## Physalis philadelphica Distribución potencial de tomates verdes (CONABIO - UICN (coords.), 2020) #### Catálogo de metadatos geográficos. Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad Autor: Cuervo-Robayo, A. P., J. M. Barrios, J. Alarcón, W. Tobón, O. Vargas, M. Martínez, E. Gomez, C. Enríquez, M. A. Orjuela, O. Oliveros, (2020) Palabras clave: Agrobiodiversidad, Centros de origen, Cultivos Mesoamericanos, Distribución potencial, Diversidad, Domesticación, Iniciativa Darwin, Parientes Silvestres, Physalis philadelphica, Tomates verdes, UICN Fecha de publicación: 27-04-2020, del metadato 27-04-2020 Descargas: Google Earth (KML), ESRI Shapefile (SHP), Metadatos Accesos directos: Vista previa, Geoportal CONABIO, Metadato (HTML). |

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1. Información de identificación
   1. Referencia
      Información de referencia:
        Autor:
          Cuervo-Robayo, A. P., J. M. Barrios, J. Alarcón, W. Tobón, O. Vargas, M. Martínez, E. Gomez, C. Enríquez, M. A. Orjuela, O. Oliveros, (2020). 'Physalis philadelphica Distribución potencial de tomates verdes', escala: 1:1000000. edición: 1. Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad - Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza. Proyecto: 23-007, Salvaguardar los Parientes Silvestres de Cultivos Mesoamericanos (2019). Este proyecto fue financiado por la Iniciativa Darwin del gobierno del Reino Unido. Ciudad de México, México.
        Fecha de publicación:
          27-04-2020
        Nombre del producto:
          Physalis philadelphica Distribución potencial de tomates verdes (CONABIO - UICN (coords.), 2020)
        Formato de representación geográfica:
          Shapefile. Formato vectorial compuesto por 4 archivos (shp, shx, dbf,prj)
        Información complementaria:
          Escala: 1:1000000
        Acceso en línea:
          http://geoportal.conabio.gob.mx/metadatos/doc/html/phyphigw.html
   2. Descripción
      Resumen:
        Mesoamérica es uno de los centros de origen, domesticación y diversidad genética de cultivos de gran importancia global y regional, como el maíz y el frijol. Tomando en consideración la importancia que tienen los parientes silvestres para mantener la diversidad genética de estos cultivos, se llevó a cabo el proyecto de cooperación: 'Salvaguardando parientes silvestres de cultivos mesoamericanos'. La ejecución de este proyecto se llevó a cabo entre los años 2016 y 2019 y participaron instituciones e investigadores de Guatemala, El Salvador, México y el Reino Unido, así como Honduras en el componente de desarrollo de capacidades. Los principales resultados de este proyecto fueron: 1) La identificación de los parientes silvestres de cultivos de importancia nacional, regional y mundial; 2) la categorización de riesgo de extinción de 225 especies, utilizando la metodología de la UICN; 3) la identificación de elementos estratégicos para la conservación de estos parientes silvestres. Para contribuir al conocimiento y realizar análisis de planeación sistemática para la conservación de estas especies, se elaboraron modelos de distribución potencial de los parientes silvestres de cultivos de importancia en México, que incluyen especies y subespecies. Se utilizaron los registros de presencia