Caracterizar los sitios de muestreo en base a datos climáticos es una necesidad clave para un número importante de profesionales que trabajan en ecología. De manera más general, también lo es utilizar herramientas SIG (Sistemas de Información Geográfica). Sin embargo, acceder al uso de las bases de datos climáticas disponibles en línea y a las herramientas SIG supone un desafío. En este trabajo se muestra de qué manera usar R como un SIG para obtener valores de variables climáticas para sitios de muestreo georreferenciados. Se utiliza la base de datos WorldClim, que contiene información climática para todo el globo. En primer lugar, se describe en qué consiste la base de datos WorldClim. En base a una búsqueda bibliográfica, se analiza cuánto se la usa en la actualidad y en qué temas. Se concluye que el uso de esta base de datos a través de los años es creciente y en la actualidad es masivo. Estados Unidos es el país en el que se la utiliza con mayor frecuencia. En la Argentina, 420 publicaciones citan a esta base de datos, y los temas que se abordan con mayor frecuencia están vinculados a la ecología. En segundo lugar, se presenta el paso-a-paso para extraer datos de la base de datos de WorldClim en una rutina de R. De manera complementaria, se describen las razones para usar R como un SIG y se incluye una introducción al manejo de objetos espaciales en R. Al completar la rutina se obtienen los valores de 19 variables bioclimáticas relacionadas con la precipitación y temperatura para una serie de sitios de muestreo, y se muestran los resultados en mapas. El desarrollo de la rutina es una introducción al uso de R como SIG. La información presentada tiene aplicación directa para los profesionales relacionados con la ecología. Las explicaciones se complementan con gráficos para que se pueda incluir el material en guías de trabajo práctico en las materias de grado o en cursos de posgrado.
Characterizing sampling sites based on climatic data is a key need for a significant number of professionals working in ‘ ecology. In general terms, so is the use of GIS (Geographic Information Systems) tools. However, accessing the use of available online climatic databases and GIS tools is a challenge. This paper shows how to use R as a GIS to obtain values of climatic variables for geo-referenced sampling sites, using the WorldClim database, which contains climatic information for the entire globe. Firstly, there is a description of the WorldClim database. A bibliographic search shows the frequency of use of WorldClim and the topics of study. It is concluded that the use of this database has been increasing over the years, and currently it is massively used. The United States is the country that uses it most frequently. In Argentina, 420 publications cite this database, and the topics that are most frequently addressed are linked to ecology. Secondly, a step-by-step routine for extracting data from WorldCim data base is presented. In addition, the reasons for using R as a GIS are described and an introduction to the management of spatial objects in R is included. Upon completion of the routine, the values ‘ of 19 bioclimatic variables related to precipitation and temperature are obtained for a series of sampling sites and the results are displayed on maps. The routine is also an introduction to the use of R as a GIS. The information presented has direct application for professionals in the field of ecology. The explanations are complemented with graphics so that the material can be included in exercise guides in undergraduate or graduate courses.
| Título: | R como un SIG : extracción de datos climáticos de WorldClim |
| Título alt: | R as a GIS : worldClim climate data extraction |
| Autor: | Fergnani, Paula Nilda |
| Fecha: | 2022-04 |
| Título revista: | Ecología austral |
| Editor: | Asociación Argentina de Ecología |
| Handle: | http://hdl.handle.net/20.500.12110/ecologiaaustral_v032_n01_p045 |
| Ciudad: | Buenos Aires |
| Idioma: | Español |
| Palabras clave: | AYUDA DIDACTICA; R PROJECT; DATOS GEORREFERENCIADOS; ANALISIS ESPACIAL; DIVERSIDAD; MACROECOLOGIA; CAMBIO CLIMATICO |
| Keywords: | TEACHING AID; R PROJECT; GEOREFERENCED DATA; SPATIAL ANALYSIS; SPATIAL ANALYSIS; DIVERSITY; MACROECOLOGY; CLIMATIC CHANGE |
| Año: | 2022 |
| Volumen: | 032 |
| Número: | 01 |
| DOI: | https://doi.org/10.25260/EA.22.32.1.0.1119 |
| Título revista abreviado: | Ecol. austral (En línea) |
| ISSN: | 1667-782X |
| Formato: | |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/ecologiaaustral/ecologiaaustral_v032_n01_p045.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/ecologiaaustral/document/ecologiaaustral_v032_n01_p045 |
