\documentclass[a4paper, oneside, 10pt]{article}
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\subsection{\texorpdfstring{Help}{Help}}
\label{sec:help}

\begin{verbatim}
Biomassa                    package: unknown                     R Documentation

ESTIMATIVA DE BIOMASSA PARA BIOMAS BRASILEIROS A PARTIR DE MODELOS ALOMÉTRICOS

Description:
 
 A função biomassa ajusta os modelos que podem ser utilizados para estimar a biomassa de árvores em biomas 
 brasileiros, a partir de variáveis de medição e do bioma, realizando o cálculo da estimativa de biomassa (kg) 
 para cada um dos modelos selecionados. 

Usage:
 
 Biomassa (dados, variavel, bioma)

Arguments:

 - dados: Um data.frame com as seguintes colunas:
    - parcela: parcela do local de estudo 
    - arvore: individuo medido 
    - H: altura total (m)
    - DBH: diâmetro altura do peito (cm)
    - p: densidade especifica da madeira (g/cm³)
 - variável: argumento que indica quais são as variáveis dos dados. 
     Utilize: variável= "1" para DBH, "2" para DBH e p, "3" para DBH e H, "4" para DBH, H, p.
 - bioma: argumento que indica qual o bioma dos dados
     Utilize: bioma= "mata atlantica" para Mata Atlântica, "amazonia" para Amazônia, "cerrado" para Cerrado, 
     "caatinga" para Caatinga

Detail: 
 
 - Essa função tem grande importância pois existem na bibliografia infinitos modelos que estimam o valor da 
 biomassa para locais específicos ou gerais, e que possuem diferentes variáveis, assim ela facilitará assim a 
 busca e a escolha desses modelos pelo usuário.
 - Os modelos serão selecionados de acordo com alguns critérios, como o bioma local da área de estudo, podendo 
 ser Amazônia, Cerrado, Caatinga ou Mata Atlântica e pelas variáveis coletadas e utilizadas nos modelos, que 
 podem ser altura total (m), diâmetro altura do peito (cm) ou densidade especifica da madeira (g/cm³).
 Os modelos selecionados são:
 - Para Mata Atlantica
   - Modelo alométrico com 1 variável: DBH 
     - Tiepolo et al. (2002)|= 21.297 - (6.953 * DBH) +(0.74 * (DBH)²)
     - Burguer (2005)|= exp(-6.80067 + 3.77738 * ln(DBH))
     - Brown (1997)|= exp (-1.996 + 2.32 * ln(DBH))
   - Modelo alométrico com 2 variáveis: DBH - ρ 
     - Chave et al 1 (2005)|= ρ * exp( -1.499 + 2.148 ln(DBH) + 0.207 * (ln(DBH))² – 0.028 * (ln(DBH))³) 
   - Modelo alométrico com 3 variáveis: DBH - ρ - H
     - Chave et al 2 (2005)|= exp( -2.977 + ln(ρ DBH² * H))
 - Para Amazônia
  - Modelo alométrico com 1 variável: DBH
     - Chambers et al (2001b)|= exp( -0.37 + (0.333 * ln(DBH)) + (0.933 *(ln(DBH))²) + (0.1220 * (ln(DBH))³))
  - Modelo alométrico com 2 variáveis: DBH - H
     - Scatena et al. (1993)|= exp( -3.282 + 0.95 * (ln(DBH)² * H))
     - Brown et al (1989)|= exp (-3.1141 + 0.9719 * ln(DBH * H))
  - Modelo alométrico com 2 variáveis: DBH - ρ
     - Chave et al 1 (2005)|= ρ * exp( -1.499 + 2.148 ln(DBH) + 0.207 * (ln(DBH))² – 0.028 * (ln(DBH))³) 
  - Modelo alométrico com 3 variáveis: DBH - ρ - H
     - Chave et al 2 (2005)|= exp( -2.977 + ln(ρ DBH² * H))
 - Para Cerrado
  - Modelo alométrico com 2 variáveis: DBH - H
     - Rezende et al (2006)|= -0.49129 +( 0.02912 * DBH² * H)
  - Modelo alométrico com 2 variáveis: DBH - ρ 
     - Chave et al 1 (2005)|= ρ * exp( -1.499 + 2.148 ln(DBH) + 0.207 * (ln(DBH))² – 0.028 * (ln(DBH))³)
  - Modelo alométrico com 3 variáveis: DBH - ρ - H 
     - Chave et al 2 (2005)|= exp( -2.977 + ln(ρ DBH² * H))
 - Para Caatinga 
  - Modelo alométrico com 1 variável: DBH
     - Sampaio & Silva (2005)|= 0.1730 * DBH²
  - Modelo alométrico com 2 variáveis: DBH - ρ
     - Chave et al 1 (2005)|= ρ * exp( -1.499 + 2.148 ln(DBH) + 0.207 * (ln(DBH))² – 0.028 * (ln(DBH))³) 
  - Modelo alométrico com 3 variáveis: DBH - ρ - H 
     - Chave et al 2 (2005)|= exp( -2.977 + ln(ρ DBH² * H))
  
