Ecogeografía y SIG en Recursos Fitogenéticos

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Clase para doctorado/máster en Recursos fitogenéticos - UPM y URJC

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Ecogeografía y SIG en Recursos Fitogenéticos

  1. 1. Contenido1. Que es la ecogeografía2. Que son los Sistemas de Información Geográficos SIG (que son los mapas y nociones cartografía)3. Que son los modelos de distribución de especies (SMD)4. Aplicaciones de Ecogeografía, SIG y SMD en la colecta, conservación y utilización eficiente de los RFG - Casos de estudio
  2. 2. 1. Ecogeografía
  3. 3. Que es la ecogeografía? Fenotipo = Genotipo + Ambiente + interacción genotipo x ambienteProducto de losgenes modelados Efecto modelador de los genes y suspor el ambiente, productos.objetivo final de Puede tener tanto peso que condiciona lala mejora aparición o no de genotipos. ADAPTACIÓN Información heredada y heredable (genes vistos en conjunto) que se traduce en proteínas (Fenotipo)
  4. 4. Ecogeografía Adaptación al ambiente Genética (funcional)90`sCombinación de datos climáticos, ecológicos y geográficos que permitenla predicción de patrones de variación genética en poblacionesnaturales de acuerdo a su origen geográfico (Peeters, et al. 1990)Ahora estamos definiendo:Estudio del escenario adaptativo de un organismo, especie o grupo deespecies mediante el análisis de los factores bióticos y abióticos quecondicionan su supervivencia
  5. 5. Información asociada a la adaptación Abiótica Plantas Biótica Antrópica
  6. 6. Información asociada a la adaptaciónAbióticas Bioclimática – temperaturas y precipitaciones, índices Geofísica – altitud, lat-long, orientación, pendiente, radiación Edáfica – Tipo de suelo, mineral predominante, pH, profundidad
  7. 7. Información asociada a la adaptaciónBióticas Vegetación Distribución enfermedades, plagas, herbívoros, organismos asociados
  8. 8. Información asociada a la adaptaciónAntrópicas Político - administrativo Uso de suelo Vías de comunicación Cultivos predominantes
  9. 9. Información asociada a la adaptaciónClasificación de variables del componente abiótico Temperatura, precipitación, índices bioclimate, etc. Pendiente, orientación, radiación solar, etc. Tipo de suelo, pH, salinidad, carbón orgánico, etc.… y así hasta 100 o más variables que definen un escenario adaptativo abiótico
  10. 10. Aplicabilidad por tipo de material Influencia humana Adaptación al ambiente
  11. 11. Aplicabilidad por tipo de material•Materiales de mejora (plant breeding)•Variedades de especies cultivadas: Variedades comerciales Variedades locales (criollas) Variedades antiguas•Formas semicultivadas Estados intermedios de domesticación•Especies silvestres: De uso directo (pastos, especies madereras, etc) De uso indirecto a través de cruzamientos (afines a las cultivadas) De uso potencial
  12. 12. Geo-referenciaciónLa geo-referenciación de los sitios de colecta POSIBILITA análisis posteriores Hoy: Sol, 15ºC, No lluvia, etc. Siempre es así? Tiempo para recolectar muestras suelo? Medir inclinación terreno? Aparatos para cuantificar radiación solar?
  13. 13. Geo-referenciaciónLa georreferenciación y los SIG posibilitan la obtención de información(ecogeográfica, por ejemplo) a posteriori sobre los sitios de colecta
  14. 14. Caracterización ecogeográfica 1. Del germoplasma Datos de índole ambiental provenientes del sitio de colecta del germoplasma (Steiner and Greene, 1996)0,76 0,82 0,88 0,94 1
  15. 15. Caracterización ecogeográfica 2. Del territorio: Mapas de caracterización ecogeográfica del terreno (ELCM)Clasificación del territorio en diferentes categorías (ambientes) que reflejan losescenarios adaptativos para una especie o grupo de especies (esto de debe validar).Mapas de ecoregiones, bioregiones, etc.Mapas de regiones ecológicasMapas de ecosistemas
  16. 16. 2. Sistemas de información geográficos
  17. 17. Que es un SIG?Herramienta informática (software)
  18. 18. Que es un SIG?Sistemas de Información Geográfica son una útil herramienta para el manejo yanálisis de grandes cantidades de datos con una base geográfica común.Como resultado de esto, los SIG han sido utilizados para la determinación de ladistribución geográfica de individuos, poblaciones y especies en Biología yEcología.
