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1 Biogeografía III EGB 2010

III - Corología. Georreferenciación. Representación. Mapas de distribución. Datos: representación, fuentes, calidad. III. 1- Corología, término debido a E. Hackel (tema I). Actualmente, parte de la biogeografía que se ocupa de la documentación de la distribución geográfica de los organismos, su representación, y el manejo de los datos y técnicas con ella relacionados. Con frecuencia los biogeógrafos analizan datos acumulados por otros, pero es usual que ellos mismos sean productores y editores de fuentes de información corológica. Puede distinguirse entre información primaria (datos geográficos de uno o más ejemplares biológicos) y secundaria (datos recopilados por otros); en el segundo caso puede tratarse de datos explícitos, directos (por ejemplo los nombres de las especies y las coordenadas geográficas de los puntos) o indirectos (como mapas de distribución, que suponen diferentes medidas de interpretación). Etiquetado de ejemplares biológicos. Fuente primaria de información: ejemplares biológicos. Documentación de localización geográfica y temporal: Localidad Fecha Otros (colector, hábitat, etc.) [actualmente coordenadas geográficas] III. 2- Georreferenciación. Atribución a un dato de distribución de coordenadas en un sistema geográfico de referencia. El sistema de coordenadas ha de ser explícito, lo que es importante ya que a veces los datos de distribución se obtendrán de representaciones gráficas (como mapas de distribución). Los dos sistemas más usados en nuestro ámbito geográfico son el geográfico y el UTM: Coordenadas geográficas Longitud y Latitud en grados, minutos, segundos (por ejemplo: 30º 30' 30'' W, 3º 30' 30'' N). Coordenadas UTM Emplea coordenadas X e Y en metros (X es aproximadamente equivalente a la longitud, Y es aproximadamente equivalente a la latitud). Divide la superficie del globo en parcelas, usando diferentes términos de referencia para la longitud en cada una de ellas: “falsos Estes” (false eastings) constituidos por 60 meridianos (tomando como referencia 180ºW para el primero), de manera que la coordenada X son los metros al este del meridiano de referencia de cada zona; la coordenada Y es la distancia (en m.) a (aproximadamente) el Ecuador. Dos modalidades, UTM (Universal Terrestrial Mercator) y MGRS (Military Grid Reference System). En ambos casos dos guarismos en los que los últimos números corresponden a las distancias en metros desde el meridiano y paralelo de referencia, precedidos por códigos de la zona (número 1-60 + letra), pero difieren en el modo de expresar los dos primeros dígitos de X e Y (dos letras o dos números). El primero es de interpretación menos intuitiva y tiende a caer en desuso, pero ha sido ampliamente usado por los naturalistas ibéricos. -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Ejemplos Geográficas Geogr. seg. decimales MGRS UTM 2º 43' 12''W 40º 37' 5''N 1º 46' 54''W 40º 20' 30''N

2 43 12.3W 40 37 05.1N 1 46 54.0W 40 20 30.5N

30TWK2367796400 30TWL6649009957

30T 0523677 4496400 30T 0566490 4509957

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Toma de datos In situ: GPS (Global Positioning System). Indirecta o a posteriori: Mapas Facilidades digitales (por ejemplo Google Earth, Sigpack) Transformación de datos entre diferentes sistemas (conversores como Geotrans). III. 3- Representación Toda representación de una superficie subesférica o tridimensional en un plano (dos dimensiones) supone una distorsión. Hay diversas formas de proyectar el volumen sobre el plano, dando prioridad a distintos aspectos. Proyecciones usuales y qué aspectos respetan prioritariamente PROYECCIÓN RESPETA Conforme forma Equivalente área Azimutal* dirección entre puntos (relaciones angulares) Equidistante distancia entre puntos Por el método empleado en la proyección puede distinguirse: Cilíndrica Cónica Azimutal* (cenital, polar) Otras (mixtas, etc.) * El término es coincidente para el tipo de proyección y el método; la proyección se centra en un punto arbitrario para conseguir que las distancias desde el mismo a otros puntos sean veraces.

