Proyectos Financiados

Proyecto JM004
   
  Título: Modelos predictivos de distribución geográfica para Spizella wortheni, Cynomys mexicanus, Vulpes macrotis zinseri y Taxidea taxus berlandieri
  Responsable: Dra. Laura Scott Morales
  Correo electrónico: laura.scottmr@uanl.edu.mx
  Institución: Universidad Autónoma de Nuevo León
Facultad de Ciencias Forestales
  Dirección: Carretera Nacional Km 145, Nacional 85, Linares, NL, 67700 , México
  Teléfono/Fax: 01 821 212 48 96
  Fecha de inicio: Jun 30 2012
  Fecha de término: Jun 27 2016
  Estatus: CONCLUIDO SATISFACTORIAMENTE
  Especies: 4
  Cobertura:
Regional     Meseta central del altiplano mexicano
  Región:
Jalisco    
Durango    
Chihuahua    
San Luis Potosí    
Puebla    
Coahuila    
  Resumen: El territorio nacional posee una variedad de suelo, topografía y climas considerable, ello ha dado lugar a una inmensa riqueza de especies, desafortunadamente gran parte de ella poco conocida. Información básica, como su distribución o auto-ecología es escasa, comprometiendo cualquier estrategia de conservación o manejo; no obstante existen esfuerzos constantes por parte de diversas entidades nacionales (CONABIO, SEMARNAT, CONANP, entre otras) para compilar de manera confiable una base de datos que cubra la información básica de especies silvestres. Ejemplo de ello es esta convocatoria para modelar la distribución de especies prioritarias en el país. Una herramienta útil para lograr y apoyar este tipo de proyectos son sin duda los modelos de distribución de especies, cuyo desarrollo en los últimos 15 años es bastante amplio. Las diferencias principales entre ellos resultan de los alogaritmos usados que conlleva a divergencias de precisión y por consecuencia en la predicción de la distribución de especies. Para la alimentación de los modelos se pueden utilizar datos de presencia/ausencia reales (GLM, GAM, BR, BRT, Redes Neuronales entre otros) o datos de presencia solamente (Maxent, Bioclim, Domain, Lives, Mars, entre otros); todos ellos ampliamente usados y probados. Aparte de las diferencias en el desarrollo matemático, la efectividad del modelo depende de la naturaleza y tamaño de la muestra (número de puntos de registro), Maxent y DKGarp aparentan ser los modelos más robustos con número de muestras pequeñas. El primero estima la distribución encontrando la distribución de entropía máxima y el segundo usando alogaritmos genéticos para seleccionar el set de variables que mejor predicen la distribución. En esta propuesta usaremos el modelo Maxent para modelar la distribución de cuatro especies con presencia en el norte de México: Spizella wortheni, Cynomys mexicanus Taxidea taxus y Vulpes macrotis. Es necesario señalar que esta propuesta se enfocara a la distribución de la subespecie T. taxus berlandieri y V. macrotis zinzeri. El grupo de trabajo que presenta esta propuesta tiene amplia experiencia con las especies mencionadas, como lo demuestran las publicaciones y proyectos llevado a cabo. La información generada a la fecha sobre sitios de ocurrencia de las especies endémicas, son resultado de la investigación de nuestro grupo de trabajo. Cynomys mexicanus, Spizella wortheni, Taxidea taxus, Vulpes macrotis, Maxent, distribución geográfica, modelos.
Costo: $256,000
  
 Productos:
  
 
Informe finalPDF

Scott Morales, L. y P. Vela Coiffier. 2017. Modelos predictivos de distribución geográfica para Spizella wortheni, Cynomys mexicanus, Vulpes macrotis zinseri y Taxidea taxus berlandieri. Universidad Autónoma de Nuevo León. Facultad de Ciencias Forestales. Informe final SNIB-CONABIO, proyecto No. JM004. México D. F.

  
 

La base de datos del proyecto fue migrada al modelo de datos del Sistema Nacional de Información sobre Biodiversidad (SNIB) en formato Access. (Modelo y diccionario de datos)

  
 
CONABIO-SNIB-BaseDatosZIP

Scott-Morales L. y P. Vela-Coiffier. 2016. Modelos predictivos de distribución geográfica para Spizella wortheni, Cynomys mexicanus, Vulpes macrotis zinseri y Taxidea taxus berlandieri. Facultad de Ciencias Forestales. Universidad Autónoma de Nuevo León. Bases de datos SNIB-CONABIO, proyecto JM004. México, D. F.

  
 
CONABIO-SNIB-MetadatoPDF

Scott-Morales L. y P. Vela-Coiffier. 2016. Modelos predictivos de distribución geográfica para Spizella wortheni, Cynomys mexicanus, Vulpes macrotis zinseri y Taxidea taxus berlandieri. Facultad de Ciencias Forestales. Universidad Autónoma de Nuevo León. Bases de datos SNIB-CONABIO, proyecto JM004. México, D. F.

  
 
CONABIO-SNIB-ReporteCalidadPDF

Scott-Morales L. y P. Vela-Coiffier. 2016. Modelos predictivos de distribución geográfica para Spizella wortheni, Cynomys mexicanus, Vulpes macrotis zinseri y Taxidea taxus berlandieri. Facultad de Ciencias Forestales. Universidad Autónoma de Nuevo León. Bases de datos SNIB-CONABIO, proyecto JM004. México, D. F.

  
 

La información de la base de datos también esta disponible en el estándar Darwin Core (DwC) vr 2015-06-05 en texto delimitado por comas.

  
 
CONABIO-SNIB-CSVZIP

Scott-Morales L. y P. Vela-Coiffier. 2016. Modelos predictivos de distribución geográfica para Spizella wortheni, Cynomys mexicanus, Vulpes macrotis zinseri y Taxidea taxus berlandieri. Facultad de Ciencias Forestales. Universidad Autónoma de Nuevo León. Bases de datos SNIB-CONABIO, proyecto JM004. México, D. F.

  
 
DwC
GBIF
ZIP

El contenido de esta base de datos ha sido publicado en el sitio de GBIF (Global Biodiversity Information Facility) y puede consultarse en el siguiente vinculo:GBIF

  
 
Los archivos que se pueden consultar en la sección de Productos, no necesariamente incluyen todos los resultados aportados por el proyecto. Si requiere más información puede comunicarse con Servicios Externos al correo electrónico servext@conabio.gob.mx