## Phaseolus vulgaris (cultivado). Cambios en la distribución potencial futura del frijol (2015-2039) con escenario de emisión extremo RCP 8.5 (Cuervo-Robayo et. al., 2018) #### Catálogo de metadatos geográficos. Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad Autor: Cuervo-Robayo, A. P., J. M. Barrios, S. Gama-López, E. Martínez-Meyer, A. Delgado-Salinas, C. Enríquez-García, M. Jiménez-Cruz, (2018) Palabras clave: 2018, agrobiodiversidad, cambio climático, cultivado, distribución, frijol, ganancia, JE014, modelo, pérdida, Phaseolus vulgaris Fecha de publicación: 28-03-2018, del metadato 28-03-2018 Descargas: Google Earth (KML), ESRI Shapefile (SHP), Metadatos Accesos directos: Vista previa, Geoportal CONABIO, Metadato (HTML). Temas relacionados: Este documento contiene referencias a una colección de 1 temas. Consulte la sección 1.16 para ver más detalles. |

imprimir

### Metadato completo [-]

1. Información de identificación
   1. Referencia
      Información de referencia:
        Autor:
          Cuervo-Robayo, A. P., J. M. Barrios, S. Gama-López, E. Martínez-Meyer, A. Delgado-Salinas, C. Enríquez-García, M. Jiménez-Cruz, (2018). 'Phaseolus vulgaris (cultivado). Cambios en la distribución potencial futura del frijol (2015-2039) con escenario de emisión extremo RCP 8.5', escala: 1:1000000. edición: 1. Instituto de Biología - Universidad Nacional Autónoma de México. Proyecto: JE014, El género Phaseolus (Leguminosae, Papilionoideae, Phaseoleae) para México. El Proyecto fue financiado por la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO). Ciudad de México, México.
        Fecha de publicación:
          28-03-2018
        Nombre del producto:
          Phaseolus vulgaris (cultivado). Cambios en la distribución potencial futura del frijol (2015-2039) con escenario de emisión extremo RCP 8.5 (Cuervo-Robayo et. al., 2018)
        Formato de representación geográfica:
          Shapefile. Formato vectorial compuesto por 4 archivos (shp, shx, dbf,prj)
        Acceso en línea:
          http://geoportal.conabio.gob.mx/metadatos/doc/html/pvuccdpfc85gw.html
   2. Descripción
      Resumen:
        El modelo se elaboró a través de la modelación del nicho ecológico. Se utilizaron los registros de presencia de la especie disponibles en la base de datos del proyecto JE014, variables bioclimáticas presentes del período 1960-2000 de Cuervo-Robayo, 2015 y variables bioclimáticas futuras del período 2015-2039 con forzamiento radiativo RCP 8.5. de Cavazos et al. 2013. El área de modelación se definió a partir de la selección de las ecorregiones de Olson et al. 2001 en donde se tuvieran registros de presencia de la especie, estas a su vez se utilizaron para generar la máscara con la cual se recortaron las variables ambientales. Como algoritmo de modelación se utilizó Maxent (versión 3.3.3 k), el cual fue parametrizado para cada especie con la biblioteca de ENMeval. Como resultado se obtuvo un mapa de la distribución potencial presente y otro de la distribución potencial futura, ambos modelos se transformaron a binarios, posteriormente se combinaron para obtener un mapa que representa el cambio y estabilidad de la distribución potencial futura de la especie. El modelo final contiene valores de 0 (ausencia), 1 (perdida), 10 (ganancia) y 11 (estabilidad), en formato *.TIFF con un sistema de coordenadas geográficas. Para fines de publicación el mapa se transformó a formato shapefile utilizando ArcGIS Desktop 10.6 La distribución potencial actual (1960-2000) se puede obtener a partir del área de estabilidad y de perdida, del mismo modo la distribución potencial futura se obtiene con la unión entre el área de estabilidad y de ganancia.
      Propósito:
        Estimar el cambio en la distribución potencial de Phaseolus vulgaris (cultivado) ante escenarios de cambio climático, identificando áreas de distribución potencial estable, de ganancia y de perdida.
      Información suplementaria:
        Código utilizado para calcular los mapas de cambio https://github.com/AngelaCrow/ModelosDarwinUICN Referencias en la web: http://www.conabio.gob.mx/institucion/cgi-bin/datos2.cgi?Letras=JE&Numero=14
   3. Periodo de validez de los datos
      Fecha y hora:
        No aplica
      Vigencia:
        No aplica
   4. Estado de la información
      Progreso:
        Terminado
      Mantenimiento:
        No planeado
   5. Dominio espacial
      Descripción de la extensión geográfica:
        Republica Mexicana y Estados Unidos de América
      Coordenadas extremas:
        (Oeste) -111.632766694, (Este) -86.7244334605875, (Norte) 32.9989259263984, (Sur) 14.5322593338116
   6. Palabras clave
      Tema:
        2018, agrobiodiversidad, cambio climático, cultivado, distribución, frijol, ganancia, JE014, modelo, pérdida, Phaseolus vulgaris
      Lugar:
        Aguascalientes, Baja California, Baja California Sur, Belice, Campeche, Ciudad de México, Coahuila de Zaragoza, Colima, Chiapas, Chihuahua, Durango, Guanajuato, Guatemala, Guerrero, Hidalgo, Jalisco, México, Michoacán de Ocampo, Morelos, Nayarit, Nuevo León, Oaxaca, Puebla, Querétaro de Arteaga, Quintana Roo, San Luis Potosí, Sinaloa, Sonora, Tabasco, Tamaulipas, Veracruz de Ignacio de la Llave, Yucatán, Zacatecas
   7. Taxonomía
      Palabras clave:
        Tema: Magnoliopsida, Fabales, Fabaceae, Phaseolus, Phaseolus vulgaris, frijol, etl, bu'ul
      Sistema taxonómico:

