Evaluation of Museum Collection Data for Use in Biodiversity Assessment

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Abstract

Abstract: Natural-history collections in museums contain data critical to decisions in biodiversity conservation. Collectively, these specimen-based data describe the distributions of known taxa in time and space. As the most comprehensive, reliable source of knowledge for most described species, these records are potentially available to answer a wide range of conservation and research questions. Nevertheless, these data have shortcomings, notably geographic gaps, resulting mainly from the ad hoc nature of collecting effort. This problem has been frequently cited but rarely addressed in a systematic manner. We have developed a methodology to evaluate museum collection data, in particular the reliability of distributional data for narrow-range taxa. We included only those taxa for which there were an appropriate number of records, expert verification of identifications, and acceptable locality accuracy. First, we compared the available data for the taxon of interest to the “background data,” comprised of records for those organisms likely to be captured by the same methods or by the same collectors as the taxon of interest. The “adequacy”of background sampling effort was assessed through calculation of statistics describing the separation, density, and clustering of points, and through generation of a sampling density contour surface. Geographical information systems (GIS) technology was then used to model predicted distributions of species based on abiotic (e.g., climatic and geological) data. The robustness of these predicted distributions can be tested iteratively or by bootstrapping. Together, these methods provide an objective means to assess the likelihood of the distributions obtained from museum collection records representing true distributions. Potentially, they could be used to evaluate any point data to be collated in species maps, biodiversity assessment, or similar applications requiring distributional information.

Abstract

Resumen: Las colecciones de historia natural en museos contienen datos críticos para la toma de decisiones en la conservación de la biodiversidad. Colectivamente estos datos basados en especimenes describen las distribuciones de taxa conocidos en tiempo y espacio. Como las más confiables fuentes integrales de información para la mayoría de las especies descritas, estos registros son potencialmente accesibles como una solución de costo-utilidad a un amplio rango de preguntas de conservación e investigación. No obstante, estos datos tienen deficiencias, brechas geográficas notables, resultando principalmente de la naturaleza ad hoc de los esfuerzos de colecta. Este problema ha sido citado frecuentemente pero raramente ha sido abordado de una manera sistemática. Desarrollamos una metodología para evaluar datos de colecciones de museo, en particular la confiabilidad de los datos de distribución de taxones de rango corto. Solo se incluyeron aquellos datos para los que existió un número adecuado de registro, verificaciones expertas de identificaciones y una aceptable precisión de la localidad. Los datos disponibles para los taxones de interés fueron comparados con “datos previos” compuestos de registros de aquellos organismos propensos a ser capturados por los mismos métodos y por los mismos colectores de los taxones de interés. La “adecuación” de los esfuerzos de muestreos previos fue evaluada mediante cálculos estadísticos que describieran la separación, la densidad y el anidado de los puntos y la generación de un muestreo de un contorno de superficie de la densidad. Se empleó tecnología de Sistemas de información Geográfica (GIS) para modelar las distribuciones predichas de las especies basándose en datos abióticos (climáticos y geológicos). La contundencia de estas distribuciones predichas puede ser evaluada iterativamente o por el método de “bootstrapping”. En conjunto, estos métodos proveen medios objetivos para evaluar la posibilidad de que las distribuciones obtenidas de registros de colecciones de museo representen las distribuciones verdaderas. Esto podría ser usado para evaluar cualquier dato a ser cotejado en mapas de especies, evaluaciones de biodiversidad, o aplicaciones similares que requieren información de distribución.

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