Atlas Guatemalteco de Parientes Silvestres de las Plantas Cultivadas

データ レコード

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バージョン

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引用方法

研究者はこの研究内容を以下のように引用する必要があります。:

C. Azurdia, K.A. Williams, D.E. Williams, V. Van Damme, A. Jarvis and S.E. Casta?o. 2011. Atlas of Guatemalan Crop Wild Relatives. Available at /ba/atlascwrguatemala United States Department of Agriculture/Agricultural Research Service (USDA/ARS); Bioversity International; International Center for Tropical Agriculture (CIAT); and the University of San Carlos in Guatemala (FAUSAC).

権利

研究者は権利に関する下記ステートメントを尊重する必要があります。:

パブリッシャーとライセンス保持者権利者は Sistema Nacional de Información sobre Diversidad Biológica de Guatemala。 This work is licensed under a Creative Commons Attribution Non Commercial (CC-BY-NC 4.0) License.

GBIF登録

このリソースをはGBIF と登録されており GBIF UUID: b7c5253e-a919-453f-97b0-023f1c0f724aが割り当てられています。   GBIF Guatemala によって承認されたデータ パブリッシャーとして GBIF に登録されているSistema Nacional de Información sobre Diversidad Biológica de Guatemala が、このリソースをパブリッシュしました。

キーワード

Occurrence; Parientes Silvestres de las Plantas Cultivadas; Guatemala; Specimen; Recurso genético

連絡先

地理的範囲

Guatemala

生物分類学的範囲

El Atlas está respaldado por un Inventario de 2,593 registros de muestras científicas de plantas de 105 especies o taxones infraespecíficos recolectados en Guatemala para hacer este estudio.

時間的範囲

収集方法

Metodología El proyecto involucró especialistas en recursos genéticos de diferentes instituciones en un esfuerzo conjunto para conservar la agrobiodiversidad de Guatemala para su uso presente y futuro. Las instituciones involucradas fueron:  Facultad de Agronomía, Universidad de San Carlos de Guatemala (FAUSAC), Ciudad de Guatemala, Guatemala  Agricultural Research Service, United States Department of Agriculture (USDA-ARS), National Germplasm Resources Laboratory, Beltsville, Maryland, EE.UU.  Bioversity International, conocido anteriormente como IPGRI, Oficina Regional para las Américas, Cali, Colombia  Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), Cali, Colombia

Method step description:

