Descargar datos de observación de las especies
El primer paso consiste en obtener datos de observación, o datos de presencia, de la especie de interés. En esta sección, descargará datos del Global Biodiversity Information Facility (GBIF), que combina datos de observación de múltiples fuentes para su uso científico. A continuación, explorará los puntos de observación en ArcGIS Pro para asegurarse de que la licencia y los tipos de datos sean correctos para los tipos de análisis que desea realizar. También comprobará si hay datos duplicados para evitar la sobrerrepresentación en su análisis.
Configurar su proyecto ArcGIS
En primer lugar, configure el proyecto de ArcGIS Pro en el que trabajará con los datos. A continuación, agregará dos elementos desde ArcGIS Living Atlas. El primero es una herramienta de geoprocesamiento personalizada, la herramienta Descargar puntos de presencia de especies, que le permitirá descargar puntos de especies para un área de interés seleccionada directamente en su proyecto de ArcGIS Pro desde GBIF. El segundo es una capa que muestra la frontera nacional de España, que utilizará para recortar datos más adelante en este tutorial.
- Inicie ArcGIS Pro. Si se le pide, inicie sesión en su cuenta de organización con licencia de ArcGIS.
Nota:
Si no tiene acceso a ArcGIS Pro o una cuenta de organización de ArcGIS, consulte las opciones de acceso a software.
Al abrir ArcGIS Pro, tendrá la opción de crear un proyecto nuevo o abrir uno existente. Si ya había creado algún proyecto antes, verá una lista de proyectos recientes.
- En Nuevo proyecto, haga clic en Mapa.
- En la ventana Nuevo proyecto, en Nombre, escriba EuropeanBadger_Habitat. Deje Ubicación como está y confirme que Crear una carpeta para este proyecto esté activado.
- Haga clic en Aceptar.
Ahora, agregará dos elementos desde el portal. El primero es la muestra de geoprocesamiento Descargar puntos de presencia de especies, y el segundo es una capa que muestra las fronteras de España. Esta capa se utilizará para recortar y restringir los datos medioambientales.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Vista. En el grupo Ventanas, elija Panel Catálogo.
Aparece el panel Catálogo. El panel Catálogo se puede utilizar para agregar elementos a un proyecto, ver, crear y administrar elementos y obtener información sobre las propiedades del elemento.
- En el panel Catálogo, haga clic en la pestaña Portal y elija Living Atlas.
- En la barra de búsqueda, busque Descargar puntos de presencia de especies o pegue el Id. de elemento 927944e867624504bfd6c489b0d2aec7 y pulse Intro.
- Haga clic con el botón derecho en la muestra de geoprocesamiento Descargar puntos de presencia de especies y seleccione Agregar al proyecto.
La muestra de geoprocesamiento se agrega al proyecto.
- Busque la capa Fronteras de España. Busque la capa de entidades Fronteras de España propiedad de esri_dm y arrastre el resultado al mapa.
La capa se dibuja en el mapa y se agrega al panel Contenido como ESP_Country.
Descargar datos de observación de animales de GBIF
A continuación, descargará datos de observación de animales de la Global Biodiversity Information Facility (GBIF) utilizando la muestra de geoprocesamiento Descargar puntos de presencia de especies. GBIF es un repositorio mundial de datos que recoge información sobre los lugares donde se han registrado especies. Se incluyen datos de múltiples fuentes, como iNaturalist, y se formatean en un esquema común para su uso generalizado. Primero, abrirá la página de especies en el sitio web de la GBIF para confirmar el género y la especie del tejón europeo. La muestra de geoprocesamiento Descargar puntos de presencia de especies requiere que esta información se introduzca utilizando la nomenclatura correcta, con el nombre del género en mayúscula y el nombre de la especie en minúscula.
Nota: en función del estado de protección de la especie, los datos de ubicación pueden estar ocultos para evitar la caza furtiva u otras interferencias. El tejón europeo está clasificado por la Lista Roja de la UICN como de Preocupación Menor, por lo que los datos de ubicación no quedan ocultos.
- Abra la página de la GBIF relativa al Meles meles.
Aparece la página de resumen de especies. Esta página muestra información sobre el tejón, incluidas las fotos que se han enviado con los registros de presencia, un mapa de los lugares donde se han producido avistamientos y una descripción de la actividad y la ecología del animal.
- Desplácese hacia abajo y lea la información de la Descripción, prestando atención a las secciones Actividad y Ecología biológica.
- Haga clic en la pestaña Métricas y explore las estadísticas sobre avistamientos.