  19. 19. Pero antes…que es un mapa? Representación geométrica plana, simplificada y convencional de la superficie terrestre dentro de una relación de similitud que se denomina escala. Un mapa es un modelo gráfico de la superficie terrestre donde se representan localizaciones espaciales, sus atributos y sus relacionesA la hora de representar la Superficie Terrestre aparecen varios problemas:Las dimensiones de la zona a representar SOLUCIÓN ESCALAson muy extensasLa Superficie que queremos representarno es plana SOLUCIÓN PROYECCIÓN
  20. 20. EscalaLa escala se define como la relación de una distancia de mapa y su correspondientedistancia en la tierra 1 cm – 1 km 0.01 m – 1.000 m 1m – 100.000 m 1 – 100.000 En relación a la escala tenemos la siguiente clasificación (subjetiva): • Mapas de pequeña escala: 1/ 100.000 y mayores • Mapas de mediana escala: entre 1/100.000 y 1/ 10.000 • Mapas de gran escala o planos: a partir de 1/ 2.000
  21. 21. Sistemas de coordenadasConjunto de valores y puntos que permiten definir unívocamente laposición de cualquier punto de un espacio euclídeo. Dos tipos:S.C. Geográfico (esférico – 3D): Requiere: Localización Datum dada en: Unidad angular de medida (grados) Meridiano primario Latitud Longitud Ejemplo típico: WGS84, lat-long, Greenwich (World geodetic System, 1984)
  22. 22. Sistemas de coordenadasS.C. Proyectado: Es cualquier sistema de coordenadas diseñado para superficiesplanas. Requiere: Proyección de mapa Sistema de coordenadas geográfico (puede tener valores z) Unidad de medida linear (metros) Cónicas Cilíndricas Planas Ejemplo: UTM - Universal Transverse mercator European Datum 1950 (metros)
  23. 23. Formatos de capas/mapas en SIG Vectorial Raster
  24. 24. Vectorial – Tablas de respaldoGeorreferenciación Información acompañante
  25. 25. Vectorial – Mapas de puntosMuchos puntos… Leguminosas en Pocos puntos… donde estoy?España
  26. 26. Vectorial – Mapas de puntos Por favor, recuérdame quien soy!
  27. 27. Vectorial – Líneas y polígonosDime también, ¿donde estoy?
  28. 28. Vectorial – Líneas y polígonos¿qué esta cerca de mi?
  29. 29. Vectorial – Líneas y polígonos¿y qué tan cerca está?
  30. 30. Ráster – Características¿Cómo es una imagen digital?
  31. 31. Ráster – Mapas temáticosUn mapa digital Salinidad Temperatura
  32. 32. Ráster – Mapas temáticosSi miramos en detalle… Temperatura (ºC) 25.5 20.5 15.5
  33. 33. Ráster – Añadir mapas/capas rásterAñadir un mapa ráster a nuestro sistema Temperatura media 1 Punto1 20.5 Punto2 20.5 Punto3 25.5 Punto4 20.5 2 4 3
  34. 34. Ráster – Creación de paquetes rásterLas llamamos “Stacks” y nos sirven paraextraer información de varias capas a la vez
  35. 35. Ráster – Extracción de informaciónAsí ya podremos extraer información simultáneamente de todas las capas del stackpara todos los puntos
  36. 36. Ráster – Extracción de informaciónTabla resultado de extracción (puntos en filas, variables en columnas)
  37. 37. 2. Modelos de distribución de especies
  38. 38. Modelos predictivos de distribuciónMetodología por el cual podemos predecir la ocurrencia de una especieen un sitio para el cual no contamos con información sobre la misma. Distribución potencial Variables más influyentes en la distribuciónModelos de Nicho EcológicoNicho Ecológico: Combinación de condiciones ecológicas que permiten mantener la población sin migración Nicho fundamentalNicho Fundamental: condiciones posiblesNicho Realizado: espacio realmente ocupado Nicho realizado Movilidad, dispersión, historia
  39. 39. MetodologíaExtracción de información ambiental para cada localidad Altitud Localidad Altitud (msnm) 1 2100 2 650 3 430 4 1890 5 254 6 540
  40. 40. MetodologíaLocalidad Altitud Precipitación anual Temperatura anual …… 1 560 870 21 … 2 645 940 19 … … … … … … Aplicación del algoritmo del modelo -Regresión logística -Distribución normal -Distancia de gower -Redes neuronales -Máxima entropía -Algoritmos genéticos… Determinación de la probabilidad de encontrar la especie sobre zonas donde no se tiene información de presencias
