The checklist of alien seed plants of D.R. Congo, based on evidence from herbarium collections

最新バージョン Meise Botanic Garden により出版 6 2, 2022 Meise Botanic Garden
CC0 1.0

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The “checklist of alien seed plants of D.R. Congo, based on evidence from herbarium collections” is a species checklist dataset published by the Botanic Garden Meise. It contains information on 436 alien plant species occurring in the Democratic Republic of the Congo, based on evidence from herbarium collections (Bordar & Meerts 2022). The plant species were registered between 1869 and 2017. Here it is published as a standardized Darwin Core Archive and includes for each species: the scientific name, kingdom, family and stable taxon identifier (in the taxon core), the year of first introduction and last assessment in Congo and the degree of establishment (in the distribution extension) and the native range and life form (in the description extension). Issues with the dataset can be reported at

We have released this dataset to the public domain under a Creative Commons Zero waiver. We would appreciate it if you follow the INBO norms for data use ( when using the data. If you have any questions regarding this dataset, don't hesitate to contact us via the contact information provided in the metadata or via

データ レコード

この チェックリスト リソース内のデータは、1 つまたは複数のデータ テーブルとして生物多様性データを共有するための標準化された形式であるダーウィン コア アーカイブ (DwC-A) として公開されています。 コア データ テーブルには、436 レコードが含まれています。

拡張データ テーブルは2 件存在しています。拡張レコードは、コアのレコードについての追加情報を提供するものです。 各拡張データ テーブル内のレコード数を以下に示します。

Taxon (コア)

この IPT はデータをアーカイブし、データ リポジトリとして機能します。データとリソースのメタデータは、 ダウンロード セクションからダウンロードできます。 バージョン テーブルから公開可能な他のバージョンを閲覧でき、リソースに加えられた変更を知ることができます。





Meerts P, Bordbar F, Reyserhove L (2022): The checklist of alien seed plants of D.R. Congo, based on evidence from herbarium collections. v1.1. Meise Botanic Garden. Dataset/Checklist.



パブリッシャーとライセンス保持者権利者は Meise Botanic Garden。 To the extent possible under law, the publisher has waived all rights to these data and has dedicated them to the Public Domain (CC0 1.0). Users may copy, modify, distribute and use the work, including for commercial purposes, without restriction.


このリソースをはGBIF と登録されており GBIF UUID: f1b442bd-a9b8-4763-a178-95195aa349e7が割り当てられています。   Belgian Biodiversity Platform によって承認されたデータ パブリッシャーとして GBIF に登録されているMeise Botanic Garden が、このリソースをパブリッシュしました。


Checklist; Inventorythematic; Checklist; alien species; Congo; casual; naturalised; invasive; herbarium; tropical forest


Pierre Meerts
  • メタデータ提供者
  • 最初のデータ採集者
  • 連絡先
Botanic Garden Meise
Farzaneh Bordbar
  • 最初のデータ採集者
University of Brussels
Lien Reyserhove
  • 最初のデータ採集者
Research Institute for Nature and Forest (INBO)
Lien Reyershove
  • データ利用者


The Democratic Republic of the Congo (D.R. Congo), see (Bordar & Meerts 2022) for more details.

座標(緯度経度) 南 西 [-13.411, 12.129], 北 東 [5.178, 31.113]


The checklist comprises 436 alien species i.e., 189 (43%) casuals, 247 (57%) naturalised of which 80 (18% of aliens) are invasive. See (Bordar & Meerts 2022) for more details.

Kingdom Plantae (plants)


開始日 / 終了日 1869-01-01 / 2017-12-31


A first list has been compiled from extensive literature search, and other databases. All entries in this list have been checked for presence in herbarium collections, and all identifications have been checked on herbarium specimens. Species collected only in cultivation (based on herbarium specimen labels) have been filtered out. For further details on methodology, see Bordbar & Meerts (2022).

Study Extent Alien seed plant species occurring outside of cultivation in the Democratic Republic of the Congo, with at least one record in scientific collections (1869--2019).
Quality Control The data is based on material evidence in herbarium collections.

Method step description:

  1. The source data for this standardized sampling event dataset is published as supplementary materials to Bordar & Meerts (2022) and is uploaded to the Github repository of this dataset:
  2. An Rmarkdown script was developed to transform the data to a Darwin Core dataset. This mapping script was uploaded to the Github repository and includes the following steps:
  3. Perform some basic cleaning of the raw data.
  4. Generate stable and unique identifiers for each taxon (taxonID).
  5. Create a taxon core file (
  6. Create a distribution extension (
  7. Create a description extension (


  1. Bordbar F. & Meerts P. (2022) in Biological Invasions 24(4): 939-954.