Los tejones han sido ampliamente avistados en toda Europa, sobre todo en los meses más cálidos. En los climas más fríos, los tejones hibernan para escapar del clima invernal. A continuación, descargará datos de presencia en su proyecto.
- En ArcGIS Pro, en el panel Catálogo, haga clic en la pestaña Proyecto y expanda el grupo Cajas de herramientas.
En el proyecto hay dos cajas de herramientas: una predeterminada que se agregó al crear el proyecto y DownloadSpeciesOccurrencePoints.pyt.
- Expanda la caja de herramientas DownloadSpeciesOccurrencePoints.pyt, haga clic con el botón derecho en Descargar puntos de presencia de especies y seleccione Abrir.
Se abre la herramienta Descargar puntos de presencia de especies (GBIF).
- En Nombre científico, escriba Meles meles.
Nota:
El parámetro Nombre científico requiere un uso correcto de las mayúsculas. Asegúrese de que el nombre del género esté en mayúscula y el nombre de la especie en minúscula.A continuación, dibujará un área de estudio. La herramienta Descargar puntos de presencia de especies (GBIF) requiere que las áreas de interés tengan menos de 300 vértices. El polígono de la frontera de España que agregó al mapa es demasiado detallado para esta herramienta, por lo que esbozará un polígono aproximado.
- En Área de estudio, haga clic en la herramienta de dibujo y elija Polígonos.
Debajo del parámetro Área de estudio aparecen diferentes plantillas de edición. La plantilla Polígono está seleccionada de forma predeterminada, pero puede elegir otras plantillas, como círculos, rectángulos y líneas a mano alzada.
- Haga clic en el mapa para dibujar un polígono aproximado alrededor de España.
El área de estudio trazada puede ser aproximada, siempre que abarque toda España. Después de descargar los datos, utilizará la herramienta Recortar por pares para extraer solo los puntos de observación incluidos dentro de las fronteras del país.
- En Puntos de presencia de especies de salida, escriba Melesmeles_GBIF_[fecha] introduciendo la fecha en la que haya descargado el archivo. Active la casilla Generar y registrar DOI.
Cuando se active esta casilla, se generará un identificador de objetos digitales (DOI, por sus siglas en inglés) que se registrará en GBIF.org para que actúe como una dirección permanente para una descripción de los registros de presencia descargados a través de la herramienta. Esto es necesario para la correcta atribución de la fuente de datos.
- Haga clic en Ejecutar.
Cuando la herramienta termine de ejecutarse, la capa Melesmeles_GBIF_[fecha] se agregará al panel Contenido.
Explorar datos de observación de animales
A continuación, explorará los datos de observación del tejón agregados a ArcGIS Pro. Analizará los datos extraídos y se asegurará de que la licencia y los tipos de datos sean correctos para los tipos de análisis que desea realizar. También recortará la capa de salida para crear un dataset que contenga solo los puntos incluidos en su área de interés, España.
- En el panel Catálogo, haga clic con el botón derecho en la capa Melesmeles_GBIF_[fecha] y seleccione Tabla de atributos.
La tabla contiene información sobre cada avistamiento. Cada punto de observación presenta información descriptiva, incluido un identificador único, un método de observación y un tipo de licencia. Para este tutorial, solo puede utilizar datos que tengan tipos de licencia que permitan el uso público. Estas licencias son la CC0 1.0, que muestra datos de dominio público, y la CC BY 4.0, que muestra datos que pueden compartirse y adaptarse siempre que se mencione la fuente o el propietario de los datos originales y se describa lo que se ha modificado. Eliminará los registros que no coincidan con estos tipos de licencia.
En función de la organización o el propósito para el cual esté preparando estos datos, es posible que pueda utilizar datos con licencia bajo diferentes términos. Por ejemplo, si está trabajando en una investigación académica, es probable que pueda utilizar todos los datos de la capa, incluidos los registros designados para uso no comercial. En caso de duda, utilice únicamente aquellos datos para los que esté seguro de que son de dominio público.
- En la cinta, si es necesario, haga clic en la pestaña Mapa. En el grupo Selección, haga clic en Seleccionar por atributos.
Se abre la herramienta Seleccionar por atributos.
- En la herramienta Seleccionar por atributos, cree la consulta Donde la licencia sea igual a http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.
- Haga clic en Aceptar.
Los puntos con licencia no comercial ahora están seleccionados en el mapa y en la tabla de atributos. Los registros seleccionados se resaltan en azul.
- En la parte superior de la tabla de atributos, haga clic en Eliminar. En la ventana Eliminar, haga clic en Sí.