Como ejemplos, la proyección UTM es cilíndrica, azimutal y equidistante; la de Lambert es similar pero cónica, y la de Peters es cilíndrica, azimutal, equivalente y equidistante. Las características de un mapa han de tomarse en cuanta para la obtención de datos de modo indirecto (estimación de distancias, latitudes, áreas de cobertura de las especies, etc.). III. 4- Mapas de distribución Es importante especificar qué se representa y cómo (ciertos medios de publicación del ramo imponen o evitan ciertos tipos de proyección; algunos de ellos pueden evidenciar sesgos culturales). El punto de partida es un mapa de puntos: se representan como puntos las presencias documentadas de una especie en un área geográfica. Sin embargo, pueden representarse diversos otros atributos del taxón o del área. Variables a representar: - Localización geográfica de los datos - Otros atributos, generalmente: - densidad (número de observaciones, densidad de población) - tiempo (última fecha de observación) - formas geográficas de la especie (distintas subespecies, etc.) Tipos de mapa, por el grado de extrapolación o generalización de la información Observada: se representan exclusivamente las unidades geográficas en las que el taxón está presente de forma documentada (por lo tanto, las zonas en blanco no implican necesariamente la ausencia del taxón, lo que puede ser un problema cuando este dato es interesante).

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Potencial: se representan las unidades geográficas en las que el taxón presumiblemente existe, bien sobre la base de una extrapolación intuitiva (criterios de autor), bien sobre la base de predicciones estadísticas (ver predicción e interpolación más adelante). Tipos de mapa, por la forma gráfica de representación: De puntos: se representan los puntos de presencia. Inconvenientes: muestra solamente la realidad conocida; en áreas poco estudiadas el taxón podría existir (sin embargo, esto puede alertar a los especialistas sobre la necesidad de estudiar tales zonas). De extensión (perímetro). Se trata de una generalización, a menudo intuitiva: se rodean los puntos conocidos con una línea, a menudo rellenando el interior con un color diferente. Son los mapas de manchas, frecuentes en guías de campo y trabajos generales. El inconveniente es que no está garantizado que la especie o taxón se encuentren en todas y cada una de las partes del área señalada, y que el criterio de generalización empleado por el autor normalmente no es explícito. De contorno. Equivalente a isoclinas, isobaras, etc. Introduce una tercera variable (por ejemplo, abundancia). En dos dimensiones (empleando el color o intensidad de sombreado para la tercera variable) o tres dimensiones. La idea es unir entre sí puntos dentro del área de distribución que presentan igual valor para la tercera variable representada. Rejillas o regiones. Mapas en los que la referencia geográfica no es un punto, sino una unidad determinada. A este tipo de unidad se le suele llamar unidad geográfica operativa (UGO). Tales unidades pueden ser regulares (iguales medidas o área) o irregulares (unidades administrativas como provincias o regiones naturales). Se marca la presencia de la especie mediante color o símbolos dentro de cada unidad. La rejilla o malla puede ser: - Con base geográfica posicional. Cuadrículas o polígonos basados en los paralelos y meridianos terrestres (y por lo tanto de diferente área según la latitud), o en la red UTM (cuadrados de aproximadamente igual superficie, típicamente de 1, 10, 50 ó 100 km. de lado). - Con base socio-política. Límites administrativos: estados, regiones, provincias, términos municipales. - Con base fisiográfica u otra. Regiones altitudinales, biogeográficas previamente determinadas por otros medios (áreas de endemismo, regiones biogeográficas, pisos bioclimáticos, etc.), combinaciones de estos con los tipos anteriores. - De interpolación y predicción. Se representan como mapas de contorno los resultados de trabajos estadísticos (en forma de probabilidades de la presencia de una especie en función de variables ambientales conocidas) o se generalizan los mapas de puntos mediante interpolación (estimación de los valores esperados en las zonas de las que no hay datos, por ejemplo con técnicas de Trend Surface Analysis, TSA). - Combinaciones de las variantes descritas.