        Clasificación:

        Fuente:

        - 'Nomenclator del género Phaseolus L. [en preparación]'

          00000000. Delgado-Salinas, A., 'Nomenclator del género Phaseolus L. [en preparación]', JE014,

        Procedimiento taxonómico: No conocido

      Clasificación:

        Plantae: Magnoliophyta: Magnoliopsida: Fabales: Fabaceae: Phaseolus: Phaseolus vulgaris (frijol, etl, bu'ul)

   8. Herramienta de análisis
   9. Condiciones de acceso
      Sin restricciones
   10. Condiciones de uso

       Importante:

       - Se debe citar la fuente del mapa y a CONABIO. Ver la licencia completa en https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
   11. Contacto
   12. Vista previa
       Nombre del recurso:
         http://geoportal.conabio.gob.mx/descargas/mapas/imagen/20/pvuccdpfc85gw
       Descripción:
         171 x 132 píxeles
       Formato:
         image/png
       Nombre del recurso:
         http://geoportal.conabio.gob.mx/descargas/mapas/imagen/96/pvuccdpfc85gw
       Descripción:
         1002 x 774 píxeles
       Formato:
         image/png
   13. Créditos y reconocimientos
   14. Restricciones de uso
   15. Sistema nativo
       Maxent v.3.3.3 k y programa R Core Team, Windows
   16. Documentos relacionados

       Página de enciclovida para Phaseolus vulgaris a nivel de especie

       Enlace por idcatalogo 53190ANGIO en http://enciclovida.mx/especies/

2. Calidad de la información
   1. Precisión de los atributos no espaciales
   2. Consistencia lógica
      Gabinete
   3. Cobertura del tema
      Para generar el modelo de cambio en la distribución potencial futura de Phaseolus vulgaris (cultivado), período (2015-2039) con escenario de emisión extremo (RCP 8.5), se empleó el método de modelación de nicho ecológico de la especie, utilizando sitios de ocurrencia de la especie contenidos en la base del proyecto JE014, 19 variables bioclimáticas presentes del período 1960-2000 (Cuervo-Robayo 2015) y variables bioclimáticas futuras (Cavazos et al. 2013). El área de modelación se definió considerando los sitios de presencia de la especie y ecorregiones terrestres del mundo (Olson et al. 2001), para esta especie, se amplió el área a modelar considerando no solo las ecorregiones en donde existen registros de presencia si no que se consideraron ecorregiones aledañas según su distribución natural. Se utilizó Maxent (versión 3.3.3 k) como algoritmo de modelación, el cual fue parametrizado para cada especie con la biblioteca de ENMeval. El desempeño del modelo se evaluó con el 30% a través de la prueba del área bajo la curva (AUC, acrónimo en inglés) de la característica operativa del receptor. Se obtuvo un mapa de distribución potencial presente y otro de distribución potencial futura, se transformaron a binarios y posteriormente se combinaron para obtener un mapa que representa el cambio y estabilidad de la distribución potencial futura de la especie.
   4. Precisión de los atributos espaciales
   5. Procesamiento

      Fuentes:

      - Cuervo-Robayo, A. P., (2015), 'Variables climáticas presentes periodo de 1961-2000', versión: 1, Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad e Instituto de Biología de la Universidad Nacional Autónoma de México., Ciudad de México, México.