Los registros resaltados se eliminan de la capa. Ahora que el dataset contiene solo los puntos que tiene permiso para usar, utilizará la herramienta Recortar por pares para eliminar los registros de fuera de España.
- En el panel Geoprocesamiento, haga clic en el botón Atrás. Busque y abra la herramienta Recortar por pares.
Al abrir la herramienta Recortar por pares, aparece un banner en la parte superior de la herramienta que le advierte de que la capa tiene ediciones pendientes.
- En la herramienta Recortar por pares, haga clic en Guardar ediciones.
Las ediciones realizadas en la capa ahora están guardadas y los puntos sin licencia se eliminan de su proyecto de forma permanente.
- Para Entidades de entrada, elija la capa Melesmeles_GBIF_[fecha]. Para Recortar entidades, elija ESP_País.
- Ponga a la Clase de entidades de salida el nombre TejónEuropeo_puntos y haga clic en Ejecutar.
- En el panel Contenido, desactive las capas Melesmeles_GBIF_[fecha] y Descargar área de estudio (polígonos) de puntos de presencia de especies (GBIF) y cierre la tabla de atributos. Haga clic con el botón derecho en TejónEuropeo_puntos y seleccione Tabla de atributos.
En el momento de procesar estos datos, había 2678 puntos de observación que cumplían los requisitos de licencia y otros de selección. Su dataset puede ser diferente.
Comprobar tipos de campo
Ahora que se han recortado los datos para que solo contengan los puntos incluidos en su área de interés, comprobará que tiene todos los tipos de campo necesarios para el análisis. Dependiendo de cómo se recopilen y procesen los datos, es normal ver que los datos numéricos se almacenan como texto o que las fechas se almacenan como números. En este análisis, el campo de fecha es importante para tener en cuenta los posibles cambios estacionales. Para asegurarse de que el campo de fecha tenga el formato correcto para su posterior análisis, deberá comprobar el mapa de campo. A continuación, creará un Gráfico de calor de calendario para evaluar si existen patrones estacionales en las observaciones.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Tabla. En el grupo Campo, haga clic en Campos.
Se abre la vista Campos. Esta tabla enumera todos los campos de atributos de la capa TejónEuropeo_puntos, su alias, el tipo de datos y otra información.
- Desplácese por la vista Campos hasta que vea el atributo eventDate. Confirme que el Tipo de datos esté configurado en Solo fecha.
El campo eventDate tiene el formato correcto para su uso en el análisis. Si este campo no estuviera presente, también podría calcular un nuevo campo de fecha concatenando los campos de año, mes y día en la tabla. Tenga en cuenta que, actualmente, estos campos se almacenan como campos numéricos.
- Cierre la vista Campos.
Ahora que ha confirmado el tipo de datos para el campo de fecha, puede usarlo para crear un gráfico.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en la tabla TejónEuropeo_puntos, haga clic en Crear gráfico y seleccione Gráfico de calor de calendario.
Aparece una ventana de Gráfico en blanco.
- En el panel Propiedades del gráfico, en Fecha, seleccione el campo eventDate.
El gráfico se rellena y muestra un gráfico de calor del mes y el día en que se produjeron los avistamientos. Los avistamientos se produjeron durante todo el año, aunque fueron más frecuentes en los meses más fríos de otoño e invierno.
Eliminar los puntos de observación sobrantes
Otra cosa a tener en cuenta durante la preparación de los datos es su repetición en el dataset. En función del método de recopilación, algunos de los puntos pueden sobrerrepresentar las ubicaciones de los tejones, como los estudios que rastrean el movimiento de los animales en lugar de informar de avistamientos únicos. Por ello, comprobará si existen clústeres de puntos y eliminará cualquiera que pueda sesgar el análisis.
Nota:
Si piensa utilizar un método de análisis como la Predicción de solo presencia (MaxEnt), la preparación de los datos que realizará en esta sección está incluida dentro de la herramienta de geoprocesamiento. Pero si planea utilizar otros métodos de análisis como la regresión, estos son pasos necesarios para preparar sus datos.
- En el mapa, acérquese al clúster del sur de Sevilla.
Este clúster de puntos se encuentra dentro del Parque Nacional de Doñana y parece representar huellas de animales, lo que significa que cada conjunto de puntos probablemente representa a un único animal.
- En la cinta, en la pestaña Mapa, en el grupo Selección, haga clic en Seleccionar y dibuje un rectángulo en el mapa alrededor de los puntos dentro del Parque Nacional de Doñana.
