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



\section{\texorpdfstring{Ivan Laurino}{Ivan Laurino}}
\label{sec:ivan_laurino}


\includegraphics[keepaspectratio=true,width=0.8\textwidth]{bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/ivanlaurino/win_20161106_131905_2_}


Doutorando do Instituto Oceanográfico da USP, atuo na área de ecologia de ecossistemas costeiros. O título da minha tese é ,,Processos da biodiversidade como base para a avaliação da vulnerabilidade de praias arenosas frente a eventos climáticos extremos".

e-mail: ivanlaurino@usp.br

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\subsection{\texorpdfstring{Exercícios}{Exercicios}}
\label{sec:exercicios}


Link para os meus exercícios: \href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2018:alunos:trabalho_final:ivanlaurino:exec}{.:exec}

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\end{center}



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


\subsubsection{\texorpdfstring{Plano A: Qualidade ambiental de ecossistemas marinhos}{Plano A Qualidade ambiental de ecossistemas marinhos}}
\label{sec:plano_a_qualidade_ambiental_de_ecossistemas_marinhos}


\textbf{Contextualização}

Com o aumento das ameaças relacionadas à poluição ambiental no planeta, crescentes análises da biodiversidade vêm permitido o avanço de técnicas de avaliação e monitoramento da qualidade ambiental em ecossistemas marinhos. Para as comunidades bentônicas costeiras, estudos detalhados classificaram uma série de gêneros e famílias em grupos bioindicadores de poluição (Grall \& Glémarec, 1997). Tais grupos englobam desde os organismos mais sensíveis, os quais, quando presentes, indicam baixos níveis de poluição, até os mais tolerantes e oportunistas, comuns em ambientes perturbados. A proporção entre estes diferentes grupos permite calcular coeficientes e índices os quais são a base para classificar o grau de poluição de uma área e o nível de “saúde” de sua comunidade biológica. A Fig. 1 sintetiza uma técnica de avaliação da qualidade ambiental em ecossistemas costeiros planejada por Borja et al. (2000) inicialmente para a Europa, a qual também pode ser aplicada para ecossistemas no Atlântico da América do Sul (Muniz et al.,2005) e hoje é comumente utilizada em programas de monitoramento e estudos de impacto ambiental na costa brasileira. 

\centering\includegraphics[keepaspectratio=true,width=0.8\textwidth]{bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/ivanlaurino/fig._1}

\textbf{Fig. 1.} Fórmula para cálculo do Coeficiente Biótico a partir da proporção de abundância dos diferentes grupos bioindicadores bentônicos (esquerda da imagem). Tabela com os critérios de conversão do Coeficiente Biótico para o Índice Biótico e classificação da qualidade da área e saúde da comunidade bentônica (direita da imagem). Adaptado de Borja et al. (2000).

Tal técnica envolve diferentes etapas, como buscar nos catálogos a classificação dos organismos coletados em seus respectivos grupos bioindicadores, calcular a proporção em que cada grupo ocorre na amostra, calcular o coeficiente e índice bióticos e extrapolar os valores para a classificação da qualidade da área e a saúde da comunidade bentônica. A presente função tem como objetivo agrupar e sistematizar estas diferentes tarefas de forma que, tendo-se a lista de taxa bentônicos com suas respectivas abundâncias em amostras de qualquer ecossistema marinho de subtrato inconsolidado (praias, estuários, manguezais), em qualquer região, possamos obter a qualidade ambiental da área e saúde da comunidade bentônica.   

\textbf{Planejamento da função}

\textbf{Premissas:}
Para a função rodar será necessária uma tabela base contendo a classificação dos grupos bioindicadores por taxa bentônico, a qual foi elaborada por Borja et al. (2000) e adaptada aqui para leitura no R (\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/ivanlaurino/tabela_base.txt}{tabela\_base.txt}). Essa tabela base possuí duas colunas, uma com todos os taxa já classificados como bioindicadores (mais de 400 taxa) e outra com o respectivo grupo ao qual cada um pertence. A matriz está disponível aqui na página da função e deverá ser baixada para o diretório de trabalho do usuário. 

