Post on 06-Jul-2015
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Herramientas
CAPFITOGENGEOQUAL, ELCmapas, ECOGEO
Mauricio Parra Quijano
Coordinador Programa
CAPFITOGEN
Programa para el Fortalecimiento de las Capacidades en
Programas Nacionales de conservación de RFG de América
Latina
CAPFITOGEN
Adaptación
Desarrollo
Transferencia de tecnología
Herramientas CAPFITOGEN
Creando y llevando tecnología a
PN de Latinoamérica
1. Avances científicos/metodológicos
1. Avances científicos/metodológicos
2. Adaptación de tecnología, creación de herramientas “amigables”
Creando y llevando tecnología a
PN de Latinoamérica
2. Adaptación de tecnología, creación de herramientas“amigables”
1. Avances científicos/metodológicos
Creando y llevando tecnología a
PN de Latinoamérica
3. Transferencia de tecnología / entrenamiento / asistencia
2. Adaptación de tecnología, creación de herramientas“amigables”
1. Avances científicos/metodológicos
Creando y llevando tecnología a
PN de Latinoamérica
3. Transferencia de tecnología / entrenamiento / asistencia
2. Adaptación de tecnología, creación de herramientas“amigables”
Programas Nacionales en RFG Procesos actuales
El mismo equipo!
ImpactoProceso mejorado
Más eficiente Sin inversiones adicionales (PC) Para actividades básicas en RFG Con mínimo entrenamiento
1. Avances científicos/metodológicos
Creando y llevando tecnología a
PN de Latinoamérica
Diseño de herramientas CAPFITOGEN
Idea + desarrollo metodológico
Validación científica (teórica y práctica)
Publicación (peer review)
Preparación datos/capas Desarrollo script R
Desarrollo interfaz Java / tomcat
Herramienta + documentación
Asistencia
Herramienta CAPFITOGENprueba / distribución
Herramientas CAPFITOGEN
• GEOQUAL
• ELCmapas
• ECOGEO
• Representa
• Colnucleo
• DIVmapas
• FIGS_R
Por qué evaluar la calidad
de la georreferenciación?
Punto real
x km
1030
75
100
Coordenadas
10 km
5 oC
6 oC
7 oC8 oC 9 oC
1 km
Efectos
Por qué evaluar la calidad
de la georreferenciación?
Nivel Valor
ORIGCTY CRI
ADM1 Punta Arenas
ADM2 Buenos Aires
ADM3 NA
ADM4 NA
Nivel Valor
ORIGCTY CRI
ADM1 Punta Arenas
ADM2 Pérez Zeledón
ADM3 NA
ADM4 NA
Descripción de la localidad
GEOQUAL
• Es una herramienta para asignar un valor de calidad a las entradas de una colección de germoplasma que cuentan con coordenadas en sus datos de pasaporte.
•El usuario ingresa sus datos de pasaporte en formato FAO-Bioversity 2012.
•GEOQUAL calcula tres parámetros COORQUAL, LOCALQUAL y SUITQUAL además de otros varios subparámetros.
•Los parámetros se sumarizan para generar TOTALQUAL (0-60) o TOTALQUAL100 (0-100).
0 100
TOTALQUAL100: Valor unificado de la calidad de la georreferenciación80
COORQUAL
Parámetro que determina la calidad intrínseca de las coordenadas contenidas en los datos de pasaporte. Valores de 0 a 20. Subparámetros:
• ERRORES: Valores por fuera del marco posible de coordenadas
• PRECIS: Precisión a nivel de grados, minutos o segundos (sexagesimal)
• GEORBLE: Probabilidad de coordenadas correctas desde descripción de localidad
• INTERTEMP: Calidad de las coordenadas por año de recolección
• *GEOREFMETH: Sistema por el cual se han asignado coordenadas
SUITQUAL
Parámetro que asigna un valor de calidad a las coordenadas de acuerdo a lo apropiado del sitio de recolección para el crecimiento de plantas. Valores de 0 a 20.
• Diferencia entre plantas cultivadas y silvestres (SAMPSTAT)
• Usa información sobre uso de suelo proveniente del mapa Global Land Cover (1 km)
SUITQUAL
> 30 km
10-20 km
5-10 km
0-1 km
En tierra
0 20
Distancia a tierra
SUITQUAL
Baja resolución
Alta resolución
zoom!
LOCALQUALParámetro que proviene de la comparación de la descripción de la localidad consignada en los datos de pasaporte y la que proviene de las coordenadas.
• La información administrativa extraída para las coordenadas es de GADM
• La comparación es entre cadenas de caracteres, generándose una distancia (Levenshtein). Se fijan unos límites de inserciones, deleciones o cambios para asumir que una cadena es igual a otra. Función “agrep” de R
• De acuerdo a la cantidad de emparejamientos correctos, se asigna un valor que va de 0 a 20.