1. Toma e ingreso de datos Se desarrolló una aplicación computarizada especial usando Microsoft Access 2000 para facilitar la toma de datos y estandarizar la recopilación de información. El uso de la aplicación no requiere conocimiento previo de Access, y el usuario puede leer los formularios e ingresar la información en inglés o en español. Se incluyen formularios separados para ingresar información de muestras de herbario y de accesiones de germoplasma. El programa permite que el usuario imprima informes sobre la información ingresada. Para agilizar la entrada de datos, existen menús desplegables para Fuente, Colector, Familia, y División administrativo de primer nivel. El programa notifica al usuario cuando una combinación de colector y número de testigo ya ha sido ingresada para evitar que se ingrese la información una segunda vez. La información ingresada está almacenada en tablas Access, las cuales pueden ser revisadas, corregidas o exportadas a otro formato. Después de que todos los datos fueron ingresados en la base de datos de Access, estos se exportaron a una base de datos en Excel para su inclusión en el inventario. La base de datos final tiene los siguientes campos: GermVoucher – número de identificación del germoplasma FinalVoucher – número de identificación de la muestra de herbario Taxon – nombre taxonómico del espécimen CommonName – nombre común registrado al momento de la colección HerbariumSource – códigos de los herbarios donde el espécimen está localizado GermplasmSource – códigos de los repositorios donde el germoplasma está conservado Department – departamento donde el espécimen fue colectado County – cantón donde el espécimen fue colectado Locality – descripción de la localidad donde el espécimen fue colectado Elevation – altitud del sitio de la colección en metros sobre el nivel del mar Habitat – descripción del entorno inmediato del sitio donde el espécimen fue colectado PlantDescription – descripción de la planta colectada Frequency – una estimación de la frecuencia en que se encuentra la planta colectada, observada por el colector DateCollected – la fecha de colección del espécimen DateRecorded – la fecha de registro del espécimen Latitude – latitud decimal del sitio de colección Longitude – longitud decimal del sitio de colección Verifiedby – experto taxonómico quien verificó la identidad del espécimen LitReference – en caso de que la información provenga de la literatura científica Family – familia del espécimen colectado Genus – género del espécimen colectado En el caso de muestras carentes de coordenadas, estas fueron asignadas utilizando mapas topográficos, diccionarios geográficos o bien a través de los“gazeteers” de Internet. Los registros sin datos de altitud y/o longitud del sitio de colección, fueron eliminados de la base de datos. Los registros duplicados fueron organizados, especificándose en qué herbarios y/o bancos de germoplasma se encuentran depositados los materiales diferentes. En las páginas dedicadas a los diferentes taxones, se presentan estadísticas resumidas de la cantidad de muestras de herbario y de germoplasma correspondientes al taxón que fueron incluidas en el inventario. Análisis espacial Se utilizaron los datos de espécimen para evaluar la distribución de la diversidad y el estado de conservación de tres maneras: 1. Predicción de la distribución geográfica utilizando un modelo de nicho climático (distribución potencial) 2. Mapeo basado en cuadrículas del género y diversidad total de taxa 3. Análisis del área de ocupación y sobreposición con las áreas protegidas y hábitats afectados En conjunto los resultados de estos tres análisis pintan un cuadro de la biogeografía de los taxones y el grado de amenaza para la taxa. Nota: Los registros que se identificaron sólo a nivel de género no se utilizaron en el análisis, sin embargo estos registros fueron dejados en la base de datos. Predicción de la distribución potencial Para elaborar el mapa en que se pronostica la distribución potencial de los parientes silvestres en Guatemala, se utilizó el software denominado Maxent, que es un modelo de nicho climático (climate envelope model) (Phillips et al., 2006). Los modelos de nicho climático utilizan sitios con presencia conocida de un taxón para construir una representación estadística del nicho ambiental del taxón, y usa esto para identificar la distribución potencial. Los modelos de nicho climático son especialmente útiles cuando las colecciones de los especimenes no están completas, y éstas no representan plenamente la distribución geográfica del taxón, lo cual es el caso de muchas de los taxones estudiadas en este atlas. A pesar de que existen diferentes modelos de nicho climático, se seleccionó Maxent por ser considerado como el modelo más preciso (Elith et al., 2006). Las variables climáticas utilizadas en el modelamiento de Maxent fueron 19 variables bioclimáticas (Busby, 1991) derivadas de la base de datos de clima Worldclim (Hijmans et al., 2005). Solamente se pudieron generar mapas de la distribución geográfica potencial para taxones que tenían disponibles diez o más registros. Para dos especies, Bixa orellana y Crotolaria incana, algunos de los especimenes de herbario se identificaron hasta el nivel de variedad, y otros sólo hasta el nivel de especie. Sin embargo, los mapas de estas dos especies fueron realizados con base en todos los registros para dicha especie, es decir, incluyendo los que están identificados hasta el nivel de variedad. Mapeo de la riqueza de taxa Maxent produce modelos de nicho climático a partir de registros reales de presencia de taxones y variables ambientales definidas por el usuario. Estos modelos representan la posibilidad de que una taxa en particular se encuentre en un área geográfica, adicionalmente, es posible hacerlos más precisos y utilizar umbrales que nos permitan distinguir entre las áreas de ausencia y las de mayor probabilidad de encontrar la taxa. Para el caso, cada modelo de nicho de cada taxa analizada fue restringido por el valor del umbral "10 percentile training presence" (dato facilitado por Maxent) el cual muestra que el 10% de cada uno de los registros de los taxanos con valores bajos de probabilidad, que el modelo predijo, caerá en las regiones de ausencia del modelo restringido por el umbral y el 90% restante corresponde a los registros reales de presencia que tienen mayores valores de probabilidad. Posteriormente los modelos de nicho climático ya restringidos según su valor de umbral, fueron agrupados según el acervo al que correspondían y sumados entre sí para así obtener los mapas de riqueza de taxa de cada acervo. Adicionalmente, se produjo un mapa de riqueza total de los taxones analizadas al sumar todos los modelos de nicho climático restringidos según el umbral anteriormente mencionado. Esta última capa del atlas permite identificar regiones con un alto potencial de encontrar varios taxones que pueden encontrarse subrepresentadas en bancos de germoplasma Análisis del estado de conservación del taxón Ante la falta de información de conservación in situ de los taxones bajo estudio, se procedió a definir el área de su distribución potencial que está dentro de la red de áreas protegidas declaradas, de acuerdo al World Database on Protected Areas (WDPA). Se tomó la distribución potencial creada en Maxent y se aplicó el umbral de corte para definir áreas de presencia del taxón (este umbral varía según el taxón, variables ambientales utilizadas y número de registros disponibles). Este umbral, es un valor de probabilidad, calculado automáticamente por Maxent y se llama “límite de 10 percentil presencia de la formación logística”. Después de aplicar este umbral, estamos dejando de lado el 10% de los registros con los valores más bajos que el modelo predijo. Utilizando esta distribución potencial con corte en el umbral, se calculó el porcentaje de área dentro de la red de áreas protegidas en el país. De esta manera se obtuvo un dato teórico expresado en porcentaje, que muestra la participación del sistema de áreas protegidas en cuanto a conservación in situ de los taxones silvestres parientes de las plantas cultivadas nativas de Guatemala. Para los taxones que no tenían registros suficientes para calcular su distribución potencial de y su coincidencia con las áreas protegidas, se tomaron en cuenta los registros dentro de áreas protegidas para estimar su estado de conservación. También se usó la base de datos de la Huella Humana (Wildlife Conservation Society et al., 2005), para identificar el estado del impacto antropogénico sobre las áreas donde se encuentra cada taxón. La Huella Humana (HH) es un mapa mundial de influencia humana en la superficie de la tierra. Sus valores van desde 1 a 100. Cuando los valores son más bajos, se espera que las comunidades naturales están más intactas. Para calcular el porcentaje de la área de distribución potencial con alto impacto humano, se tomó el mapa de HH y se cortó en un valor de 60 (valores van de 0 a 100), asumiendo mayor impacto humano en el rango de 60-100 (ver mapa). El mapa HH reclasificado, se sobrepuso sobre cada distribución potencial (previamente cortada de acuerdo al umbral dado por Maxent) y se midió el porcentaje de área bajo el área de alto impacto. El resultado es un porcentaje de la distribución potencial (definido por 19 variables bioclimáticas más elevación en Maxent) que se encuentra afectada por el impacto humano. En general este porcentaje resultó muy bajo para Guatemala, debido a las pocas áreas que corresponde con el rango de 60-100 (sólo zonas urbanas más importantes, excluidas las carreteras).

コレクションデータ

追加のメタデータ