Registros de ocurrencia
GBIF
GBIF es la Global Biodiversity Information Facility. Una red de infraestructura de datos internacional financiada por distintos gobiernos. Su objetivo es proporcionar acceso libre y gratuito a datos sobre biodiversidad a nivel mundial. GBIF movilizan datos de diversas fuentes incluyendo museos, herbarios, instituciones de investigación y ciudadanos científicos para ponerlos a disposición del la comunidad en un único portal. Las principales características y funciones de GBIF incluyen: - Agregación de datos: GBIF agrega datos sobre biodiversidad de diversas instituciones y organizaciones, creando un conjunto de datos completo e interoperable. - Accesibilidad a los datos: GBIF proporciona una plataforma para que los usuarios accedan a una gran cantidad de datos sobre biodiversidad. Los investigadores, los responsables políticos y el público en general pueden utilizar la información para diversos fines, como la investigación científica, planificación de la conservación y la toma de decisiones. - Estándares de datos: GBIF promueve el uso de estándares comunes para los datos de biodiversidad, asegurando que la información de diferentes fuentes pueda ser fácilmente integrada y comparada. - Colaboración Internacional: GBIF fomenta la colaboración entre países y organizaciones para compartir datos sobre biodiversidad a nivel mundial. Funciona como una red de nodos, cada uno de los cuales representa a un país o región. - Informática de la Biodiversidad: GBIF desempeña un papel en el avance de la informática de la biodiversidad, que implica el uso de tecnología informática para gestionar y analizar datos de biodiversidad.
Al proporcionar una plataforma unificada para acceder a los datos de biodiversidad, GBIF contribuye a la comprensión global de los patrones de biodiversidad, ayuda a controlar los cambios en los ecosistemas y apoya los esfuerzos relacionados con la conservación y el desarrollo sostenible. Investigadores y responsables políticos confían a menudo en GBIF para acceder a información actualizada y completa sobre biodiversidad para su trabajo.
Existen además distintas API orientadas a distintos lenguajes informáticos para acceder a esta información. (i.e. Ruby, Python, PHP y R). Aquí utilizaremos R para poder acceder a datos de GBIF como parte de la practica de hacer ciencia abierta.
Registros de ocurrencia para modelar la distribución de especies
Vamos a hacer un modelo de distribucion de especies para Cyanoliseus patagonus.
Descripción del loro tricahue.
Ficha del Ministerio del Medio Ambiente para esta especie.
¿Cuántos registros hay para Chile?
La función occ_count() retorna la cantidad de registros
de presencia de acuerdo con criterios como código del taxón (taxonKey),
tipo de registro (basisOfRecord), país y año, entre otros.
Por ejemplo, occ_count() retorna 2.973735^{9}, el número
total de registros en la base de datos.
Ahora, occ_count() acepta una variedad de parámetros
(ver ?occ_count) como por ejemplo, el conteo de registros
georreferenciados o bien el número de registros por país. Chile en este
caso.
## Número de registros totales con georeferencia para Chile
occ_count(
# country="CL",
hasCoordinate = TRUE, hasGeospatialIssue=FALSE)## [1] 2820899612Un ejemplo: ¿Cuántos registros georeferenciado de tricahue (Cyanoliseus patagonus) existen en GBIF?
name <- name_backbone(name='Cyanoliseus patagonus', rank='species') # Obtención del código del taxón
print(name[, c('usageKey', 'scientificName')])## # A tibble: 1 × 2
## usageKey scientificName
## <int> <chr>
## 1 2479529 Cyanoliseus patagonus (Vieillot, 1818)Usando el número de registro para Cyanoliseus patagonus en la Base de datos GBIF podemos contarlos:
p_en_cl <- occ_count(taxonKey = 2479529,
country = 'CL',
hasCoordinate = TRUE,
hasGeospatialIssue=FALSE
)Hay entonces, 5210 registros georeferenciados en Chile en la base de datos de GBIF!
- Aqui una guía para trabajar con nombres taxonómicos.
El loro tricahue (Cyanoliseus patagonus)
Ahora, podemos describir la distribución de Cyanoliseus patagonus.
.jpg)
Cyanoliseus patagonus (Molina,
1782)
Usaremos dos funciones de la librería rgbif para
descargar los registros georeferenciados de tricahue en Chile. Con
occ_search() y occ_data() puedes recuperar
esto y obtener todos los registros existentes. Entre ellos, nos
interesará el nombre científico, país,
continente, fecha, entre otros datos.
occ_search nos da un resumen de resultados como los del
paquete dplyr de Tidyverse que nos será muy útil para
filtrar, seleccionar y agrupar los registros, mientras que
occ_data está optimizada para ser más eficiente y se
recomienda en caso de buscar un volumen mayor de información desde
GBIF.