Localidad Coordenadas Coordenadas 2
ORIGCTY ISO
ADM1 NAME1 VARNAME1
ADM2 NAME2 VARNAME2
ADM3 NAME3 VARNAME3
ADM4 NAME4 VARNAME4
LOCALQUAL
TOTALQUAL y TOTALQUAL100
TOTALQUAL = COORQUAL + SUITQUAL + LOCALQUAL
VALORES DE 0 A 60
TOTALQUAL100 = (TOTALQUAL*60) /100
0 98
GEOQUAL en SIERFE913 entradas
seleccionadas
GEOQUAL en SIERFE722 entradas
seleccionadas
Herramientas CAPFITOGEN
• GEOQUAL
• ELCmapas
• ECOGEO
• Representa
• Colnucleo
• DIVmapas
• FIGS_R
Como se hace un mapa ELC?
Selección de las variables
Variables Geofísicas
Análisis de agrupamientos
DeterminaciónNúmero óptimo
grupos
Combinación(N bioclimáticos*N geofísicos*N edáficos)
Categorías
MAPA
Descripción Categorías por variables originales
Variables Edáficas
Análisis de Agrupamientos
DeterminaciónNúmero óptimo
grupos
Variables Bioclimáticas
Análisis de Agrupamientos
DeterminaciónNúmero óptimo
grupos
Selección de las variables
Conocimiento experto
• Los expertos y conocedores de una especie son una valiosa fuente de información
• Las encuestas son un medio eficiente para recabar información de conocimiento experto (internet/correo electrónico, encuentros, talleres, etc.)
• Se hacen listas de variables por componente, con detalles sobre la naturaleza de las variables (explicación de códigos, unidades de la variable, fuente, etc.) y se pide asignar un valor en base a la importancia que tendría la variable en la adaptación de la especie.
Búsquedas bibliográficas sobre factores preponderantes en la adaptación de una especie objetivo
Selección de las variables
Depuración:
• Redundancia? Correlación? Colinealidad?
• Análisis de correlaciones bivariadas, PCA, factor de inflación de la varianza VIF (comparación de las relaciones lineales entre variables – solo en regresión)
• Significancia. A través de un análisis de regresión múltiple contando con una variable dependiente (que nos de una idea de adaptación).
x1
x2
x1
x1
x1
Resultados ELCmapas
• Mapas (se pueden abrir con DIVA-GIS) y tablas que describen cada categoría.
Herramientas CAPFITOGEN
• GEOQUAL
• ELCmapas
• ECOGEO
• Representa
• Colnucleo
• DIVmapas
• FIGS_R
ECOGEO es una caracterización
0 cm
5 cm
10 cm
Longitudentrenudos= 5.56 cm
1 2 3
1 0 1
0 1 0= presente = 1
= ausente = 0
NO del germoplasma
Sino del sitio de recolección
ECOGEOGRÁFICA
Matriz de caracterización(identificadorentrada vsdescriptoresEcogeográficos)
Tabla datospasaporte
SIG
Elevación
Temp media anual
Carbón Orgánico suelo
pH suelo sup
….….
Y
X
Extracción puntual o radial
2 4 3
1 3 2
1 3 2
1
1
3
1 1 3 4
Variable ecogeográfica x
NA
NA
NA
NA
1 1 3 4NA
ACCENUMB VARIABLE
a NA
b NA
c 2
2 4 3
1 3 2
1 3 2
1
1
3
1 1 3 4
NA
NA
NA
NA
1 1 3 4NA
a
b
c
Distribución entradasen datos pasaporte
2 4 3
1 3 2
1 3 2
1
1
3
1 1 3 4
NA
NA
NA
NA
1 1 3 4NA
Superimposición SIG Resultado extracción
ACCENUMB VARIABLE
a NA (1)
b 1
c 3
a
b
c
Verdadera ubicación
a=68
b=65
c=50
GEOQUALincertidumbre
Radio (tamp)
Extracción radial
2 4 3
1 3 2
1 3 2
1
1
3
1 1 3 4
NA
NA
NA
NA
1 1 3 4NA
Extracción radial
