Introducción
La base de datos threatenedperu incluida en el paquete
peruflorads43 contiene la lista oficial de especies de
plantas amenazadas del Perú según el Decreto Supremo N°
043-2006-AG y su actualización taxonómica utilizando la
información de Plants of the World Online (POWO) del
Royal Botanic Gardens, Kew.
Carga del conjunto de datos
El objeto threatenedperu es un tibble con 776 registros y 13 columnas, estructurado de la siguiente manera:
| Tipo de columna | Variables principales | Descripción |
|---|---|---|
| Datos originales (DS 043-2006-AG) | scientific_name, author,
family, threat_category, genus,
species, infraspecies, tag,
infraspecies_2 |
Información original del listado de especies amenazadas publicado en 2006. |
| Datos actualizados (POWO) | accepted_name, accepted_name_author,
accepted_family, taxonomic_status |
Información validada con taxonomía actualizada según POWO. |
Revisión de escritura y normalización
Durante la depuración se realizaron las siguientes acciones:
Corrección de errores tipográficos en nombres científicos y autores.
Homogeneización de abreviaturas de autores.
Normalización de mayúsculas en géneros y epítetos.
Eliminación de espacios dobles y caracteres especiales.
Ejemplo comparativo de los de errores tipográficos en nombres científicos:
threatenedperu |>
dplyr::mutate(compara = scientific_name != accepted_name) |>
dplyr::mutate(
# Calcula la distancia solo cuando los nombres difieren
string_distance = ifelse(
compara,
stringdist::stringdist(scientific_name, accepted_name, method = "lv"), # 'lv' = Levenshtein
0
)
) |>
dplyr::filter(string_distance > 0 & string_distance < 3) |>
dplyr::select(scientific_name, accepted_name, string_distance) |>
gt::gt()| scientific_name | accepted_name | string_distance |
|---|---|---|
| Ascidiogine wurdackii | Ascidiogyne wurdackii | 1 |
| Onoseris chrysactinioides | Onoseris chrysactinoides | 1 |
| Otholobium munyensis | Otholobium munyense | 2 |
| Proboscidea altheaefolia | Proboscidea althaeifolia | 2 |
| Jaltomata mioneii | Jaltomata mionei | 1 |
| Solanum chuquidenum | Solanum chiquidenum | 1 |
| Begonia octopetala subsp. ovatoformis | Begonia octopetala subsp. ovatiformis | 1 |
| Nototriche pseudo-pichinchensis | Nototriche pseudopichinchensis | 1 |
| Nototriche tovari | Nototriche tovarii | 1 |
| Mutisia wurdacki | Mutisia wurdackii | 1 |
| Parastrephia phylicaeformis | Parastrephia phyliciformis | 2 |
| Senecio violaefolius | Senecio violifolius | 2 |
| Cyathostegia mathewsii | Cyathostegia matthewsii | 1 |
| Pachyrrhizus tuberosus | Pachyrhizus tuberosus | 1 |
| Peltogyne altisima | Peltogyne altissima | 1 |
| Aniba rosaeodora | Aniba rosodora | 2 |
| Acaulimalva parnassiaefolia | Acaulimalva parnassiifolia | 2 |
| Solanum huancabambese | Solanum huancabambense | 1 |
| Solanum rachialatum | Solanum raquialatum | 2 |
| Hesperoxiphion pardale | Hesperoxiphion pardalis | 2 |
| Salvia opossitiflora | Salvia oppositiflora | 2 |
| Cycnoches peruviana | Cycnoches peruvianum | 2 |
| Masdevallia zebraceae | Masdevallia zebracea | 1 |
| Telipogon alegria | Telipogon alegriae | 1 |
| Aspasia psitticina | Aspasia psittacina | 1 |
| Epidendrum micro-cattleya | Epidendrum microcattleya | 1 |
| Gongora quinquinervis | Gongora quinquenervis | 1 |
| Masdevallia andreettaeana | Masdevallia andreettana | 2 |
| Maxillaria rotumdilabia | Maxillaria rotundilabia | 1 |
| Miltoniopsis bismarkii | Miltoniopsis bismarckii | 1 |
| Mormodes rolfeanum | Mormodes rolfeana | 2 |
| Psychopsis versteegianum | Psychopsis versteegiana | 2 |
| Rodriguezia bockii | Rodriguezia bockiae | 2 |
| Stanhopea haselowiana | Stanhopea haseloffiana | 2 |
| Stanhopea jenishiana | Stanhopea jenischiana | 1 |
| Trichopilia fragans | Trichopilia fragrans | 1 |
| Trichopilia juninense | Trichopilia juninensis | 2 |
| Zygopetalum labiosum | Zygosepalum labiosum | 2 |
| Myrosmodes nubigenum | Myrosmodes nubigena | 2 |
| Myrosmodes paludosum | Myrosmodes paludosa | 2 |
| Cumulopuntia sphaericus | Cumulopuntia sphaerica | 2 |
| Matucana haynei | Matucana haynii | 1 |
Variable taxonomic_status
Esta variable describe la relación entre el nombre original y su estado taxonómico según POWO:
“Accepted” El nombre original se mantiene vigente.
