Exploración de la Base de Datos threatenedperu
Author: Paul E. Santos Andrade
Date: 2026-02-26

# Exploración de la Base de Datos `threatenedperu`

#### Paul E. Santos Andrade

#### 2026-02-26

# 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()

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 munyense

## 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)

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()
      )

2. 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               71.4

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()

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