Mestranda em Oceanografia Biológica pelo Instituto Oceanográfico. Meu projeto visa descrever o repertório acústico das toninhas (Pontoporia blainvillei) na Estação Ecológica Tupinambás, litoral norte de São Paulo, e avaliar o seu modo de uso da área.

link: Exercícios

Proposta 1

Em grandes arrastos com redes de plâncton, é comum o uso de um equipamento conhecido como fluxômetro para quantificar o volume total de água filtrado pela rede. Esse equipamento possui um rotor acoplado diretamente a um contador de seis dígitos que registra cada volta de seu rotor interno. O valor indicado no contador deve ser anotado antes e depois de cada coleta. Uma vez que esse valor é obtido, é possível calcular a densidade de cada espécie em determinada amostra. A densidade de uma espécie é dada por:

 De= n/V 

onde n é o número total de indivíduos de uma espécie contados em uma amostra e V é o volume de água filtrado pela rede em m³. Por sua vez, o volume de água quantificado pelo fluxômetro é obtido a partir da seguinte equação:

 V= A*(Rf – Ri)*C 

onde A corresponde a área da abertura da rede em m², Rf é o valor final indicado no contador do fluxômetro, Ri o valor inicial e C é o fator de aferição obtido após a calibração do fluxômetro. Considerando que muitas vezes, o número de espécies é alto assim como o número de amostras, realizar esse trabalho mecanicamente leva bastante tempo. Dessa forma, a proposta é fazer uma função que calcule a densidade de todas as espécies em uma ou mais amostras.

Planejamento da função:

 Entrada= dens.flux (x, a, c, graphic=T, dec=".") 

x = data frame;

a = área da abertura da rede (m²);

c =ator de aferição do equipamento;

Graphic =TRUE, se usuário deseja gerar um gráfico com as densidades por amostra;

dec=“.” para que o separador decimal utilizado seja ponto.

Verificar parâmetros:

• x é um dataframe com as colunas amostra, espécie, n, Rf, Ri?

• As cinco colunas do data frame possuem o mesmo tamanho?

• As colunas amostra e espécie são vetores de classe caracter?

• As colunas n, Rf e Ri são vetores de classe integer?

• Os valores de Rf são maiores que Ri?

• A é um objeto da classe numérica?

• C é um objeto da classe numérica?

• A e C são maiores que zero?

Pseudo-código:

• Verificar se os parâmetros estão corretos (usar if e stop – caso não estejam);

• Transformar NAs em 0 (emitir warning sobre onde ocorreram as possíveis transformações);

• Criar um objeto dens para guardar o valor das densidades;

• Criar um ciclo for ( ) com contador i de 1:n ;

• Aplicar a equação De= n/ A*(Rf-Ri)*C;

• Gravar resultado em dens[i];

• Indexar o objeto dens ao dataframe inicial;

Se graphic=T:

• Criar um histograma com a densidade média de organismos em cada amostra;

• Fazer uma lista com o dataframe e o histograma;

Saída:

• Dataframe inicial com uma nova coluna de densidades (graphic=F) ou lista com o dataframe e histograma (graphic=T).

Proposta 2

Temperatura e salinidade são algumas das propriedades físicas mais importantes da água do mar. Exercem influência em muitos eventos químicos, físicos, geológicos e biológicos. Variações de temperatura e salinidade também se combinam para determinar a densidade da água do mar, a qual influencia os movimentos verticais de massas d’água com consequências no ambiente marinho em todos os aspectos. O CTD (Conductivity, Temperature and Depth) é um equipamento muito utilizado na Oceanografia para se obter valores de condutividade, profundidade e temperatura da água do mar. A partir dos dados gerados, comumente é elaborado um diagrama T-S que permite visualizar a temperatura em função da salinidade nas diferentes profundidades amostradas. Dessa forma, a minha proposta é elaborar um diagrama T-S a partir de dados brutos obtidos pelo CTD (ou outra sonda multiparâmetros que registre as mesmas variáveis).

Planejamento da função:

 Entrada= t.s (t, c, p, sal=F, dec=”.”) 

t = temperatura (°C);

c = condutividade (mS/cm) (sal=F) ou salinidade (PSU) (sal=T);

p = profundidade (m);

sal =FALSE, se o usuário for usar dados de condutividade para converter para salinidade;

dec=”.” para que o separador decimal utilizado seja ponto.

Verificar parâmetros:

• t é um vetor da classe numérica?

• c é um vetor da calsse numérica?

• c é maior que 0?

• p é um vetor da classe numérica?

• p é um vetor maior que 0?

• t,c e p possuem o mesmo tamanho?

Pseudo-código:

• Transformar cada variável a ser utilizada na função (t, c e p) em um objeto do tipo vetor;

• Verificar se os parâmetros estão corretos (usar if e stop – caso não estejam);

• Omitir NAs;

Se sal=F

• Criar um objeto salin para guardar o valor da salinidade;

• Criar um ciclo for ( ) com contador i de 1: length © ;

• Converter a condutividade para µS/cm (multiplicar por 10³)

• Aplicar a equação para converter condutividade em salinidade:((5.572/10^4) *c)+ ((2.02/10^9)*c²)

• Gravar resultado em salin[i];

• Plotar o diagrama de Temperatura e Salinidade relacionando com as profundidades em que foram obtidos (nomear diag.ts).

• Retornar diag.ts.

Como indicado, segui com a proposta 1 que faz o cálculo da densidade de espécies em diferentes amostras.

Função dens.flux() e página de ajuda.