Este ejercicio tiene como objetivo comprender algunas herramientas de análisis SIG mediante la interpretación de la distribución geográfica de especies de plantas. El procedimiento fue originalmente desarrollado en el programa Diva-Gis por Hijmans & Spooner (2001) para el estudio de las especies silvestres de papa, y puede consultarse en http://www.diva-gis.org/ docs/DIVA-ex-1-potato.pdf.
En esta práctica se pretende replicar la metodología para analizar la distribución y diversidad de papas silvestres utilizando los recursos de QGis v3.0, y que consiste principalmente en:
A. Desplegar los registros de las especies de papas silvestres sobre los países de América y analizar su distribución y diversidad a nivel continental (pág. 3)
B. Analizar la riqueza de especies sobre una capa de celdas de igual tamaño (pág. 10)
C. Comparar la relación entre el número de observaciones respecto al número de especies encontradas (pág. 14)
D. Analizar el efecto de gradiente latitudinal sobre la riqueza de especies (pág. 15)
Durante el ejercicio se practicarán las siguientes opciones de QGis:
Selección de objetos por valor. Mediante un formulario puede seleccionar, eliminar y agregar características seleccionando entre un conjunto de valores. Además puede seleccionar por expresión, que requieran alguna sintaxis básica para sus expresiones.
Vectorial / Herramientas de Análisis / Contar puntos en polígonos: cuenta total y cuenta de valores únicos. Toma una capa de puntos y una capa de polígono y cuenta el número de puntos de la primera en cada polígono de la segunda; se genera una nueva capa de polígonos, con el mismo contenido exacto que la capa de polígonos de entrada, pero que contiene un campo adicional con el recuento de puntos correspondiente a cada polígono. Se puede especificar un campo de clase único, entonces los puntos se clasifican en función del atributo seleccionado, y si hay varios puntos con el mismo valor de atributo dentro del polígono, solo se cuenta uno de ellos. El recuento final del punto en un polígono es, por lo tanto, el recuento de las diferentes clases que se encuentran en él.
Vectorial / Herramientas de gestión de datos / Unir atributos por localización. Toma una capa de vector de entrada y crea una nueva capa vectorial añadiendo atributos adicionales y sus valores a su tabla a partir de una una segunda capa vectorial. Se aplica un criterio espacial para seleccionar los valores de la segunda capa que se agregan a cada característica desde la primera capa en la resultante.
Caja de Herramientas/Creación de vectores/Crear cuadrícula, Con algunos parámetros de entrada como la extensión de la grilla que se generará, el espaciado horizontal de las celdas y el espaciado vertical, se generará una cuadrícula con esas características.
POSGRADO EN CIENCIAS - BIOLOGÍA
Grupo en conservación y manejo de vida silvestre
Curso: CARTOGRAFÍA Y SIG APLICADOS AL ESTUDIO DE LA BIODIVERSIDAD
Código: 2025197
Modalidad: Teórico-Práctico
Profesor: Agustín Rudas arudasl@unal.edu.co, https://sites.google.com/site/arudasl/Home
2018
EJERCICIO DE MACROECOLOGÍA - DISTRIBUCIÓN DE ESPECIES
Caja de Herramientas/Refactor field. Este algoritmo permite editar la estructura de la tabla de atributos de una capa vectorial. Los campos se pueden modificar en su tipo y nombre, usando una asignación de campos. La capa original no se modifica, se genera una nueva capa, que contiene la tabla de atributos modificada.
MMQGIS/Import_Export/Attributes Export to CSV. Guarda los atributos de una capa de mapa en un archivo CSV, que luego se puede ver o editar. Esto puede ser útil cuando tiene algún uso para los datos de atributo sin los datos geográficos
asociados. Al tratar con conjuntos de datos que tienen un gran número de filas o columnas, puede ser más simple o más rápido que la tabla de atributos abiertos de QGIS, que puede ser inaceptablemente lenta con grandes conjuntos de datos.
Propiedades/Union de tablas relacionadas mediante campos compartidos. Es posible unir datos tabulares adicionales a una tabla de atributos existente, siempre que las dos tablas compartan campos con atributos coincidentes. Una vez creada la unión, las columnas de atributos adicionales de la capa de unión se agregarán a la tabla de atributos donde el valor en el campo de unión coincida con el valor en el campo objetivo.
