulf coastal grasslands, Western short grasslands, Willamette Valley forests, Wyoming Basin shrub steppe, Yucatán dry forests y Yucatán moist forests. Se utilizaron las 19 variables de WordlClim (http://www.worldclim.org/) y el programa MaxEnt 3.3.3k (Phillips et al, 2006) para generar el modelo con los siguientes parámetros: salida Logistic, cinco replicas, 1000 iteraciones, Tipo de corrida bootstrap, se activó random seed, se desactivó extrapolate y do clamping y los parámetros restantes se conservaron como estaban. Se obtuvo el mapa promedio de las 5 réplicas y ese mapa se convirtió a mapa binario usando como umbral de corte el 10 percentile training presence (0.2783). Se clasifico el modelo como 0 (ausencia) y 1 (presencia) mediante el Sistema de Información Geográfica ArcView 3.1. El valor de AUC de la ROC resultó de: 0.8944 (training) y 0.8347 (test), lo que indica que es un buen modelo.

    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:
      46420
    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: SCO006DPGW.DBF

      Definición: Es la base de las entidades geográficas y está constituido por campos y registros. Contiene valores de 0 y 1 que indican 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 1 indican presencia y 0 indican ausencia 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
      sco006dpgw
    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
      11-04-2018
    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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