“Synonym” El nombre original fue reemplazado por otro aceptado.
“No opinion” No se dispone de información actual o existe ambigüedad taxonómica.
Ejemplos de cada categoría:
# Nombres aceptados
threatenedperu |>
filter(taxonomic_status == "Accepted") |>
select(scientific_name, accepted_name) |>
slice_head(n = 5)
#> # A tibble: 5 × 2
#> scientific_name accepted_name
#> <chr> <chr>
#> 1 Aphelandra cuscoensis Aphelandra cuscoensis
#> 2 Aphelandra formosa Aphelandra formosa
#> 3 Aphelandra wurdackii Aphelandra wurdackii
#> 4 Tetramerium sagasteguianum Tetramerium sagasteguianum
#> 5 Rauhia decora Rauhia decora
#Nombres sinónimos
threatenedperu |>
filter(taxonomic_status == "Synonym") |>
select(scientific_name, accepted_name) |>
slice_head(n = 5)
#> # A tibble: 5 × 2
#> scientific_name accepted_name
#> <chr> <chr>
#> 1 Pucara leucantha Stenomesson leucanthum
#> 2 Ceroxylon weberbaueri Ceroxylon pityrophyllum
#> 3 Dyssodia lopez-mirandae Schizotrichia lopez-mirandae
#> 4 Senecio mollendoensis Lomanthus mollendoensis
#> 5 Senecio okopanus Lomanthus okopanus
#Casos sin opinión
threatenedperu |>
filter(taxonomic_status == "No opinion") |>
select(scientific_name, accepted_name) |>
slice_head(n = 5)
#> # A tibble: 2 × 2
#> scientific_name accepted_name
#> <chr> <chr>
#> 1 Otholobium mexicanum <NA>
#> 2 Otholobium munyensis Otholobium munyenseAnálisis cuantitativo de la actualización taxonómica
- Proporción de especies según su estatus taxonómico
status_summary <- threatenedperu |>
count(taxonomic_status) |>
mutate(pct = round(100 * n / sum(n), 1),
label = paste0(pct, "% (", n, ")"))
gt::gt(status_summary)| taxonomic_status | n | pct | label |
|---|---|---|---|
| Accepted | 595 | 76.7 | 76.7% (595) |
| No opinion | 2 | 0.3 | 0.3% (2) |
| Synonym | 179 | 23.1 | 23.1% (179) |
ggplot(status_summary, aes(
x = reorder(taxonomic_status, -pct),
y = pct,
fill = taxonomic_status
)) +
geom_col(width = 0.7, show.legend = FALSE) +
geom_text(aes(label = label), vjust = -0.4, size = 10, fontface = "bold") +
scale_fill_manual(
values = c(
"Accepted" = "#4CAF50", # verde para nombres válidos
"Synonym" = "#2196F3", # azul para sinónimos
"No opinion" = "#FFC107" # amarillo para indeterminados
)
) +
labs(
title = "Proporción de nombres por estado taxonómico",
x = "Estatus taxonómico",
y = "Porcentaje (%)"
) +
scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) +
theme_bw() +
theme(
plot.title = element_text(size = 28, face = "bold", hjust = 0.5),
axis.title.x = element_text(size = 22, margin = margin(t = 10)),
axis.title.y = element_text(size = 22,margin = margin(r = 10)),
axis.text = element_text(size = 22, color = "black"),
panel.grid.minor = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank()
)
- Distribución de especies por categoría de amenaza
category_summary <- threatenedperu |>
count(threat_category, .drop = FALSE) |>
mutate(
threat_category = factor(threat_category, levels = c("CR","EN","VU","NT")),
pct = round(100 * n / sum(n), 1),
label = paste0(n, " (", pct, "%)")
)
gt::gt(category_summary)| threat_category | n | pct | label |
|---|---|---|---|
| CR | 193 | 24.9 | 193 (24.9%) |
| EN | 73 | 9.4 | 73 (9.4%) |
| NT | 119 | 15.3 | 119 (15.3%) |
| VU | 391 | 50.4 | 391 (50.4%) |
ggplot(category_summary,
aes(x = forcats::fct_reorder(threat_category, n),
y = n,
fill = threat_category)) +
geom_col(width = 0.7, show.legend = FALSE) +
geom_text(aes(label = label), vjust = -0.35, size = 10, fontface = "bold") +
scale_fill_manual(values = c(
"CR" = "#D32F2F",
"EN" = "#F57C00",
"VU" = "#FBC02D",
"NT" = "#388E3C"
)) +
labs(
title = "Distribución de especies por categoría de amenaza (IUCN)",
x = "Categoría IUCN", y = "Número de especies"
) +
scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.10))) +