\textbf{Entrada:} quali.ambi (\texttt{dados}, \texttt{N})

•	\texttt{dados} = dataframe com a abundância por amostra de cada taxa (mínimo de duas colunas: X=”Taxa”, Y=”abundância”).

•	\texttt{N} = Número total de amostras (\texttt{N} ≥ 1). Deve equivaler ao número de colunas numéricas (ex: abundância Y, Z, W, ...) da matriz de entrada. As amostras podem representar diferentes locais, diferentes coletas, etc.

\textbf{Verificando os parâmetros:}

•	O objeto \texttt{dados} é um dataframe? Se não, escreve: “O objeto de entrada deve ser um dataframe”.

•	O objeto \texttt{dados} é um dataframe com no mínimo duas colunas? Se não, escreve: “O objeto de entrada deve ser um dataframe com no mínimo duas colunas”.

•	A primeira coluna do objeto \texttt{dados} apresenta dados categóricos? Se não, escreve: “O objeto de entrada deve conter a lista de taxa na primeira coluna (classe: \texttt{character})”.

•	\texttt{N}+ 1 é igual ao número de colunas do objeto \texttt{dados}? Se não, escreve: “N deve apresentar um número de amostras igual ao do objeto de entrada”

\textbf{Pseudo-código:}

1.	Busca o arquivo \texttt{tabela\_base.txt} no diretório e o carrega no \emph{workspace} como objeto \texttt{tabela.base} da classe “dataframe”.

2.	Cria um objeto \emph{dataframe} \texttt{tabela} contendo todos os taxa do objeto \texttt{dados} classificados com seu respectivo grupo bioindicador retirados do objeto \texttt{tabela.base}.
\begin{itemize}
  \item a. Aos taxa do objeto \texttt{dados} que não forem encontrados no objeto \texttt{tabela.base} são atribuídos \texttt{NA} na coluna referente ao grupo bioindicador do objeto \texttt{tabela}.
  \item b. Posteriormente, excluí linhas do objeto \texttt{dados} que possuírem \texttt{NA}, registrando o valor \texttt{n} com o número de exclusões. 
  \item c. Escreve: “ Aviso: n NA(s) atribuído(s) para o(s) taxa não classificado(s) como bioindicador(es) ou por estar(em) com erro de escrita no objeto de entrada”.
\end{itemize}


4.	Se N = 1:
\begin{itemize}
  \item a. No objeto \texttt{dados}, calcula a proporção (porcentagem) de cada grupo bioindicador em relação ao total da amostra e guarda em um objeto \emph{dataframe} \texttt{porcentagem}.
  \item b. Aplica a fórmula para cálculo do coeficiente biótico (fórmula na Fig. 1) e guarda o valor no objeto \texttt{CB}.
  \item c. Calcula o índice biótico a partir do coeficiente biótico (critério utilizado na Fig. 1) e guarda o valor no objeto \texttt{IB}.
  \item d. A partir dos valores em \texttt{CB} e \texttt{IB}, determina a classificação e a saúde da comunidade (critério utilizado na Fig.1) a qual aparecerá na tela como mensagem de texto, junto com os valores dos índices.
  \item e. Abre uma janela gráfica.
  \item f. Plota o objeto \texttt{porcentagem}.
\end{itemize}


