MNE ejercicio 2 corte - modelado de nicho ecologico con daros de world wlimb

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PRESENTADO POR:Brayan camilo garcia martinez
PRESENTADO A : Mario Alberto Jurado Eraso
Modelado para el nicho ecológico del Rupicola Peruvianus usando Maxent
Rupicola peruvianus :
El Gallito de las rocas forma parte de los paseriformes y es de la familia de aves que se llama Cotingidae que
hace referencia a la familia de aves paseriformes que entran en el suborden de los Tyranni, esta está constituida
por unas sesenta y siete especies de aves y veinticinco géneros que son autóctonos de lo que se conoce como
Neotrópico o la América Tropical y que viven en las selvas tropicales así como en las subtropicales, en las
zonas templadas o bien en los bosques montañosos(Tomado de Braylin )
Figura 1:Rupicola Peruvianus
Nota: (Angel Martinez Bird Colombia .)
Video Rupicola Perivianus : https://www.youtube.com/watch?v=H00ujymTVVQ
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OBTENCIÓN DE DATOS
Maxent: Se define como una herramienta cuyo objetivo es modelar nichos de distribuciones de especies
mediante la aplicación de una técnica de aprendizaje automático llamada modelado de máxima entropía. A
partir de un conjunto de cuadrículas ambientales (por ejemplo, climáticas) y localidades de ocurrencia
georreferenciadas, el modelo expresa una distribución de probabilidad en la que cada celda de la cuadrícula
tiene una idoneidad prevista de las condiciones para la especie.(biodiversityinformatics), donde su método
básicamente son pruebas de ensayo y error
Procesamiento de datos :Para que el programa de maxent funcione correctamente se deben aplicar una serie
de filtros y procesos a los datos a cargar.
El programa nos pide dos conjuntos de datos , primero un archivo (CSV) cuyo formato debe tener valores de
la especie, longitud y latitud respectivamente . Y en otro apartado irán las variables Climáticas , para este
ejercicio tomaremos información la plataforma (WorldClim) donde se descargaron un total de 19 variables
climáticas como se muestra en la siguiente Tabla 1, además
Tabla 1
Variables Bioclimáticas
BIO1 Temperatura Media Anual
BIO2
Intervalo medio diurno (media mensual (temperatura máxima - temperatura
mínima))
BIO3 Rango anual de temperatura (BIO2/BIO7) (×100)
BIO4 Estacionalidad de la temperatura (desviación estándar ×100)
BIO5 Temperatura máxima del mes más cálido
BIO6 Temperatura mínima del mes más frío
BIO7 Rango Anual de Temperatura (BIO5-BIO6)
BIO8 Temperatura media del trimestre más húmedo
BIO9 Temperatura Media del Cuarto Más Seco
BIO10 Temperatura media del trimestre más cálido
BIO11 Temperatura media del trimestre más frío
BIO12 Precipitación Anual
BIO13 Precipitación del mes más lluvioso
BIO14 Precipitación del mes más seco
BIO15 Estacionalidad de la Precipitación (Coeficiente de Variación)
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BIO16 Precipitación del trimestre más húmedo
BIO17 Precipitación del Trimestre Más Seco
BIO18 Precipitación del trimestre más cálido
BIO19 Precipitación del trimestre más frío
BIO_ELEVATION Modelo de elevación global
Nota: WorldClim
Una vez realizada los datos procedemos a hacer un filtro, para este caso de estudio se usaron las siguientes
variables
Tabla 2
BIO_12 precipitación anual
BIO14 precipitación del mes más seco
BIO_1 Temperatura media anual
BIO_ELEVATION Modelo de elevación global
En este punto una vez seleccionada las variables de importancia dependiendo de la especie y el interés
procedemos a procesar la iamgenes de la Tabla 2, ya que estas se descargan en un formato TIF, y cabe resaltar
que el programa de maxent solo funciona con variables ambientales , cuyo formato sea (ASC), para este
procesos se hace uso de la herramiento (QGIS). donde se carga los datos y se hace la conversión como se
muestra en la Figura 1.