ACCENUMB VALORESCAPTURADOS
PROMEDIO
a NA,1,1 1
b NA,1,1 1
c 3,2,1,3,2,3
2.333
Superimposición SIG
Resultado extracción radial
ACCENUMB VARIABLE
a 1
b 1
c 3
Extracción correcta
ACCENUMB VARIABLE
a NA
b NA
c 2
Extracción puntual
1
1
2.333
Análisis multivariado/multivariante
Matrizde caracterización
40
9-0
93
20
-05
31
9-0
53
18
-05
31
7-0
53
15
-05
31
6-0
54
05
-09
39
1-0
73
90
-07
38
6-0
93
85
-07
38
6-0
73
75
-06
40
6-0
93
23
-05
37
6-0
73
21
-05
40
1-0
83
11
-05
37
2-0
63
77
-07
30
7-0
53
69
-06
29
9-0
53
68
-06
53
0-0
95
28
-09
52
7-0
95
23
-09
52
4-0
93
78
-07
37
9-0
75
26
-09
50
4-0
9-v
50
4-0
95
03
-09
-v5
03
-09
50
1-0
95
02
-09
50
7-0
95
34
-09
53
3-0
95
31
-09
53
2-0
93
00
-05
54
1-0
95
40
-09
53
6-0
95
35
-09
52
2-0
95
29
-09
53
9-0
95
37
-09
53
8-0
93
08
-05
41
4-0
92
76
-05
27
7-0
53
06
-05
35
7-0
63
65
-06
36
6-0
65
05
-09
-v5
25
-09
41
5-0
92
85
-05
28
3-0
52
84
-05
54
6-1
04
03
-09
40
2-0
93
55
-06
35
6-0
63
04
-05
30
2-0
53
03
-05
34
9-0
63
37
-06
33
8-0
63
97
-08
35
3-0
63
96
-08
41
3-0
95
16
-09
45
4-0
94
55
-09
41
2-0
92
79
-05
28
1-0
52
87
-05
28
0-0
52
91
-05
30
9-0
53
89
-07
39
2-0
73
24
-06
35
0-0
63
51
-06
52
1-0
9-v
52
1-0
95
20
-09
-v5
19
-09
-v5
19
-09
51
8-0
9-v
51
8-0
95
17
-09
-v5
17
-09
51
6-0
9-v
51
5-0
9-v
51
5-0
95
14
-09
-v5
14
-09
46
5-0
94
64
-09
46
3-0
94
62
-09
46
1-0
94
60
-09
45
9-0
94
58
-09
45
6-0
94
57
-09
50
6-0
9-v
50
5-0
95
06
-09
51
3-0
9-v
51
3-0
95
12
-09
-v5
12
-09
51
1-0
9-v
51
1-0
95
10
-09
-v5
10
-09
50
9-0
9-v
50
9-0
95
08
-09
50
8-0
9-v
26
8-0
52
88
-05
28
9-0
53
61
-06
34
1-0
63
60
-06
29
2-0
55
48
-10
34
8-0
63
47
-06
34
6-0
63
45
-06
34
3-0
63
42
-06
33
5-0
63
34
-06
33
3-0
63
32
-06
32
7-0
6-v
32
5-0
62
93
-05
29
8-0
55
51
-10
29
7-0
52
96
-05
29
5-0
52
94
-05
26
2-0
52
63
-05
41
0-0
94
11
-09
41
7-0
94
18
-09
39
3-0
72
75
-05
39
4-0
75
49
-10
55
2-1
05
50
-10
39
5-0
74
04
-09
26
6-0
53
80
-07
27
4-0
54
67
-09
41
6-0
94
66
-09
38
3-0
73
82
-07
26
9-0
52
65
-05
26
7-0
53
81
-07
27
3-0
52
72
-05
27
0-0
52
71
-05
30
1-0
52
82
-05
30
5-0
55
07
-09
-v4
53
-09
45
2-0
94
50
--0
94
51
-09
02
46
8
Cluster analysis - Ecogeographic characterization
hclust (*, "average")
ecogeodist
He
igh
t
d = 1
2 3
4
5
6 7
8 9 10 11 12
13 14
15 16
17
18
19
20
21 22 23
24
25 26
27 28 29
30 31 32 33
34
35
36
37
38 39 40
41
42
43
44
45 46
47 48 49 50 51 52
53
54
55
56 57 58 59 60 61
62 63
64
65 66 67 68 69 70
71
72 73
74
75 76
77
78 79
80 81
82
83
84
85
86 87
88 89
90 91
92 93
94 95 96
97
98 99
100
101
102
103
104 105
106
107 108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122 123 124 125
126 127
128 129 130 131 132 133 134 135 136 137
138 139
140 141 142 143 144 145
146
147
148 149
150
151
152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163
164 165 166 167
168
169 170 171 172 173 174 175 176 177 178
179
180 181
182
183 184 185
186
187
188 189 190 191
192 193 194 195 196
197 198
199
200 201 202
203 204
DECLATITUDE
alt
northness
slope
bio_18
bio_1
t_clay
t_sand
t_oc t_silt
t_ph_h2o
Eigenvalues
FIN