Presentación 2 - GEOQUAL, ELCmapas, ECOGEO - Taller Regional
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Presentación 2 - GEOQUAL, ELCmapas, ECOGEO - Taller Regional

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Presentación sobre las herramientas GEOQUAL, ELCmapas y ECOGEO para la conservación y uso eficiente de los recursos fitogenéticos ...

Presentación sobre las herramientas GEOQUAL, ELCmapas y ECOGEO para la conservación y uso eficiente de los recursos fitogenéticos

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  • 1. Herramientas Mauricio Parra Quijano Consultor FAO Tratado Internacional sobre los Recursos Fitogenéticos Para la Alimentación y la Agricultura Coordinador Programa CAPFITOGEN
  • 2. GEOQUAL Evalúa la calidad de la geo-referenciación del sitio de recolección indicado en datos de pasaporte
  • 3. Geo-referenciación y datos de pasaporte 40° 20’ 33.4’’ N 03° 11’ 52.1’’ W
  • 4. Por qué evaluar la calidad de la georreferenciación? Coordenadas Punto real x km 1030 75 100
  • 5. Efectos de una mala geo-referenciación 10 km 5 oC 6 oC 7 oC 8 oC 9 oC 1 km
  • 6. 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 Error en la descripción de la localidad
  • 7. Características de 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).
  • 8. 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 COORQUAL
  • 9. 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)
  • 10. > 30 km 10-20 km 5-10 km 0-1 km En tierra 0 20 Distancia a tierra SUITQUAL
  • 11. Baja resolución Alta resolución zoom! SUITQUAL
  • 12. LOCALQUAL Parámetro 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
  • 13. LOCALQUAL
  • 14. TOTALQUAL = COORQUAL + SUITQUAL + LOCALQUAL VALORES DE 0 A 60 TOTALQUAL100 = (TOTALQUAL*60) /100 0 98 LOCALQUAL y TOTALQUAL100
  • 15. 0 100 TOTALQUAL100: Valor unificado de la calidad de la georreferenciación 80 90 Uso de GEOQUAL
  • 16. ELCmapas Permite obtener mapas de caracterización ecogeográfica del terreno (ELC) que reflejan escenarios adaptativos para una especie (o grupos de especies) y un país o región determinada
  • 17. Caracterizar un territorio
  • 18. Selección de las variables Variables Geofísicas Análisis de agrupamientos Determinación Número óptimo grupos Combinación (N bioclimáticos*N geofísicos*N edáficos) Categorías MAPA Descripción Categorías por variables originales Variables Edáficas Análisis de Agrupamientos Determinación Número óptimo grupos Variables Bioclimáticas Análisis de Agrupamientos Determinación Número óptimo grupos Cómo se hace un mapa ELC?
  • 19. 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 I
  • 20. Selección de las variables II 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
  • 21. Que tipo de mapa quiere hacer? De acuerdo al enfoque del análisis, el mapa ELC puede ser: 1. Mapas generalistas 2. Mapas por Especies/Acervo genético/Género Define los ambientes mayores para un gran número de especies (emparentadas o no). Para la mayoría de esas especies, el mapa ELC debería discriminar los diferentes escenarios adaptativos en el área objetivo. Se espera encontrar relaciones no ajustadas entre las características adaptativas de un grupo menor de especies y el mapa (ver Parra-Quijano et al., 2012). Definen con más detalle los ambientes clave para una especie en particular o un set de especies genéticamente emparentadas y de número limitado. Se espera un ajuste muy alto entre el mapa y características adaptativas de la especie objetivo.
  • 22. Resultados ELCmapas • Mapas (se pueden abrir con DIVA-GIS) y tablas que describen cada categoría.
  • 23. ECOGEO Permite hacer caracterizaciones ecogeográficas de los sitios de recolección del germoplasma
  • 24. 0 cm 5 cm 10 cm Longitud entrenudos = 5.56 cm 1 2 3 1 0 1 0 1 0 = presente = 1 = ausente = 0 NO del germoplasma Sino del sitio de recolección ECOGEO es una caracterización
  • 25. Proceso caracterización ecogeográfica Matriz de caracterización (identificador entrada vs descriptores Ecogeográficos) Tabla datos pasaporte SIG Elevación Temp media anual Carbón Orgánico suelo pH suelo sup …. …. Y X
  • 26. 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 entradas en 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 GEOQUAL incertidumbre Radio (tamp) Extracción radial
  • 27. 2 4 3 1 3 2 1 3 2 1 1 3 1 1 3 4 NA NA NA NA 1 1 3 4NA ACCENUMB VALORES CAPTURADOS 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 Extracción radial
  • 28. Matriz de caracterización 409-09 320-05319-05 318-05317-05 315-05316-05 405-09 391-07390-07 386-09385-07 386-07375-06 406-09323-05 376-07321-05 401-08311-05 372-06 377-07307-05 369-06299-05 368-06530-09 528-09527-09 523-09524-09 378-07379-07 526-09 504-09-v504-09 503-09-v503-09 501-09502-09 507-09534-09 533-09531-09 532-09 300-05541-09 540-09536-09 535-09522-09 529-09539-09 537-09538-09 308-05414-09 276-05 277-05306-05 357-06365-06 366-06505-09-v 525-09415-09 285-05283-05 284-05546-10 403-09 402-09355-06 356-06304-05 302-05303-05 349-06337-06 338-06397-08 353-06396-08 413-09 516-09454-09 455-09412-09 279-05281-05 287-05280-05 291-05309-05 389-07392-07 324-06 350-06351-06 521-09-v521-09 520-09-v519-09-v 519-09518-09-v 518-09517-09-v 517-09516-09-v 515-09-v 515-09514-09-v 514-09465-09 464-09463-09 462-09461-09 460-09459-09 458-09456-09 457-09 506-09-v505-09 506-09513-09-v 513-09512-09-v 512-09511-09-v 511-09510-09-v 510-09509-09-v 509-09 508-09508-09-v 268-05288-05 289-05361-06 341-06360-06 292-05548-10 348-06 347-06346-06 345-06343-06 342-06335-06 334-06333-06 332-06327-06-v 325-06293-05 298-05 551-10297-05 296-05295-05 294-05262-05 263-05410-09 411-09417-09 418-09393-07 275-05 394-07549-10 552-10550-10 395-07404-09 266-05380-07 274-05467-09 416-09466-09 383-07 382-07269-05 265-05267-05 381-07273-05 272-05270-05 271-05301-05 282-05305-05 507-09-v 453-09452-09 450--09451-09 02468 Cluster analysis - Ecogeographic characterization hclust (*, "average") ecogeodist Height d = 1 23 4 5 6 7 8 9101112 1314 1516 17 18 19 20 212223 24 2526 27 2829 30313233 34 35 36 37 383940 41 42 43 44 45 46 474849505152 53 54 55 565758596061 6263 64 656667686970 71 7273 74 7576 77 7879 8081 82 83 84 85 86 87 8889 90 91 9293 949596 97 9899 100 101 102 103 104105 106 107108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122123124125 126127 128129130131132133134135136137 138139 140141142143144145 146 147 148149 150 151 152153154155156157158159160161162163 164165166167 168 169170171172173174175176177178 179 180181 182 183 184185 186 187 188189190191 192193 194195196 197198 199 200 201202 203 204 DECLATITUDE alt northness slope bio_18 bio_1 t_clay t_sand t_oc t_silt t_ph_h2o Eigenvalues Análisis de los datos