Modela: Obtención de modelos de distribución de especies de manera facilitada

Nueva herramienta principal Modela

Tenemos el gusto de presentar a los usuarios una nueva herramienta para que la obtención de modelos de distribución de especies (SDM en inglés) se convierta en uan labor más sencilla y fácil, dentro del ambiente de trabajo CAPFITOGEN. Modela también permite la obtención de subcolecciones FIGS (Focused Identification of Germplasm Strategy) mediante modelización (la herramienta FIGS_R usa la opción filtrado).

Los modelos de distribución de especies han sido una pieza clave en numerosas aproximaciones de conservación de la biodiversidad. En el campo específico de los Recursos Fitogenéticos para la Alimentación y la Agricultura (RFAA), estos modelos han sido utilizados para determinar zonas a ser exploradas con fines de recolección de germoplasma, para determinar zonas prioritarias para la implantación de reservas genéticas de parientes silvestres de cultivadas (CWR en inglés) o para la explicación de patrones genético-espaciales tanto en especies cultivadas como en sus parientes silvestres, entre otras.

La complejidad que tiene la creación de una herramienta con el alcance de Modela queda plasmada en la siguiente figura:

Elementos y sus relaciones dentro de la herramienta Modela

Elementos y sus relaciones dentro de la herramienta Modela

Sin lugar a duda, se trata de la herramienta más compleja que se ha desarrollado dentro del programa CAPFITOGEN, sin que esa complejidad necesariamente se traslade al usuario. En ese esfuerzo de mostrar la aplicación más simple al usuario, fue necesario el desarrollo de dos herramientas complementarias (Bfuture y Mcompare).

La herramienta Modela pone a disposición de los usuarios de CAPFITOGEN la capacidad de análisis de los paquetes R “dismo” y “biomod2“, de amplia popularidad entre la comunidad de ‘modeladores’, pero sin tener que cambiar el formato de entrada de datos (formato pasaporte MCPD de CAPFITOGEN) y sin necesidad de descargar y adaptar las capas de información ecogeográfica y particularmente el componente bioclimático para condiciones de presente y futuro (cuestión que apoya la herramienta Bfuture). Esto permite obtener modelos y sus mapas de predicción de manera fácil y rápida mediante nuestra interfaz (sin tener que enfrentarse a R).

Así, los usuarios de Modela tendrán a disposición los siguientes algoritmos de modelización:

  • GLM (Generalized Linear Model)
  • GBM (Generalized Boosting Model o Boosted Regression Trees )
  • GAM (Generalized Additive Model)
  • CTA (Classification Tree Analysis )
  • ANN (Artificial Neural Network)
  • SRE (Surface Range Envelop)
  • FDA (Flexible Discriminant Analysis )
  • MARS (Multiple Adaptive Regression Splines)
  • RF (Random Forest)
  • Maxent (Maximum Entropy )
  • Bioclim (similar a SRE pero ejecutada por “dismo”)

Domain

Modela produce modelos para datos de presencia/ausencia y datos de sólo presencia (lo usual en agrobiodiversidad). Para el último caso, Modela produce las pseudoausencias requeridas por cuatro diferentes métodos:

  • Random: Las pseudoausencias se seleccionan de cualquier celda de ‘fondo’ o ‘background’ (celdas de un mapa que cubren el área de trabajo con valores ecogeográficos y donde no ocurren las presencias).
  • SRE: las pseudoausencias se seleccionan fuera de las condiciones ambientales para la especie definidas en términos amplios, creando para ello primero un modelo de envoltura ambiental definiendo la parte apropiada para la especie a través de un cuantil (parámetro “pasreq”). Las pseudoausencias serán seleccionadas fuera de esta envoltura.
  • Disk: esta opción crea áreas buffer circulares alrededor de los puntos de presencia (discos) con una distancia mínima (parámetro “padiskmin”) y una distancia máxima (parámetro “padiskmax”) respecto de cada punto.  Las pseudoausencias serán seleccionadas dentro del espacio conformado por los discos.
  • ELC: tipo de pseudoausencia exclusiva de la herramienta Modela. Para ello usa la frecuencia de ocurrencia de la especie sobre las categorías de un mapa ELC (producto de la herramienta ELCmapas). El usuario puede elegir de cuáles cuartiles de frecuencia se extraerán las pseudoausencias.

Los modelos/predicciones resultantes pueden evaluarse mediante los siguientes parámetros:

  • Kappa
  • ROC
  • TSS
  • FAR
  • SR
  • Accuracy
  • Bias
  • POD
  • CSI
  • ETS

Los modelos, ya sea en su totalidad o los mejor evaluados, pueden ser proyectados (en forma de mapas) e incluso ensamblados en proyecciones unificadas mediante varios tipos de ensamblaje.

Modela le ofrecerá a los usuarios tablas de evaluación de modelos, gráficos y tablas de importancia de variables y mapas de distribución potencial para condiciones de presente y futuo de los diferentes modelos ejecutados, organizados en diferentes carpetas para facilitar la ubicación e interpretación de resultados.

Los resultados de Modela respecto a las predicciones de presencia de especies para condiciones de presente y futuro pueden ser utilizadas por la herramienta Mcompare, que puede determinar si una especie entra en riesgo, tiene nuevas oportunidades de expansión o no es afectada por el cambio climático.

Modela podrá seleccionarse en el nuevo pánel de herramientas de la interfaz CAPFITOGEN, en la sección de herramientas in situ (color azul). Para poder usar Modela, deberá descargar e instalar una versión completa CAPFITOGEN posterior a 01/10/2015, pues requiere algunos archivos y carpetas inexistentes en versiones previas. Temporalmente no disponemos de manual de usuario para Modela, pero tenemos planificado ponerlo a disposición en breve para permitir al usuario aprovechar la máxima capacidad de la herramienta. Sin embargo la descripción en detalle de cada parámetro en la interfaz de la herramienta hará posible el uso de la misma a usuarios acostumbrados al entorno CAPFITOGEN.

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