theme_bw() +
theme(
plot.title = element_text(size = 28, face = "bold", hjust = 0.5),
axis.text = element_text(size = 22, color = "black"),
axis.title = element_text(size = 22, color = "black"),
panel.grid.major.x = element_blank()
)
Ejemplos de cambios taxonómicos relevantes
Algunos casos de sinónimos actualizados con sus equivalentes aceptados:
threatenedperu |>
filter(taxonomic_status == "Synonym") |>
select(scientific_name, accepted_name, accepted_family, threat_category) |>
head(n=20) |>
gt::gt()| scientific_name | accepted_name | accepted_family | threat_category |
|---|---|---|---|
| Pucara leucantha | Stenomesson leucanthum | Amaryllidaceae | CR |
| Ceroxylon weberbaueri | Ceroxylon pityrophyllum | Arecaceae | CR |
| Dyssodia lopez-mirandae | Schizotrichia lopez-mirandae | Asteraceae | CR |
| Senecio mollendoensis | Lomanthus mollendoensis | Asteraceae | CR |
| Senecio okopanus | Lomanthus okopanus | Asteraceae | CR |
| Capparis eucalyptifolia | Morisonia flexuosa | Capparaceae | CR |
| Capparis scabrida | Morisonia scabrida | Capparaceae | CR |
| Carica candicans | Vasconcellea candicans | Caricaceae | CR |
| Carica quercifolia | Vasconcellea quercifolia | Caricaceae | CR |
| Carica stipulata | Vasconcellea stipulata | Caricaceae | CR |
| Myrcia fallax | Myrcia splendens | Myrtaceae | CR |
| Prumnopitys harmsiana | Pectinopitys harmsiana | Podocarpaceae | CR |
| Huthia longiflora | Cantua mediamnis | Polemoniaceae | CR |
| Laccopetalum giganteum | Ranunculus giganteus | Ranunculaceae | CR |
| Hesperomeles heterophylla | Hesperomeles obtusifolia var. obtusifolia | Rosaceae | CR |
| Larnax dilloniana | Deprea dilloniana | Solanaceae | CR |
| Larnax kann-rasmussenii | Deprea kann-rasmussenii | Solanaceae | CR |
| Larnax macrocalyx | Deprea macrocalyx | Solanaceae | CR |
| Larnax nieva | Deprea nieva | Solanaceae | CR |
| Larnax purpurea | Deprea purpurea | Solanaceae | CR |
Estos ejemplos muestran cómo especies registradas originalmente bajo un nombre hoy obsoleto fueron actualizadas conforme a la nomenclatura moderna (por ejemplo, Pucara leucantha ~ Stenomesson leucanthum).
Evaluación de coincidencias entre nombres originales y aceptados
El siguiente código calcula la proporción de coincidencia directa entre scientific_name y accepted_name:
threatenedperu |>
summarise(
total = n(),
iguales = sum(scientific_name == accepted_name, na.rm = TRUE),
porcentaje_iguales = round(100 * iguales / total, 1)
)
#> # A tibble: 1 × 3
#> total iguales porcentaje_iguales
#> <int> <int> <dbl>
#> 1 776 554 71.4Esto permite cuantificar el grado de estabilidad nomenclatural en el decreto original frente a la taxonomía actual.
Conclusiones
La base de datos
threatenedperuintegra información oficial del DS 043-2006-AG con nomenclatura validada por POWO, permitiendo análisis actualizados sobre especies protegidas.La variable
taxonomic_statuses clave para identificar cambios taxonómicos: alrededor de 23.1% de los nombres originales corresponden a sinónimos.
threatenedperu |>
dplyr::count(taxonomic_status) |>
dplyr::mutate(porcentaje = scales::percent(n / sum(n), accuracy = 0.1)) |>
gt::gt()| taxonomic_status | n | porcentaje |
|---|---|---|
| Accepted | 595 | 76.7% |
| No opinion | 2 | 0.3% |
| Synonym | 179 | 23.1% |
La homogeneización de la escritura y la normalización de abreviaturas garantizan la interoperabilidad con otras bases de datos botánicas.
Este recurso constituye una herramienta util para la investigación, conservación y gestión de la flora amenazada del Perú.
Referencias Ministerio de Agricultura del Perú (2006). Decreto Supremo N° 043-2006-AG: Listado de especies de flora amenazada del Perú.
Plants of the World Online (POWO). Royal Botanic Gardens, Kew. https://powo.science.kew.org