      - S. Gama-López, Delgado-Salinas, A., (2018), 'El género Phaseolus (Leguminosae, Papilionoideae, Phaseoleae) para México', versión: 1, Instituto de Biología - Universidad Nacional Autónoma de México., Ciudad de México, México. Base de datos SNIB-CONABIO. Proyecto JE014., http://www.conabio.gob.mx/institucion/cgi-bin/datos2.cgi?Letras=JE&Numero=14

      - Phillips, J. S., R. Anderson, R. Schapire, M. Dudick, (2014), 'Maxent software for species habitat modeling', versión: 3.3.3 k, Princeton University and The Center of Biodiversity and Conservation, American Museum of natural History, USA. Steven J. Phillips, Miroslav Dudík, Robert E. Schapire. A maximum entropy approach to species distribution modeling. In Proceedings of the Twenty-First International Conference on Machine Learning, pages 655-662, 2004. https://www.cs.princeton.edu/~schapire/papers/maxent_icml.pdf Steven J. Phillips, Robert P. Anderson, Robert E. Schapire. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190:231-259, 2006. (datasets used in this paper are available below) http://www.cs.princeton.edu/~schapire/papers/ecolmod.pdf Jane Elith, Steven J. Phillips, Trevor Hastie, Miroslav Dudík, Yung En Chee, Colin J. Yates. A statistical explanation of MaxEnt for ecologists. Diversity and Distributions, 17:43-57, 2011. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1472-4642.2010.00725.x/pdf, http://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent/

      - Cavazos, T., J. A. Salinas, B. Martínez, G. Colorado, P. Grau, R. Prieto-González, C. Conde, A. Quintanar, J. Santana-Sepúlveda, R. Romero-Centenero, M. E. Maya-Magaña, J. G. Rosario-de la Cruz, M. R. Ayala-Enríquez, H. Carillo-Tlazazanatza, O. Santiesteban, M.E. Bravo, (2013), 'Actualización de escenarios de cambio climático para México como parte de los productos de la Quinta Comunicación Nacional', Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático-Universidad Nacional Autónoma de México-Centro de Ciencias de la Atmósfera., Ciudad de México, México.http://www.escenarios.inecc.gob.mx/ http://atlasclimatico.unam.mx/AECC_descargas/ http://atlasclimatico.unam.mx/inecc/Atlas_2_190215_documentacion.pdf

      - Olson, D. M., E. Dinerstein, E. D. Wikramanayake, N. D. Burgess, G. V. N. Powell, E. C. Underwood, J. A. D-Amico, I. Itoua, H. E. Strand, J. C. Morrison, C. J. Loucks, T. F. Allinut, T. H. Ricketts, Y. Kura, J. F. Lamoreux, W. W. Wettengel, P. Hedao, K. R. Kassem, (2001), 'Terrestrial ecoregions of the world: a new map of life on Earth', versión: 2.0, World Wildlife Fund, Washington, DC, USA. La información sobre los métodos usados para generar las capas de Ecorregiones Terrestres del Mundo se pueden consultar en: Olson, D. M., Dinerstein, E., Wikramanayake, E. D., Burgess, N. D., Powell, G. V. N., Underwood, E. C., D-Amico, J. A., Itoua, I., Strand, H. E., Morrison, J. C., Loucks, C. J., Allnutt, T. F., Ricketts, T. H., Kura, Y., Lamoreux, J. F., Wettengel, W. W., Hedao, P., Kassem, K. R. 2001. Terrestrial ecoregions of the world: a new map of life on Earth. Bioscience 51(11):933-938., http://worldwildlife.org/publications/terrestrial-ecoregions-of-the-world

      - R Core Team, (2017), 'A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing', Vienna, Austria.https://www.R-project.org/.

      Procedimientos:

      - No aplica: Para generar el modelo de cambio en la distribución potencial futura de Phaseolus vulgaris (cultivado), período (2015-2039) con escenario de emisión extremo (RCP 8.5), se empleó el método de modelación de nicho ecológico, siguiendo los siguientes pasos: 1.-Se utilizó 132 registros de presencia de la especie contenidos en la base del proyecto JE014. 2.-Variables bioclimáticas del presente (1960-2000) con un tamaño de celda de 1 km² de Cuervo-Robayo 2015. 3.-Variables bioclimáticas del futuro del modelo REA (Reliability Ensemble Averaging), correspondiente al horizonte futuro cercano (2015-2039), con forzamiento radiativo: escenario extremo de emisiones (RCP 8.5) y tamaño de celda de 50 km² generados por Cavazos et al. 2013. Estas variables se descargaron de la página http://atlasclimatico.unam.mx/AECC_descargas/ en formato *TIF y se ajustaron a un tamaño de celda de 1 km² aplicando procesos estadísticos por Cuervo-Robayo 2015. 4.-Para seleccionar las variables bioclimáticas del presente, se aplicó la prueba de Pearson (correlación menor a 0.8 p) mediante el programa de uso libre R (R Core Team 2017), con la función corSelect de la biblioteca fussySim (Barbosa et al. 2015). Para esta especie se eligieron las siguientes variables no correlacionadas: bio01, bio02, bio03, bio04, bio12, bio15 y bio18. 5.-El área a modelar fue definida a partir de la selección de las ecorregiones terrestres de Olson et al. 2001, en los cuales se ubicaron los registros de presencia de la especie según la distribución natural de la especie, dicha área quedo conformado por las siguientes ecorregiones: Bosques secos del Bajío (Bajío dry forests), Bosques secos del Balsas (Balsas dry forests), Bosques secos de Centro América (Central American dry forests), Bosques de pino-encino de Centro América (Central American pine-oak forests), Matorral del Centro de México (Central Mexican matorral), Bosques de la Depresión Central de Chiapas (Chiapas Depression dry forests), Bosques montanos de Chiapas/ bosque de niebla o bosque mesófilo de montaña (Chiapas montane forests), Bosques secos de Jalisco (Jalisco dry forests), Matorral central del Altiplano (Meseta Central matorral), Manglares Mesoamericanos del Golfo de México y el Caribe (Mesoamerican Gulf-Caribbean mangroves), Bosques montanos de Oaxaca/ bosque de niebla o bosque mesófilo de montaña (Oaxacan montane forests), Bosques húmedos del Petén y Veracruz (Petén-Veracruz moist forests), Sierra de los Tuxtlas (Sierra de los Tuxtlas), Bosques de pino-encino de la Sierra Madre de Oaxaca (Sierra Madre de Oaxaca pine-oak forests), Bosques de pino-encino de la Sierra Madre del Sur (Sierra Madre del Sur pine-oak forests), Bosques de pino-encino de la Sierra Madre Occidental (Sierra Madre Occidental pine-oak forests), Bosques de pino-encino de la Sierra Madre Oriental (Sierra Madre Oriental pine-oak forests), Bosques secos de Sinaloa (Sinaloan dry forests), Bosques secos del Pacífico Sur (Southern Pacific dry forests), Mezquital de Tamaulipas (Tamaulipan mezquital), Matorral del Valle de Tehuacán (Tehuacán Valley matorral), Bosques de pino-encino de la Faja Volcánica Transmexicana (Trans-Mexican Volcanic Belt pine-oak forests), Bosques secos de Veracruz (Veracruz dry forests), Bosques húmedos de Veracruz (Veracruz moist forests), Bosques montanos de Veracruz/ bosque de niebla o bosque mesófilo de montaña (Veracruz montane forests), Bosques secos de Yucatán (Yucatán dry forests), Bosques húmedos de Yucatán (Yucatán moist forests). Esta región definida se utilizó como mascara para recortar las variables seleccionadas para la modelación. 6.-Como algoritmo de modelación se utilizó MaxEnt (versión 3.3.3 k), el cual fue parametrizado para cada especie con la biblioteca de ENMeval (Muscarrella et al. 2016) para identificar las características de ajuste y el multiplicador de regularización del modelo. Para esta especie fueron: Lineal (L), Cuadrática (Q), Hinge (H) y Producto (P) y Umbral (T) 3 respectivamente. Se usaron 132 registros de presencia para entrenar el modelo y 57 para validar. El desempeño del modelo se evaluó con el 30 % del total de registros, a través de la prueba del área bajo la curva (AUC, acrónimo en inglés) con un valor de AUC de 0.832. Para la proyección del futuro se seleccionó la opción de extrapolación. 7.- Como resultado, se obtuvo un mapa de la distribución potencial presente y otro de distribución potencial futura, ambos modelos de valores continuos. Los dos modelos se transformaron a binarios utilizando como umbral de corte el valor del décimo percentil de los datos de presencia utilizados en la modelación, el modelo de la distribución potencial presente se reclasificó a valores de 0 y 1 mientras que el modelo de la distribución potencial futura a valores de 0 y 10, esto con el propósito de que al sumarlos fuera posible identificar las áreas de distribución potencial estable, de ganancia y de pérdida ante escenarios de cambio climático. El resultado final es un mapa (modelo), el cual contiene valores de: 0 (ausencia), 1 (perdida), 10 (ganancia) y 11 (estabilidad) de la distribución potencial de la especie. Para fines de publicación el mapa se transformó a formato shapefile utilizando ArcGIS Desktop 10.6. Si se requiere la distribución potencial actual (1960-2000), se puede obtener combinando el área de estabilidad más el de perdida, del mismo modo la distribución potencial futura se obtiene con la unión del área de estabilidad más la ganancia.

