Chapman: Sistema de recomendación de muestreo

Seleccione área de interés:



Error:

Descargar:

a. Capa de puntos:
Puntos (.shp)
b. Raster:
Raster (.tif)
c. Tabla localidades:
Localidades (.csv)


Guía de uso

Bienvenido a Chapman, un sistema de recomendación para identificar los sitios que complementan en mayor medida inventarios de biodiversidad previos.

Esta versión de prueba de Chapman está enfocada en identificar los sitios que tienen la mayor probabilidad de agregar especies al listado del Global Big Day realizado en el 2017. Consulte Acerca de para una explicación más completa de Chapman.

Ver resultados

Para ver las sugerencias precalculadas, seleccione el área de su interés del menú desplegable y pulse el botón “Ver resultados”. Podrá descargar los resultados del análisis de disimilitud en formato raster y las sugerencias de muestreo como shapefile o archivo separado por comas (.csv).

Personalizar análisis (beta)

Si usted esta interesado en evaluar iterativamente las sugerencias de Chapman, seleccione el área de su interés del menú desplegable y pulse el botón “Personalizar (beta)”.

Una vez sea desplegado el mapa de disimilitud en la pestaña “Personalizar” podrá agregar sitios a muestrear iterativamente a través de los botones:

  • Sugerir: Identifica automáticamente el sitio más complementario de acuerdo al modelo de disimilitud. Esta acción desplegará una capa en el visor con la complementariedad ambiental en el área de interés seleccionada y un marcador del sitio sugerido. Podra desplegar la capa de complementarierdad seleccionando esta opción de visualización en la parte inferior izquierda del visor.

  • Añadir: Agrega manualmente un sitio sobre el mapa. Deberá ingresar la latitud y longitud del sitio que desea añadir y pulsar este botón para ingresar manualmente una localidad.

  • Eliminar: Descarta el punto añadido (automática o manualmente) más reciente.

En la medida que sean añadidas sugerencias de muestreo se desplegará una tabla en la parte inferior de la pestaña “Mapa” con información de contexto de las sugerencias, como las coordenadas, departamento, municipio y altura del sitio, asi como la presencia de áreas protegidas, distancia a carreteras (en km) y coberturas terrestres principales. La ultima columna (EDTotal) es una medida de la complementariedad del muestreo en el área de interés; si este valor se mantiene estable entre iteraciones es posible que se haya alcanzado un punto de saturación en el muestreo en el que sitios adicionales no incorporan nuevas especies a los listados. Utilice esta información como base para decidir la conveniencia de incluir un sitio en el muestreo o no. En caso que una sugerencia no se considere viable o pertinente, el mejor curso de acción es eliminarla para encontrar el siguiente sitio más complementario. Note que si su proposito es identificar secuencialmente las sugerencias de Chapman, la opción “Ver resultados” es mucho más rápida.

ADVERTENCIA DE DESEMPEÑO

La opción “Personalizar (beta)” de Chapman calcula las sugerencias de muestreo en tiempo real. Al ser una aplicación de ámbito nacional, la resolución es relativamente gruesa (20 km nacional, 5 km departamental), con el fin de obtener sugerencias en un periodo razonable de tiempo. Actualmente, una sugerencia de ámbito nacional o en departamentos grandes toma aproximadamente 1.5 minutos. En áreas más pequeñas (e.g. Atlántico), los tiempos de respuesta son considerablemente más rápidos. Por lo tanto, para evitar caidas en el servicio, es importante despues de pulsar el botón “sugerir” esperar a que el proceso termine antes de interactuar nuevamente con el sistema. Igualmente, al ser una aplicación en desarrollo, Chapman es susceptible de sufrir caidas en el servicio, causadas por actualizaciones del sistema y especialmente el número de usuarios activos en la plataforma, por lo que si en algún momento no se puede conectar lo invitamos a contactarnos o a conectarse en otro momento.

Contacto

Para cualquier inquietud comuníquese con Jorge Velásquez en jvelasquez@humboldt.org.co.

Cite esta aplicación como

Velásquez-Tibatá, J. I. & González, I. 2018. Chapman: sistema de recomendación de muestreo. Laboratorio de Biogeografía Aplicada, Instituto de Investigaciones Biológicas Alexander von Humboldt. http://indicadores.humboldt.org.co/muestreo/

Sobre la herramienta

Chapman es una aplicación que permite la identificación iterativa de los sitios que mayor probabilidad tienen de complementar el muestreo existente en un área determinada. Esta aplicación fue nombrada en honor a Frank Chapman (1864-1945), ornitólogo del Museo Americano de Historia Natural quien dirigió la realización de una serie de expediciones biológicas en Colombia con el propósito de muestrear representativamente las aves de las zonas de vida del país. Los esfuerzos de F. Chapman y su equipo en Colombia culminaron en la publicación del clásico The distribution of Bird-Life in Colombia (Chapman 1917).

