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Taller Nacional CAPFITOGEN 2 - Herramientas GEOQUAL, ELCmapas y ECOGEO
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Taller Nacional CAPFITOGEN 2 - Herramientas GEOQUAL, ELCmapas y ECOGEO

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Segunda presentación para Talleres a nivel nacional, Programa CAPFITOGEN

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  • 1. Herramientas CAPFITOGEN GEOQUAL, ELCmapas, ECOGEO Mauricio Parra Quijano Coordinador Programa CAPFITOGEN
  • 2. 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
  • 3. Creando y llevando tecnología a PN de Latinoamérica 1. Avances científicos/metodológicos
  • 4. Creando y llevando tecnología a PN de Latinoamérica 1. Avances científicos/metodológicos 2. Adaptación de tecnología, creación de herramientas “amigables”
  • 5. Creando y llevando tecnología a PN de Latinoamérica 1. Avances científicos/metodológicos 2. Adaptación de tecnología, creación de herramientas “amigables”
  • 6. Creando y llevando tecnología a PN de Latinoamérica 1. Avances científicos/metodológicos 2. Adaptación de tecnología, creación de herramientas “amigables” 3. Transferencia de tecnología / entrenamiento / asistencia
  • 7. Creando y llevando tecnología a PN de Latinoamérica 1. Avances científicos/metodológicos 2. Adaptación de tecnología, creación de herramientas “amigables” El mismo equipo! 3. Transferencia de tecnología / entrenamiento / asistencia Programas Nacionales en RFG Procesos actuales Impacto Proceso mejorado     Más eficiente Sin inversiones adicionales (PC) Para actividades básicas en RFG Con mínimo entrenamiento
  • 8. 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 Herramienta CAPFITOGEN prueba / distribución Asistencia
  • 9. Herramientas CAPFITOGEN • GEOQUAL • ELCmapas • ECOGEO • Representa • Colnucleo • DIVmapas • FIGS_R
  • 10. Por qué evaluar la calidad de la georreferenciación? Coordenadas 30 10 100 x km 75 Punto real
  • 11. Efectos 10 km 1 km 5 oC 6 oC 7 oC 8 oC 9 oC
  • 12. Por qué evaluar la calidad de la georreferenciación? Descripción de la localidad Nivel Valor Nivel Valor ORIGCTY CRI ORIGCTY CRI ADM1 Punta Arenas ADM1 Punta Arenas ADM2 Buenos Aires ADM2 Pérez Zeledón ADM3 NA ADM3 NA ADM4 NA ADM4 NA
  • 13. 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). TOTALQUAL100: Valor unificado de la calidad de la georreferenciación 0 80 100
  • 14. 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
  • 15. 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)
  • 16. SUITQUAL Distancia a tierra 0 > 30 km 10-20 km 5-10 km 0-1 km En tierra 20
  • 17. SUITQUAL Baja resolución om ! zo Alta resolución
  • 18. 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
  • 19. LOCALQUAL
  • 20. TOTALQUAL y TOTALQUAL100 TOTALQUAL = COORQUAL + SUITQUAL + LOCALQUAL VALORES DE 0 A 60 TOTALQUAL100 = (TOTALQUAL*60) /100 0 98
  • 21. GEOQUAL en SIERFE 913 entradas seleccionadas
  • 22. GEOQUAL en SIERFE 722 entradas seleccionadas
  • 23. Herramientas CAPFITOGEN • GEOQUAL • ELCmapas • ECOGEO • Representa • Colnucleo • DIVmapas • FIGS_R
  • 24. Como se hace un mapa ELC? Selección de las variables Variables Bioclimáticas Variables Geofísicas Variables Edáficas Análisis de Agrupamientos Análisis de agrupamientos Análisis de Agrupamientos Determinación Número óptimo grupos Determinación Número óptimo grupos Determinación Número óptimo grupos Combinación (N bioclimáticos*N geofísicos*N edáficos) Categorías MAPA Descripción Categorías por variables originales
  • 25. Selección de las variables Búsquedas bibliográficas sobre factores preponderantes en la adaptación de una especie objetivo 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.
  • 26. Selección de las variables Depuración: • Redundancia? Correlación? Colinealidad? x2 x1 x1 x1 x1 • 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).