- Ojo -> Por defecto, sólo se entrega máximo de 100000 registros en cada llamada.
- Mas info aqui para descargas de datos.
spp ="Cyanoliseus patagonus"
cp <- occ_data(
scientificName = spp,
country = 'CL',
limit = 1e6, # define tope de un millón de registros
hasCoordinate = TRUE,
hasGeospatialIssue = FALSE
)
print(dim(cp$data)) # dimensiones del set de datos## [1] 5210 145Al bajar los datos de GBIF, creamos el objeto cp que
tiene los datos en cp$data.
Vemos (con: dim(cp$data)) que la consulta nos retornó
5210 registros (filas) y 145 columnas de información para cada registro.
Esos son muchos registros. Debemos evaluar qué son y ver cuales nos son
útiles!!!
Lista completa de columnas que tiene este objeto. i.e.
Veamos la lista de nombres de columnas con names():
names(cp$data) |>
kbl() |>
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"),
fixed_thead = T) |>
scroll_box(width = "100%", height = "350px")| x |
|---|
| key |
| scientificName |
| decimalLatitude |
| decimalLongitude |
| issues |
| datasetKey |
| publishingOrgKey |
| installationKey |
| hostingOrganizationKey |
| publishingCountry |
| protocol |
| lastCrawled |
| lastParsed |
| crawlId |
| basisOfRecord |
| occurrenceStatus |
| taxonKey |
| kingdomKey |
| phylumKey |
| classKey |
| orderKey |
| familyKey |
| genusKey |
| speciesKey |
| acceptedTaxonKey |
| acceptedScientificName |
| kingdom |
| phylum |
| order |
| family |
| genus |
| species |
| genericName |
| specificEpithet |
| infraspecificEpithet |
| taxonRank |
| taxonomicStatus |
| dateIdentified |
| coordinateUncertaintyInMeters |
| continent |
| stateProvince |
| year |
| month |
| day |
| eventDate |
| startDayOfYear |
| endDayOfYear |
| modified |
| lastInterpreted |
| references |
| license |
| isSequenced |
| isInCluster |
| datasetName |
| recordedBy |
| identifiedBy |
| geodeticDatum |
| class |
| countryCode |
| gbifRegion |
| country |
| publishedByGbifRegion |
| rightsHolder |
| identifier |
| http://unknown.org/nick |
| verbatimEventDate |
| collectionCode |
| gbifID |
| verbatimLocality |
| occurrenceID |
| taxonID |
| catalogNumber |
| institutionCode |
| eventTime |
| http://unknown.org/captive |
| identificationID |
| iucnRedListCategory |
| individualCount |
| vernacularName |
| taxonConceptID |
| county |
| locality |
| distanceFromCentroidInMeters |
| lifeStage |
| occurrenceRemarks |
| name |
| preparations |
| nomenclaturalCode |
| dynamicProperties |
| fieldNotes |
| behavior |
| verbatimElevation |
| higherClassification |
| identificationRemarks |
| informationWithheld |
| projectId |
| establishmentMeans |
| degreeOfEstablishment |
| eventID |
| institutionID |
| verbatimSRS |
| verbatimCoordinateSystem |
| language |
| type |
| originalNameUsage |
| ownerInstitutionCode |
| bibliographicCitation |
| reproductiveCondition |
| collectionID |
| verbatimTaxonRank |
| georeferencedBy |
| samplingProtocol |
| georeferencedDate |
| samplingEffort |
| municipality |
| eventRemarks |
| higherGeographyID |
| locationRemarks |
| accessRights |
| georeferenceSources |
| coordinatePrecision |
| elevation |
| elevationAccuracy |
| higherGeography |
| organismQuantity |
| organismQuantityType |
| acceptedNameUsage |
| georeferenceProtocol |
| namePublishedInYear |
| associatedReferences |
| taxonRemarks |
| acceptedNameUsageID |
| networkKeys |
| sex |
| institutionKey |
| collectionKey |
| recordNumber |
| datasetID |
| georeferenceRemarks |
| disposition |
| previousIdentifications |
| otherCatalogNumbers |
| georeferenceVerificationStatus |
| identificationReferences |
| fieldNumber |
Puedes obtener una descripción de la metadata directamente de http://www.gbif.org, o en este documento.