- En la parte inferior de la tabla de atributos, haga clic en Mostrar registros seleccionados.
La tabla se filtra para mostrar solo los registros seleccionados. En función de cómo se haya hecho la selección, aproximadamente la mitad de los puntos de observación se encuentran dentro del parque nacional, y se puede ver que la mayoría de los puntos se recopilaron mediante un estudio de rastreo. Para evitar que en futuros análisis esta área esté demasiado representada, disminuirá estos puntos.
- En el panel Geoprocesamiento, busque y abra la herramienta Eliminar idéntico.
En la parte superior de la herramienta aparece una advertencia de que la herramienta modifica el dataset de entrada. La herramienta Eliminar idéntico elimina permanentemente los puntos de la capa de entidades que introducirá, pero no modificará la capa Melesmeles_GBIF_[fecha] en caso de que necesite acceder a algunos de los puntos eliminados.
- En Dataset de entrada, elija EuropeanBadger_points y deje activado el botón Utilizar los registros seleccionados.
- En Campos, elija Forma. En Tolerancia XY, elija 500 metros y haga clic en Ejecutar.
Cuando la herramienta termine de ejecutarse, será necesario actualizar la tabla de atributos porque algunos de los registros seleccionados se han eliminado.
- Cierre la tabla Atributos.
- En la cinta, en el grupo Selección, haga clic en Borrar para eliminar la selección.
Todavía quedan muchos puntos dentro del parque nacional, pero se han disminuido.
- Vuelva a abrir la tabla de Atributos y compruebe el número de puntos de presencia restantes que aparece en la parte inferior de la tabla.
En función de los puntos que haya seleccionado, este número puede variar. En general, deseará crear el mismo número de puntos de fondo que de observaciones, así que asegúrese de comprobar sus puntos específicos.
- Guarde el proyecto.
En esta sección, ha descargado datos de observación del Meles meles en ArcGIS Pro para utilizar la herramienta Descargar puntos de presencia de especies (GBIF). A continuación, ha llevado a cabo una preparación inicial de los datos eliminando los puntos de observación con licencias restrictivas y los puntos ubicados fuera de su área de interés, comprobando los tipos de campo y eliminando puntos duplicados. En la siguiente sección, agregará variables ambientales para preparar los datos para el análisis.
Representar cartográficamente los puntos de presencia y pseudoausencia
La modelización de la distribución de especies puede realizarse de varias formas mediante diversos métodos estadísticos. Muchos de estos métodos requieren tanto datos de presencia como de ausencia, o en su caso, datos de pseudoaudiencia. También necesitan datos medioambientales para determinar qué tipo de condiciones climáticas y de hábitat son adecuadas para las especies animales. Ahora que los datos de presencia ya están descargados y limpios, puede generar los datos de pseudoausencia o fondo y extraer los datos de atributos ambientales en cada ubicación.
Generar puntos de pseudoausencia muestreados aleatoriamente
Ahora que sus datos de presencia están listos, generará puntos de pseudoausencia. El método más sencillo es utilizar la generación aleatoria dentro de la zona de estudio. Para que los puntos de presencia y pseudoausencia tengan la misma ponderación, creará el mismo número de puntos de fondo que de presencia.
- En el panel Geoprocesamiento, busque y abra la herramienta Crear ubicaciones espaciales de muestreo.
La herramienta Crear ubicaciones espaciales de muestreo crea ubicaciones de muestreo dentro de un área de estudio continua utilizando diseños de muestreo aleatorio simple, estratificado, sistemático (cuadriculado) o por clústeres.
- Introduzca los siguientes parámetros y haga clic en Ejecutar:
- Área de estudio de entrada: ESP_Country
- Entidades de salida: ESP_randomsample
- Método de muestreo: aleatorio simple
- Número de muestras: el número de puntos de su tabla EuropeanBadger_points.
Se agrega al mapa la capa de puntos aleatorios dentro de España. Este dataset puede combinarse ahora con su capa EuropeanBadger_points.
- Cierre la tabla de atributos EuropeanBadger_points.
- En el panel Geoprocesamiento, busque y abra la herramienta Fusionar.
- En Datasets de entrada, seleccione ESP_randomsample y EuropeanBadger_points. En Dataset de salida, escriba badger_sample_set.
Dentro de la herramienta Fusionar, puede decidir qué campos agregar a la nueva capa y puede crear otros nuevos. Agregará un nuevo campo llamado Presencia que utilizará para diferenciar los puntos de observación de los datos GBIF y los puntos de fondo de la muestra aleatoria.
- En Modo de coincidencia de campos, elija Utilizar el mapa de campo para conciliar las diferencias de campo.