  • 27. Resultados ELCmapas • Mapas (se pueden abrir con DIVA-GIS) y tablas que describen cada categoría.
  • 28. Herramientas CAPFITOGEN • GEOQUAL • ELCmapas • ECOGEO • Representa • Colnucleo • DIVmapas • FIGS_R
  • 29. ECOGEO es una caracterización 1 2 3 0 cm Longitud entrenudos 5 cm = 5.56 cm 10 cm NO del germoplasma = presente = 1 = ausente = 0 1 0 1 0 1 0 Sino del sitio de recolección
  • 30. ECOGEOGRÁFICA Y Tabla datos pasaporte X Elevación Temp media anual Carbón Orgánico suelo pH suelo sup …. …. SIG Matriz de caracterización (identificador entrada vs descriptores Ecogeográficos)
  • 31. Extracción puntual o radial Distribución entradas en datos pasaporte Variable ecogeográfica x NA 2 4 3 1 NA 1 3 2 1 NA 1 3 2 3 NA 1 1 3 4 NA 1 1 3 4 GEOQUAL incertidumbre Superimposición SIG NA 2 4 3 1 NA 1 3 2 1 NA 1 3 2 3 NA 1 1 3 4 NA 1 1 3 NA 2 4 NA 1 NA c=50 c b b=65 a Verdadera ubicación a=68 c b a Resultado extracción ACCENUMB VARIABLE a NA b NA 4 c 2 3 1 ACCENUMB VARIABLE 3 2 1 1 3 2 3 a NA (1) NA 1 1 3 4 b 1 NA 1 1 3 4 c 3 Extracción radial Radio (tamp)
  • 32. Extracción radial Superimposición SIG NA 2 4 3 1 Resultado extracción radial ACCENUMB 1 NA 1 3 2 3 2 PROMEDIO a NA VALORES CAPTURADOS NA,1,1 1 b NA,1,1 1 c 3,2,1,3,2, 2.333 3 1 3 NA 1 1 3 4 NA 1 1 3 4 Extracción correcta Extracción puntual ACCENUMB VARIABLE ACCENUMB VARIABLE a 1 a NA b 1 b NA c 3 c 2
  • 33. 115 17 19 40 39 38 116 26 25 71 63 62 105 104 t_silt 74 24 178 177 176 175 174 173 172 171 170 169 167 166 165 164 137 136 135 134 133 132 131 130 129 128 t_clay 112 118 41 20 100 7 182 33 32 31 30 3 2 168 127 126 28 200 70 69 68 67 66 65 61 60 59 58 57 56 34 29 23 22 27 21 18 northness 203 DECLATITUDE 79 78 64 163 162 161 160 159 158 157 156 155 154 153 152 149 148 146 199 108 73 107 72 76 75 55 97 45 147 120 44 43 185 184 181 180 150 191 190 189 188 183 145 144 143 142 141 140 82 35 187 alt slope 125 124 123 122 89 88 37 151 102 t_ph_h2o bio_18 110 t_oc 14 13 139 138 119 5 90 91 12 11 10 101 9 93 92 8 6 4 204 202 109 103 113 121 114 54 86 106 53 87 84 46 85 111 bio_1 201 99 98 96 95 94 83 ecogeodist hclust (*, "average") 274-05 467-09 416-09 466-09 383-07 382-07 269-05 265-05 267-05 381-07 273-05 272-05 270-05 271-05 282-05 305-05 453-09 452-09 450--09 451-09 552-10 550-10 395-07 404-09 507-09-v 301-05 275-05 549-10 394-07 551-10 287-05 266-05 380-07 412-09 279-05 281-05 306-05 357-06 505-09-v 525-09 507-09 413-09 393-07 418-09 268-05 392-07 324-06 415-09 308-05 414-09 300-05 369-06 405-09 309-05 389-07 81 80 350-06 351-06 521-09-v 521-09 520-09-v 519-09-v 519-09 518-09-v 518-09 517-09-v 517-09 516-09-v 515-09-v 515-09 514-09-v 514-09 465-09 464-09 463-09 462-09 461-09 460-09 459-09 458-09 456-09 457-09 506-09-v 505-09 506-09 513-09-v 513-09 512-09-v 512-09 511-09-v 511-09 510-09-v 510-09 509-09-v 509-09 508-09 508-09-v 288-05 289-05 361-06 341-06 360-06 292-05 548-10 348-06 347-06 346-06 345-06 343-06 342-06 335-06 334-06 333-06 332-06 327-06-v 325-06 293-05 298-05 297-05 296-05 295-05 294-05 262-05 263-05 280-05 291-05 285-05 283-05 284-05 546-10 403-09 402-09 355-06 356-06 304-05 302-05 303-05 349-06 337-06 338-06 397-08 353-06 396-08 516-09 454-09 455-09 276-05 277-05 365-06 366-06 t_sand 375-06 406-09 323-05 376-07 311-05 196 195 194 198 197 193 192 186 179 530-09 36 372-06 377-07 16 15 299-05 368-06 528-09 527-09 523-09 524-09 378-07 379-07 526-09 504-09-v 504-09 503-09-v 503-09 501-09 502-09 534-09 533-09 531-09 532-09 541-09 540-09 536-09 535-09 522-09 529-09 539-09 537-09 538-09 42 d=1 321-05 401-08 117 2 410-09 411-09 307-05 409-09 4 417-09 6 Matriz de caracterización 391-07 390-07 386-09 385-07 386-07 52 51 50 49 48 47 320-05 319-05 318-05 317-05 315-05 316-05 77 0 Eigenvalues Height 8 Análisis multivariado/multivariante Cluster analysis - Ecogeographic characterization
  • 34. FIN

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