Parece que los datos de localidades están en la columns
`municipality`. Podemos entonces, de la misma manera, ver
en que localidades ocurrieron los muestreos. El comando
unique() muestra los valores únicos en el vector/columna
cp$data$locality:
unique(cp$data$municipality) |>
kbl() |>
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"),fixed_thead = T) |>
scroll_box(width = "100%")| x |
|---|
| NA |
| Ovalle |
| Rancagua |
| Chimbarongo |
| Cordillera De Santiago |
| Cordillera De Talca |
| Cordillera de Colchagua |
| Cordillera De Aconcagua |
Construcción de un set de datos geográfico
Cada registro tiene asociado coordenadas geográficas, lo que nos
permite transformar esta tabla a un objeto de tipo sf (simple
feature). Con eso podemos representarlo espacialmente.
Primero transformamos estos datos en un objeto “geográfico” de
sf usando las columnas "decimalLongitude" para
x y "decimalLatitude" para y. Hay
que tambien designar la proyección geográfico. Aqui es simplemente la
latlon (epsg: 4326).
cp_sf <- st_as_sf(cp$data, coords = c("decimalLongitude", "decimalLatitude"),
crs= "epsg:4326")ahora, veamos nuevamente las primeras 20 filas de la tabla :
| key | scientificName | issues | datasetKey | publishingOrgKey | installationKey | hostingOrganizationKey | publishingCountry | protocol | lastCrawled | lastParsed | crawlId | basisOfRecord | occurrenceStatus | taxonKey | kingdomKey | phylumKey | classKey | orderKey | familyKey | genusKey | speciesKey | acceptedTaxonKey | acceptedScientificName | kingdom | phylum | order | family | genus | species | genericName | specificEpithet | infraspecificEpithet | taxonRank | taxonomicStatus | dateIdentified | coordinateUncertaintyInMeters | continent | stateProvince | year | month | day | eventDate | startDayOfYear | endDayOfYear | modified | lastInterpreted | references | license | isSequenced | isInCluster | datasetName | recordedBy | identifiedBy | geodeticDatum | class | countryCode | gbifRegion | country | publishedByGbifRegion | rightsHolder | identifier | http://unknown.org/nick | verbatimEventDate | collectionCode | gbifID | verbatimLocality | occurrenceID | taxonID | catalogNumber | institutionCode | eventTime | http://unknown.org/captive | identificationID | iucnRedListCategory | individualCount | vernacularName | taxonConceptID | county | locality | distanceFromCentroidInMeters | lifeStage | occurrenceRemarks | name | preparations | nomenclaturalCode | dynamicProperties | fieldNotes | behavior | verbatimElevation | higherClassification | identificationRemarks | informationWithheld | projectId | establishmentMeans | degreeOfEstablishment | eventID | institutionID | verbatimSRS | verbatimCoordinateSystem | language | type | originalNameUsage | ownerInstitutionCode | bibliographicCitation | reproductiveCondition | collectionID | verbatimTaxonRank | georeferencedBy | samplingProtocol | georeferencedDate | samplingEffort | municipality | eventRemarks | higherGeographyID | locationRemarks | accessRights | georeferenceSources | coordinatePrecision | elevation | elevationAccuracy | higherGeography | organismQuantity | organismQuantityType | acceptedNameUsage | georeferenceProtocol | namePublishedInYear | associatedReferences | taxonRemarks | acceptedNameUsageID | networkKeys | sex | institutionKey | collectionKey | recordNumber | datasetID | georeferenceRemarks | disposition | previousIdentifications | otherCatalogNumbers | georeferenceVerificationStatus | identificationReferences | fieldNumber | geometry |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4512170484 | Cyanoliseus patagonus bloxami Olson, 1995 | cdc,cdround | 50c9509d-22c7-4a22-a47d-8c48425ef4a7 | 28eb1a3f-1c15-4a95-931a-4af90ecb574d | 997448a8-f762-11e1-a439-00145eb45e9a | 28eb1a3f-1c15-4a95-931a-4af90ecb574d | US | DWC_ARCHIVE | 2024-06-17T19:17:08.194+00:00 | 2024-06-19T02:10:14.316+00:00 | 466 | HUMAN_OBSERVATION | PRESENT | 6170524 | 1 | 44 | 212 | 1445 | 9340 | 2479528 | 2479529 | 6170524 | Cyanoliseus patagonus bloxami Olson, 1995 | Animalia | Chordata | Psittaciformes | Psittacidae | Cyanoliseus | Cyanoliseus patagonus | Cyanoliseus | patagonus | bloxami | SUBSPECIES | ACCEPTED | 2024-01-11T02:56:57 | 15 | SOUTH_AMERICA | Maule | 2024 | 1 | 9 | 2024-01-09T18:49 | 9 | 9 | 2024-01-11T14:26:49.000+00:00 | 2024-06-19T02:10:14.316+00:00 | https://www.inaturalist.org/observations/196322807 | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode | FALSE | FALSE | iNaturalist research-grade observations | rodrigo_contreras-aguilera | Diego Brito | WGS84 | Aves | CL | LATIN_AMERICA | Chile | NORTH_AMERICA | rodrigo_contreras-aguilera | 196322807 | rodrigo_contreras-aguilera | 2024/01/09 6:49 PM | Observations | 4512170484 | Talca, Maule, Chile | https://www.inaturalist.org/observations/196322807 | 464902 | 196322807 | iNaturalist | 18:49:00-03:00 | wild | 442210250 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | Cyanoliseus patagonus bloxami Olson, 1995 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NULL | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | POINT (-70.75183 -35.82578) |
| 4512327452 | Cyanoliseus patagonus (Vieillot, 1818) | cdc,cdround | 50c9509d-22c7-4a22-a47d-8c48425ef4a7 | 28eb1a3f-1c15-4a95-931a-4af90ecb574d | 997448a8-f762-11e1-a439-00145eb45e9a | 28eb1a3f-1c15-4a95-931a-4af90ecb574d | CL | DWC_ARCHIVE | 2024-06-17T19:17:08.194+00:00 | 2024-06-19T01:33:31.035+00:00 | 466 | HUMAN_OBSERVATION | PRESENT | 2479529 | 1 | 44 | 212 | 1445 | 9340 | 2479528 | 2479529 | 2479529 | Cyanoliseus patagonus (Vieillot, 1818) | Animalia | Chordata | Psittaciformes | Psittacidae | Cyanoliseus | Cyanoliseus patagonus | Cyanoliseus | patagonus | NA | SPECIES | ACCEPTED | 2024-01-13T02:56:27 | 303 | SOUTH_AMERICA | Maule | 2024 | 1 | 12 | 2024-01-12T18:41:28 | 12 | 12 | 2024-01-13T13:26:36.000+00:00 | 2024-06-19T01:33:31.035+00:00 | https://www.inaturalist.org/observations/196476031 | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode | FALSE | FALSE | iNaturalist research-grade observations | humesca_scs | humesca_scs | WGS84 | Aves | CL | LATIN_AMERICA | Chile | LATIN_AMERICA | humesca_scs | 196476031 | humesca_scs | 2024-01-12 18:41:28 | Observations | 4512327452 | San Clemente, Maule, Chile | https://www.inaturalist.org/observations/196476031 | 19347 | 196476031 | iNaturalist | 18:41:28-03:00 | wild | 442700327 | LC | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | Cyanoliseus patagonus (Vieillot, 1818) | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NULL | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | POINT (-71.07884 -35.70519) |
| 4512314177 | Cyanoliseus patagonus bloxami Olson, 1995 | cdc,cdround | 50c9509d-22c7-4a22-a47d-8c48425ef4a7 | 28eb1a3f-1c15-4a95-931a-4af90ecb574d | 997448a8-f762-11e1-a439-00145eb45e9a | 28eb1a3f-1c15-4a95-931a-4af90ecb574d | CL | DWC_ARCHIVE | 2024-06-17T19:17:08.194+00:00 | 2024-06-19T02:08:47.860+00:00 | 466 | HUMAN_OBSERVATION | PRESENT | 6170524 | 1 | 44 | 212 | 1445 | 9340 | 2479528 | 2479529 | 6170524 | Cyanoliseus patagonus bloxami Olson, 1995 | Animalia | Chordata | Psittaciformes | Psittacidae | Cyanoliseus | Cyanoliseus patagonus | Cyanoliseus | patagonus | bloxami | SUBSPECIES | ACCEPTED | 2024-01-15T11:54:20 | 164 | SOUTH_AMERICA | Libertador General Bernardo O’Higgins | 2024 | 1 | 13 | 2024-01-13T10:17:23 | 13 | 13 | 2024-01-24T19:49:13.000+00:00 | 2024-06-19T02:08:47.860+00:00 | https://www.inaturalist.org/observations/196749297 | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode | FALSE | FALSE | iNaturalist research-grade observations | Diego Brito | Diego Brito | WGS84 | Aves | CL | LATIN_AMERICA | Chile | LATIN_AMERICA | Diego Brito | 196749297 | dj_brito | 2024-01-13 10:17:23 | Observations | 4512314177 | Requínoa, O’Higgins, Chile | https://www.inaturalist.org/observations/196749297 | 464902 | 196749297 | iNaturalist | 10:17:23-03:00 | wild | 443429889 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | Cyanoliseus patagonus bloxami Olson, 1995 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NULL | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | POINT (-70.58024 -34.2795) |