5.	Se N \textgreater  1:
\begin{itemize}
  \item a.	Para cada coluna numérica do objeto \texttt{dados}, calcula a proporção (porcentagem) de cada grupo bioindicador em relação ao total por amostra e guarda em um objeto \emph{dataframe} \texttt{porcentagem}. 
  \item b.	Aplica a fórmula para cálculo do coeficiente biótico (fórmula na Fig. 1) para cada coluna numérica do objeto \texttt{dados}.
  \item c.	Guarda o coeficiente biótico por amostra em um objeto \texttt{CB}.
  \item d.	Calcula o índice biótico para cada coluna numérica a partir do coeficiente biótico (critério utilizado na Fig. 1).
  \item e.	Guarda o índice biótico por amostra em um objeto \texttt{IB}.
  \item f.	A partir dos valores em \texttt{CB} e \texttt{IB}, determina a classificação e a saúde da comunidade de cada amostra (critério utilizado na Fig.1).
  \item g.	A classificação e a saúde da comunidade de cada amostra aparecerá na tela como mensagem de texto, junto com os valores dos índices.
  \item h.	Abre uma janela gráfica e modifica o padrão para o número de gráficos agrupados na forma mais adeuqada para o número de amostras N.
  \item i. Plota o objeto \texttt{porcentagem}, fazendo um gráfico por amostra com suas respectivas porcentagens de cada grupo bioindicador. 
  \item j. Plota os objetos \texttt{CB} e \texttt{IB} em um mesmo gráfico (1 gráfico) de pontos com linhas, representando os valores de ambos por amostra.
\end{itemize}


6.	Cria um objeto \texttt{resultado} contendo o objeto \texttt{tabela}. 

\textbf{Saída:}

•	Coeficiente biótico e Índice Biótico da(s) amostra(s).

•	Classificação do nível de poluição da(s) amostra(s) (de “Não poluída” à “Extremamente Poluída”).

•	Nível da saúde da comunidade da(s) amostra(s) (de “Normal” à “Azóico”).

•	Gráfico(s) com a porcentagem de cada grupo bioindicador na(s) amostra(s).

•	Gráfico dos índices e coeficientes bióticos por amostra (no caso de N\textgreater 1).

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\line(1,0){250}
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\subsubsection{\texorpdfstring{Plano B: Monitoramento de manguezais}{Plano B Monitoramento de manguezais}}
\label{sec:plano_b_monitoramento_de_manguezais}


\textbf{Contextualização}

No atual cenário das mudanças climáticas, a implementação de programas de monitoramento de larga escala espaço-temporal, com múltiplas variáveis respostas, em ecossistemas costeiros, se mostra como um grande desafio. Diante disso, a Rede de Monitoramento de Hábitats Bentônicos Costeiros (ReBentos) criou um protocolo de monitoramento visando padronizar as amostragens ao longo das diferentes regiões do país (Turra \& Denadai, 2015). Parte desse protocolo padroniza o monitoramento de manguezais, de forma que múltiplas variáveis são sugeridas para a coleta. Tais variáveis incluem a circunferência da altura do peito das árvores de mangue (CAP), a largura da abertura das tocas do caranguejo Uçá e a abundância por espécie da fauna bentônica. Essas variáveis, a partir da aplicação de cálculos específicos, permitem a obtenção de parâmetros fundamentais para o monitoramento em larga-escala espacial, como a área basal e densidade por classes de tamanho das árvores, a estimativa do tamanho médio dos caranguejos e a diversidade das comunidades. No entanto, tais análises envolvem diferentes áreas do conhecimento, com diferentes etapas e cálculos que inclusive podem variar conforme a localidade. Neste contexto, a presente função tem como objetivo agrupar os diferentes cálculos, tarefas e etapas desse processo, dando flexibilidade para analisar os diferentes grupos amostrados (vegetação, caranguejos e comunidades) em diferentes localidades do país. 

\textbf{Planejamento da função}

\textbf{Entrada:} mangue (\texttt{dados}, \texttt{grupo}, \texttt{parcela}, \texttt{latitude})

•	\texttt{dados} = vetor numérico (CAP das árvores (cm); ou largura das tocas de Uça (cm); ou abundância de espécies da comunidade bentônica).

•	\texttt{grupo} = argumento que especifica ao que se refere o objeto \texttt{dados} inserido. Opções: 1) \underline{vegetal} (\texttt{dados} devem ser o CAP das árvores em cm); 2) \underline{tocas} (\texttt{dados} devem ser o diâmetro da abertura das tocas de caranguejo Uça em cm); 3) \underline{comunidade} (\texttt{dados} devem ser a abundância por espécie da fauna bentônica). 

