Los datos de distribuciones son menos comunes que los puntos de presencia. Una de las razones es que su generación requiere, de inicio, los puntos de presencia y su análisis posterior. Por lo tanto siempre existe un retraso en la estimación de las distribuciones geográficas. Las distribuciones geográficas pueden estar disponibles como polígonos, ó capas raster. Las capas raster a su vez, pueden contener los valores de favorabilidad ambiental predichos por algún método estadístico de análisis. Algunas de las fuentes de áreas de distribución son:

  1. El Geoportal de CONABIO (sólo para México).
  2. La lista roja de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (IUCN, sólo para especies evaluadas).
  3. Global Assessment of Reptile Distributions (GARD, sólo para reptiles).

Ninguna de estas bases de datos es accesible desde R. Los datos que se obtienen, sin embargo, sí se pueden importar a R para su uso en análisis.

El uso de cada base de datos es diferente. Por ejemplo, de las tres sólo IUCN requiere registro y un período de espera para obtención de los datos; el geoportal de CONABIO tiene una interfaz geográfica que usa Open Street Maps de fondo y permite ver en tiempo real los datos disponibles para descargar que pueden ser registros de presencia, distribuciones geográficas ó predicciones de favorabilidad; mientras que GARD tiene datos distribucionales y de atributos biológicos con cobertura global, pero almacenados en repositorios dispersos y funciona sólo como un compendio de información, lo que requiere de mucho escrutinio.

Existen otras fuentes de datos públicas compartidas en servicios de alojamiento como Data Dryad. Un ejemplo de repositorio es PHYLACINE (Faurby et al. (2018)), el atlas filognético de la macroecología de los mamíferos.

Cuando la cantidad de datos es menor, también hay publicaciones que utilizan servicios como github para almacenar y compartir sus datos. Guerrero-Ramírez et al. (2021), por ejemplo han publicado GRooT (Global Root Trait Database).

A continuación veremos un tutorial para acceder a las bases de datos publicadas en Dryad

Acceso a Dryad

Comenzaremos instalando y cargando el paquete rdryad:

install.packages("rdryad")
library(rdryad)

Con este paquete accederemos a PHYLACINE, primero identificando el número Dryad con el DOI, y después descargando por medio de la función dryad_files_download, a la que hay que indicar el número identificador obtenido desde Dryad o la publicación:

Del DOI eliminamos la parte https://doi.org/ y sólo usamos 10.5061/dryad.bp26v20. Extracción de ids y descarga de los datos:

id.dryad <- dryad_dataset(dois = "10.5061/dryad.bp26v20")
id <- id.dryad$`10.5061/dryad.bp26v20`$id

De aquí podemos descargar archivos disponibles:

dryad_files_download(ids = id)

En el caso de PHYLACINE, es una base de datos grande, por lo que tardará unos minutos en descargar. Veremos en el tutorial de SIG, cómo podríamos usar PHYLACINE.

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Referencias

Faurby, Søren, Matt Davis, Rasmus Ø. Pedersen, Simon D. Schowanek, Alexandre Antonelli1, and Jens-Christian Svenning. 2018. “PHYLACINE 1.2: The Phylogenetic Atlas of Mammal Macroecology.” Ecology 99 (11): 2626–26. https://doi.org/10.1002/ecy.2443.
Guerrero-Ramírez, Nathaly R., Liesje Mommer, Grégoire T. Freschet, Colleen M. Iversen, M. Luke McCormack, Jens Kattge, Hendrik Poorter, et al. 2021. “Global Root Traits (GRooT) Database.” Global Ecology and Biogeography 30 (1): 25–37. https://doi.org/10.1111/geb.13179.