| 4522832363 | Cyanoliseus patagonus bloxami Olson, 1995 | cdc,cdround | 50c9509d-22c7-4a22-a47d-8c48425ef4a7 | 28eb1a3f-1c15-4a95-931a-4af90ecb574d | 997448a8-f762-11e1-a439-00145eb45e9a | 28eb1a3f-1c15-4a95-931a-4af90ecb574d | US | DWC_ARCHIVE | 2024-06-17T19:17:08.194+00:00 | 2024-06-19T02:13:03.786+00:00 | 466 | HUMAN_OBSERVATION | PRESENT | 6170524 | 1 | 44 | 212 | 1445 | 9340 | 2479528 | 2479529 | 6170524 | Cyanoliseus patagonus bloxami Olson, 1995 | Animalia | Chordata | Psittaciformes | Psittacidae | Cyanoliseus | Cyanoliseus patagonus | Cyanoliseus | patagonus | bloxami | SUBSPECIES | ACCEPTED | 2024-02-13T16:31:21 | 244 | SOUTH_AMERICA | Coquimbo | 2024 | 1 | 26 | 2024-01-26T10:09 | 26 | 26 | 2024-02-13T17:22:41.000+00:00 | 2024-06-19T02:13:03.786+00:00 | https://www.inaturalist.org/observations/199196753 | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode | FALSE | FALSE | iNaturalist research-grade observations | Matt and Kaysea Bruce | Diego Brito | WGS84 | Aves | CL | LATIN_AMERICA | Chile | NORTH_AMERICA | Matt and Kaysea Bruce | 199196753 | kaysea10 | 2024/01/26 10:09 AM | Observations | 4522832363 | Elqui Province, Coquimbo, Chile | https://www.inaturalist.org/observations/199196753 | 464902 | 199196753 | iNaturalist | 10:09:00-03:00 | wild | 451100192 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | Cyanoliseus patagonus bloxami Olson, 1995 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NULL | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | POINT (-71.08678 -29.81214) |
| 4525219959 | Cyanoliseus patagonus (Vieillot, 1818) | cdc,cdround | 50c9509d-22c7-4a22-a47d-8c48425ef4a7 | 28eb1a3f-1c15-4a95-931a-4af90ecb574d | 997448a8-f762-11e1-a439-00145eb45e9a | 28eb1a3f-1c15-4a95-931a-4af90ecb574d | CL | DWC_ARCHIVE | 2024-06-17T19:17:08.194+00:00 | 2024-06-19T02:12:42.981+00:00 | 466 | HUMAN_OBSERVATION | PRESENT | 2479529 | 1 | 44 | 212 | 1445 | 9340 | 2479528 | 2479529 | 2479529 | Cyanoliseus patagonus (Vieillot, 1818) | Animalia | Chordata | Psittaciformes | Psittacidae | Cyanoliseus | Cyanoliseus patagonus | Cyanoliseus | patagonus | NA | SPECIES | ACCEPTED | 2024-02-18T03:38:06 | NA | SOUTH_AMERICA | Libertador General Bernardo O’Higgins | 2024 | 2 | 15 | 2024-02-15T18:42:38 | 46 | 46 | 2024-02-19T11:11:44.000+00:00 | 2024-06-19T02:12:42.981+00:00 | https://www.inaturalist.org/observations/199635456 | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode | FALSE | FALSE | iNaturalist research-grade observations | Manuel Palacios | Manuel Palacios | WGS84 | Aves | CL | LATIN_AMERICA | Chile | LATIN_AMERICA | Manuel Palacios | 199635456 | mpalacios | 2024-02-15 18:42:38 | Observations | 4525219959 | Requínoa, O’Higgins, Chile | https://www.inaturalist.org/observations/199635456 | 19347 | 199635456 | iNaturalist | 18:42:38-03:00 | wild | 452332374 | LC | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | Cyanoliseus patagonus (Vieillot, 1818) | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NULL | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | POINT (-70.83371 -34.25238) |