Chapman está basada en el modelamiento generalizado de disimilitud (GDM por sus siglas en inglés), una técnica estadística para analizar y predecir patrones espaciales de recambio en la composición de comunidades (Ferrier et al. 2007). En el GDM inicialmente se relaciona estadísticamente una matriz de similitud composicional entre sitios muestreados con una matriz de las diferencias en variables ambientales entre los mismos sitios para modelar como cambia la composición de especies en distintos gradientes ambientales. A partir de este modelamiento es posible predecir el grado de similitud entre sitios muestreados y sitios no muestreados, para hallar entre todos los sitios posibles en un área de interés el sitio más disímil, que es igualmente el más complementario al muestreo existente. Dado que al incluir un nuevo sitio en la lista de sitios muestreados la disimilitud de los sitios no muestreados cambia, es necesario hacer una nueva iteración de GDM en la medida que sitios son añadidos al muestreo para encontrar el siguiente sitio más complementario.

Esta implementación de Chapman esta inicialmente dirigida a generar recomendaciones para el muestreo a ser realizado en el marco del Global Big Day del 2018. Para esto se escogieron los listados de eBird generados a partir entre el 2012 y 2017 (Cornell Lab of Ornithology 2017) de tipo transecto o estacionario; en el caso de transectos se usaron solo aquellos con una longitud menor a 5km. Se incluyeron únicamente las observaciones en las que todas las especies fueron reportadas. Esto en un esfuerzo de seleccionar únicamente los listados que pudieran considerarse como “bien muestreados” y relativamente homogéneos espacialmente. Cada listado fue asociado a un “sitio”, definido como el centroide de una celda en una grilla espacial de Colombia con resolución de 5 x 5 km. A partir de estos listados se generó una matriz de similitud entre los sitios muestreados usando el índice de similitud de jaccard, ponderando los sitios por riqueza y utilizando unicamente aquellos sitios con una riqueza mayor o igual a 40. Esta matriz de disimilitud en composición fue relacionada a través del GDM con una matriz de disimilitud entre las variables ambientales entre dichos sitios. Las variables ambientales consistieron de una combinación de variables bioclimáticas provenientes de WorldClim (Hijmans et al. 2005; temperatura media anual, rango diurno medio, isotermalidad, estacionalidad de la temperatura, precipitación anual, estacionalidad de la precipitación y precipitación del trimestre más cálido) y de clases principales de vegetación derivadas de MODIS (proporción de bosque primario, bosque secundario, herbazal, arbustal, humedal continental, humedal marino, superficie de agua dulce). Para el modelamiento de disimilitud se usó el paquete gdm de R (Manion et al. 2017). Las variables empleadas explicaron la disimilitud observada en un 64.1% (Fig. 1).

Figura 1. Izq. Predicción de disimilitud de comunidades de aves en Colombia. Der. Respuesta de la disimilitud composicional  en gradientes ambientales.

Figura 1. Izq. Predicción de disimilitud de comunidades de aves en Colombia. Der. Respuesta de la disimilitud composicional en gradientes ambientales.

La aplicación Chapman fue conceptualizada y desarrollada por Jorge Velásquez-Tibatá e Iván González, investigadores del Laboratorio de Biogeografía Aplicada del Programa de Evaluación y Monitoreo del Instituto Humboldt, con apoyo en IT de Daniel López y de César Gutierrez en el diseño web. Para más información contacte a jvelasquez@humboldt.org.co.

Referencias

  1. Chapman, F. M. (1917) The distribution of bird-life in Colombia: a contribution to a biological survey of South America. Bulletin of the American Museum of Natural History, Vol. 36.

  2. Cornell Lab of Ornithology (2017). eBird Basic Dataset. Version: EBD_relMay-2017. Cornell Lab of Ornithology, Ithaca, New York.

  3. Ferrier, S., Manion, G., Elith, J., & Richardson, K. (2007) Using generalized dissimilarity modelling to analyse and predict patterns of beta diversity in regional biodiversity assessment. Diversity and distributions, 13(3), 252-264.

  4. Manion, G., Lisk, M., Ferrier S., Nieto-Lugilde, D., Mokany, D. & Fitzpatrick, M. C. (2017) gdm: Generalized Dissimilarity Modeling. R package version 1.3.1. https://CRAN.R-project.org/package=gdm

  5. Hijmans, R.J., S.E. Cameron, J.L. Parra, P.G. Jones and A. Jarvis (2005) Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology 25: 1965-1978.

Loading...

Busque el sitio más complementario:
Error:
Latitud
Longitud
Loading...