Proporcionando los medios para una mejor comprensión de la diversidad biológica Hector Tobón, Daniel Amariles, Julián Ramírez, Louis Reymondin, Johannes Signer, Jorge Camacho, Jhon Tello and Andy Jarvis International Center for Tropical Agriculture, CIAT Cali, Colombia Noviembre 3, 2010 mejora de los datos primarios y su uso para la evaluación de amenazas y la planificación de la conservación in situ en Suramérica

Entregables 1.Verificación y mejoramiento de la calidad de los datos 1.Verificación de coordenadas 2.Georreferenciación 2.Modelos de Nicho 1.Entrenamiento del script de modelos de nicho. 2.Análisis de Amenazas y conservación en Suramérica 3.Herramienta de navegación basada en Google maps

@Calidad de Datos: ¿Por qué se necesita alta calidad y confiabilidad de los datos? Analizar patrones de diversidad de las especies a través de todas las regiones Entrenar y evaluar modelos de nicho Evaluar los problemas de conservación (in situ, ex situ) Evaluar los impactos y amenazas sobre la biodiversidad. Entre otros …

@Calidad de Datos: Estado promedio de un gran conjunto de datos La base de datos de GBIF (version jul 2009) posee 177,887,193 de occurrencias. Las occurrencias del reino Plantae son 44,706,505 (25,13%) 33,340,000 (74.5%) tienen coordenas ¿Cuántas de ellas son correctas y confiables? ¿Cuántas georreferenciaciones nuevas se pueden obtener? Estado de los registros del Reino Plantae

Registro sin verificar no Registro Confiable sí Registro a excluir no Condición de georreferenciación: La ubicación del registro (país, estado, ciudad y localidad) puede ser georreferenciada con precisión no Marcar como georeferenciado Marcar como georeferenciado Condición de Forma: El pais de registro no es nulo y el país del registro concuerda con el pais calculado con las coordenadas. Condición de máscara: Las coordenadas del registro apuntan a un area terrestre definida por la máscara. Condición de variables ambientales: El registro se encuenta en el nicho de la taxonomia (al menos en el 80% del espacio ambiental) Script de verificación de coordenadas y georreferenciación sí no sí Condición de coordenadas: El registro tiene coordenadas

@Modelo de Nicho: Entrenamiento del script para modelos de nicho Aplicando el algoritmo de máxima entropía – Macoubea guianensis Aubl.: Alimentos para las comunidades rurales indígenas en el Amazonas. Data harvestingBuilding the presence model

@Modelo de Nicho: Evaluando amenazas y acciones de conservación en la actualidad Modelo de distribución de especies con registros de presencia mayores a 10 en la base de datos de IABIN. Evaluación de la distribución de cada especie en relación con: Diferentes escenarios de Amenaza. Áreas protegidas existentes.

@Herramienta de Navegación Basada en Google Maps. Utiliza entradas listas para ser usadas (PNGs y KMLs). Trabaja por sí sola y es fácil de acoplar con el portal si se requiere. Utiliza tecnologías de visualización web como JQuery, y otras tecnologías para administración del proyecto como Maven y Subversion. Muestra todos los resultados de los modelos, así como los datos primarios. Es Portable.

@Herramienta de Navegación

Preguntas ¿Los datos principales de SSTN se encuentran en la tabla “occurrence_record”? ¿Los datos presentes en dicha tabla son exactamente los mismos de GBIF? ¿Los han filtrado? ¿Los han enriquecido? ¿Podemos obtener el dump de toda la base de datos?