III. 5- Datos: fuentes de datos corológicos ▪ Datos primarios. Datos de presencia o frecuencia de organismos o fenómenos, bien sin coordenadas geográficas (por ejemplo “Alpedrete, Madrid”: es necesario estimar las coordenadas y altitud de acuerdo con la información disponible) o georreferenciadas (con coordenadas geográficas), pero que indican explícitamente una posición espacial y temporal concreta. - Campo, colecciones (herbarios, museos). - Bibliografía. - Bases de datos específicas (por ejemplo, asociadas a publicaciones, como archivos “on-line”). - Proyectos y recursos de acceso público asentados en la red (ejemplos: GBIF, proyectos internacionales, proyectos ibéricos, regionales). No siempre puede accederse directamente a los datos primarios.

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▪ Mapas y datos interpretativos. Datos con información útil, pero que resultan de cierto tratamiento o interpretación de datos primarios que nos son desconocidos. Esto supone alguna pérdida de resolución geográfica o temporal. - Papel. Publicaciones, típicamente monografías en libros o artículos. - Imágenes en la red o formatos digitales accesibles por ella (*.pdf, *.jpg, etc.). Hay diversos proyectos corológicos en marcha, a nivel internacional, nacional o regional, poco desarrollados en España y Portugal. GBIF es un ejemplo de fuente de datos primarios (ejemplares en colecciones biológicas). Anthos es un portal de referencia para la flora ibérica (pero hay otras fuentes, por ejemplo en Cataluña). Fauna Europaea es un ejemplo de mapas "on-line" de presencia en rejilla administrativa gruesa (límites nacionales). Sistemas de información geográfica (SIG; ingl.: GIS, Geographic Information System). Paquetes estadísticos complejos que permiten (entre otras cosas) relacionar entre sí archivos con información geográfica de interés (variables ambientales como temperatura, porcentajes de cobertura arbórea, número de especies o distribución de las mismas) en tanto que los diferentes materiales puedan relacionarse mediante una referencia geográfica compartida. La disponibilidad de las "capas" de interés es muy variable, depende de la zona geográfica, la resolución geográfica, y el tipo de datos. Variables geográficas o ambientales. Del mismo modo que los datos de distribución de un taxón de interés, puede cartografiarse (representarse, o obtener información para su análisis) de las variables ambientales (fisiográficas, climatológicas, ecológicas) de interés, por diversos medios. Actualmente algunas están disponibles en la red; frecuentemente su tratamiento requiere el uso de SIG.

III. 6- Datos: calidad de los datos Hemos visto (III. 4) que la ausencia de datos corológicos (categóricos o numéricos) de algunas UGOs pueden crear problemas de incertidumbre a la hora de representar distribuciones geográficas, o de acometer el análisis de los datos. Este problema se conoce como de las falsas ausencias (pseudo-ausencias), es decir, espacios blancos en el mapa que no garantizan la ausencia de la especie o taxón, sino que reflejan la falta de datos. ¿Está la especie ausente de donde no se marca su presencia? ¿Sigue existiendo la especie en la localidad de donde se citó hace 150 años, si no se ha vuelto a visitar? Sea cual sea el propósito (representación o análisis), caben tres soluciones principales: - Detectar las áreas mal prospectadas. En caso de representación gráfica, marcarlas o indicarlas con otro color o símbolo. - Unir entre sí las unidades operativas adyacentes (cuando se emplea una rejilla o unidades de área) de modo que las mal estudiadas, combinadas entre sí, pasen a formar parte de unidades bien estudiadas. Supone una pérdida de definición. - En análisis de la relación entre variables corológicas y otras, introducir una medida del esfuerzo de muestreo realizado en las diferentes UGOs. Estimación del esfuerzo de muestreo. Conocer el esfuerzo de muestreo en las unidades tratadas es útil como criterio de evaluación corológica, así como en los análisis de datos corológicos. El objetivo es determinar si una unidad geográfica (punto, localidad, polígono de área, provincia, etc.) se ha estudiado con suficiente intensidad como para estar razonablemente seguros no solo de que un taxón X está presente, sino de que la falta de datos de otro taxón Y representa su ausencia en el período estudiado. Posibilidades: - Criterios de experto o índices ad hoc. Cuando se tiene información de primera mano es posible calificar el trabajo realizado como "completo" o "incompleto". Igualmente en el caso de la información bibliográfica, si es correcta, ya que incluirá alguna descripción del esfuerzo (número de fechas, área estudiada, número de observadores). Estos datos pueden ocasionalmente emplearse para construir un índice cuantitativo. - Estimaciones estadísticas. El nivel de estudio en un determinado punto o región puede estimarse midiendo el ritmo al que nuevas especies se añaden a la muestra al progresar el estudio,