compilados en la base de datos del proyecto 'Salvaguardando parientes silvestres de cultivos mesoamericanos'. Para caracterizar las condiciones ambientales se utilizaron variables bioclimáticas, de cobertura de suelo y topográficas. El área de modelación se definió a partir de la selección de las ecorregiones en donde se tuvieran registros de presencia del taxón, 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, el cual fue parametrizado para cada taxón con la biblioteca de ENMeval del programa de acceso abierto R. Como resultado se obtuvo un mapa de la distribución potencial con valores continuos de idoneidad ambiental para la presencia del taxón que fue transformado a mapa binario utilizando dos umbrales de corte. Durante el postproceso la distribución potencial de los taxones en México fue revisada por especialistas en cada uno de los nueve grupos de trabajo (chiles, calabazas, aguacates, algodones, maíces, papas, tomates verdes, frijoles y Tripsacum), quienes seleccionaron entre las dos opciones binarias, el mapa que mejor representaba la distribución del taxón en el país. En algunos casos se eliminaron áreas de sobreestimación detectadas por los expertos, usando la delimitación de cuencas hidrográficas y las ecorregiones terrestres de Norteamérica.
      Propósito:
        Estimar la distribución potencial de los parientes silvestres de especies cultivadas en México.
      Información suplementaria:
        Estos mapas son parte de los resultados del proyecto 'Salvaguardar los Parientes Silvestres de Cultivos Mesoamericanos' cuyos resultados pueden ser consultados en la página del proyecto https://www.biodiversidad.gob.mx/diversidad/proyectos/psmesoamerica. El reporte final puede ser consultado en: https://www.darwininitiative.org.uk/documents/23007/24541/23-007%20FR%20edited.pdf. Véase también la Síntesis Ejecutiva: 'Salvaguardar los parientes silvestres de cultivos mesoamericanos' disponible en: http://bioteca.biodiversidad.gob.mx/janium/Documentos/14954.pdf El código utilizado para calcular la distribución potencial disponible en https://github.com/CONABIO/MNE_ParientesSilvestresCultivos Estos mapas se utilizaron en los análisis de la publicación: Tobon W, et al. (en proceso).
   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:
        República Mexicana
      Coordenadas extremas:
        (Oeste) -118.367883792228, (Este) -86.7202363326972, (Norte) 32.727488080309, (Sur) 14.5362085179461
   6. Palabras clave
      Tema:
        Agrobiodiversidad, Centros de origen, Cultivos Mesoamericanos, Distribución potencial, Diversidad, Domesticación, Iniciativa Darwin, Parientes Silvestres, Physalis philadelphica, Tomates verdes, UICN
      Lugar:
        Aguascalientes, Baja California, Baja California Sur, Campeche, Ciudad de México, Coahuila de Zaragoza, Colima, Chiapas, Chihuahua, Durango, Guanajuato, Guerrero, Hidalgo, Jalisco, México, Michoacán de Ocampo, Morelos, Nayarit, Nuevo León, Oaxaca, Puebla, Querétaro, Quintana Roo, República Mexicana, San Luis Potosí, Sinaloa, Sonora, Tabasco, Tamaulipas, Tlaxcala, Veracruz de Ignacio de la Llave, Yucatán, Zacatecas
   7. Taxonomía
      Palabras clave:
        Tema: Magnoliopsida, Solanales, Solanaceae, Physalis, Physalis philadelphica, Tomate de cáscara
      Sistema taxonómico:

