Para entender sobre filogenia y patrones de distribución de la biota. Ver blog en formato revista http://cladisticaybiogeografia.blogspot.com/view/magazine
Szumik et al. (2002) propone el análisis de endemismo (AE); el procedimiento consiste en evaluar la concordancia en la distribución de las especies de un área predefinida (o un conjunto de celdas). El método permite evaluar distintos tamaños de celda, esto permite describir el efecto causado por esta variable (escala espacial) en la identificación de áreas de endemismo; también es posible asignar presencias asumidas. Uno de los aspectos más relevantes es el cálculo del índice de endemicidad del área, este es igual a la suma de los IE de las especies endémicas del área propuesta, de manera que cuanto más especies endémicas presente un área, y cuanto mayor sea su grado de endemicidad, el grupo de celdas estará mejor apoyado como “área de endemismo” (Szumik & Goloboff, 2004). También puede calcularse áreas de consenso, análogamente a los consensos de árboles en filogenia, resumen la información común contenida en aquellas áreas individuales que comparten un porcentaje dado de especies endémicas, facilitando en gran medida la comparación y evaluación de los resultados (Szumik et al., 2006).
Szumik C, Cuezzo F, Goloboff P, Chalup A. 2002. An optimality criterion to determine areas of endemism. Syst. Biol. 51: 806-816.
Szumik C, Goloboff P. 2004. Areas de endemism. An improved optimality criterion. Syst. Biol. 53: 968-977.
Szumik C, Casagranda MD, Roig-Juñent S. 2006. Manual de NDM/VNDM: Programas para la identificación de áreas de endemismo. Instituto Argentino de Estudios Filogenéticos, Año V, Vol. 3. Argentina. Disponible en: http://www.lillo.org.ar/phylogeny/endemism/Manual_VNDM.pdf
Entonces para hacer un análisis de endemismo en VNDM, necesitas:
1) Definir el área de estudio. Por ejemplo: México.
GeX: an automated tool for generating XYD files for analysis of endemicity using VNDM was published in Cladistics in March 2018. It is open-access and goes into greater detail on the use of this software: https://doi.org/10.1111/cla.12236.
5. Realice en VNDM un análisis de endemismo a partir de cuadrículas de 2° x 2° (puede verificar el manual del programa para las distintas opciones):
6. Finalmente, utilice DIVA-GIS para exportar los resultados de VNDM; En este caso, áreas consensos, y colocar capas o shapefiles en QGIS:
La cantidad de información (registros) disponibles en Biodiversidad se ha incrementado en las últmas decadas, y la proyección es que seguirá aumentando:
Figura tomada de:
Soberón, J. & Peterson, A. (2009). Monitoring Biodiversity Loss with Primary Species-occurrence Data: Toward National-level Indicators for the 2010 Target of the Convention on Biological Diversity. Ambio. 38. 29-34. 10.1579/0044-7447-38.1.29.
Repositorios como GBIF, NHM, SpeciesLink, entre otros, nos permiten tener acceso a millones de datos de Biodiversidad. Sólo el GBIF posee 1.582.205.031 registros biológicos (agosto 2020):
Existen mchos progrmas que nos permiten lidiar y manipular tal magnitud de datos, sin embargo, uno de lo más interesantes que he utilizado es OpenRefine:
Por suerte hay varios tutoriales y guías con algunas funcionalidades de OpenRefine para datos de Biodiversidad. Acá les coloco un video, y las guías desarrolladas por el Sistema de información en Biodiversidad - Colombia (SiB-Colombia) y el propio GBIF.
Funciones básicas de OpenRefine para limpieza de datos de biodiversidad.
SiB Colombia (2019). OpenRefine - Guía básica, Limpieza de datos sobre biodiversidad.Sistema de Información sobre Biodiversidad de Colombia, Bogotá D.C., Colombia, 22 pp