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gráficamente o mediante índices (estimadores) no paramétricos. Esto es especialmente eficaz cuando se mantiene un esfuerzo de muestreo constante (por ejemplo un muestreo cada mes, en una superficie de 1000 m2). No obstante, algunos métodos son aplicables a colecciones de datos "curatoriales" (de colecciones en museos o herbarios) o bibliográficos, siempre que el número de los mismos sea importante. El procedimiento consiste en "remuestrear" los datos tomándolos al azar numerosas de veces ("aleatorización"), observar si la curva alcanza un valor asintótico, y en todo caso ajustar al promedio una función matemática para describir la curva y realizar predicciones (por ejemplo, el número de datos necesario para completar la muestra). Los cálculos pueden hacerse con aplicaciones como EstimateS, PAST (disponibles en la red). Principalmente: a - Curvas de rarefacción (o de acumulación). b - Estimadores no paramétricos. Para datos de presencia/ausencia parecen ser preferibles estimadores como Chao2 y Jackknife2. Para otros datos pueden emplearse otros. c - Ajuste de funciones matemáticas. Una vez aleatorizados los datos, pueden realizarse predicciones si una curva (determinada por una función matemática) se ajusta a los datos observados; suele realizarse con un paquete estadístico. Una función frecuente es la de Clench, otra la exponencial (ambas son asintóticas).

Ejemplo de dos curvas de rarefacción basadas en diferente número de muestras de dos localidades. En la de la izquierda, a pesar de haberse realizado once recogidas, la curva no alcanza un valor asintótico (por lo tanto, no podemos descartar la presencia de especies adicionales). En la de la derecha, el valor de la asíntota parece alcanzarse a partir de aproximadamente cinco muestras por lo que si el número de estas es de seis, podemos presumir que el catálogo de especies es ya razonablemente completo. Gráficos obtenidos mediante PAST.

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Cuestiones 1- Definir “corología”, tal como se entiende actualmente. 2- ¿Qué se entiende por “georreferenciación” de un dato corológico? 3- ¿A quién se atribuye el primer uso del término “corología”, si bien con un significado algo más amplio que el generalmente aplicado en la actualidad? 4- Las coordenadas de una localidad son: 2º 43' 12''W 40º 37' 5''N. ¿En qué sistema están expresadas? Idem con: 2 43 12.3W 40 37 05.1N Idem con: 30T WK2367796400 Idem con: 30T 0523677 4496400 5- Definir “UGO” (en inglés “OGU”) 6- Deseamos emplear un mapa que sea lo más fiel posible a las áreas (superficies) de las unidades operativas que vamos a emplear. ¿En qué tipo de proyección, preferentemente, debe basarse? 7- Distinguir entre mapa de puntos, de perímetro o extensión, de rejilla, y de contorno. 8- ¿Qué problemas presenta un mapa de extensión de área o de perímetro en relación con la zonas mal estudiadas? 9- Nos proponemos analizar la relación entre la altitud media y la riqueza de especies de un taxón, empleando como unidades de área operativas los cuadrados de 100 Km. de lado en el sistema UTM (GMRS). Sabemos que algunas de estas unidades no han sido estudiadas con suficiente intensidad para este taxón. ¿Cómo podemos tratar los datos de riqueza de esas cuadrículas para que nuestro resultado sea realista? Indicar al menos dos posibilidades. 10- Disponemos de una base de datos en la que los registros son numerosos (cada registro indica la presencia de una especie en una unidad de área en determinada fecha, documentada por determinado observador). Indicar qué métodos que podríamos usar para estimar si cada una de las unidades de área parece haber sido prospectada con la suficiente intensidad en el caso del grupo de organismos que nos interesa. 11- Dar un par de ejemplos de portales u organizaciones accesibles en internet que puedan proporcionar información corológica sobre organismos terrestres en el la Península Ibérica o el territorio español.