\documentclass[a4paper, oneside, 10pt]{article}
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\date{\today}
\title{}
\author{}
\begin{document}



\section{\texorpdfstring{Anani Morilha Zanini}{Anani Morilha Zanini}}
\label{sec:anani_morilha_zanini}


\raggedleft\includegraphics[keepaspectratio=true,width=0.8\textwidth]{bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/ananizanini/img_1283}


\textbf{Mestranda em Conservação de Recursos Naturais, pelo programa de Pós graduação em Recursos Florestais - ESALQ/USP.}

\textbf{Orientador:} Ricardo Ribeiro Rodrigues - ESALQ/USP

\textbf{Coorientadora:} Simone Aparecida Vieira - UNICAMP

\textbf{Título do projeto:} Estoque de Carbono em diferentes metodologias de restauração florestal 

\begin{center}
\line(1,0){250}
\end{center}



\begin{center}
\line(1,0){250}
\end{center}



\section{\texorpdfstring{Meus exercícios}{Meus exercicios}}
\label{sec:meus_exercicios}


\href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2018:alunos:trabalho_final:ananizanini:exercicios}{.:exercícios}

\begin{center}
\line(1,0){250}
\end{center}



\begin{center}
\line(1,0){250}
\end{center}



\section{\texorpdfstring{Trabalho Final}{Trabalho Final}}
\label{sec:trabalho_final}


\begin{center}
\line(1,0){250}
\end{center}



\subsubsection{\texorpdfstring{PROPOSTA A: Estimativa de biomassa}{PROPOSTA A Estimativa de biomassa}}
\label{sec:proposta_a_estimativa_de_biomassa}


\paragraph{\texorpdfstring{1. Contextualização}{1 Contextualizaao}}
\label{sec:1_contextualizaao}


A biomassa acima do solo é uma função principalmente das árvores obtida a partir do diâmetro, da altura, da arquitetura e da densidade da madeira. Ela pode ser quantificada através de métodos destrutivos em que a mensuração ocorre de forma direta com abatimento e pesagem do material, ou por métodos indiretos onde as estimativas da biomassa são quantificadas através de modelos matemáticos.

Esses modelos podem ser específicos de um determinado local, quando foram elaborados para um ecossistema em particular, ou podem ser gerais, em que são utilizados para estimar a biomassa em diferentes locais. Existe na bibliografia infinitos modelos que estimam o valor da biomassa para locais específicos ou gerais, e que possuem diferentes variáveis.

Assim a \textbf{função biomassa} ira selecionar os modelos que podem ser utilizados para estimar a biomassa dos dados, facilitando assim a busca e a escolha desses modelos na bibliografia. 

Os modelos serão selecionados de acordo com alguns critérios, o primeiro será o bioma local da área de estudo, podendo ser Amazônia, Cerrado, Caatinga ou Mata Atlântica e o segundo critério serão as observações coletadas e utilizadas nos modelos, que podem ser altura total (m), diâmetro altura do peito (cm) ou  densidade especifica da madeira (g/cm³). Abaixo segue os modelos que serão utilizados na função biomass:

Tabela 1: Modelos alométricos para estimativa de biomassa seca acima do solo (kg) para diferentes biomas brasileiros. Modelos de regressão de biomassa podem incluir diâmetro DBH (em cm), altura total H (em metros) e a densidade específica da madeira “ρ” (em g/cm³).\begin{longtable}{|l|l|l|}
\hline
\textbf{Referência} & \textbf{Modelo Alométrico} &  \\ 
\hline
 
 &  &  \\ 
\hline
 
\multicolumn{3}{|l|}{\textbf{MATA ATLÂNTICA}} \\ 
\hline
 
Modelo alométrico com 1 variável: DBH &  &  \\ 
\hline
 
Tiepolo et al. (2002) & = 21.297 - (6.953 * DBH) +(0.74 * (DBH)²) &  \\ 
\hline
 
Burguer (2005) & = exp(-6.80067 + 3.77738 * ln(DBH)) &  \\ 
\hline
 
Brown (1997) & = exp (-1.996 + 2.32 * ln(DBH)) &  \\ 
\hline
 
 &  &  \\ 
\hline
 
Modelo alométrico com 2 variáveis: DBH - ρ &  &  \\ 
\hline
 
Chave et al 1 (2005) & = ρ * exp( -1.499 + 2.148 ln(DBH) + 0.207 * (ln(DBH))² – 0.028 * (ln(DBH))³) &  \\ 
\hline
 
