====== Daniela Zanelato ======
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:dsc02509.jpg |}}Iniciei meu mestrado em Ecologia neste ano, pelo LabTrop, com o título ** "Demandas conflitantes entre sobrevivência e crescimento em ambientes com diferentes disponibilidades de recurso e sua interação com a micro-biota do solo”**. Minha área de estudo são duas florestas de restinga, na Ilha do Cardoso, litoral sul de São Paulo.
Link para minha página no LabTrop: [[http://ecologia.ib.usp.br/labtrop/doku.php?id=labtrop:03_equipe:daniela:daniela|Dani_LabTrop]]
===== Meus Exércícios =====
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:danielazanelato_1_f.r|Exercício 1}}
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:danielazanelato_2_f.r|Exercício 2}}
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:danielazanelato_3_p.r|Exercício 3_parcial}}
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:daniela_zanelato_3_f.r|Exercício 3_final}}
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:danielazanelato_4_p.r|Exercício 4_parcial}}
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:daniela_zanelato_4_f.r| Exerc´cio 4 final}}
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:daniela_zanelato_5_f_.r|Exercício 5}}
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:daniela_zanelato_6_p.r|Exercício 6_parcial}}
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:daniela_zanelato_7_p.r| Exercício 7 parcial}}
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:daniela_zanelato_8_p.r|Exercício 8 parcial}}
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:daniela_zanelato_9_p.r| Exercício 9 parcial}}
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:daniela_zanelato_9_f.r|Exercício 9}}
===== Proposta de Trabalho Final =====
==== Plano A ====
== Contextualização ==
O sucesso reprodutivo final das plantas depende de uma série de fases consecutivas (Nathan & Muller-Landau 2000), sendo que o fluxo de sementes e o estágio de plântula os estágios mais críticos no ciclo de vida das plantas, (Terborgh 1990). Além disso, estudos sobre o recrutamento de plântulas permitem aprofundar o entendimento dos fatores que geram a diversidade em florestas tropicais (Harms et al 2000).
Neste contexto, descrever a comunidades de plântulas de em diferentes áreas, e para uma mesma área em diferentes intervalos de tempo é o primeiro passo para se procurar explicações sobre quais fatores atuam sobre a estruturação de plântulas destas áreas. Alguns parâmetros básicos para se descrever a comunidade de plântulas são: n° de indivíduos, nº de espécies, e n° médio de espécies por amostra, além do índice de diversidade de Shannon. Além disso, para comparação da diversidade de plântulas entre diferentes é bastante útil a construção de diagramas de Whitaker.
== Proposta ==
Desse modo, minha proposta é construir uma função que gere esta descrição básica (n° de indivíduos, nº de espécies e n° médio de espécies por amostra) da comunidade de plântulas de uma determinada área, para cada intervalo de tempo, permitindo a comparação entre diferentes áreas. E ainda que gere diagramas de Whitaker para cada intervalo de tempo.
Uma função com estas características é bastante útil, principalmente porque as planilhas de entrada de dados contém milhares de linhas (indivíduos) e várias colunas (re-censos), e a cada re-censo (geralmente realizados a cada 6 meses) aumenta muito a quantidade de dados. No LabTrop já temos planilhas de acompanhamento de parcelas de plântulas arbóreas com 4 intervalos de tempo, para duas áreas de floresta de restinga, geradas por Faria (2008), e uma parte do meu mestrado pretende continuar estes censos.
== Exemplo ==
Exemplo da estrutura das planilhas de entrada de dados ( 1: viva; 0: morta; NA: o indivíduo ainda não existia em um determinado tempo)
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:exemplo_tabela.jpg|}}
== Bibliografia ==
Nathan, R. & Muller-Landau, H. C. 2000. Spatial patterns of seed dispersal, their determinants and consequences for recruitment. Trends in Ecology and Evolution 15(7):278 285.
Terborgh, J. 1990. Seed and Fruit dispersal – Commentary. In: Bawa, K. S. Hadley, M (eds.). Reproductive Ecology of Tropical Forest Plants. Volume 7. Pp. 181-190. Paris: UNESCO
Harms, K. E., Wright, S. J., Calderón, O., Hernández, A. & Herre, E. A. 2000. Pervasive density-dependent recruitment enhances seedling diversity in a tropical forest. Nature. 404:493-495.