•	\texttt{Parcela} = argumento com um número indicando a área da parcela amostrada em m² (necessário apenas quando houver \underline{vegetal} ou \underline{tocas} no argumento \texttt{grupo}).

•	\texttt{Latitude} = argumento que indica a região brasileira em que foi feita a amostragem. Opçãoe: 1) \underline{norte-nordeste}; 2) \underline{sul-sudeste} (necessário apenas quando houver \underline{tocas} no argumento \texttt{grupo}).

\textbf{Verificando parâmetros:}

•	O objeto \texttt{dados} é um vetor numérico? Se não, escreve: “O objeto de entrada deve ser um vetor numérico”.

•	O objeto \texttt{dados} possui \texttt{NA}? Se sim, exclui os \texttt{NAs}, guarda o número de exclusões no objeto \texttt{n} e escreve: “n NAs excluídos do objeto de entrada”.

•	O argumento \texttt{grupo} foi informado com uma das opções: \underline{vegetal}, \underline{tocas} ou \underline{comunidade}? Se não, escreve: “ o argumento grupo não foi informado ou foi preenchido com uma opção inválida”.

•	Se no argumento \texttt{grupo} foi indicado \underline{vegetal} ou \underline{tocas}, o argumento \texttt{parcela} foi informado com um valor numérico? Se não, escreve: “O argumento parcela não foi informado com um valor numérico em m²”.

•	Se no argumento \texttt{grupo} indicou-se \underline{tocas}, o argumento \texttt{latitude} foi informado com uma das opções: \underline{norte-nordeste} ou \underline{sul-sudeste}? Se não, escreve: “ o argumento latitude não foi informado ou foi preenchido com uma opção inválida”

\textbf{Pseudo-código:}

1.	Se \texttt{grupo} = \underline{vegetal}.
\begin{itemize}
  \item a.	Divide os valores do vetor \texttt{dados} por \texttt{Pi} (3,14) e guarda em um novo objeto vetor \texttt{DAP}.
  \item b.	Aplica a função \texttt{summary} para o objeto vetor \texttt{DAP} e guarda no objeto \texttt{resumo.DAP}.
  \item c.	Divide os valores do objeto vetor \texttt{DAP} por 2 e guarda no objeto vetor \texttt{raio}.
  \item d.	Eleva o objeto vetor \texttt{raio} ao quadrado, multiplica por \texttt{Pi} e divide por 10000, guardando o resultado no objeto vetor \texttt{a.basal.m²}.
  \item e.	Aplica a função \texttt{summary} para o objeto vetor \texttt{a.basal.m²} e guarda no objeto \texttt{resumo.AB}.
  \item f.	Separa o vetor \texttt{DAP} em três classes de valores: I) valores \textless  2,5; II) 2,5 \textless  valores \textless  10; III) valores \textgreater  10. Guarda o resultado em um objeto \emph{dataframe} \texttt{classes} de três colunas numéricas nomeadas “pequenos”, “médios” e “grandes”.
  \item g.	Conta o número de elementos por coluna no objeto \texttt{classes} e divide esse valor de cada coluna pelo número informado no argumento \texttt{parcela}. Guarda o resultado em um novo objeto \emph{dataframe} \texttt{densidade}.
  \item h.	Multiplica o objeto \texttt{densidade} por 100 e divide pelo número de elementos do vetor \texttt{DAP}, guardando o resultado em um novo objeto \emph{dataframe} \texttt{densidade.relativa.por.classe}.
  \item i.	Abre uma janela gráfica e muda o padrão para três gráficos juntos.
  \item j.	Faz um histograma de frequência para o objeto \texttt{DAP}.
  \item k.	Faz um histograma de frequência para o objeto \texttt{a.basal.m²}.
  \item l.	Plota o objeto \texttt{densidade}.
  \item m.	Cria um objeto lista \texttt{resultado} unindo os objetos: \texttt{resumo.DAP}, \texttt{resumo.AB} e \texttt{densidade.relativa.por.classes}. 
\end{itemize}