Value: 

 - data.frame, contando os seguintes componentes:
     - modelo: quais os modelos que foram selecionados
     - média: média da biomassa estimada (kg) por modelo
     - mínimo: valor mínimo da biomassa estimada (kg) por modelo
     - máximo: valor maximo da biomassa estimada (kg) por modelo
     - sd: valor do desvio padrão biomassa estimada (kg) por modelo
 - bloxplot das biomassas a partir dos modelos selecionados (eixo x = Modelos selecionados, eixo y= biomassa estimada (kg)

Warning:

 - Objeto dados é um data.frame? Caso não seja, função retorna uma mensagem de erro
 - Argumento variável foi inserido corretamente ("1"= DBH; "2"=DBH, p; "3"=DBH, H; "4"=DBH, H, p). Caso não seja, 
   função retorna uma mensagem de erro
 - Argumento bioma é um bioma brasileiro ("amazonia", "cerrado", "caatinga", "mata atlantica")? Caso não seja, 
   função retorna uma mensagem de erro
 - O objeto dados deve conter valores em todas as linhas de cada árvore para que seja possível calcular a  
   biomassa, caso haja NAs a função não funciona e retorna mensagem de erro.
 - O objeto dados não precisa ter todas as colunas (atentar para o argumento variável)

Author (s):

 Anani Morilha Zanini
 Email: ananizanini@hotmail.com

References: 

 - Chave, J., Réjou‐Méchain, M., Búrquez, A., Chidumayo, E., Colgan, M. S., Delitti, W. B., … & Henry, M. (2014). 
   Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees. Global change biology, 
   20(10), 3177-3190.
 - Vieira, S.A. et al., 2008. Estimation of biomass and carbon stocks: the case of the Atlantic Forest.Biota 
   Neotrop. 8, 21–29.
 
Examples:

 - Exemplo 1
  parcela<- rep(seq(1,5),each=10)
  arvore<- rep(seq(1,10),5)
  DBH<- (runif(50,0,50))
  H<- (runif(50,0,50))
  p<- (runif(50,0,1))
  dados<- data.frame(parcela,arvore,DBH,H,p) 
  bioma<- "cerrado"
  variavel<- "4"
  biomassa (dados,variavel,bioma)

 - Exemplo 2
  parcela<-rep(seq(1,2),each=5)
  arvore<-rep(seq(1,5),2)
  DBH<-c(21,16,10,22,28,16,24,30,23,6)
  H<-c(9,4,4,8,11,5,10,10,11,2)
  p<-c(0.61,0.44,0.43,0.85,0.87,0.64,0.75,0.54,0.38,0.63)
  dados<- data.frame(parcela,arvore,DBH,H,p) 
  bioma<-"mata atlantica"
  variavel<-"2"
  biomassa (dados,variavel,bioma)    
\end{verbatim}


\end{document}
