Graduada em Ciências Biológicas pela Unesp - Bauru. Mestre em Oceanografia na área de Química. Atualmente doutoranda na mesma área pelo Instituto Oceanográfico - USP

Meus exercícios

Exercícios

Propostas

A função proposta irá produzir uma imagem que irá representar um índice de poluição por pellets de plásticos criado com base na equação proposta por Fernandino et al., 2015: PPI=[n/a]*p Sendo: PPI - Pellet Pollution Index; n - número de pellets encontrados na área; a- área amostrada em m²; p - coeficiente de correlação arbitrariamente determinado como sendo 0,02.

Esta função utilizará ferramentas do pacote: ggplot2.

O objeto de entrada da função deverá conter os dados necessários para o cálculo do PPI (serão vetores numéricos quantitativos denominados com as praias estudadas e o vetor denominado área) a partir do qual será gerada a representação gráfica.

Os resultados serão classificados dentro de um intervalo de valores que representem os índices de poluição de “muito baixo” a “muito alto” com variações de cores em relação ao resultado do índice.

PPI= function(x, rmNA=TRUE, grafico=TRUE) # Cria a função PPI que aceita os argumentos data.frame(x), remoção de NAs (defalt=TRUE) e criação de um gráfico (default=TRUE)
	{
        library(ggplot2) # Carrega o pacote "ggplot2", considerando que já tenha sido instalado.
        if(rmNA==TRUE)  # Se "rmNA= TRUE", a função irá retirar os NAs, caso tenha nos dados
		{
		dados=(na.omit(x)) # Cria novo objeto com NAs omitidos, caso tenha
		dif=length(x)-length(dados) # Cria novo objeto com os NAs excluídos, caso tenha
		cat("\t", dif," valores NA excluídos\n") # Este argumento retorna a quantidade de NAs que foram excluídos no resultado 
		}
		else # Caso não tenha sido excluído nenhum NAs, 
		{
		dados=x  # os dados originais são mantidos
		}
 		if (grafico==TRUE) # Se "grafico=TRUE", a função irá retornar um gráfico com os valores do índice plotados, além de retornar os valores em um objeto da classe vetor dentro do data.frame 
  		{  
		indice=(x$n/x$area)*0.02 # Cálculo do índice desejado
		indice # Resultados dos índices
  		x$indice=indice #Adicionar os valores obtidos ao data.frame
  		x$local <- factor(x$local, levels = x$local[order(x$indice)]) # Cria um fator (local), que irá resultar na plotagem em ordem crescente, de acordo com índice calculado
  		str(x) # Confere a estrutura dos dados (com os novos valores)
		x11() # Abre o dispostivo gráfico
		resultado= ggplot(data=x, aes(x$local, fill=x$indice)) # Plota os valores referentes aos índices de acordo com cada local. O argumento fill é referente a escolha de qual fator será preechido, o índice, no caso.
		resultado= resultado + geom_bar() # Plota o gráfico de barras
		resultado= resultado + scale_fill_continuous(low="#FFFFFF", high="#333333", breaks=c(8.0,2.5,1.5,1.0,0.5), labels= c("muito alto","alto", "moderado", "baixo","muito baixo"))   # A função scale_fill_continuous permite o degradê de cores (do branco ao cinza escuro) e a edição dos intervalos que variam de 0.5 a 8.0 e título paras as legendas, que representam os níveis de poluição                                      
		resultado= resultado + xlab("Locais") + scale_y_discrete(name="") + guides(fill=guide_legend(title="PPI")) # Nomeia os eixos e denomina a legenda
		resultado= resultado + theme(axis.text=element_text(size = 12, family= "serif"), 
		panel.background = element_rect(fill="white"), axis.title = element_text (size =14, family="serif")) # O gráfico terá essas definições pré definidas com a função theme(): tamanho e fonte dos textos e background do gráfico na cor branca
		resultado= resultado + coord_flip() # Esta função permite que o gráfico fique na horizontal
		ggsave(filename="grafico_ppi.jpg", plot=resultado) #Salva o gráfico no formato jpeg no diretório 
		dev.off() # Fecha o dispositivo 
		} 
       		else # Se "gráfico= FALSE", a função irá retornar apenas os valores dos índices calculados e inseridos no data.frame
		{
		indice=(x$n/x$area)*0.02 # Cálculo do índice desejado
		resultado=data.frame(x,indice)  # Adicionar os valores obtidos ao data.frame
		}
		return(resultado) # Retorna  resultado
		}
##Fim da função

PPI			package:unknown			R Documentation

Essa função calcula o Pellet Pollution Index, índice que que indica o nível de poluição por pellets de plástico em uma determinada área.

Description:

Essa função calcula o Pellet Pollution Index e retorna um gráfico de barras que indica os níveis de poluição por cores e acrescenta uma nova coluna ao data.frame de dados com os valores dos índice calculados.

Usage:

PPI= function(x, rmNA=TRUE, grafico=TRUE) 

Arguments:
x: dados utilizados na forma de data.frame (local, número de pellets e área amostrada)
rmNA=TRUE: retira os NAs dos dados	
grafico=TRUE: retorna um gráfico de barras

Details:

Os nomes no objeto de entrada da função (data.frame) devem ser mantidos.
Recomenda-se retirar os valores NAs.

Value:

A função retorna um gráfico de barras com os valores dos índices plotados em função dos locais amostrados, o qual
as cores escuras representam níveis altos de poluição e as mais claras, níveis mais baixos.
Este gráfico será salvo no formato jpg no diretório de trabalho.
A função também retorna um data.frame que integra os dados originais e os calculados pela função.

Warning:

A confecção do gráfico requer a instalação do pacote ggplot2, caso o pacote não esteja instalado a função não rodará.

Author(s):
Marcela Corrêa Vedolin
(ma.vedolin@gmail.com)

References:
Crawley, M. 2007. The R book.  John Wiley & Sons Ltd, England.
Fernandino, Gerson, Elliffa, Carla I., Silva, Iracema R., & Bittencourt, Abílio C.S.P.. (2015). How many pellets are too many? The pellet pollution index as a tool to assess beach pollution by plastic resin pellets in Salvador, Bahia, Brazil. 
Revista de Gestão Costeira Integrada, 15(3), 325-332.


Examples:

Dados de entrada: objeto da classe data.frame 
local= c("Ilha do Cardoso","Guarau","Sonho","Vila SP","Gonzaga","Enseada","Santiago","Massaguacu","Praias Grande","Fazenda") #Locais (praias) amostrados
n=c(40,24,37,43,220,113,57,31,62,11) #número de pellets encontrados 
area=rep(0.5, 10) #área amostrada (m2), caso as áreas sejam as mesmas recomenda-se usar a função rep()
x=data.frame(local,n,area) #criar objeto de entrada com a função data.frame()
x #conferir objeto criado

Aplicar função: PPI(x)

funcao.r