Hangout: NicheToolBox: de la obtención de datos de biodiversidad a la validación de los SDMs.

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Angela P. Cuervo-Robayo

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Jan 6, 2016, 8:14:05 AM1/6/16

to max...@googlegroups.com

Buen día,
Los invitamos al primer Hangout del Grupo de Modelos de Distribución y Nichos Ecológicos (https://www.facebook.com/groups/245646162181621/).

Este Hangout se titula:

NicheToolBox: de la obtención de datos de biodiversidad a la validación de los SDMs.
Presentado por Luis Osorio Olvera
Enero 11 de 2016
Hora: 11:00 - 12:15 UTC/GMT -6 hora
Se podra ver en esta liga: https://plus.google.com/…/events/c8d0fst2mejcibkmdn03n2u4ctg

Los esperamos

Angela P. Cuervo-Robayo

CONABIO e Instituto de Biología, UNAM

Tercer circuito ext. s/n Ciudad Universitaria.

México, D.F

CP. 04510

Teléfono: (52) 5622-8222 ext: 47880

Skype: angela.cuervo

http://www.bioclimasneotropicales.org/index.html

Resumen del Hangout:

En esta plática se dará un panorama general de como usar las funciones incluidas en la aplicación
web NicheToolBox (http://shiny.conabio.gob.mx:3838/nichetoolb2/), la cual es una plataforma basada
en el framework “shiny” de R para la obtención, exploración y análisis de los datos de
biodiversidad.
Dentro de las utilidades que se pueden encontrar en NicheToolBox están:
1. Obtención de datos de presencia (usa la API de GBIF mediante el paquete “spocc”).
(a) visualización del historial de los reportes de presencias por año.
2. Limpieza de los datos de presencia.
(a) Eliminación de duplicados.
(b) Filtrado de los datos que caen en el área de estudio.
(c) Mapas dinámicos que permiten la exploración y eliminación de datos.
3. Visualización del nicho n-dimensional utilizando las 19 bios de WorldClim.
4. Análisis de Cluster de los puntos de presencia en el espacio ambiental.
(a) k-means clustering para ver agrupaciones en el espacio de nicho.
(b) Cluster dendogram para explorar asociaciones entre las variables de nicho.
5. Análisis de correlaciones entre los valores de las variables ambientales.
(a) Correlogram.
(b) Tabla de correlaciones.
(c) Algoritmo para filtrado de las variables fuertemente correlacionadas .
6. Análisis de componentes principales.
(a) scree plot
(b) biplot
(c) triplot.
7. Roc Parcial.
(a) prueba de hipótesis
8. Conversor del mapa continuo de idoneidad a binario
9. Algunas métricas de evaluación de los modelos de distribución:
Matriz de confusión, TSS, Kappa, Prevalencia, Sensibilidad y Especificidad.