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| 4028644003 | Cyanoliseus patagonus bloxami Olson, 1995 | cdc,cdround | 50c9509d-22c7-4a22-a47d-8c48425ef4a7 | 28eb1a3f-1c15-4a95-931a-4af90ecb574d | 997448a8-f762-11e1-a439-00145eb45e9a | 28eb1a3f-1c15-4a95-931a-4af90ecb574d | US | DWC_ARCHIVE | 2024-06-17T19:17:08.194+00:00 | 2024-06-19T02:02:47.149+00:00 | 466 | HUMAN_OBSERVATION | PRESENT | 6170524 | 1 | 44 | 212 | 1445 | 9340 | 2479528 | 2479529 | 6170524 | Cyanoliseus patagonus bloxami Olson, 1995 | Animalia | Chordata | Psittaciformes | Psittacidae | Cyanoliseus | Cyanoliseus patagonus | Cyanoliseus | patagonus | bloxami | SUBSPECIES | ACCEPTED | 2023-01-30T19:26:03 | 8906 | SOUTH_AMERICA | Atacama | 2023 | 1 | 24 | 2023-01-24T11:43 | 24 | 24 | 2023-02-27T02:44:26.000+00:00 | 2024-06-19T02:02:47.149+00:00 | https://www.inaturalist.org/observations/147708057 | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode | FALSE | FALSE | iNaturalist research-grade observations | Nicolás Villaseca Merino | Diego Almendras G. | WGS84 | Aves | CL | LATIN_AMERICA | Chile | NORTH_AMERICA | Nicolás Villaseca Merino | 147708057 | niboldus | 2023/01/24 11:43 AM | Observations | 4028644003 | Huasco, Atacama, Chile | https://www.inaturalist.org/observations/147708057 | 464902 | 147708057 | iNaturalist | 11:43:00-03:00 | wild | 330720738 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | Cyanoliseus patagonus bloxami Olson, 1995 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NULL | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | POINT (-70.88678 -28.87634) |
| 4660665580 | Cyanoliseus patagonus (Vieillot, 1818) | cdc | 4fa7b334-ce0d-4e88-aaae-2e0c138d049e | e2e717bf-551a-4917-bdc9-4fa0f342c530 | 7182d304-b0a2-404b-baba-2086a325c221 | e2e717bf-551a-4917-bdc9-4fa0f342c530 | CL | DWC_ARCHIVE | 2024-04-15T22:36:22.136+00:00 | 2024-04-17T08:58:41.631+00:00 | 20 | HUMAN_OBSERVATION | PRESENT | 2479529 | 1 | 44 | 212 | 1445 | 9340 | 2479528 | 2479529 | 2479529 | Cyanoliseus patagonus (Vieillot, 1818) | Animalia | Chordata | Psittaciformes | Psittacidae | Cyanoliseus | Cyanoliseus patagonus | Cyanoliseus | patagonus | NA | SPECIES | ACCEPTED | NA | NA | SOUTH_AMERICA | Atacama | 2023 | 1 | 1 | 2023-01-01 | 1 | 1 | NA | 2024-04-17T08:58:41.631+00:00 | NA | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode | FALSE | FALSE | NA | obsr3519614 | NA | WGS84 | Aves | CL | LATIN_AMERICA | Chile | LATIN_AMERICA | NA | OBS1594288898 | NA | NA | EBIRD | 4660665580 | NA | URN:catalog:CLO:EBIRD:OBS1594288898 | NA | OBS1594288898 | CLO | NA | NA | NA | LC | 15 | Burrowing Parakeet | avibase-1A7D8F6B | Vallenar | Panamericana Norte, Chañar, Atacama, CL (-29.15, -70.966) | NA | NA | NA | Cyanoliseus patagonus (Vieillot, 1818) | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NULL | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | POINT (-70.9657 -29.14995) |
| 4754916566 | Cyanoliseus patagonus (Vieillot, 1818) | cdc | 4fa7b334-ce0d-4e88-aaae-2e0c138d049e | e2e717bf-551a-4917-bdc9-4fa0f342c530 | 7182d304-b0a2-404b-baba-2086a325c221 | e2e717bf-551a-4917-bdc9-4fa0f342c530 | CL | DWC_ARCHIVE | 2024-04-15T22:36:22.136+00:00 | 2024-04-17T08:58:56.126+00:00 | 20 | HUMAN_OBSERVATION | PRESENT | 2479529 | 1 | 44 | 212 | 1445 | 9340 | 2479528 | 2479529 | 2479529 | Cyanoliseus patagonus (Vieillot, 1818) | Animalia | Chordata | Psittaciformes | Psittacidae | Cyanoliseus | Cyanoliseus patagonus | Cyanoliseus | patagonus | NA | SPECIES | ACCEPTED | NA | NA | SOUTH_AMERICA | Atacama | 2023 | 1 | 1 | 2023-01-01 | 1 | 1 | NA | 2024-04-17T08:58:56.126+00:00 | NA | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode | FALSE | FALSE | NA | obsr3519619 | NA | WGS84 | Aves | CL | LATIN_AMERICA | Chile | LATIN_AMERICA | NA | OBS1594289701 | NA | NA | EBIRD | 4754916566 | NA | URN:catalog:CLO:EBIRD:OBS1594289701 | NA | OBS1594289701 | CLO | NA | NA | NA | LC | 15 | Burrowing Parakeet | avibase-1A7D8F6B | Vallenar | Panamericana Norte, Chañar, Atacama, CL (-29.15, -70.966) | NA | NA | NA | Cyanoliseus patagonus (Vieillot, 1818) | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NULL | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | POINT (-70.9657 -29.14995) |
es básicamente la misma que cp, la anterior, sólo que se
puede manipular espacialente y tiene una columna llamada
geometry. Esto nos permite manipular los datos como si cada
fila fuera un punto a ver en un mapa pues cada registro (fila) tiene
asociada una coordenada.