Figura 2 Conversión de TIFF a ASC
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Una vez tengamos estos dos archivos procedemos a cargar los datos y especificar los paramentos en la
interfaz del maxent
Figura 3. Configuración interfaz maxent
Para el porcentaje tomamos un valor del 20 % de los datos y especificamos que se quiere una sola réplica del
modelo , dejamos por defecto las demás instrucciones y procedemos a correr el modelo
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Figura 4.Procesamiento de datos
OBTENCIÓN DE RESULTADOS
una vez termina de correo el modelo maxent obtendremos dos gráficas un mapa del modelo de nichos de
distribuciones para el Rupicola Peruvianus con la siguiente informacion
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Figura 5: tasa de omisión y el área prevista en función del umbral acumulativo
La anterior imagen muestra la tasa de omisión y el área prevista en función del umbral acumulativo. La tasa de
omisión se calcula tanto en los registros de presencia de capacitación como (si se usan datos de prueba) en los
registros de prueba. La tasa de omisión debe estar cerca de la omisión prevista, debido a la definición del
umbral acumulativo
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Figura 6. curva característica operativa del receptor (ROC)
En la Figura 5.se muestra la curva característica operativa del receptor (ROC) para los mismos datos. Tenga
en cuenta que la especificidad se define utilizando el área predicha, en lugar de la comisión real (consulte el
artículo de Phillips, Anderson y Schapire citado en la página de ayuda para conocer el significado de esto).
Algunos umbrales comunes y tasas de omisión correspondientes son los siguientes. Si hay datos de prueba
disponibles, las probabilidades binomiales se calculan exactamente si el número de muestras de prueba es
como máximo 25; de lo contrario, se utiliza una aproximación normal a la binomial. Estos son valores p
unilaterales para la hipótesis nula de que los puntos de prueba no se predicen mejor que mediante una
predicción aleatoria con la misma área fraccional predicha. El umbral de "Balance" minimiza 6 * tasa de
omisión de entrenamiento + 0,04 * umbral acumulativo + 1,6 * área predicha fraccional.
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Tabla 2: umbrales comunes y tasas de omisión
En la Figura 6 se observa la representación del modelo Maxent para Rupicola_peruvianus. Los colores más
cálidos muestran áreas con mejores condiciones previstas. Los puntos blancos muestran las ubicaciones de
presencia utilizadas para el entrenamiento, mientras que los puntos violetas muestran las ubicaciones de
prueba.
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Figura 7: representación del modelo Maxent para Rupicola peruvianus.
Análisis de aportes variables
En la tabla 3 se pueden ver estimaciones de las contribuciones relativas de las variables ambientales al modelo
de Maxent. Para determinar la primera estimación, en cada iteración del algoritmo de entrenamiento, se suma
el aumento de la ganancia regularizada a la contribución de la variable correspondiente, o se le resta si el
cambio en el valor absoluto de lambda es negativo. Para la segunda estimación, para cada variable ambiental a
su vez, los valores de esa variable sobre la presencia de entrenamiento y los datos de fondo se permutan
aleatoriamente. El modelo se vuelve a evaluar en los datos permutados y la caída resultante en el AUC de
entrenamiento se muestra en la tabla, normalizada a porcentajes. Al igual que con la variable jackknife, las
contribuciones de las variablesdeben interpretarse con precaución cuando las variables predictoras están
correlacionadas.
Tabla 3:contribuciones relativas de las variables ambientales
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bibliografía
● WorldClim: WorldClim
● GBIF.org (18 October 2022) GBIF Occurrence Download https://doi.org/10.15468/dl.rdy98z
● Birdscolombia tomado de :https://birdscolombia.com/2016/03/28/gallito-de-roca-andino/