        Clasificación:

        Fuente:

        - 'An Integrated System of Classification of Flowering Plants.'

          19810000. Cronquist, A., (1981), 'An Integrated System of Classification of Flowering Plants.', Columbia University Press., New York.

        Procedimiento taxonómico: No conocido

      Clasificación:

        Plantae: Magnoliophyta: Magnoliopsida: Solanales: Solanaceae: Physalis: Physalis philadelphica (Tomate de cáscara)

   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/phyphigw
       Descripción:
         171 x 132 píxeles
       Formato:
         image/png
       Nombre del recurso:
         http://geoportal.conabio.gob.mx/descargas/mapas/imagen/96/phyphigw
       Descripción:
         1002 x 774 píxeles
       Formato:
         image/png
   13. Créditos y reconocimientos
   14. Restricciones de uso
   15. Sistema nativo
       SIG ArcView, MaxEnt 3.3.3 k y R (función corSelect de la biblioteca fussySim), Windows
   16. Documentos relacionados
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 distribución potencial de Physalis philadelphica, se empleó el método de modelación de nicho ecológico del taxón, utilizando sitios de presencia disponibles en la base de datos del proyecto 'Salvaguardando parientes silvestres de cultivos mesoamericanos' (CONABIO et al. 2020), 23 variables bioclimáticas del periodo 1950-2000 (Hijmans et al. 2005, Zomer et al. 2006 y Zomer et al. 2008), dos variables topográficas Hijmans et al. 2005 y dos de cobertura de suelo (Tuanmu y Jetz 2014). El área de modelación se definió considerando los sitios de presencia del taxón y las ecorregiones terrestres del mundo (Olson et al. 2001), para este taxón 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 Phillips el al. 2014) como algoritmo de modelación, el cual fue parametrizado para el taxón con la biblioteca de ENMeval del programa de acceso abierto R (R Core Team 2017). El desempeño del modelo se evaluó con 30% de los datos de presencia por medio de la prueba del área bajo la curva (AUC, acrónimo en inglés) de la característica operativa del receptor (ROC, por sus siglas en inglés). Como resultado se obtuvo un mapa de la distribución potencial presente con valores continuos de idoneidad ambiental para el taxón que fue transformado a mapas binarios utilizando dos umbrales de corte. La distribución potencial del taxón en México fue revisada por el especialista en el grupo, quien seleccionó entre las dos opciones binarias el mapa que mejor representa la distribución del taxón en el país. En algunos casos se eliminaron áreas de sobreestimación detectadas por los especialistas, usando la delimitación de cuencas hidrográficas (INEGI-INE-Conagua 2007) y las ecorregiones terrestres de Norteamérica (INEGI-Conabio-INE 2008), esto se especifica al final de la descripción del proceso.
   4. Precisión de los atributos espaciales
   5. Procesamiento

      Fuentes:

      - 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

      - Tuanmu, M. N., W. Jetz, (2014), 'A global 1-km consensus land-cover product for biodiversity and ecosystem modeling. Global Ecology and Biogeography 23(9): 1031-1045.', Global Ecology and Biogeography, Reino Unido. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/geb.12182, https://www.earthenv.org/landcover

      - Vargas-Ponce, O., P. Zamora-Tavares, M. Martínez, (2017), 'Base de datos del género Physalis aportada como insumo para el 'Taller regional para la evaluación de riesgo de especies de parientes silvestres de cultivos para la Lista Roja de la UICN'', Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad - Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza, México.

      - Zomer, R. J., A. Trabucco, O. van Straaten, D. A. Bossio, (2006), 'Carbon, land and water: A global analysis of the hydrologic dimensions of climate change mitigation through afforestation/reforestation (Vol. 101)', International Water Management Institute, Colombo, Sri Lanka. Ver reporte de investigación en: https://cgiarcsi.community/wp-content/uploads/2019/01/zomer-et-al-2007-a-global-analysis-of-the-hydrologic-dimensions-of-climate-change-mitigation-through-afforestation-and-reforestation.pdf,

      - Zomer, R. J., A. Trabucco, D. A. Bossio, L. V. Verchot, (2008), 'Climate change mitigation: A spatial analysis of global land suitability for clean development mechanism afforestation and reforestation. Agriculture, Ecosystems & Environment, 126(1-2), 67-80.', Agriculture, Ecosystems & Environment, Ver articulo de investigación en: https://cgiarcsi.community/wp-content/uploads/2019/01/zomer-et-al-2008-a-spatial-analysis-of-global-land-suitability-for-clean-development-mechanism-affresotation-and-reforestation.pdf,

      - Barbosa, A. M., (2015), 'fuzzySim : aplicando lógica difusa a los índices de similitud binaria en ecología', British Ecological Society, Reino Unido.https://doi.org/10.1111/2041-210X.12372.