- En Mapa de campos, haga clic en el menú desplegable Agregar campos y seleccione Agregar campo vacío.
- Cambie el nombre del Nuevo campo a Presencia y pulse Intro.
De manera predeterminada, el campo Presencia está definido como campo Texto.
- Señale el campo Presencia y haga clic en Editar.
- En la ventana Propiedades de campo, haga clic en Tipo y elija Corto.
- En la ventana Propiedades de campo, haga clic en Aceptar y, a continuación, ejecute la herramienta Fusionar.
Nota:
El campo Presencia tendrá un aviso que indica que está vacío.
- En el panel Contenido, desmarque ESP_randomsample y EuropeanBadger_points para desactivar las capas. Haga clic con el botón derecho en la capa badger_sample_set y haga clic en Tabla de atributos.
Para distinguir los puntos de presencia y ausencia en su nueva capa, calculará valores para el campo Presencia. Normalmente, los puntos de presencia se muestran con un valor de 1 y los puntos de fondo reciben un valor de 0. Al desplazarse por la tabla, observe que los puntos fusionados tienen muchos campos de datos nulos. Utilizará estos campos nulos para seleccionar los puntos de fondo.
- En la tabla, haga clic en Seleccionar por atributos. En la ventana Seleccionar por atributos, construya la expresión Donde reino es nulo y haga clic en Aplicar.
- En la tabla de atributos, desplácese hasta que vea el campo Presencia. Haga clic con el botón derecho del ratón en el nombre de la columna Presencia y seleccione Calcular campo.
- En la ventana Calcular campo, en Presencia =, escriba 0 y haga clic en Aceptar.
- En la ventana Seleccionar por atributos, marque la casilla Invertir cláusula WHERE y haga clic en Aceptar.
- Haga clic con el botón derecho del ratón en el nombre de la columna Presencia y seleccione Calcular campo. Construya la expresión Presencia =1 y haga clic en Aceptar.
Ahora, las entidades se codifican con un valor 1 para la presencia observada y con un valor 0 para la pseudoausencia.
- En la cinta, haga clic en Borrar para eliminar la selección. Cierre la tabla de atributos y guarde el proyecto.
Preparar datos ambientales
A continuación, localizará y preparará variables ambientales que puedan ayudar a determinar la presencia de tejones. GBIF recuerda que los tejones prefieren una buena cubierta vegetal en sus hábitats de alimento. A partir de la descripción del animal en GBIF, sabe que en el centro de España, los tejones prefieren las zonas montañosas de mediana altitud con bosques y pastos, y evitan las elevaciones más bajas.
- Descargue el archivo SpainPortugalElev.zip en su ordenador y descomprímalo en la carpeta del proyecto ArcGIS en la que esté trabajando.
Este archivo contiene un archivo tif llamado SpainPortugalElev. Este archivo se creó a partir de dos imágenes ráster descargadas de USGS EROS Archive - Digital Elevation - Global Multi-resolution Terrain Elevation Data 2010, que se combinaron para cubrir toda España y luego se recortaron a los países de España y Portugal. Para más información sobre la creación de un dataset en mosaico, consulte la documentación. Utilizará esta imagen ráster para crear un dataset de pendientes para España.
Puede acceder a datos más detallados sobre pendientes y elevaciones desde ArcGIS Living Atlas. Sin embargo, debido a las limitaciones de exportación de datos, que limitan las exportaciones a 4000 x 4000 píxeles a la vez, los datos de ArcGIS Living Atlas no son la mejor opción para un área de estudio tan grande.
- En el panel Catálogo, haga clic en la pestaña Proyecto, expanda el grupo Carpeta y, a continuación, expanda la carpeta del proyecto EuropeanBadger_Habitat.
- Localice la imagen SpainPortugalElev.tif que ha descomprimido y arrástrela al mapa.
Nota:
Si se le pide que construya pirámides y calcule estadísticas para la capa, haga clic en Aceptar.
- En el panel Contenido, desmarque las capas badger_sample_set y ESP_Country para desactivarlas.
El ráster de elevación se dibuja en el mapa. Puede utilizar este ráster para calcular la pendiente, otra variable que puede ayudar a determinar el hábitat del tejón.
Nota:
Si la imagen no aparece inmediatamente, asegúrese de que la capa esté seleccionada en el panel Contenido. En la cinta, haga clic en la pestaña Capa ráster y, luego, en el grupo Representación en pantalla, haga clic en DRA. DRA son las siglas de ajuste de rango dinámico, que ajusta automáticamente el tipo de extensión activo cuando navega por la imagen en función de los valores de píxeles de la visualización actual. - En el panel Geoprocesamiento, busque y abra Parámetros de superficie (Herramientas de Spatial Analyst).
