Mejoramiento de los modelos de distribución de especies de plantas amenazadas de México (Orchidaceae, Pinaceae, Cupressaceae, Taxaceae, Podocarpaceae) a través de información de sensores remotos y medidas espaciales de incertidumbre en los modelos-conUFZ*

資料紀錄

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版本

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權利

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此資料的發布者及權利單位為 Comisión nacional para el conocimiento y uso de la biodiversidad。 This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY 4.0) License.

GBIF 註冊

此資源已向GBIF註冊，並指定以下之GBIF UUID: c13173f5-f372-4b1b-815f-2cd4f6f963a0。  Comisión nacional para el conocimiento y uso de la biodiversidad 發佈此資源，並經由Biodiversity Information System of Mexico同意向GBIF註冊成為資料發佈者。

關鍵字

Occurrence; Plantas; Occurrence

外部資料

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聯絡資訊

地理涵蓋範圍

País: País: ALEMANIA (, BAVARIA, BERLIN) País: ARGENTINA (RIO NEGRO) País: AUSTRALIA (NUEVA GALES DEL SUR) País: AUSTRIA (, SALZBURGO) País: BELICE (, CAYO, COROZAL, ORANGE WALK, STANN CREEK, TOLEDO) País: CANADA (ALBERTA, BRITISH COLUMBIA, NOVA SCOTIA) País: CHILE (LOS RIOS) País: DINAMARCA (REGION CAPITAL, SELANDIA) País: EL SALVADOR (AHUACHAPAN, CUSCATLAN, SAN VICENTE) País: ESPAÑA (, ANDA LUCIA, ASTURIAS, BURGOS, COMUNIDAD VALENCIANA, CORUÑA, EXTREMADURA, GERONA, MADRID, ORENSE, PONTEVEDRA, SEGOBIA) País: ESTADOS UNIDOS DE AMERICA (ARIZONA, CALIFORNIA, COLORADO, CONNECTICUT, IDAHO, ILLINOIS, KANSAS, MASSACHUSETTS, MISSOURI, MONTANA, NEVADA, NEW MEXICO, NEW YORK, OREGON, TEXAS, UTAH, WASHINGTON, WYOMING) País: FINLANDIA (, OULU, TAVASTIA PROPIA) País: GUATEMALA (, ALTA VERAPAZ, EL PROGRESO, GUATEMALA, HUEHUETENANGO, JALAPA, PETEN, QUICHE, SAN MARCOS, SOLOLA, TOTONICAPAN) País: HOLANDA (LIMBURG) País: HONDURAS (ATLANTIDA, COMAYAGUA, CORTES, EL PARAISO, GRACIAS A DIOS, OLANCHO, SANTA BARBARA, YORO) País: INGLATERRA (, LONDRES) País: IRLANDA (, CORK, DUBLIN, LAOIS, TIPPERARY, WATERFORD, WEXFORD) País: ITALIA (COMAYAGUA) País: MEXICO (, BAJA CALIFORNIA, BAJA CALIFORNIA SUR, CAMPECHE, CHIAPAS, CHIHUAHUA, COAHUILA DE ZARAGOZA, COLIMA, DISTRITO FEDERAL, DURANGO, GUANAJUATO, GUERRERO, HIDALGO, JALISCO, MEXICO, MICHOACAN DE OCAMPO, MORELOS, NAYARIT, NUEVO LEON, OAXACA, PUEBLA, QUERETARO DE ARTEAGA, QUINTANA ROO, SAN LUIS POTOSI, SINALOA, SONORA, TABASCO, TAMAULIPAS, VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE, YUCATAN) País: NICARAGUA (ATLANTICO NORTE, ATLANTICO SUR, JINOTEGA, MANAGUA, MATAGALPA) País: NORUEGA (AKERSHUS, AUST-AGDER, BUSKERUD, OSLO FYLKE, SOR-TRONDELANG, TELEMARK, VEST-AGDER FYLKE) País: NUEVA ZELANDA (CANTERBURY, MANAWATU, MARLBOROUGH) País: PANAMA (CHIRIQUI) País: POLONIA (, BYTOM, KATOWICE, PRUDNIK, WROCLAW) País: REINO UNIDO País: REPUBLICA CHECA País: RUSIA (SAN PETERSBURGO) País: SUECIA (BLEKINGE, ESTOCOLMO, KALMARSUND, SKANE, SMALAND, SÖDERMANLAND, VARMLAND, VOSTERBOTTEN)

分類群涵蓋範圍

Reino: Plantae Filo: Tracheophyta Clase: Pinopsida, Magnoliopsida Orden: Pinales, Asparagales, Cupressales, Araucariales Familia: Pinaceae, Orchidaceae, Cupressaceae, Podocarpaceae

時間涵蓋範圍

計畫資料

El proyecto tiene como objetivo desarrollar y refinar los modelos de distribución (SDM) de 227 especies de plantas incluidas en la Norma Oficial Mexicana NOM-059-SEMARNAT-2010, pertenecientes a las familias Orchidaceae (188 especies), Pinaceae (30 especies), Cupressaceae (7 especies), Taxaceae (1 especie), and Podocarpaceae (1 especie), con la perspectiva de apoyar su manejo y conservación. El refinamiento de los SDM de estas especies amenazadas comprende dos grandes aspectos, (1) la inclusión de datos de percepción remota, además de los datos climáticos que se utilizan comúnmente, y (2) la evaluación espacial de la incertidumbre de los modelos. Para cada especie se generarán diferentes productos de las áreas de distribución (continuos, categóricos) a 1 km² de resolución utilizando diferentes algoritmos (e.g. Maxent, GLM, RandomForest). Las variables predictoras derivadas de datos de percepción remota que se utilizarán son series de tiempo del sensor Terra-MODIS (Indice de vegetación mejorado, EVI por sus siglas en inglés -Enhanced Vegetation Index-, temperatura de la superficie terrestre, LST -Land Surface Temperature- y la reflectancia de la superficie, las cuales han probado ser útiles para la clasificación de la vegetación. El proyecto también contempla evaluar la importancia del clima y de las variables de percepción remota en la distribución de las especies, así como la extracción de perfiles fenológicos para cada especie. Se producirán mapas de distribución generados con variables obtenidas mediante percepción remota ya que, sin bien como resultado de la modelación climática un sitio resulta ser adecuado para una especie, puede darse el caso de que la especie no esté presente. Estos mapas, en conjunto, permitirán identificar posibles 'hotspots' de deterioro de hábitat debido a causas antropogénicas a nivel país. El uso de datos de percepción remota actuales para la modelación de la distribución de especies allana el camino para la construcción de un sistema nacional de monitoreo de la biodiversidad. El proyecto está planteado como una colaboración entre el Helmholtz Centre for Environmental Research - UFZ y el Instituto de Biología de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Percepción remota, incertidumbre de los modelos , Máxima Entropía, GLM, RandomForest, modelo jerárquico, NOM-059-SEMARNAT-2010, plantas amenazadas , monitoreo de la biodiversidad

參與計畫的人員:

收藏資料

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