Species Occurrence Records in Peru's Protected Natural Areas

Dataset containing biodiversity occurrence records from Peru's Protected Natural Areas (ANP) within the National System of State Protected Natural Areas (SINANPE).

Usage

anp_species_occ

Format

A tibble with 55,155 rows and 12 columns:

anp_categoria

Protected Natural Area category (e.g., "National Park", "National Reserve", "National Sanctuary")

anp_nombre

Protected Natural Area name

clase

Taxonomic class

orden

Taxonomic order

familia

Taxonomic family

especie

Scientific name of the species

endemica

Logical indicator of whether the species is endemic to Peru

amenazada

Logical indicator of whether the species is under any threat category

rango_infraespecifico

Infraspecific rank if applicable (var, subsp, fo, subvar, hibrido, infrasp)

sinonimo

Taxonomic synonym presented as part of the original name

rango_taxonomico

Rank classification ("Especie", "Infraespecie")

Source

Data downloaded from the bioANP platform, developed by the National Service of State Protected Natural Areas (SERNANP)

Details

The dataset has been processed to:

• Standardize the structure of scientific names

• Remove invalid records at the species level (families, genera, sections)

• Identify infraspecific ranks (varieties, subspecies, forms)

• Extract synonyms from scientific names

• Classify the taxonomic rank of each record

Examples

# Load dataset
data(anp_species_occ)

# View structure
str(anp_species_occ)
#> tibble [55,155 × 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>  $ anp_categoria        : chr [1:55155] "Bosque de Proteccion" "Bosque de Proteccion" "Bosque de Proteccion" "Bosque de Proteccion" ...
#>  $ anp_nombre           : chr [1:55155] "Aledaño a la Bocatoma del Canal Nuevo Imperial" "Aledaño a la Bocatoma del Canal Nuevo Imperial" "Aledaño a la Bocatoma del Canal Nuevo Imperial" "Aledaño a la Bocatoma del Canal Nuevo Imperial" ...
#>  $ clase                : chr [1:55155] "Aves" "Aves" "Aves" "Aves" ...
#>  $ orden                : chr [1:55155] "Passeriformes" "Accipitriformes" "Pelecaniformes" "Passeriformes" ...
#>  $ familia              : chr [1:55155] "Hirundinidae" "Accipitridae" "Threskiornithidae" "Tyrannidae" ...
#>  $ especie              : chr [1:55155] "Hirundo rustica" "Geranoaetus melanoleucus" "Plegadis ridgwayi" "Elaenia albiceps" ...
#>  $ sinonimo             : chr [1:55155] NA NA NA NA ...
#>  $ endemica             : logi [1:55155] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
#>  $ amenazada            : logi [1:55155] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
#>  $ rango_infraespecifico: chr [1:55155] NA NA NA NA ...
#>  $ rango_taxonomico     : chr [1:55155] "Especie" "Especie" "Especie" "Especie" ...

# Endemic threatened species
anp_species_occ |>
  dplyr::filter(endemica == TRUE, amenazada == TRUE)
#> # A tibble: 276 × 11
#>    anp_categoria        anp_nombre clase orden familia especie sinonimo endemica
#>    <chr>                <chr>      <chr> <chr> <chr>   <chr>   <chr>    <lgl>   
#>  1 Bosque de Proteccion Alto Mayo  Aves  Stri… Strigi… Xenogl… NA       TRUE    
#>  2 Bosque de Proteccion Alto Mayo  Aves  Pass… Tyrann… Zimmer… NA       TRUE    
#>  3 Bosque de Proteccion Alto Mayo  Aves  Pass… Furnar… Thripo… NA       TRUE    
#>  4 Bosque de Proteccion Alto Mayo  Aves  Pass… Gralla… Gralla… NA       TRUE    
#>  5 Bosque de Proteccion Alto Mayo  Rept… Serp… Viperi… Bothro… NA       TRUE    
#>  6 Bosque de Proteccion Alto Mayo  Mamm… Prim… Pithec… Callic… NA       TRUE    
#>  7 Bosque de Proteccion Alto Mayo  Equi… Aspa… Orchid… Masdev… NA       TRUE    
#>  8 Bosque de Proteccion Alto Mayo  Mamm… Prim… Atelid… Lagoth… NA       TRUE    
#>  9 Bosque de Proteccion Alto Mayo  Aves  Apod… Trochi… Loddig… NA       TRUE    
#> 10 Bosque de Proteccion Alto Mayo  Aves  Pici… Picidae Picumn… NA       TRUE    
#> # ℹ 266 more rows
#> # ℹ 3 more variables: amenazada <lgl>, rango_infraespecifico <chr>,
#> #   rango_taxonomico <chr>

# Species by protected area
anp_species_occ |>
  dplyr::count(anp_nombre, sort = TRUE)
#> # A tibble: 75 × 2
#>    anp_nombre                n
#>    <chr>                 <int>
#>  1 Tambopata              3665
#>  2 Yanachaga - Chemillen  3356
#>  3 de Machupicchu         2924
#>  4 Allpahuayo Mishana     2710
#>  5 Pacaya - Samiria       2151
#>  6 El Sira                1963
#>  7 Sierra del Divisor     1715
#>  8 Bahuaja - Sonene       1706
#>  9 Alto Mayo              1670
#> 10 de Tingo Maria         1460
#> # ℹ 65 more rows

# Distribution by taxonomic class
anp_species_occ |>
  dplyr::count(clase, sort = TRUE)
#> # A tibble: 10 × 2
#>    clase              n
#>    <chr>          <int>
#>  1 Equisetopsida  29388
#>  2 Aves           16858
#>  3 Insecta         2986
#>  4 Mammalia        2955
#>  5 Actinopterygii  1665
#>  6 Reptilia         650
#>  7 Amphibia         611
#>  8 Elasmobranchii    39
#>  9 Holocephali        2
#> 10 Leptocardii        1