Distribución geográfica de registros de C.patagonus en GBIF para Chile
Lo primero es ver donde quedan estas coordenadas. Usaremos
ggplot2.
Pero, es posible poner los registros en un mapa de las comunas de Chile?
Para eso necesitamos un mapa de las comunas. Buscamos entre los shapefiles de la Biblioteca Nacional y lo usamos como mapa base.
shp='comunas.shp'
if ( !file.exists(shp) ){
url_com = "https://www.bcn.cl/obtienearchivo?id=repositorio/10221/10396/2/Comunas.zip"
print(paste("Descargando",shp, "de",url_com))
# library(curl)
com_tmp = tempfile()
com = curl::curl_download(url_com,com_tmp)
unzip(com)
}
comunas = read_sf("comunas.shp") |>
dplyr::select(Comuna, Provincia) |>
st_transform(crs=32719) # es importante manejar esa info en coordenadas "reales"
cp_sf2 <- cp_sf |>
st_transform(crs=32719) # es importante manejar esa info en coordenadas "reales"
# rm(cp_sf) # borramos mapa en latlon para ahorrar memoria
ggplot() +
geom_sf(data=comunas, alpha=.1) +
geom_sf(data = cp_sf2, pch=4, col="purple") + theme_bw() +
ggtitle("Registros de C. patagonus en GBIF") +
# ylim(st_bbox(cp_sf2)[2]-5e4,st_bbox(cp_sf2)[4]+5e4) +
ylim(st_bbox(cp_sf2)[2]+1.05e6,st_bbox(cp_sf2)[4]-5.5e5) +
xlim(st_bbox(cp_sf2)[1]-2.5e5,st_bbox(cp_sf2)[3]+5e4) # ajustar
podemos hacer un zoom limitando el x e y a
mostrar con ylim y xlim. Para eso usamos
st_bbox() que retorna la extensión del objeto geográfico.
Noten las diferencias entre los objetos.
# con esto vemos los limites geograficos al obj
print('cp_sf:')## [1] "cp_sf:"print(st_bbox(cp_sf))## xmin ymin xmax ymax
## -73.83926 -40.77264 -70.06130 -23.64955Aqui el reproyectado a UTM 19S:
print('cp_sf2:')## [1] "cp_sf2:"print(st_bbox(cp_sf2))## xmin ymin xmax ymax
## 91543.14 5475202.65 401786.18 7383876.93# borrar el primero para liberar memoria
rm(cp_sf)Como veremos en el próximo, hay 2 núcleos principales (¿poblaciones?) y algunos puntos que representan, probablemente, errores de avistamiento. OjO: Debieramos removerlos antes del análisis.
Visualización interactiva
Podemos usar la librería mapview para explorar los datos de forma
interactiva, usando la columna year, por ejemplo, si
queremos ver cómo se ha muestreado a través de los años. Usaremos el
parámetro cex para ajustar el tamaño del marcador (punto)
que nos permite visualizar el número de registros por año.