      - 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/

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

      - Alavez, V., O. Vargas, M. Martínez, (2012), 'Base de datos de Physalis philadelphica del herbario XAL', Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad., México. D.F. Proyecto: Validación de la distribución potencial del tomate de cascara, Physalis Philadelphica Lam. en : http://bioteca.biodiversidad.gob.mx/janium/Documentos/41016.pdf,

      - CONABIO, INIFAP, ICTA, CENTA, DIBIO-MI AMBIENTE, Universidad de Birmingham, UICN, (2020), 'Base de datos del proyecto 'Salvaguardando parientes silvestres de cultivos mesoamericanos'.', Escala 1:1000000. versión: 1, Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad - Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza, Ciudad de México, México. La base de datos aún está en desarrollo.,

      - Hijmans, R. J, S.E. Cameron, J. L. Parra, P.G. Jones, A. Jarvis, (2005), 'Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas.International Journal of Climatology: A Journal of the Royal Meteorological Society, 25(15), 1965-1978.', Royal Meteorological Society, Inglaterra. DOI: 10.1002/joc.1276 https://rmets.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/joc.1276,

      Procedimientos:

      - No aplica: Para generar el modelo de distribución potencial de Physalis philadelphica, se empleó el método de modelación de nicho ecológico, siguiendo los siguientes pasos: 1.- Se utilizaron las bases de datos de la CONABIO et al. (2020), 'Salvaguardando parientes silvestres de cultivos mesoamericanos', registros del género Physalis philadelphica del herbario XAL y registros del género Physalis aportada como insumo para el 'Taller regional para la evaluación de riesgo de especies de parientes silvestres de cultivos para la Lista Roja de la UICN'. 2.- Se utilizaron 514 registros de presencia del taxón, los cuales fueron divididos en 70% para la calibración y 30% para la validación. 3.- Se ocuparon las variables bioclimáticas del presente (1950-2000) de Hijmans et al. 2005, Zomer et al. 2006 y Zomer et al. 2008, altitud y pendiente de Hijmans et al. 2005, asimismo se consideraron variables de suelo desnudo y áreas cultivadas de Tuanmu y Jetz 2014. Todas las variables se trabajaron a un tamaño de celda de 1 km². 4.- Para seleccionar las variables bioclimáticas del presente, se aplicó la prueba de Pearson (correlación menor a 0.8) 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, bio07, bio09, bio14, bio15, bio18 y bio19. 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 y ecorregiones aledañas según la distribución natural de la especie 6.- Como algoritmo de modelación se utilizó MaxEnt (versión 3.3.3 k. Phillips et al. 2014), el cual fue parametrizado para cada taxón 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), Producto (P), Umbral (T), Hinge (H) y 1 respectivamente. Se usaron 359 registros de presencia para entrenar el modelo y 155 para validar. El desempeño del modelo se evaluó con 30 % del total de registros, por medio de la prueba del área bajo la curva (AUC, acrónimo en inglés) con un valor de AUC de 0.89. 7.- Como resultado, se obtuvo un mapa de la distribución potencial con valores continuos de idoneidad ambiental para la presencia del taxón el cual fue transformado a binario utilizando como umbrales de corte: el valor mínimo de la idoneidad en los puntos de presencia, y el décimo percentil del valor de idoneidad de los datos de presencia utilizados en la modelación. 8.- Ambas opciones fueron revisadas por los especialistas con el objetivo de que eligiera aquella que mejor represente la distribución del taxón.

   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:
          21164
   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: PHYPHIGW.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 y 1 es igual presencia. | -

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

      Dirección General de Análisis y Prioridades

      facevedo@conabio.gob.mx

      Coordinadora de Análisis de Riesgo y Bioseguridad

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

      Liga Periférico Insurgentes Sur Num. 4903 3er piso. Col. Parques del Pedregal. Delg. Tlalpan, Ciudad de México, 14010, México

      Teléfono: 01 55 5004 3173 y (fax) 01 55 5004 4931

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

   2. Nombre de referencia
      phyphigw
   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), 7.26 MB

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

      - Google Earth (KML)

        http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/maps/kmz/phyphigw.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
      27-04-2020
   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

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