 &  &  \\ 
\hline
 
Modelo alométrico com 3 variáveis: DBH - ρ - H &  &  \\ 
\hline
 
Chave et al 2 (2005) & = exp( -2.977 + ln(ρ DBH² * H)) &  \\ 
\hline
 
 &  &  \\ 
\hline
 
\multicolumn{3}{|l|}{\textbf{AMAZÔNIA}} \\ 
\hline
 
Modelo alométrico com 1 variável: DBH &  &  \\ 
\hline
 
Chambers et al (2001b) & = exp( -0.37 + (0.333 * ln(DBH)) + (0.933 *(ln(DBH))²) + (0.1220 * (ln(DBH))³)) &  \\ 
\hline
 
 &  &  \\ 
\hline
 
Modelo alométrico com 2 variáveis: DBH - H &  &  \\ 
\hline
 
Scatena et al. (1993) & = exp( -3.282 + 0.95 * (ln(DBH)² * H)) &  \\ 
\hline
 
Brown et al (1989) & = exp (-3.1141 + 0.9719 * ln(DBH * H)) &  \\ 
\hline
 
 &  &  \\ 
\hline
 
Modelo alométrico com 2 variáveis: DBH - ρ &  &  \\ 
\hline
 
Chave et al 1 (2005) & = ρ * exp( -1.499 + 2.148 ln(DBH) + 0.207 * (ln(DBH))² – 0.028 * (ln(DBH))³) &  \\ 
\hline
 
 &  &  \\ 
\hline
 
Modelo alométrico com 3 variáveis: DBH - ρ - H &  &  \\ 
\hline
 
Chave et al 2 (2005) & = exp( -2.977 + ln(ρ DBH² * H)) &  \\ 
\hline
 
 &  &  \\ 
\hline
 
\multicolumn{3}{|l|}{\textbf{CERRADO}} \\ 
\hline
 
Modelo alométrico com 2 variáveis: DBH - H &  &  \\ 
\hline
 
Rezende et al (2006) & = -0.49129 +( 0.02912 * DBH² * H) &  \\ 
\hline
 
 &  &  \\ 
\hline
 
Modelo alométrico com 2 variáveis: DBH - ρ &  &  \\ 
\hline
 
Chave et al 1 (2005) & = ρ * exp( -1.499 + 2.148 ln(DBH) + 0.207 * (ln(DBH))² – 0.028 * (ln(DBH))³) &  \\ 
\hline
 
 &  &  \\ 
\hline
 
Modelo alométrico com 3 variáveis: DBH - ρ - H &  &  \\ 
\hline
 
Chave et al 2 (2005) & = exp( -2.977 + ln(ρ DBH² * H)) &  \\ 
\hline
 
 &  &  \\ 
\hline
 
\multicolumn{3}{|l|}{\textbf{CAATINGA}} \\ 
\hline
 
Modelo alométrico com 1 variável: DBH &  &  \\ 
\hline
 
Sampaio \& Silva (2005) & = 0.1730 * DBH² &  \\ 
\hline
 
 &  &  \\ 
\hline
 
Modelo alométrico com 2 variáveis: DBH - ρ &  &  \\ 
\hline
 
Chave et al 1 (2005) & = ρ * exp( -1.499 + 2.148 ln(DBH) + 0.207 * (ln(DBH))² – 0.028 * (ln(DBH))³) &  \\ 
\hline
 
 &  &  \\ 
\hline
 
Modelo alométrico com 3 variáveis: DBH - ρ - H &  &  \\ 
\hline
 
Chave et al 2 (2005) & = exp( -2.977 + ln(ρ DBH² * H)) &  \\ 
\hline
 
\end{longtable}



\paragraph{\texorpdfstring{2. Planejamento da função}{2 Planejamento da funao}}
\label{sec:2_planejamento_da_funao}