Configuración / Proyecciones Personalizado. QGIS permite a los usuarios definir un CRS (sistema de referencia de
coordenadas) global y de todo el proyecto para capas sin un CRS predefinido. También permite al usuario definir sistemas de referencia de coordenadas personalizados. Todas estas características permiten al usuario mostrar capas con diferentes CRS y hacer que se superpongan adecuadamente.
PREPARACIÓN DE LOS DATOS
Para este ejercicio se utilizará la capas papas_silvestr.shp que ha sido generada a partir del archivo de texto wildpot.txt en una practica anterior, y la capa paises.shp, que corresponde a los países de América; ambas capas corresponden a datos no proyectados con un SRC WGS84.
La ventana de visualización debe lucir como la imagen de abajo:
P R I M E R A P A R T E A. RESUMIR DATOS POR PAÍS
A1. Número de registros por país
Inicialmente se realizará un análisis de la presencia de los registros de las papas silvestres en los países de América.
1) En el menú principal vaya a Vectorial / Herramientas de Análisis / Contar puntos en polígonos.
2) Escoja la capa paises como Polígonos de entrada y la capa papas_silvest como Puntos de entrada; note que en Nombre de campo de cuenta aparece NUMPOINTS. Ejecute la consulta
Run in Background; se generará una capa temporal llamada Número con la cuenta de los puntos en cada polígono,.
Solo resta crear una capa (shape) de países que tenga asociada la información tanto del
número de registros como de la riqueza de especies, obtenida en el procedimiento anterior. Para esto vamos primero a unir la información de las tablas Número de registros y Número de especies mediante la opción Uniones.
1) Seleccione la capa Número de registros y con el botón derecho escoja la opción
Propiedades
2) En la ventana de Propiedades, escoja la pestaña Uniones. Luego haga click en el icono
✚ para añadir la tabla
A.2. Riqueza de especies por país
Para poder obtener información sobre la riqueza de especies por país, vamos a volver a utilizar la herramienta Contar puntos en polígono, pero indicando que solo cuente los valores únicos en un campo seleccionado.
1) Escoja la capa paises como Polígonos de entrada y la capa papas_silvest como Puntos de entrada
2) En el campo de clase escoja SPECIES y en Nombre de campo de cuenta escriba RIQUEZA. Ejecute la consulta Run in Background; se generará una capa temporal llamada Número con la cuenta de los puntos únicos en cada polígono,.es decir si varios puntos con el mismo atributo —en nuestro caso especie— están dentro del mismo polígono, solo uno de ellos será contado.
3) Abra la capa recién creada (Número) y observe la tabla de atributos. Note como QGis contabilizó el número de puntos únicos presentes en cada polígono (PAIS), de acuerdo a las especies presentes, es decir esta indicando la RIQUEZA de especies. Cambie el nombre de esta capa temporal a Número de especies.
3) Escoja las siguientes opciones:
Unir capa: Número de especies; Unir campo:.PAIS; Campo objetivo: PAIS.
Ahora veamos la condición unión, que significa que la tabla de atributos de la capa número de especies se unirá a la tabla de la capa número de registros a través del campo PAIS. Revise la tabla de atributos de la capa número de especies tome nota que la información asociada a la tabla de atributos estará disponible siempre y cuando se mantenga la condición de unión en las propiedades.
Para tener una capa con la información número de
observaciones y riqueza de especies de manera permanente, vamos a editar primero los nombres de los campos y luego a guardar la capa en formato shape , utilizando la herramienta
Refactor field que se encuentra en en la Caja de
Herramientas. Para desplegar las herramientas haga click en este icono:
Despliegue las herramientas de Tabla vectorial y escoja la opción
Refactor field.
1) Como capa de entrada escoja la capa Número de registros, que acaba de unir los atributos de número de especies
2) En la columna Nombre de campo, edite las filas 1 y 2 con los nombres NROREGS y RIQSPP respectivamente
3) En el campo Refactored escoja Save to File y asigne el nombre datos_pais. Asegúrese de guardar como SHP file.
El resultado es una nueva capa (Refactored) de países con el resumen de los datos de las especies; renombre la capa como
Datos por países. Haga esta capa visible y apague las otras capas (marcando o desmarcando las casillas); luego haga clic sobre la nueva capa y cambie la simbología para que luzca como la imagen de abajo.
De acuerdo a este análisis el país con mayor número de especies es Perú, le siguen Bolivia y México, y luego Colombia, Perú y Argentina.