- Introduzca los siguientes parámetros y haga clic en Ejecutar:
- Ráster de superficie de entrada: SpainPortugalElev.tif
- Ráster de salida: Spain_Slope
- Máscara de análisis de entrada: ESP_Country
- Tipo de parámetro: Pendiente
- Tipo de superficie local: Cuadrática
- Medición de pendiente: Grados
La capa Spain_Slope se agrega al mapa. Muestra los valores de la pendiente en grados.
La siguiente capa medioambiental que desea encontrar es la cubierta terrestre. Para ello, utilizará los datos WorldCover 2021 de la Agencia Espacial Europea. WorldCover cartografía 11 tipos de cobertura del suelo.
- En el panel Catálogo, haga clic en la pestaña Portal y elija Living Atlas.
- Busque la capa ESA WorldCover y arrástrela al mapa.
La capa WorldCover se dibuja en el mapa. Esta capa contiene 11 clases de cobertura de suelo con una resolución de 10 metros.
Preparar datos bioclimáticos
Además de la pendiente, la altitud y la cobertura del suelo, otras variables que pueden ayudar a modelar el hábitat del tejón son las bioclimáticas. Agregará varias capas del proyecto Proyecciones bioclimáticas CHELSA. Las capas de CHELSA proporcionan estimaciones a escala reducida de las variables climáticas y bioclimáticas promediadas en períodos de 30 años (2011-2040, 2041-2070 y 2071-2100) basadas en CMIP6 ISIMIP3b. Los experimentos climáticos CMIP6 ISIMIP3b utilizan vías socioeconómicas compartidas (SSP) para modelar escenarios climáticos futuros. Para este estudio, utilizará SSP3-7.0 durante el período 2011-2040, o principios de siglo. Este escenario es apropiado porque se asemeja mucho a la situación mundial actual, incluyendo conflictos entre países, disparidades de riqueza y desigualdad social. Es posible acceder a todos los horizontes temporales y escenarios SSP desde la pestaña Multidimensional.
- En el panel Catálogo, haga clic en la pestaña Portal y elija Living Atlas.
- En la barra de búsqueda, escriba CHELSA y pulse Intro.
Aparecen las 19 capas de Proyección bioclimática CHELSA. Estos predictores bioclimáticos fueron definidos por el USGS. En función del análisis que se desee realizar, el área de estudio y el comportamiento de las especies, todas estas capas bioclimáticas pueden ser aplicables. Para los fines de este tutorial, seleccionará tres para agregar a la capa badger_sample_set. Si decide agregar más variables, los tiempos de procesamiento pueden ser más largos.
- Pulse la tecla Ctrl y haga clic en las siguientes capas CHELSA para seleccionarlas, y luego arrástrelas al mapa.
- Temperatura media anual (Bio1)
- Precipitaciones anuales (Bio12)
- Estacionalidad de la temperatura (Bio4)
Las tres capas bioclimáticas se agregan al mapa. Cada capa contiene tres escenarios (SSP2-4.5, SSP3-7.0 y SSP5-8.5) para modelar las posibles condiciones futuras en función de las emisiones de gases de efecto invernadero, la política y la sociedad, así como otros cambios. Esta información se almacena en cada capa en formato multidimensional. Para el modelado en este proyecto, utilizará SSP3-7.0 durante el período 2011-2040. Este escenario representa unas condiciones de altas emisiones y el cambio promedio que puede ocurrir en comparación con los promedios climáticos históricos en el período de mediados de siglo.
- En el panel Contenido, haga clic en la capa Temperatura media anual (Bio1) para seleccionarla. En la cinta, haga clic en la pestaña Multidimensional.
- En el grupo División de visualización actual, cambie Variable a SSP370 y StdTime a 25-12-01T00:00:00.
Nota:
Los períodos de tiempo 1981-2010, 2011-2040, 2041-2070 y 2071-2100 se indican en el ráster multidimensional por sus años de punto medio, como 1995, 2025, 2055 y 2085.
- Cambie la configuración de Variable y StdTime para las capas Precipitaciones anuales (Bio12) y Estacionalidad de la temperatura (Bio4) para que coincidan con SSP370 y 25-12-01T00:00:00, respectivamente.
Las variables bioclimáticas ya están listas para ser agregadas al conjunto de muestras del tejón.