\textbf{Entrada:} biomassa (\texttt{dados}, \texttt{location})
\begin{itemize}
  \item \texttt{dados} = data.frame com as seguintes colunas: 

  \begin{itemize}
            \item \texttt{parcela} = parcela do local de estudo (classe: character)
            \item \texttt{arvore} = individuo medido (classe: character)
            \item \texttt{H} = altura total (classe: numeric) 
            \item \texttt{DBH} = diâmetro altura do peito (classe: numeric)
            \item \texttt{ρ} = densidade especifica da madeira (classe: numeric)
          \end{itemize}
  \item \texttt{location}: argumento que indica qual o bioma dos dados (classe: factor)
\end{itemize}


\textbf{Verificando os parâmetros:}
\begin{itemize}
  \item Objeto \texttt{dados} é um data.frame? Caso não seja, função retorna uma mensagem de erro
  \item Objeto \texttt{location} é um bioma brasileiro (\texttt{amazonia}, \texttt{cerrado}, \texttt{caatinga}, \texttt{mata atlantica})? Caso não seja, função retorna uma mensagem de erro
  \item O objeto \texttt{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.
  \item O objeto \texttt{dados} não precisa ter todas as colunas
\end{itemize}


\textbf{Pseudocódigo }
\begin{enumerate}
  \item Cria o objeto \texttt{dados} com a leitura do data.frame
  \item Cria o objeto \texttt{location} com o bioma brasileiro dos dados
  \item Iniciar a função:\texttt{ biomass}$\leftarrow$function(\texttt{dados},\texttt{location})
  \item Inserindo o controle de fluxo

  \begin{enumerate}
    \item Argumento \texttt{dados}: verificando se o objeto \texttt{dados} é um data.frame, em caso negativo a função para.
    \item Argumento \texttt{location}: verificando se o objeto \texttt{location} é um bioma brasileiro, em caso negativo a função para.
  \end{enumerate}
  \item Cria os parâmetros condicionais de acordo com o objeto \texttt{location} e as colunas do objeto \texttt{dados}

  \begin{enumerate}
    \item Se \texttt{location} for \texttt{mata atlantica} entra na primeira condição

      \begin{enumerate}
      \item Se \texttt{dados} tiver apenas a variável \texttt{DBH} estima a biomassa pelos modelos selecionados
      \item Se \texttt{dados} tiver apenas as variáveis \texttt{DBH} e \texttt{ρ} estima a biomassa pelos modelos selecionados
      \item Se \texttt{dados} tiver apenas as variáveis \texttt{DBH} e \texttt{ρ} e \texttt{H} estima a biomassa pelos modelos selecionados  
    \end{enumerate}
    \item Se \texttt{location} for \texttt{amazonia} entra na segunda condição

      \begin{enumerate}
      \item Se \texttt{dados} tiver apenas a variável \texttt{DBH} estima a biomassa pelos modelos selecionados
      \item Se \texttt{dados} tiver apenas as variáveis \texttt{DBH} e \texttt{H} estima a biomassa pelos modelos selecionados
      \item Se \texttt{dados} tiver apenas as variáveis \texttt{DBH} e \texttt{ρ} estima a biomassa pelos modelos selecionados
      \item Se \texttt{dados} tiver apenas as variáveis \texttt{DBH} e \texttt{ρ} e \texttt{H} estima a biomassa pelos modelos selecionados
    \end{enumerate}
    \item Se \texttt{location} for \texttt{cerrado} entra na primeira condição

      \begin{enumerate}
      \item Se \texttt{dados} tiver apenas as variáveis \texttt{DBH} e \texttt{H} estima a biomassa pelos modelos selecionados
      \item Se \texttt{dados} tiver apenas as variáveis \texttt{DBH} e \texttt{ρ} estima a biomassa pelos modelos selecionados
      \item Se \texttt{dados} tiver apenas as variáveis \texttt{DBH} e \texttt{ρ} e \texttt{H} estima a biomassa pelos modelos selecionados
    \end{enumerate}
    \item Se \texttt{location} for \texttt{caatinga} entra na primeira condição