9) Al realizar la selección, todos los países con registros de papa deberán estar de color amarillo en el visor. Abra la tabla de atributos y copie los registros seleccionados. En una hoja de cálculo pegue los registros; note que la primera columna (wkt_geom) corresponde a la geometría de los objetos y podemos borrarla.
10) Ordene la tabla por riqueza de especies, de manera descendente.
PAIS NROREGS RIQSPP
PERU 1041 88
BOLIVIA 986 38
MEXICO 845 36
ARGENTINA 1475 28
ECUADOR 141 14
COLOMBIA 102 13
GUATEMALA 59 6
VENEZUELA 14 3
UNITED STATES OF
AMERICA 157 3
CHILE 92 3
BRAZIL 17 3
URUGUAY 4 2
PANAMA 13 2
PARAGUAY 19 2
COSTA RICA 24 1
HONDURAS 1 1
5) Abra la tabla asociada a esta capa y observe que muchos países no presenta registros de especies de papa. Es posible simplificar la información sobre la presencia de las papas, seleccionando únicamente aquellos países con 1 o mas observaciones.
6) Haga click en el icono de selección de objetos espaciales y escoja la opción seleccionar objetos por valor
7) En el campo RIQSPP del formulario de selección coloque 1, y escoja la opción
mayor o igual que.
A.3. Diversidad de especies por país
Primero vamos a trabajar sobre la tabla de atributos de papas_silvestr, para asignar el país en donde se encuentran cada uno de los registros.
1) Vaya a Vectorial / Herramientas de gestión de datos / Unir atributos por localización.
2) Escoja la capa papas_silvestr.shp como Capa de entrada, la capa países como Unir capa, y como Predicado geométrico seleccione dentro. En Capa Unida asigne un nombre a la capa de salida en formato SHP. Haga click en OK (Esta operación puede demorar algún tiempo).
3) Abra la tabla de atributos de la nueva Capa unida, seleccione todos los registros, cópielos.y péguelos en una hoja de cálculo.
Ahora tendrá una tabla resumen de todas las especies (filas) su ocurrencia (número de registros) en los países (columnas)
ARGENTINABOLIVIABRAZIL CHILE COLOMBIACOSTA RICAECUADORGUATEMALAHONDURASMEXICOPANAMAPARAGUAYPERU UNITED STATES OF AMERICAURUGUAYVENEZUELA
S. acaule Bitter 238 114 52
S. achacachense Cßrdenas 8
S. acroglossum Juz. 6
S. acroscopicum Ochoa 7
S. agrimonifolium Rydb. 16 1 10
S. alandiae Cßrdenas 21
S. albicans (Ochoa) Ochoa 34
S. albornozii Correll 5
S. amayanum Ochoa 3
Taxa_S Individuals Dominance_D Simpson_1-D Shannon_H Evenness_e^H/S Margalef Equitability_J
PERU 88 1041 0,049 0,951 3,672 0,447 12,520 0,820
BOLIVIA 38 986 0,052 0,948 3,196 0,643 5,367 0,879
MEXICO 36 845 0,066 0,934 3,083 0,606 5,193 0,860
ARGENTINA 28 1475 0,084 0,916 2,709 0,536 3,700 0,813
ECUADOR 14 141 0,144 0,856 2,188 0,637 2,627 0,829
COLOMBIA 13 102 0,161 0,839 2,074 0,612 2,595 0,809
GUATEMALA 6 59 0,257 0,744 1,507 0,752 1,226 0,841
BRAZIL 3 17 0,363 0,637 1,055 0,957 0,706 0,960
CHILE 3 92 0,486 0,514 0,797 0,739 0,442 0,725
UNITED STATES OF AMERICA
3 157 0,500 0,500 0,721 0,685 0,396 0,656
VENEZUELA 3 14 0,398 0,602 0,992 0,899 0,758 0,903
PANAMA 2 13 0,503 0,497 0,690 0,997 0,390 0,996
PARAGUAY 2 19 0,900 0,100 0,206 0,615 0,340 0,298
URUGUAY 2 4 0,500 0,500 0,693 1,000 0,721 1,000
COSTA RICA 1 24 1,000 0,000 0,000 1,000 0,000
HONDURAS 1 1 1,000 0,000 0,000 1,000 0,000
Utilice el programa PAST (https://folk.uio.no/ohammer/past/) para calcular los principales índices de diversidad de los países de América. La tabla resultado debe ser similar a esta:
Investigue el significado de estos índices de diversidad.
