====== Sebastián Alvarado Montero ======
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Mestrando em ecologia no IB. A minha área de interesse é a ecologia de paisagem/urbana e os efeitos que as atividades humanas têm sobre a composição das comunidades biológicas. Na tese de mestrado vou trabalhar com insetos carniceiros como indicadores de diversidade e fornecedores de serviços ecossistêmicos.
**Meus Exercícios**
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====Propostas Trabalho Final====
===Proposta A: Cálculo da Amplitude de dieta===
Sebastián Alvarado-Montero
==Descrição==
A função calculará a amplitude da dieta dos individuos de uma amostra segundo Levins (1968).
==Argumento de entrada==
A função partirá de uma matriz de Individuos*Ítems, contendo o volumen de cada ítem na dieta de cada individuo.
==Return==
A função de amplitude dará um data.frame contendo duas colunas: uma com os nomes dos individuos presentes na matriz original e outra com os valores
de amplitude (BA) para um deles.
==Contextualização==
O cálculo de amplitude precisa do Índice de Importância Relativa (IRI) de cada ítem para cada individuo. O IRI segundo o método de Bjorndal et al.
(1997) é calculado:
$$
IRI=(F*V)/sum(F*V)
$$
Onde F é a freqência de aparição de cada ítem na amostra de individuos e V é a proporção que o ítem ocupou na dieta do individuo.
A fórmula para calcular a amplitude (B) é:
$$
B=1/sum((IRI)^2)
$$
O valor de B deve ser estandarizado (BA):
$$
BA=(B-1)/(N-1)
$$
N é o número ítems achados na dieta do individuo
BA corresponde a um valor entre 0 e 1, onde 0 é uma dieta restringida e 1, uma dieta amplia.
==Referências==
- Bjorndal, K.A., A.B. Bolten, C.J. Lagueux & Jackson, D.R. (1997). Dietary overlap in three sympatric congeneric freshwater turtles (Pseudemys) in Florida. Chelonian Conservation and Biology, 2, 430-433.
- Levins, R. (1968). Evolution in changing environments: some theoretical explorations. New Jersey, NJ: Princeton University Press.
===Proposta B: Cálculo da Sobreposição de dieta===
==Descrição==
A função calculará a sobreposição da dieta entre populações divididas por categorías de interesse segundo Horn (1966).
==Argumento de entrada==
A função partirá de uma matriz de Ítems*Categorías, contendo o volumen de cada ítem na dieta de cada individuo. Também utilizará um vetor com a
frequência de aparição de cada ítem na amostra de indivuos (F).
==Return==
A função de sobreposição dará uma tabela contendo o valor de sobreposição para cada uma das duplas das categorías (a-b, a-c, b-c, etc.)
==Contextualização==
O cálculo de sobreposição (Ro) precisa do Índice de Importância Relativa (IRI) de cada ítem para cada individuo. O IRI segundo o método de Bjorndal et al.
(1997) é calculado:
$$
IRI=\frac{F*V}{\sum F*V}
$$
Onde V é a proporção que o ítem ocupou na dieta do individuo.
A fórmula para calcular a aobreposição (Ro) é:
$$
H_{obs} = \sum ((x_i+x_j)/(X_i+X_j)*log((X_i+X_j)/(x_i+x_j))) \\
H_{max} = \sum (x_i/(X_i+X_j)*log((X_i+X_j)/x_i)+(x_j/(X_i+X_j))*log((X_i+X_j)/x_j)) \\
H_{min} = (X_i/(X_i+X_j))* \sum((x_i/X_i)*log(X_i/x_i))+(X_j/(X_i+X_j))*sum((x_j/X_j)*log(X_j/x_j)) \\
Ro=(Hmax-Hobs)/(Hobs-Hmin) \\
$$
Onde xi corresponde ao valor de IRI para um ítem na categoria i e xj para um ítem da categoria j. Xi e Xj são a suma de valores para as categorías i e j
Ro corresponde a um valor entre 0 e 1, onde 0 representa que não tem sobreposição e 1, que tem completa sobreposição.
==Referências==
- Bjorndal, K.A., A.B. Bolten, C.J. Lagueux & Jackson, D.R. (1997). Dietary overlap in three sympatric congeneric freshwater turtles (Pseudemys) in Florida. Chelonian Conservation and Biology, 2, 430-433.
- Horn, H.S. (1966) Measurement of "overlap" in comparative ecological studies. The American Naturalist, 100, 419-424.
--- //[[diogro@gmail.com|Diogo Melo]] 2017/06/06 18:10//
Propostas ok. Acho que a segunda é mais interessante.
====Trabalho Final - Função Traslape====
===Help da Função===
traslape package:nenhum R Documentation
Cálculo da sobreposição da dieta de indivíduos entre as categorias de ambiente seguindo
os cálculos de Horn (1966).
Descrição:
A função calcula o valor de sobreposição (Ro) da dieta de indivíduos pertencentes
a dois grupos.A função está baseada nos cálculos de Horn (1996) e utiliza o
Índice de Importância Relativa (IRI), calculado segundo o método de Bjorndal et
al. (1997).O IRI parte do volume geral que cada item contém na dieta dos
indivíduos pertencentes a cada categoria a ser comparada, assim como da
frequência de aparição de cada item (número de indivíduos que consumiram o item
entre o número total de indivíduos amostrados).
