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
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
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
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.
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