Preparación
Para seguir esta parte de la práctica se debe definir un Sistema de Referencia de Coordenadas personalizado, que represente la proyección apropiada para el ejercicio.
1) Inicie un nuevo proyecto vacío y vaya a Configuración / Proyecciones Personalizado y adicione un nuevo Sistema de Referencia (✚) con las siguientes características:
2) Nombre: Lambert Azimuthal Equal Area (equatorial)
Parámetros: +proj=laea +lat_0=0 +lon_0=-80 +x_0=0 +y_0=00 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs
Haga click en OK.
3) Cargue las dos capas originales países.shp y papas_silvestr.shp y establezca este sistema de proyección para el proyecto en
Proyecto/Propiedades del
S E G U N D A P A R T E
B. ANALIZAR LA RIQUEZA DE ESPECIES SOBRE UNA CAPA DE CELDAS DE IGUAL TAMAÑO
B1. Sistema de proyección de los datos
Para poder usar una cuadrícula con celdas de igual área, los datos tienen que estar proyectados ya que si se usaran sin proyectar (WGS84), las celdas se harían más pequeñas a medida que nos alejamos de la línea del Ecuador, debido a la convergencia de los meridianos hacia los polos del globo terrestre.
Para áreas pequeñas una proyección UTM serían apropiada, pero en este caso debemos utilizar una proyección que pueda ser usada para todo un hemisferio: la proyección Lambert Equal Area Azimuthal cumple esa condición. Antes de proyectar los datos, se debe elegir un origen del mapa apropiado que debe estar cerca al centro de sus puntos para minimizar la distancia — y por lo tanto la distorsión— desde cualquier punto, al origen. En en este caso, el origen podría ser (-80, 0).
Analice la capa papas_silvest.shp y su tabla de atributos, y trate de responder a la pregunta:
4) Para proyectar las capas originales que están en WGS84, debe y guardarlas como otra capa SHP, con otro nombre y un SRC proyectado. Haga click derecho sobre cada capa y escoja Guardar como; asigne los siguientes nombres:
papas_silvest_laea.shp, y paises_laea.shp, y asigne el SRC como Lambert Azimuthal Equal Area (equatorial).
5) Remueva las capas originales (con SRC= WGS84) y deje solamente aquellas con proyección LAEA.
6) Guarde el proyecto como
Macroecol 2.qgs.
B2. Riqueza de especies en una cuadricula
Vamos a determinar la distribución de la riqueza de especies usando una cuadrícula en formato vector de100 x 100 Km.
1) En la Caja de Herramientas buscar Crear cuadricula
2) Escoja los siguientes parámetros:
Tipo: Rectángulo (polígono):
Extensión: Usar extensión a partir de la capa papas_silvestr_laea
Espaciado horizontal: 100000
Espaciado vertical: 100000
CRS: Lambert Azimuthal Equal Area
Cuadrícula: celdas_100K.shp
4) Cambie la simbología de la capa recién creada (celdas_100K) para que el Estilo de relleno sea Sin relleno. Observe como la rejilla corresponde con la extensión de los puntos de observación de las papas.
5) Abra la tabla de atributos y note como cada celda de 100 x 100 km tiene asignado un Id
único que inicia en 1 (extremo superior
izquierdo) y termina en 58965 (extremo inferior derecho)
6) Conmute la tabla a modo edición y elimine los cuatro primeros campos (left, top, right y bottom) con la opción borrar campos.
Como en el caso de los países, para establecer cuantos registros y cuantas especies se encuentran en cada celda, utilizaremos las herramientas Contar puntos en polígono y Contar puntos únicos en polígono
B2. Número de registros por celda
1) En el menú principal vaya a Vectorial / Herramientas de Análisis / Contar puntos en polígonos.
2) Escoja la capa celdas_100K como Polígonos de entrada y la capa papas_silvest_laea como Puntos de entrada
3) Cambie el Nombre de campo de cuenta aparece por NROREGS. Ejecute la consulta Run in Background; se generará una capa temporal llamada Número con la cuenta de los puntos en cada celda.
4) Cambie el nombre de esta capa temporal a Número de registros.