Creamos primero una tabla (conteo) que resume el número
de avistamientos por localidad y se lo agregamos a una columna llamada
‘Número de registros’. Fíjate en el uso de group_by(),
mutate() y distinct(). Son funciones de
dplyr que en su conjunto agrupan por punto de muestreo,
luego crea (con mutate()) una columna donde almacena el
número de registros distintos.
cp_sf2 <- cp_sf2 |>
filter(!st_is_longlat(geometry)) |>
mutate('lon'=st_coordinates(st_transform(geometry,'EPSG:4326'))[,1],
'lat'=st_coordinates(st_transform(geometry,'EPSG:4326'))[,2])
conteo <- cp_sf2 |>
group_by(geometry) |>
dplyr::select(key,stateProvince,locality,day, month,year,recordedBy,lon,lat) |>
mutate('Número de registros'=n()) |>
distinct()|>
st_as_sf()Ahora, la nueva table conteo tiene el mismo número de
filas que cp_sf2, lo que nos indica que hay realmente un
solo registro por fila.
Con esto vemos solo las columnas indicadas por select()
Vamos a
#filas = 15 # vamos a muestrear n numero de filas para mostrar.
#conteo[sample(1:nrow(conteo),size=filas),] |>
# kbl() |>
# kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed")) |>
# scroll_box(width = "100%", height = "400px")Ploteo interactivo con MapView
Permite ver los datos en un contexto geográfico web. Podemos también
ajustar el tamaño de los puntos según valor de la columna de los números
de registros, separados por la categoría de año (columna
year).
#mapview(conteo,zcol='year',cex="Número de registros", alpha=.35, layer.name='Año')Limpieza de datos
Este paso consiste en limpiar los datos que nos parecen espurios, pues asemejan mas a un error de identificación, o ingreso de datos, que a registros reales de la especie.
Para eso vamos a: 1. eliminar las ocurrencias extremas 2. marcar cada registro de ocurrencia en dos grupos: a. los del norte, y b. los del sur.
Una vez que evaluamos los limites
lim_norte = -28.715
lim_sur = -36.24
lim_sur_grupo_norte = -31.006
lim_norte_grupo_sur = -33.34
lim_oeste_grupo_sur = -71.8
cp_sf2 <- cp_sf2 |>
mutate(Grupo = case_when(
lat > lim_sur_grupo_norte & lat < lim_norte ~ 'Norte',
lat < lim_norte_grupo_sur & lat > lim_sur & lon > lim_oeste_grupo_sur ~ 'Sur'
))
#filtrar y escoger grupos norte y sur
TricahueNorte=cp_sf2 %>% filter(Grupo=="Norte")
TricahueSur=cp_sf2 %>% filter(Grupo=="Sur")Veamos como quedó
¿Cómo guardo el set de datos?
Podemos guardar el set de datos generado en diversos formatos. El mas práctico en un csv, que puede verse en cualquier otra aplicación (e.g. excel)
write_csv(cp_sf2,"tricahue.csv")
write_csv(TricahueNorte,"tricahueNorte.csv")
write_csv(TricahueSur,"tricahueSur.csv")Resumen
Repaso de lo hecho en este ejercicio,
- Bajamos los datos de ocurrencia para una especie desde el
repositorio GBIF Aprendimos a:
- encontrar el número de registros que existen en GBIF para una especie determinada
- encontrar y usar el identificador de especie y revisar los campos asociados a los datos de GBIF
- desplegar una tabla y formatearla de forma atractiva limitando el numero de filas y mostrando filas de formaleatoria
- Construimos un set de datos geográficos (objeto “simple feature”
sf) de puntos a partir de una tabla con columnas que describen su coordenada
- reproyectamos este se de datos a UTM19S
- descargamos datos desde una URL directamente en el espacio de trabajo
- importamos un shapefile a R
- construimos un bucle condicional para no volver a descargar si el archivo ya existe en el espacio de trabajo
- Visualizamos
- usamos el sistema integrado a R-base para visualizar:
plot() - aprendimos a visualizar objetos geográficos en ggplot, integrándo en la visualización un mapa base y mezclando polígonos con puntos.
- aprendimos a manipular la extensión del objeto geográfico para optimizar su visualización
- aprendimos a generar una visualización interactiva usando la
libraría
mapviewvisualizando una tercera y cuarta dimensión al ajustando el color y el tamaño del punto a visualizar
Finalmente, - nos quedamos con un objeto geográfico que contiene la ocurrencia de nuestra especie en estudio. - marcamos las ocurrencia en 2 grupos, los del norte y los del sur
¿Qué sigue?
En el próximo paso vamos a modelar la distribución de estos 2 grupos de ocurrencias como si fueran distintos y vamos a comparar el nicho de las del norte con el nicho de las del sur.