BioModelos: plataforma web para la evaluación y mejoramiento de modelos de distribución de especies usando opinión de expertos. La importancia de la calidad en los datos primarios sobre biodiversidad Jorge Velásquez-Tibatá, Cesar Gütierrez, Daniel López & Maria C. Londoño

Kremen  et  al.  2008  

Nori  et  al.  2011  

Adhikari  et  al.  2012  

Data  from  the  Global  Biodiversity  Outlook  1  (2001)  and  GBIF  (2013)  

Source:  Google  images  

Titulos mineros

1994-­‐1998  

2005  -­‐  2009   Andrade-­‐C,  2011    

Pseudoausencias/Fondo   (Y=0)  

Capas  ambientales   (clima,  vegetación)  

Ocurrencias   (Y=1)  

Occurrence   1   1   1   0   0   0   0  

Temp   Precp   Veg.   20   1100   1   25   900   1   18   1000   2   16   5000   3   14   3500   3   30   500   4   12   200   4  

Regresión  logísRca   Modelos  AdiRvos   Generalizados   Arboles  de  regresión   Redes  Neurales   MaxEnt  

Modelo  de  distribución   conRnuo  

Umbral   Modelo  de  distribución   binario  

Post-­‐procesamiento   Modelo  de  distribución   final  

AUC  =  0.95,  20  params.    

Amazilia  ventricastaño  –  Amazilia  castaneiventris  

AUC  =  0.98,  111  params.    

Cucarachero  del  pantano  -­‐  Cistothorus  apolinari  

Area     de   sobrepredicción  

Aglaiocercus  coeles7s  

János  Oláh  

Selección  de  modelos   Iden9ficación  de  errores  espaciales  

Selección  de  umbrales  

biomodelos.humboldt.org.co  

Evaluación

Delineación de extensión de presencia/áreas de sobre-predicción

Ocurrencias   (Y=1)  

Fondo  aleatorio   (Y=0)  

LogisRc  regression   General  AddiRve  models   Boosted  Regression  trees   Neural  networks   Support  vector  machines   Maxent  

19  Variables  bioclimáRcas   (pendiente/hidrografa)  

Occurrence   1   1   1   0   0   0   0  

Temp   Precp   Veg.   20   1100   1   25   900   1   18   1000   2   16   5000   3   14   3500   3   30   500   4   12   200   4  

Modelo  de  distribución   conRnuo  

Thresholds:   Minimum  training  presence   10  percenRle  training  presence   20th  percenRle  training  presence   30th  percenRle  training  presence  

4  Modelos  de  distribución   binarios  

6  Talleres   ~  100  expertos   189  Usuarios  registrados   Aportes  sobre  338  especies  

¿Cómo puede contribuir BioModelos a mejorar la calidad de los datos? •  Georeferenciación •  Actualización de la taxonomía

Georeferenciación

Georeferenciación Originales  

BioModelos  

Curados  

66  registros   (44  registros  con  errores)  

55  registros   (25%  errores  idenRficados)  

22  registros  

True      

ME  

Filt.  

Avg.  

Naive  

Mean  absolute  error  

Effect of sample size Narrow  species  

N=50  

N=300  

Actualización de la taxonomía

Actualización de la taxonomía

¿En que aspectos se beneficiaría BioModelos de mejoras en la calidad de los datos desde la fuente? •  Georeferenciación (método radio-punto) •  Actualización de la taxonomía •  Errores de formato (altitud, fechas) •  Altitud (pies / metros): verificación automatizada de la georeferenciación. •  Fechas: distintos formatos (dd/mm/yyyy, mm/dd/ yyyy, mm/yyyy)

•  Codificación

¿En que aspectos se beneficiaría BioModelos de mejoras en la calidad de los datos desde la fuente? •  Georeferenciación •  Actualización de la taxonomía •  Errores de formato (altitud, fechas) •  Altitud (pies / metros): verificación automatizada de la georeferenciación. •  Fechas: distintos formatos (dd/mm/yyyy, mm/dd/ yyyy, mm/yyyy)

•  Codificación

Consideraciones Finales •  BioModelos es una herramienta en la que se visibiliza la contribución de las colecciones biológicas e iniciativas de ciencia ciudadana a la investigación científica y a la sociedad en general. •  El modelo colaborativo de BioModelos puede ayudar en parte a democratizar no sólo el uso de los datos sino también la curaduría geográfica y taxonómica de los mismos. •  Invitación a explorar formas de retroalimentación así como nuevas formas en que las colecciones se puedan nutrir del aporte de expertos.

Gracias!