      \begin{enumerate}
      \item Se \texttt{dados} tiver apenas a variável \texttt{DBH} estima a biomassa pelos modelos selecionados
      \item Se \texttt{dados} tiver apenas as variáveis \texttt{DBH} e \texttt{ρ} estima a biomassa pelos modelos selecionados
      \item Se \texttt{dados} tiver apenas as variáveis \texttt{DBH} e \texttt{ρ} e \texttt{H} estima a biomassa pelos modelos selecionados
    \end{enumerate}
    \end{enumerate}
  \item Cria um data.frame com a seleção dos modelos, os valores de biomassa média (kg) e o valor R²
  \item Cria um boxplot com eixo x = modelos selecionados e eixo y = valores de biomassa média (kg)
\end{enumerate}


\textbf{Saída}
\begin{itemize}
  \item Data.frame com a seleção dos modelos disponíveis para os dados de entrada, e seus respectivos valores de biomassa estimada média (kg) e R².
  \item Boxplot das biomassas a partir dos modelos selecionados (eixo x = Modelos selecionados, eixo y= biomassa estimada (kg))
\end{itemize}


\textbf{obs:} A função terá como saída todos os modelos selecionados a partir dos dados e do bioma de entrada.
Ficando a escolha do modelo, a critério do usuário da função LOL

\textbf{3. Referências}
\begin{itemize}
  \itemChave, J., Réjou‐Méchain, M., Búrquez, A., Chidumayo, E., Colgan, M. S., Delitti, W. B., ... \& Henry, M. (2014). \textbf{Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees}. Global change biology, 20(10), 3177-3190.
  \itemVieira, S.A. et al., 2008. \textbf{Estimation of biomass and carbon stocks: the case of the
Atlantic Forest.} Biota Neotrop. 8, 21–29.
\end{itemize}


\begin{center}
\line(1,0){250}
\end{center}



Olá Anani,

Gostei bastante dessa proposta, acho que ela se enquadra no nível de desafio que a gente quer que vocês alunos encarem no contexto do trabalho final, por isso considero que vc deveria continuar por aqui. Você foi clara especificando a tarefa que a função fará e os argumentos de entrada da função. Muito legal você incluir controles de fluxo e parâmetros condicionais que fazem com que a função opere corretamente e dentro de um escopo mais generalizado. Acho que uma próxima versão dessa função deve incluir os modelos que serão ajustados e uma descrição justificada de como os modelos serão ranqueados/selecionados (e.g. AIC) dentro da função. Esses critérios de ranqueamento/seleção dos modelos devem aparecer na saída da função, não apenas o ,,melhor" modelo (veja que vai depender de sua abordagem escolhida para seleção dos modelos). Descreve melhor como será esse boxplot final (eixo x = ? e eixo y = Biomassa). Por fim, considero legal você investir um pouco mais no pseudo-código, descrevendo melhor os passos que a função fará, especificamente aqueles relacionados com o ajuste e seleção dos modelos. Veja por ex. o pseudo-código da ex-aluna e atual monitora  \href{http://ecologia.ib.usp.br/bie5782/doku.php?id=bie5782:05_curso_antigo:r2017:alunos:trabalho_final:bcassettari:start}{Bruna Cassettari}. --- \emph{\href{mailto:gustavo.a.agudelo@gmail.com}{Gustavo Agudelo} 2018/05/04 11:47}

\begin{center}
\line(1,0){250}
\end{center}



Olá Gustavo,

Muito obrigada pelas dicas !! 
Continuei desenvolvendo essa proposta e assim adicionei os modelos que serão utilizados na função de acordo com o bioma e as variáveis de entrada dos dados, e esse será o meu critério de seleção (qual bioma e quais variáveis).
Além disso melhorei um pouco meu pseudocódigo adicionando os controles de fluxo e os parâmetros condicionantes.
E também estou pensando em adicionar o valor de R² dos modelos, o que auxiliaria na escolha final pelo usuário.
Obrigada !! Anani.