   6. Porcentaje del área de estudio cubierta por nubes
3. Atributos espaciales
   1. Representacion espacial
   2. Método de representacion espacial
      Vector
   3. Información de vectores y puntos
      Descripción SDTS (Spatial Data Transfer Standard - Spatial Data Concepts):
        Tipo de objetos punto y vectores:
          G-polygon
        Número de puntos o vectores:
          11529
   4. Información de imágenes
4. Sistema de referencia
   1. Sistema de coordenadas (horizontal)
      Geográficas:
        Resolución de la latitud:
          0.0174532925199433
        Resolución de la longitud:
          0.0174532925199433
        Unidades de las coordenadas Geográficas:
          Decimal degrees
      Modelo geodésico:
        Datum horizontal:
          WGS84
        Elipsoide:
          WGS84
        Semieje mayor:
          6378137.000000
        Denominador del factor de achatamiento:
          298.257224
   2. Sistema de coordenadas (vertical)
5. Atributos no espaciales
   1. Descripción detallada

      Nombre: PVUCCDPFC85GW.DBF

      Definición: Describe los campos contenidos en el mapa

      Fuente: No conocido

      Atributo | Descripción | Fuente [1] | Dominio [2] | Precisión [3]
      gridcode | Numérico | Datos del proyecto | Valores de probabilidad, en donde 0 es igual a ausencia, 1 es igual a perdida, 10 es igual a ganancia y 11 es igual a estable. | -

   2. Descripción resumida
6. Distribución de la información
   1. Información de contacto

      Subdirección de Gestión de Sistemas Geoespaciales

      ssig@conabio.gob.mx

      Subdirección de Gestión de Sistemas Geoespaciales

      Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO)

      Liga Periférico Insurgentes Sur Num. 4903 1er piso. Col. Parques del Pedregal. Delg. Tlalpan, Ciudad de México, 14010, México

      Teléfono: 01 55 5004 5012 y (fax) 01 55 5004 4931

      Horario de servicio: Lunes a Viernes de 8 a 18 hrs.

   2. Nombre de referencia
      pvuccdpfc85gw
   3. Responsabilidad
      La Subdirección de Gestión de Sistemas Geoespaciales de la CONABIO solo se hace responsable de la información presentada en el mapa y se deslinda del uso que se le de a la misma.
   4. Medios de distribución

      Digitales:

      - ESRI Shapefile (SHP), 4.54 MB

        http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/maps/geo/pvuccdpfc85gw.zip

      - Google Earth (KML)

        http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/maps/kmz/pvuccdpfc85gw.kmz

      Precio: Acceso libre sin ningún cargo al público en general.

   5. Medios de distribución especiales
   6. Requisitos técnicos
      Tener sistemas compatibles con archivos Shapefile, en caso que existan se pueden visualizar en Google Earth KML y/o conexión al servicio WMS.
   7. Disponibilidad
7. Acerca de este documento
   1. Fecha de creación o última actualización
      28-03-2018
   2. Fecha de última revisión
   3. Fecha de la siguiente revisión
   4. Información de contacto

      Subdirección de Gestión de Sistemas Geoespaciales

      ssig@conabio.gob.mx

      Administrador de Metadatos

      Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO)

      Liga Periférico Insurgentes Sur Num. 4903 1er piso. Col. Parques del Pedregal. Delg. Tlalpan, Ciudad de México, 14010, México

      Teléfono: 01 55 5004 5012 y (fax) 01 55 5004 4931

      Horario de servicio: Lunes a Viernes de 8 a 18 hrs.

   5. Nombre del estándar de contenido
      FGDC Biological Data Profile of the Content Standard for Digital Geospatial Metadata
   6. Versión del estándar de contenido
      FGDC-STD-001.1-1999
   7. Uso horario
   8. Condiciones de acceso
   9. Condiciones de uso
   10. Restricciones de seguridad o privacidad
   11. Extensiones

COMISIÓN NACIONAL PARA EL CONOCIMIENTO Y USO DE LA BIODIVERSIDAD

Av. Liga Periférico – Insurgentes Sur No. 4903. Col. Parques del Pedregal. Del. Tlalpan. 14010. México, DF. Tel. (55) 5004-5018 y (55) 5004-4938. Correo electrónico ssig@conabio.gob.mx

A menos que se indique lo contrario la información disponible en esta página se distribuye bajo una licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional. (compatible con los términos de libre uso MX de datos.gob.mx.)