Faria, M. B. B. C. 2008. Diversidade e regeneração natural de árvores em Florestas de Restinga na Ilha do Cardoso, Cananéia, SP, Brasil. Dissertação de mestrado. Instituto de Biociências. Universidade de São Paulo, São Paulo, SP.
== Comentários PI ==
Muito boa. Só não ficou claro quais seriam as saídas. Isto é importante pq há um monte de possibilidades (gráficos, resumos numéricos, etc), cada uma delas com muitos formatos possíveis (p.ex. vários gráfico em uma paǵina, etc). Então, antes de começar, certifique-se que vc tem clareza do que quer retornar ao usuário.
== Resposta DZ==
As saídas são resumos numéricos ("tabela" com os parêmatros retornados em cada linha e as colunas sendo os intervalos de tempo) e gráficos (acho que é melhor um em cada página, porque se forem muitos vai ficar ruim de ler).
=== Plano B ===
== Comentários PI ==
Cadê o plano B?
== Resposta==
É verdade, faltou. Acho que uma versão simplificada do plano A... que não retorne os gráficos por exemplo.
==== Página de Ajuda ====
descr.basica package:bie5782_curso2010 R Documentation
Descrição Básica da Comunidade de Plântulas
Description:
Produz uma matriz com a descrição básica (número de indivíduos,
número espécies, número médio de indivíduos e número médio de
espécies) para cada intervalo de tempo, além de Diagramas de
Whittaker.
Usage:
descr.basica(x)
Arguments:
x:data.frame em que cada linha representa um indivíduo;
a primeira coluna contém a data em que o
indivíduo apareceu pela primeira vez;
a segunda coluna contém a identificação
da parcela dentro da Parcela Permanente;
a terceira coluna contém o número da parcela;
a quarta coluna contém o número da subparcela;
a quinta coluna contém o número do indivíduo;
a sexta coluna contém o nome da espécie;
a sétima coluna contém o nome da família;
a oitava coluna em diante contém um número que
indica presença ou ausência do indivíduo em cada intervalo
de tempo (censo);
Details:
Usar 1 para indivíduo vivo, 0 para morto, NA para
quando o indívíduo ainda não existia
num determinado intervalo de tempo
Value:
Uma matriz e uma série de gráficos são gerados.
Na matriz as colunas representam cada intervalo de
tempo e as linhas representam: o número de indivíduos,
número de espécies, número médio de indivíduos e desvio
padrão, número médio de espécies e desvio padrão.
O gráfico de cada intervalo de tempo é salvo em
um arquivo .jpg
Warning:
In xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) :
N y values <= 0 omitted from logarithmic plot
(sendo N o número de zeros omitidos em cada gráfico,
devido à escala logarítimica)
Author
Daniela Zanelato
References:
Faria, M. B. B. C. 2008. Diversidade e regeneração
natural de árvores em Florestas de Restinga na Ilha do
Cardoso, Cananéia, SP, Brasil. Dissertação de mestrado.
Instituto de Biociências. Universidade de São Paulo,
São Paulo, SP.