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\subsubsection{\texorpdfstring{PROPOSTA B: Monitoramento de áreas restauradas da Mata Atlântica}{PROPOSTA B Monitoramento de areas restauradas da Mata Atlantica}}
\label{sec:proposta_b_monitoramento_de_areas_restauradas_da_mata_atlantica}


\paragraph{\texorpdfstring{1. Contextualização}{1 Contextualizaao}}
\label{sec:1_contextualizaao2}


A Mata Atlântica, um dos principais biomas brasileiros, encontra-se hoje entre os 25 hotspots mundiais de biodiversidade, devido ao seu alto grau de endemismo e heterogeneidade de composição (Myers et al., 2000). Entretanto, devido a um crescimento populacional sem controle, com uma intensificação da urbanização, agricultura e industrialização no século XX, hoje existem apenas 12\% da sua cobertura original difundida em pequenos fragmentos, sem proteção e altamente alterados (Brancalion, 2015). 

No intuito de diminuir a fragmentação, aumentar a conectividade, melhorando aspectos de conservação ambiental e biodiversidade desse bioma, umas das principais metodologias utilizadas é a restauração florestal, que auxilia na recuperação dos ecossistemas que foram posteriormente degradados, danificados ou destruídos (SER, 2004). No entanto, embora as metodologias e tecnologias de implantação das restaurações estejam em níveis avançados de desenvolvimento e aplicação, as iniciativas de monitoramento dessas áreas são escassas e recentes, não existindo ainda meios claros e eficientes de avaliar como estão essas novas áreas.

Assim, a \textbf{função monitoRa.Restaura}, será usada para auxiliar no processo de monitoramento dessas áreas restauradas, a partir da seleção de alguns parâmetros pré-definidos no Pacto pela Restauração da Mata Atlântica (2009), para áreas com mais de 5 anos de implantação na Mata Atlântica. 

\paragraph{\texorpdfstring{2. Planejamento da Função}{2 Planejamento da Funao}}
\label{sec:2_planejamento_da_funao2}


\textbf{Entrada:} monitoRa.Restaura (\texttt{dados}, \texttt{resume}=F)
\begin{itemize}
  \item dados = data.frame com as seguintes colunas:

  \begin{itemize}
            \item \texttt{área} = local de estudo (classe:character)
            \item \texttt{parcela} = parcela do local de estudo (classe: character)
            \item \texttt{arvore} = individuo medido (classe: character)
            \item \texttt{mortalidade} = (TRUE = viva, FALSE = morta)
            \item \texttt{Ht} = altura total (classe: numeric) 
            \item \texttt{DAP} = diâmetro altura do peito (classe: numeric)
            \item \texttt{espécie} = identificação do individuo (character)
          \end{itemize}
  \item \texttt{resume} = argumento opcional para calcular dados resumo do monitoramento
\end{itemize}

\begin{itemize}
  \item Data.frame com informações dos dados de coleta de campo a partir de monitoramento realizados em áreas de restauração florestal
  \item As parcelas de monitoramento devem seguir o padrão utilizado no Pacto pela Restauração da Mata Atlântica (2009), de pelo menos 8 parcelas permanentes de 9x18m ou 0,5\% da área total da unidade de avaliação.
\end{itemize}


\textbf{Pseudocódigo:}
\begin{itemize}
  \item Cria o objeto \texttt{dados} com o data.frame de entrada
  \item Com os dados de entrada será possível gerar alguns parâmetros importantes do diagnóstico das áreas restauradas
  \item Cria-se um data.frame com os diagnósticos avaliados por parcela, seguindo os intervalos abaixo
\end{itemize}


Tabela 1: Estabelecimento de nota para os parâmetros indicadores\begin{longtable}{|l|l|l|l|}
\hline
\textbf{ Parâmetro } & \multicolumn{1}{|r|}{\textbf{	Restauração aceitável (valor=1) }} & \multicolumn{1}{|r|}{\textbf{  Restauração preocupante (valor=0,65) }} & \textbf{ Restauração Crítica (valor=0) } \\ 
\hline
 