2.	Se \texttt{grupo} = \underline{tocas}.
\begin{itemize}
  \item a.	Divide o número de elementos do vetor \texttt{dados} pelo valor informado no argumento \texttt{parcela}, guardando o resultado no objeto \texttt{densidade.tocas}. 
\end{itemize}

\begin{itemize}
  \item b.	Se \texttt{latitude} = \underline{norte-nordeste}.
  \item I.	Cria um objeto \texttt{CC} com um vetor de valores resultados da aplicação da fórmula [\texttt{CC} = (\texttt{dados} – 0,36)/1,04].
  \item II.	Cria um objeto \texttt{LC} com um vetor de valores resultados da aplicação da fórmula [\texttt{LC} = -0,05 + 1,30 x \texttt{CC}] (comentário: fórmulas para cálculo do tamanho corpóreo do caranguejo Uça a partir do diâmetro das tocas proposto por Schmidt et al. (2008) para a região norte-nordeste do Brasil). 
\end{itemize}

\begin{itemize}
  \item c.	Se \texttt{latitude} = \underline{sul-sudeste}.
  \item I.	Cria um objeto \texttt{LC} com um vetor de valores resultados da aplicação da fórmula [\texttt{LC} = 13,210 + 9,602 x \texttt{dados}] (comentário: fórmula para cálculo do tamanho corpóreo do caranguejo Uça a partir do diâmetro das tocas proposto por Pinheiro (2006) para a região sul-sudeste).
\end{itemize}

\begin{itemize}
  \item d.	Aplica a função \texttt{summary} no objeto \texttt{LC} e guarda o resultado em \texttt{resumo.LC}.
  \item e.	Abre uma janela gráfica.
  \item f.	Faz um histograma de frequência para o objeto \texttt{LC}.
  \item g.	Cria um objeto \emph{dataframe} \texttt{total} com duas colunas, uma nomeada “diâmetro das tocas (cm)” contendo os valores do objeto \texttt{dados} e outra nomeada “Largura da carapaça (cm)” contendo os valores do objeto \texttt{LC}.
  \item h.	Cria um objeto lista \texttt{resultado} unindo os objetos: \texttt{densidade.tocas}, \texttt{resumo.LC} e \texttt{total}.
\end{itemize}


3.	Se \texttt{grupo} = \underline{comunidade}:
\begin{itemize}
  \item a.	Aplica a função \texttt{summary} para o objeto \texttt{dados} e guarda o resultado no objeto \texttt{resumo.C}.
  \item b.	Abre uma janela gráfica.
  \item c.	Faz um histograma de frequência para o objeto \texttt{dados}.
  \item d.	Calcula o índice de diversidade de Shannon  para o objeto \texttt{dados} a partir da fórmula e guarda no objeto \texttt{H}. 
  \item e.	Calcula o índice de diversidade de Simpson para o objeto \texttt{dados} a partir da fórmula e guarda no objeto \texttt{S}. 
  \item f.	Cria um objeto lista \texttt{resultado} unindo os objetos: \texttt{resumo.C}, \texttt{H} e \texttt{D}.
\end{itemize}


\textbf{Saída:}

•	Se \texttt{grupo} = \underline{vegetal}:
\begin{itemize}
  \item Resumo com os dados de DAP e área basal. 
  \item Histograma de distribuição dos tamanhos de DAP e área basal.
  \item Gráfico com a densidade de árvores por classes de tamanho.
  \item Tabela com a densidade relativa de árvores por classe de tamanho
\end{itemize}


•	Se \texttt{grupo} = \underline{tocas}:
\begin{itemize}
  \item Densidade média de tocas (m²) na parcela.
  \item Resumo com os dados de tamanhos dos caranguejos (largura da carapaça em cm) 
  \item Tabela com todos os valores de diâmetro das tocas e largura da carapaça dos caranguejos.
  \item Histograma de frequência dos tamanhos dos caranguejos. 
\end{itemize}


•	Se \texttt{grupo} = \underline{comunidade}:
\begin{itemize}
  \item Resumo com os dados de abundância da comunidade.
  \item Histograma de frequência dos valores de abundância.
  \item Índices de diversidade de Shannon e Simpson. 
\end{itemize}


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\end{center}



\subsubsection{\texorpdfstring{Referências}{Referencias}}
\label{sec:referencias}


Borja, A., Franco, J., \& Pérez, V. (2000). A marine biotic index to establish the ecological quality of soft-bottom benthos within European estuarine and coastal environments. Marine pollution bulletin, 40(12), 1100-1114. 

