Segunda presentación para Talleres a nivel nacional, Programa CAPFITOGEN

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