\textbf{ Riqueza de espécies(espécies/ha) } & ≥ 80 & 50 ≤ r \textless 80 & \textless  50 \\ 
\hline
 
\textbf{ Densidade espécies nativas (ind/ha) } & ≥ 1250 & 883 ≤ d \textless  1250 & \textless  883 \\ 
\hline
 
\textbf{ Número de estratos	} & 3 & 2 & 1 \\ 
\hline
 
\textbf{ Mortalidade (\%)	} & 0 a 5 & 5 a 10 & \textgreater 10 \\ 
\hline
 
\textbf{ Número de espécies exóticas (\%)	} & 0 & - & \textgreater 0 \\ 
\hline
 
\end{longtable}


\begin{itemize}
  \item Os parâmetros possuem peso equivalente de 2 pois ambos sustentam a decisão sobre a dada área em processo de restauração florestal (soma=10).
  \item Para se obter o diagnóstico do monitoramento final por parcela, multiplica o valor do intervalo do diagnóstico pelo peso do parâmetro, e soma-se os valores por linha. 
  \item Os valores das somas das multiplicações variam entre 0 e 10, e as intervenções seguiram os critérios a seguir:
\end{itemize}


Tabela 2: Avaliação do projeto, por princípios\begin{longtable}{|l|l|l|}
\hline
\textbf{ Nota } & \textbf{ Conceito } & \textbf{ Observação } \\ 
\hline
 
\textbf{ 0 - 2,4} & Ruim & Com necessidade de grandes intervenções \\ 
\hline
 
\textbf{ 2,4 – 4,9} & Regular & Com necessidade de algumas intervenções \\ 
\hline
 
\textbf{ 4,9 – 7,4} & Bom & Pode receber melhorias \\ 
\hline
 
\textbf{ 7,5 – 10,0} & Ótimo & Sem necessidade de intervenções \\ 
\hline
 
\end{longtable}



\textbf{Saída:}
\begin{itemize}
  \item Data.frame com os diagnósticos de monitoramento de acordo com o nível encontrado por parâmetro (aceitável, preocupante, critico) e uma nova coluna com os resultado das ações finais por parcela (ruim, regular, bom, ótimo)
  \item Data.frame resume com 7 colunas, sendo elas área, valores de grau de intervenção max, mínimo, média, desvio quadrado, variância e o resultado do diagnostico por área pela média.
\end{itemize}


\textbf{3. Referências}
\begin{itemize}
  \item Pacto pela Restauração da Mata Atlântica (2009)
\end{itemize}


Anani, essa função já achei mais simples e menos generalista no seu uso. A descrição da tarefa que a função desenvolveria não é clara. Eu só vim a entender os parâmetros indicadores no pseudo-código. Nessa proposta você não incluiu controle de fluxos na função nem alertas de erros possíveis para os usuários. Acredito que a proposta A seria de maior desafio para você e, portanto, propiciaria um maior aprendizado. --- \emph{\href{mailto:gustavo.a.agudelo@gmail.com}{Gustavo Agudelo} 2018/05/04 11:58}

\begin{center}
\line(1,0){250}
\end{center}



\subsubsection{\texorpdfstring{Proposta Final}{Proposta Final}}
\label{sec:proposta_final}


Para o trabalho final, resolvi seguir com o proposta A. Como explicado anteriormente essa função tem por objetivo ajustar os modelos que podem ser utilizados para estimar a biomassa de árvores em biomas brasileiros, a partir de variáveis de medição (DAP, Ht e p) e do bioma, realizando o cálculo da estimativa de biomassa (kg) para cada um dos modelos selecionados. 

Alterando a proposta acima, eu adicionei um argumento variável, para o usuário indicar quais variáveis tem em seu dados, e modifiquei o nome do argumento location para bioma.

Seguem abaixo os links para acesso:
\begin{itemize}
  \item Link para a página função biomassa: \href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2018:alunos:trabalho_final:ananizanini:biomassa}{.:Biomassa}.
  \item Link para a página do help da função biomassa: \href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2018:alunos:trabalho_final:ananizanini:help}{.:Help}.
\end{itemize}


\end{document}