B3. Número de especies por celda
1) En el menú principal vaya a Vectorial / Herramientas de Análisis / Contar puntos en polígonos.
2) Escoja la capa celdas_100K como Polígonos de entrada y la capa papas_silvest_laea como Puntos de entrada
4)Ahora verá seleccionado solo las celdas que tienen
información. Haga click derecho sobre la capa y escoja Guardar como. Asigne el nombre papas_celdas.shp y escoja Guardar solo objetos seleccionados
Solo resta crear una capa (shape) que tenga asociada la información tanto del número de registros por celda como de la riqueza de especies, a partir de la información obtenida en el procedimiento anterior. Para esto vamos primero a unir la información de las tablas Número de registros y Número de especies mediante la opción Uniones.
1) Seleccione la capa Número de registros y coloque en la parte de arriba de las capas. Con el botón derecho escoja la opción Propiedades
2) En la ventana de Propiedades, escoja la pestaña Uniones. Luego haga click en el icono ✚ para añadir la tabla para la unión vectorial.
3) Escoja las siguientes opciones:
Unir capa: Número de especies; Unir campo: Id; Campo objetivo: Id.; Seleccionar Prefijo de nombre de campo y vaciar su contenido.
Luego oprima OK y OK nuevamente.
Abra ahora la tabla de atributos de la capa Número de registros que está unida a Número de especies y observe que hay muchas celdas con valores cero. Es posible simplificar la información sobre la presencia de las papas en las celdas, seleccionando únicamente aquellas con 1 o mas observaciones.
1) Cierre la tabla de atributos. Haga click en el icono de selección de objetos espaciales y escoja la opción seleccionar objetos por valor
2) En el campo RIQSPP del formulario de selección coloque 1, y escoja la opción mayor o igual que.
C. COMPARAR LA RELACIÓN ENTRE EL NÚMERO DE OBSERVACIONES RESPECTO AL NÚMERO DE ESPECIES
Deje visibles únicamente la nueva capa creada y la capa de paises_leae. Clasifique la capa papas_celdas de acuerdo a la riqueza de especies en cinco clases, tal y como ilustra la figura; intente quitar las lineas de contorno de las celdas para los resultados sean mas explícitos.
Ahora el análisis de la riqueza de especies es mas realístico, ya que la información es comparable teniendo en cuenta que los datos están referidos a la misma área en todos los casos (100 x 100 Km).
¿Que diferencia encuentra entre este análisis y el referido a los países desarrollado en la primera parte del ejercicio?
¿Como se puede interpretar ecológicamente este nuevo resultado?
Ensaye a clasificar de nuevo la capa papas_celdas pero esta vez de acuerdo al número de registros
(observaciones) en cinco clases. ¿Puede detectar alguna relación en el comportamiento de estos dos resultados?
Intente exportar la tabla de atributos de esta capa al programa PAST para realizar un análisis de regresión que muestre la relación entre la riqueza de especies y el número de observaciones. Heijmans & Spooner (2001) sugieren que esta relación está afectada por los sesgos de colección generado cuando no se aumentan las
2) Realice las operaciones necesarias (véase pág. 12) y una vez obtenga los resultados de riqueza de especies en cada franja latitudinal, exporte los datos a una hoja de cálculo (MMQGIS/ Import_Export/export to CSV). Intente hacer un gráfico que
represente los valores de riqueza en un gradiente latitudinal, tal y como se ilustra en la figura de abajo. Tenga en cuenta que el eje “y” debe representar la latitud en grados y el eje “x “el número de especies, como se ilustra en la figura de abajo.
3) Explique los resultados obtenidos en esta parte del ejercicio.
T E R C E R A P A R T E
D. ANALIZAR EL EFECTO DE GRADIENTE LATITUDINAL SOBRE LA RIQUEZA DE ESPECIES
A menudo se pueden observar gradientes de la riqueza de especies en latitud y altitud. Una manera fácil de investigar un gradiente latitudinal en la riqueza de especies, es haciendo una cuadrícula con el mismo número de filas que la del ejercicio anterior, pero con una sola columna de ancho. De esta manera se
puede resumir la información de manera latitudinal y es posible detectar algún efecto de gradiente en la riqueza de especies.
1) Intente repetir el ejercicio B2: establecer la riqueza de especies en una cuadrícula, pero utilizando una cuadrícula con una sola columna de ancho, tal y como se ilustra en la figura de la derecha.
Referencia