Uso:
traslape<-function(x,y)
Argumentos:
x Matriz de volumes com os items nas linhas e as categorias que serão comparadas
nas colunas
y Vetor com a frequência de aparição de cada item nos indivíduos amostrados
Detalhes:
A função calcula a sobreposição (Ro) da dieta de indivíduos entre todas as duplas
possíveis de categorias. O valor de Ro vai entre 0 e 1, onde 0 é a ausência de
sobreposição e 1 é um sobreposição total entre as duplas comparadas. A função
também corrige aqueles dados onde o conteúdo estomacal é de volume=0. Para isto
adiciona 0.0001 ao valor de IRI. Assim evita erro em alguns cálculos onde o valor
de IRI entra como denominador de uma fração o dentro de um logaritmo.
Advertência:
O objeto introduzido no argumento x deve ser uma matriz. Caso for de outra classe,
o resultado obtido estará errado.
Autor:
Sebastián Alvarado-Montero
sebas6am@gmail.com
Referências:
Bjorndal, K.A., A.B. Bolten, C.J. Lagueux & Jackson, D.R. (1997). Dietary overlap
in three sympatric congeneric freshwater turtles (Pseudemys) in Florida.
Chelonian Conservation and Biology, 2, 430-433.
Horn, H.S. (1966) Measurement of “overlap” in comparative ecological studies. The
American Naturalist, 100, 419-424.
Exemplos:
#Criar matriz de volumes de 5x5 incluindo valores=0
matriz<-matrix(c(0,0,20,15,0,0,0,4,12,5,4,8,90,56,30,12,10,1,2,20,3,0,0,0,50),ncol=5,byrow=F)
#Nomear colunas e linhas da matriz: 5 items e 5 ambientes
colnames(matriz)<-paste("ambiente",1:5,sep="")
rownames(matriz)<-paste("item",1:5,sep="")
#Criar vetor de frequências simulando o número de indivíduos onde se encontraram
#os 5 items
frequencia<-(runif(5,1,30))/30
#Introduzir a matriz de volumes e o vetor de frequências nos argumentos respectivos
#da função
traslape(matriz,frequencia)
===Script da Função===
traslape<-function(x,y)
{
#Calcula a proporção que cada item tem do volume total consumido para cada ambiente
prop.vol<-sweep(x,2,colSums(x),'/')
#Multiplica a frequência pela proporção de volume
F.Vol<-prop.vol*y
#Calcula o Índice de Importância Relativa. O 0.0001 é para evitar que os cálculos
#deem erro se o valor ficar no denominador das frações ou no logaritmo
IRI<-((sweep(F.Vol,2,colSums(F.Vol),'/'))*100)+0.0001
#Criar a matriz onde se apresentarão os resultados
resultado<-matrix(NA,ncol=(dim(IRI)[2]),nrow=(dim(IRI)[2]))
#Nomear as colunas da matriz com o nome das categorias comparadas
colnames(resultado)<-colnames(IRI)
#Nomear as linhas da matriz com o nome dos ambientes comparados
rownames(resultado)<-colnames(IRI)
#Iniciar o ciclo para o primeiro elemento da dupla que será comparada, usando
#como referência o número de colunas da matriz IRI
for(i in 1:(dim(IRI)[2]-1))
{
#Iniciar ciclo para o segundo elemento da dupla que será comparada, usando
#como referência o número de colunas da matriz IRI
for(j in (i+1):(dim(IRI)[2]))
{
#Cálculo de Hobs
Hobs<-sum(((IRI[,i]+IRI[,j])/(sum(IRI[,i])+sum(IRI[,j])))*log(((sum(IRI[,i])+sum(IRI[,j]))/(IRI[,i]+IRI[,j])),base = 10))
#Cálculo de Hmax
Hmax<-sum((IRI[,i]/(sum(IRI[,i])+sum(IRI[,j])))*log(((sum(IRI[,i])+sum(IRI[,j]))/IRI[,i]),base = 10)+(IRI[,j]/(sum(IRI[,i])+sum(IRI[,j])))*log(((sum(IRI[,i])+sum(IRI[,j]))/IRI[,j]),base = 10))
#Calculo de Hmin
Hmin<-sum(IRI[,i])/(sum(IRI[,i])+sum(IRI[,j]))*sum((IRI[,i])/sum(IRI[,i])*log((sum(IRI[,i])/IRI[,i]),base=10))+sum(IRI[,j])/(sum(IRI[,i])+sum(IRI[,j]))*sum((IRI[,j])/sum(IRI[,j])*log((sum(IRI[,j])/IRI[,j]),base=10))
#Calculo da sobreposição
Ro<-(Hmax-Hobs)/(Hmax-Hmin)
#Arredondar o valor da sobreposição para dois decimais
Ro<-round(Ro,2)
#Colocar os valores de Ro na matriz seguindo a ordem ij para preencher
#o triângulo inferior
resultado[i,j]<-Ro
#Colocar os valores de Ro na matriz seguindo a ordem ji para preencher
#o triângulo superior
resultado[j,i]<-Ro
#Substituir os valores da diagonal com 1
diag(resultado)<-1.00
}
}
#Retornar no console a matriz contendo os valores de Ro para todas as
#duplas de categorias possíveis
return(resultado)
}