===== Help =====

  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)