Grall, J., \& Glémarec, M. (1997). Using biotic indices to estimate macrobenthic community perturbations in the Bay of Brest. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 44, 43-53.

Muniz, P., Venturini, N., Pires-Vanin, A. M., Tommasi, L. R., \& Borja, A. (2005). Testing the applicability of a Marine Biotic Index (AMBI) to assessing the ecological quality of soft-bottom benthic communities, in the South America Atlantic region. Marine Pollution Bulletin, 50(6), 624-637.

Pinheiro, M.A.A. (2006). Biologia e manejo do caranguejo-uçá, \emph{Ucides cordatus} (Linnaeus, 1763) (Crustacea, Decapoda, Brachyura). Relatório Científico Final do Projeto Uçá II (FAPESP). São Vicente, SP: FAPESP/UNESP, Campus Experimental do Litoral Paulista (CLP), p. 409. 

Schmidt, A.J., Oliveira, M.A., Souza, E.P., May, M. \& Araújo, S.M.B. (2008). Relação entre abertura de galeria e comprimento de cefalotórax do caranguejo-uçá, \emph{Ucides cordatus} (Linnaeus, 1763) (Crustacea-Decapoda-Brachyura). Boletim Técnico-Científico do CEPENE, 16(1): 51-58.

Turra, A., \& Denadai, M. R. (2015). Protocolos para o monitoramento de habitats bentônicos costeiros. Biblioteca Digital da Produção Intelectual - BDPI, Universidade de São Paulo (USP): \url{http://www.producao.usp.br/handle/BDPI/48874}

As duas propostas estão bem delimitadas e parecem usar um controle de fluxo que você está apto a fazer. Entretanto acho que a proposta A é mais interessante por ser mais dinâmica. Sugiro começar por ela e, se acontecer algum problema grande, só aí vc ir pra proposta B.

Se vc encontrar algum poblema crítico, no dia 15 ou 16 vou entrar aqui de novo pra olhar se tem alguma modificação da sua página (se houver tente deixar bem evidente, por favor) e te dar algum outro feedback se vc precisar. Depois desse prazo, se rolar algum problema grande, vc também pode tentar me contatar por whatsapp (por favor não mande áudio - (11) 9-9199-3842).

Matheus Januario

\subsubsection{\texorpdfstring{Links para o Trabalho Final}{Links para o Trabalho Final}}
\label{sec:links_para_o_trabalho_final}


Conforme sugerido, segui por desenvolver o Plano A. Nesse caso, desenvolvi uma função (quali.ambi) que avalia a qualidade ambiental de ecossistemas costeiros (praias, estuários, manguezais) a partir de sua comunidade bentônica, considerando a proporção entre os diferentes grupos bioindicadores (baseado em Borja et al., 2000). Não se esqueça de baixar a tabela base (link abaixo) antes de utilizar a função. Leia também a página de ajuda da função. 
\begin{itemize}
  \item Link para a página da minha função: \href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2018:alunos:trabalho_final:ivanlaurino:quali.ambi}{.:quali.ambi}
\end{itemize}

\begin{itemize}
  \item Link para a página de ajuda da minha função: \href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2018:alunos:trabalho_final:ivanlaurino:help}{.:Help}
\end{itemize}

\begin{itemize}
  \item Link para a tabela base com a classificação dos taxa nos grupos bioindicadores
\end{itemize}


  Clique com o botão direito do mouse e selecione ,,Salvar link como": \href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/ivanlaurino/tabela_base.txt}{tabela\_base.txt}

Observação: É importante não mudar o nome do arquivo ,,tabela\_base.txt". Caso contrário, o R não irá encontra-lo durante a execução da função quali.ambi. 

\end{document}