Extraer datos medioambientales
Ahora que tiene datos de hábitat y bioclima en el proyecto, utilizará la herramienta Extraer valores múltiples a puntos para obtener los valores ráster de cada ubicación de punto. Estos valores se incorporan a la tabla de entrada.
- En el panel Geoprocesamiento, busque y abra la herramienta Extraer valores múltiples a puntos.
- Para las Entidades de punto de entrada, elija badger_sample_set.
- Para Rásteres de entrada, haga clic en Agregar muchos y elija Alternar todas las casillas de verificación.
Se agregan seis capas ráster al parámetro Rásteres de entrada: Spain_Slope, SpainPortugalElev, LandCover, Precipitaciones anuales (Bio12), Estacionalidad de la temperatura (Bio4) y Temperatura media anual (Bio1).
- En Nombre de campo de salida, edite los campos del siguiente modo:
- temp_anual_media
- precip_anual
- estacionalidad_temp
- cobertura_suelo
- pendiente
- elevación
Antes de ejecutar la herramienta, definirá la Extensión de procesamiento en el límite del país España que ha estado utilizando. Dado que las capas WorldCover y Bioclimate son datasets globales, la configuración de la Extensión de procesamiento le ayudará a extraer solo los datos que necesite.
- Haga clic en la pestaña Entornos.
- Expanda el grupo Extensión de procesamiento. Haga clic en Extensión de una capa y elija la capa ESP_Country.
- Haga clic en Ejecutar.
Esta herramienta puede tardar algún tiempo en ejecutarse. Cuando la herramienta termina, la capa badger_sample_set tiene seis nuevas variables en la tabla de atributos. Utilizará las herramientas de Ingeniería de datos para explorar los datos que acaba de agregar.
Utilizar la ingeniería de datos
A continuación, utilizará las herramientas de Ingeniería de datos para explorar los datos. Con las herramientas de ingeniería de datos de ArcGIS Pro, puede explorar, visualizar, limpiar y preparar sus datos para el análisis. En esta sección, utilizará las herramientas de ingeniería de datos para comprender mejor las variables de entorno que ha extraído a su conjunto de muestras.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en la capa badger_sample_set y seleccione Ingeniería de datos.
Se abre la vista Ingeniería de datos. El tipo de preparación de datos que elija dependerá del tipo de modelización que desee utilizar para crear su modelo de idoneidad para el hábitat. Por ejemplo, si tiene previsto utilizar el análisis de regresión, puede utilizar la herramienta Transformar para transformar los datos sesgados en una distribución normal.
- En el panel Campos, mantenga pulsada la tecla Mayús y seleccione los seis campos que acaba de extraer en el conjunto de muestra: temp_anual_media, precip_anual, estacionalidad_temp, cobertura_suelo, pendiente y elevación.
- Arrastre los campos seleccionados al panel Estadísticas vacío situado en el centro de la ventana.
Los datos medioambientales que ha recopilado para su proyecto de modelado de hábitats se agregan al panel Estadísticas.
- En el panel Ingeniería de datos, en la cinta, haga clic en Calcular.
Se calculan las estadísticas de los campos, incluida la media, los valores únicos y los valores atípicos. Puede utilizar estas estadísticas para empezar a identificar patrones en sus datos.
- En el panel Estadísticas, desplácese hasta la columna Valores atípicos.
El campo con más valores estadísticos atípicos es el de precipitaciones anuales.
- Haga clic con el botón derecho en el registro de Valores atípicos para el campo precip_anual y elija Seleccionar valores atípicos.
Los valores atípicos se seleccionan en el mapa. Muchos de los puntos atípicos se encuentran en el norte de España, en la cordillera Cantábrica y los Pirineos o cerca de ellas.
Para visualizar estos valores, utilizará un histograma.
- En el panel Estadísticas, haga clic con el botón derecho en el histograma del campo precip_anual. Haga clic en Abrir histograma.
Se abre el histograma del campo precip_anual. Los valores atípicos seleccionados se muestran en el histograma. Utilizando el histograma, es posible ver que todos los valores atípicos están en la parte elevada, o en zonas con mayor pendiente. A continuación, veremos la temperatura media anual.
- En el histograma Distribución de la pendiente, en la cinta, haga clic en Borrar selección y, a continuación, cierre el histograma.
- En el panel Estadísticas, haga clic con el botón derecho en Vista previa del gráfico para temp_anual_media y seleccione Abrir histograma.
El histograma se abre. Para saber qué temperaturas prefieren los tejones, seleccionará puntos de presencia de tejones.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Mapa. En el grupo Selección, haga clic en Seleccionar por atributos.