Examples:
read.table("plra.txt",header=T,sep="\t")->plantula
head(plantula)
descr.basica(plantula)
=== Código da Função ===
descr.basica<-function(x)
{
x[x==0]<-NA # substitui zeros por NAs, isso facilita lá na frente
resultados<-list() # crio objeto onde vão resultados de objetos intermediários
resul.final<-matrix(NA,nrow=4, ncol=dim(x)[2]-7) # matriz de saída
colnames(resul.final)<-paste("Censo",0:(dim(x)[2]-8),sep="")
rownames(resul.final)<-c("Nº total de Indivíduos","N° total de Espécies","N° Médio de Indivíduos","N° Médio de Espécies")
for(i in 8:dim(x)[2])
{
resultados[[i-7]]<-table(x$Espécie,x[,i])
}
resultados2<-list() ## calcula nº total de indivíduos para cada tempo
for(i in 1:(dim(x)[2]-7))
{
resultados[[i]]->f
soma.f<-sum(f)
resultados2[[i]]<-soma.f
}
resultados3<-list() ## calcula nº total de sp para cada tempo
for(i in 1:(dim(x)[2]-7))
{
resultados[[i]]->f
f[f>1]=1
soma.f<-sum(f)
resultados3[[i]]<-soma.f
}
resu<-data.frame(par=aggregate(x[,8], by=list(x$Parcela),sum,na.rm=T)[,1]) # nº médio ind. em cada tempo
for(i in 8:dim(x)[2])
{
resu[,i-6]<-aggregate(x[,i], by=list(x$Parcela),sum,na.rm=T)[,2]
}
resu2<-data.frame(med=(resu)[1,2])
for(i in 2:dim(resu)[2])
{
resu2[,i]<-round(mean(resu[,i]),digits=2)
}
resu2<-resu2[,-1]
resu.sd<-data.frame(med=(resu)[1,2]) ## desvio padrão do n° médio ind. em cada tempo
for(i in 2:dim(resu)[2])
{
resu.sd[,i]<-round(sd(resu[,i]),digits=2)
}
resu.sd<-resu.sd[,-1]
resu3<-list() ## N° médio sps em cada tempo
for(i in 8:dim(x)[2])
{
resu3[[i-7]]<-table(x$Espécie,x$Parcela,x[,i])
}
resu4<-list()
for(i in 1:(dim(x)[2]-7))
{
m<-resu3[[i]]
m[m>1]=1
s<-apply(m,2,sum)
resu4[[i]]<-s
}
resu5<-list()
for(i in 1:(dim(x)[2]-7))
{
n<-resu4[[i]]
s2<-mean(n)
resu5[[i]]<-round(s2,digits=2)
}
resu6<-list() ## desvio padrão do nº médio de sps em cada tempo
for(i in 1:(dim(x)[2]-7))
{
n<-resu4[[i]]
s3<-sd(n)
resu6[[i]]<-round(s3,digits=2)
}
for(i in 1:(dim(x)[2]-7)) # substitui objetos intermediários no objeto de saída
{
resul.final[1,i]<- resultados2[[i]][1]
}
for(i in 1:(dim(x)[2]-7))
{
resul.final[2,i]<- resultados3[[i]][1]
}
for(i in 1:(dim(x)[2]-7))
{
resul.final[3,i]<-paste(resu2[,i],"dp",resu.sd[,i])
}
for(i in 1:(dim(x)[2]-7))
{
resul.final[4,i]<-paste(resu5[[i]][1],"dp",resu6[[i]][1])
}
n.col=dim(x)[2] ### Gráficos!
n.lin=dim(x)[1]
resultados=data.frame(sp=aggregate(x[,8],by=list(x$Espécie),sum,na.rm=T)[,1])
for(i in 8:dim(x)[2])
{
resultados[,i-6]<-aggregate(x[,i],by=list(x$Espécie),sum,na.rm=T)[,2]
}
resultados[,dim(resultados)[2]+1]<- seq(1:dim(resultados)[1])
vetor0<-resultados[,dim(resultados)[2]]
res<-data.frame(resultados)
for(i in 1:dim(resultados)[2])
{
res[i]<-sort(resultados[,i],decreasing=T)
}
jpeg(filename="graf%02d.jpg")
for(i in 2:(dim(res)[2]-1)) # como faço pra ciclar fazendo vários gráficos?
{
par(bty="l",pch=16)
plot(res[,i]~vetor0,log="y",xlab="Espécies", ylab="Nº de Indivíduos",type="b",main=paste("Censo",i-2))
}
dev.off()
cat("\t","ATENÇÃO:Os gráficos de cada censo estão salvos em um arquivo .jpg, dentro do seu diretório de trabalho\n","\t","Como há espécies com nenhum indivíduo em algum dos censos\n","\t", "e os eixos y estão em log: podem aparecer as seguintes mensagens warning\n\n\n" )
return(resul.final) ### Avisos
}
=== Arquivo da Função ===
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:função_final_6_abr_2010.r|Função}}
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:daniela.zanelato:plra.txt|Arquivo_para_teste}}