  41. 41. Esquema de modelización Validación modelos Construcción modeloModelación usando Modelación usando Modelación Validación Validación Puntos técnicas de “sólo pseudoausencias usando ausencias/ en campo estadística reservados presencias” presencias reales GARP, Maxent, Do Producción de main pseudoausencias: Ausencia/ D2, 10%, Bioclim, ENFA, etc. aleatorias, PCA, presencia B kappa, 20%, mapas ecogeográficos, en lugares Ginni coef, 50% etc. visitados MPA, y ROC prueba deProbabilidad según el Regresión Regresión algoritmo GLM – GAM GLM - GAM Calibración de modelos Análisis de Validación MODELOS Análisis, comparación, conclusiones
  42. 42. Ejemplo modelo GLM Lupinus angustifolius
  43. 43. 4. Casos aplicados
  44. 44. AplicacionesCOLECTA1. Colectas optimizadas de RFGCONSERVACIÓN IN SITU2. Determinación y evaluación de áreas protegidas para conservación in situ3. Determinación de sitios apropiados para conservación “on farm”.CONSERVACIÓN EX SITU, CARACTERIZACIÓN Y EVALUACIÓN4. Determinación de sitios apropiados para regeneraciones/multiplicaciones de RFG5. Caracterización ecogeográfica de los sitios de colecta6. Estudios de representatividad ecogeográfrica de las colecciones7. Establecimiento de colecciones nucleares (core collections) ecogeográficas8. Descripción ambiental de los sitios de caracterización/evaluación de germoplasma9. Enriquecimiento de los análisis fenotípicos y genotípicos de germoplasmaDOCUMENTACIÓN Y UTILIZACIÓN10. Mejora de la documentación, esencialmente la georreferenciación, del germoplasma11. Favorecimiento del uso del germoplasma a través de sistemas de información ecogeográfico, que proveen al mejorador de información útil para la selección de parentales
  45. 45. Colecta de recursos fitogenéticos Constitución del banco de germoplasma de anonáceas en Colombia Proporción puntos / país / especiePresencias 6 especies anonáceas
  46. 46. Colecta de recursos fitogenéticosDeterminación zonas de alta riqueza de especies real / potencial Modelo original Domain Binario Domain
  47. 47. Colecta de recursos fitogenéticosDeterminación zonas de alta riqueza de especies real / potencialBinario Bioclim Binario Garp Binario Maxent
  48. 48. Colecta de recursos fitogenéticos Determinación zonas de alta riqueza de especies real / potencialSuma de altas probabilidades Suma de altas probabilidades Garp, Domain y Maxent para las seis especies
  49. 49. Colecta de recursos fitogenéticosMapa de ecosistemas (más de 350, Parques Nacionales y áreasdeterminados también por influencia potencialmente ricas en anonáceas humana)
  50. 50. Colecta de recursos fitogenéticosPriorización de áreas para ser visitadas y colectar muestra representativa de la sp Mapa final áreas priorizadas para prospección
  51. 51. Colecta de recursos fitogenéticosColecta propiamente dicha
  52. 52. Colecta de recursos fitogenéticos Caso Lupinus España Mapa de caracterización ecogeográfica del terreno, 27 categoríasAspecto fenotípico de plantas representativasde dos poblaciones de L. angustifoliuscolectadas en dos ambientes diferentes. (a)Ambiente de alta frecuencia (Carrascal deBarregas, Salamanca, 40 58’59’’N, 5 50’58’’W) y (b) ambiente norepresentado, Madrid, 40 33’15’’ N, 4 11’2’’W).
  53. 53. Conservación de RFG in situEvaluación de los Lugares de Interés Comunitario (LICS) europeoscomo agentes de conservación de CWR – caso Lupinus en España
  54. 54. Conservación de RFG in situDentro – fuera – distancia a área protegida
  55. 55. Conservación de RFG in situLICs que conservan actualmente – LICs que potencialmente conservan Conservación in situ efectiva Conservación in situ potencial
  56. 56. Conservación de RFG in situ Diseño de modelo de red de reservas genéticas para CWR en EuropaBeta, Avena, Brassica y Prunus http://aegro.bafz.de/
  57. 57. Conservación de RFG in situ Mapa ecogeográfico Áreas protegidasSMD (Maxent) B. nana B. vulgaris Reservas seleccionadas
  58. 58. Gracias por su atención

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