Mestrando pelo Programa de Pós-Graduação em Zoologia do IB/USP. Minha tese intitula-se “Escolha de parceiros por machos em Nephila clavipes”.

BECO Lab

Currículo Lattes

Contato: pietro_pollo@hotmail.com

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A função teria como objetivo analisar a distribuição e densidade de dois fatores de organismos (e.g., machos e fêmeas de uma mesma espécie, dois morfotipos, duas espécies) com uma exploração gráfica a fim de verificar se existe heterogeneidade espacial.

O input da função seria um data frame com três colunas: as coordenadas métricas de cada indivíduo (x e y) e o fator a qual cada indivíduo pertence.

A saída da função seriam mapas no estilo heat map, em que um gradiente de cor representa a densidade populacional ou a razão populacional entre os dois fatores. Contudo, o usuário também terá a opção de gerar somente as matrizes contendo o número de ocorrências em cada quadrante (usadas para produzir os plots) se desejar.

O usuário também poderá escolher a escala da análise (em quantos segmentos ou quadrantes os eixos serão divididos) e se deseja o plot (ou matriz) dos dados referentes ao primeiro fator, dos dados referentes ao segundo fator ou um overlay dos dois (fator 1/fator 2).

Um exemplo hipotético de plot gerado em que quanto mais roxo o quadrante, maior a razão fêmeas/machos e quanto mais verde-água, menor é a razão fêmeas/machos:

A função faria matrizes de distância mínima entre os indivíduos (semelhantes ao exercício 8.1) e calcularia a mudança aleatória dos pontos no tempo t+x com um índice de dispersão/locomoção dado pelo usuário (e.g., 5 m/dia). O input seria um data frame ou matriz com as coordenadas métricas de cada indivíduo. O output seria a matriz de distância mínima entre indivíduos no tempo t desejado. Contudo, teria que descobrir como fazer infinitas vezes um cálculo em cima outro cálculo previamente feito (e.g., matriz no tempo t=2 tem que usar a matriz de t=1 e assim por diante).

A função teria como objetivo pegar dados de ocorrência a partir de um database online (e.g., iNaturalist). O input da função seriam palavras-chave de interesse (espécie, gênero, família), ou seja, um conjunto de caracteres. O output seria uma matriz com duas colunas (latitude e longitude), em que cada linha corresponderia a um indivíduo.

A função teria como objetivo analisar a distribuição e densidade de dois fatores de organismos (e.g., machos e fêmeas de uma mesma espécie, dois morfotipos, duas espécies) com uma exploração gráfica a fim de verificar se existe heterogeneidade espacial, em especial a razão entre os dois fatores de organismo.

Um data frame com três colunas (as coordenadas métricas de cada indivíduo (x e y) e o fator a qual cada indivíduo pertence)

Mapas no estilo heat map, em que um gradiente de cor representa a densidade populacional ou a razão populacional entre os dois fatores. Contudo, o usuário também terá a opção de gerar somente as matrizes contendo o número de ocorrências em cada quadrante (usadas para produzir os plots) se desejar (ver argumentos abaixo).

1 - w (número inteiro >2): a escala, quantos segmentos serão gerados ou o tamanho real de cada segmento (ver argumento shape).

2 - shape (“rec”;“sqr”): a maneira que a segmentação dos dados é feita. Se shape=“rec”, a range de x e a range de y será dividida em w segmentos, isto é, a matriz final terá w linhas e w colunas. Se shape=“sqr”, w é o valor do lado de cada quadrado gerado (w=1 significa que cada segmento gerado tem 1mx1m).

Para melhor visualizar a diferença, dois resultados de mesmo w (=20), com shape=“rec” e =“sqr” respectivamente (atente-se às diferenças entre eixo x e y):

3 - output (1; 2; 3): difere o retorno da função. Se output=1, retorna o resultado para a distribuição espacial apenas dos dados de fator 1; se output=2, retorna o resultado para a distribuição espacial apenas dos dados de fator 2. Se output=3, retorna o resultado espacial da razão entre os dados de fator 1 pelos dados de fator 2.

4 - plot (“y”;“n”): se o usuário deseja o gráfico (plot=“y”) ou a matriz em si (plot=“n”).

Função do Pietro: matrixmap