Exploración de la Base de Datos `threatenedperu`

In peruflorads43: Check Threatened Plant Species Status Against Peru's Supreme Decree 043-2006-AG

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)
library(peruflorads43)
library(dplyr)
library(tibble)
library(ggplot2)
library(scales)
library(gt)

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

threatenedperu <- get_threatened_database(type = "original")

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()

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)

#Nombres sinónimos

threatenedperu |>
filter(taxonomic_status == "Synonym") |>
select(scientific_name, accepted_name) |>
slice_head(n = 5)

#Casos sin opinión

threatenedperu |>
filter(taxonomic_status == "No opinion") |>
select(scientific_name, accepted_name) |>
slice_head(n = 5)

Análisis cuantitativo de la actualización taxonómica

1. 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)

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()
  )

1. 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)

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()

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)
)

Esto permite cuantificar el grado de estabilidad nomenclatural en el decreto original frente a la taxonomía actual.

Conclusiones

• La base de datos threatenedperu integra información oficial del DS 043-2006-AG con nomenclatura validada por POWO, permitiendo análisis actualizados sobre especies protegidas.

• La variable taxonomic_status es 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()

• 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

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