- En la ventana Seleccionar por atributos, borre cualquier expresión existente y construya la expresión Donde la presencia es igual a 1. Haga clic en Aceptar.
Los puntos de presencia se seleccionan en el mapa y en el gráfico.
Según el gráfico, parece que los tejones prefieren temperaturas más cálidas.
Sugerencia:
Si no ve tanto los datos seleccionados como los no seleccionados en el gráfico, en la cinta del gráfico, en el grupo Filtrar, asegúrese de que el filtro Selección está desactivado.
Puede utilizar las herramientas de Ingeniería de datos para examinar las demás variables bioclimáticas y realizar los cambios necesarios en los datos.
- Borre la selección y cierre el gráfico.
El último paso antes de utilizar los datos para el modelado es agregar la atribución.
Editar metadatos
Ahora que su dataset está limpio y contiene las variables ambientales necesarias para empezar a modelar, el paso final es asegurarse de que la capa tenga la atribución correcta. Muchos de los puntos de observación tenían una licencia CC BY 4.0, que requiere atribución. Cuando antes utilizó la herramienta Descargar puntos de presencia de especies (GBIF), generó un Identificador de objetos digitales (DOI) que formará la base para esta atribución.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Análisis. En el grupo Geoprocesamiento, elija Historial.
- Haga clic con el botón derecho en el registro Descargar puntos de presencia de especies (GBIF) y seleccione Ver detalles.
Aparece la ventana de detalles de la herramienta. Esta ventana registra todos los parámetros con los que ejecutó la herramienta, así como los mensajes que se generaron durante su ejecución. El DOI se registra en la pestaña Mensajes.
- Haga clic en la pestaña Mensajes.
- Lea la sección Requisitos de cita y, luego, desplácese hasta la parte inferior de la tabla donde está impreso el DOI.
- Copie el DOI para su dataset.
Ahora creará su cita.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Vista. En el grupo Ventanas, seleccione Vista de catálogo.
La vista de Catálogo se abre. La vista Catálogo y el panel Catálogo, con los que ha trabajado hasta ahora en este tutorial, tienen muchas similitudes, pero los metadatos solo se pueden editar en la vista Catálogo.
- En la vista Catálogo, expanda Bases de datos y EuropeanBadger_Habitat.gdb, y haga clic en la capa badger_sample_set.
Se abre el editor de metadatos. Actualmente, los metadatos están vacíos excepto el historial de geoprocesamiento, que muestra las herramientas Unir campo y Calcular campo que ha ejecutado.
- En la cinta, en la pestaña Catálogo, en el grupo Metadatos, haga clic en Editar.
Se abre el editor de metadatos.
- Introduzca la siguiente información en el panel Metadatos:
- Título: Dataset de muestras de tejón europeo
- Etiquetas: modelización de especies, Meles meles, tejón europeo
- Resumen (propósito): Este datasets se creó en el tutorial Modelar el hábitat del tejón europeo (Meles meles) en España a partir de muestras de datos ambientales y de especies.
- Descripción (resumen): El tejón europeo es una especie importante que presta tres servicios ecosistémicos principales: dispersión de semillas, alteración de la capa superficial del suelo y creación de microhábitats. Para modelizar su hábitat en España, se descargaron de GBIF datos de observación de animales, registrados en el campo Presencia con valor 1. Se generaron puntos de pseudoausencia o de fondo y se fusionaron con los datos de observación. A estos puntos se les extrajeron datos medioambientales, como la pendiente, la elevación, la cobertura del suelo y las variables bioclimáticas.
- En la sección Créditos, introduzca la siguiente cita y pegue el DOI único generado para su dataset.
GBIF.org ([FECHA DE ACCESO]) Descarga de presencia GBIF. DOI: [Su DOI]
- En la parte inferior del editor de metadatos, haga clic en Nuevo cuadro de delimitación.
- Introduzca las siguientes coordenadas:
Oeste Este Sur Norte -17.7532431
5.6396581
26.8567504
44.3051478
- En la cinta, en la pestaña Metadatos, haga clic en Guardar.
- Cierre el editor de metadatos y guarde el proyecto.
Ahora dispone de un datasets sobre el tejón europeo que puede utilizar para modelar la distribución de las especies. El dataset contiene puntos de presencia y pseudoausencia, así como datos medioambientales sobre la pendiente, la elevación, la cobertura de suelo, la temperatura, etc. Esta información se puede utilizar en modelos como MaxEnt o la predicción de bosque aleatorio para hacer modelos de distribución de especies.
