Aluno de mestrado no Departamento de Fisiologia, IB-USP, no laboratório de Cronobiologia Animal, sob orientação da Prof. Dra. Gisele Oda. Desenvolvo projeto sobre fotoperiodismo e sazonalidade reprodutiva em roedores subterrâneos do gênero Ctenomys.

Meus Execícios

Em estudos de padrões de atividade e ritmos biológicos o índice de diurnalidade, proposto por Hoogenboom (1984), é usado para medir o quanto um animal está noturno ou diurno. Esse índice é particularmente útil em estudos que avaliam a alteração do padrão de atividade sazonal ou de animais que mudam de noturnos para diurnos em certas situações experimentais. O Índice de diurnalidade é uma proporção entre a quantidade de atividade exibida durante as horas de claro e a atividade durante a fase de escuro. O índice é simétrico ao redor de 0 e pode variar de -1 até 1, onde 1 representa um animal completamente diurno e -1 um animal completamente noturno. Esse índice é calculado pela equação abaixo, onde Cd é a quantidade de atividade diurna e Cn é a quantidade de atividade noturna.

$$D = (C_d - C_n)/(C_d + C_n)$$

O objetivo da função é calcular o índice de diurnalidade de um intervalo de dias qualquer ao longo de um conjunto de dados.

diurnality (datetime, activity, interval = 1, sunrise = NULL, sunset = NULL, lat, long, timezone)

• datetime = Vetor de datahora no formato POSIXct
• activity = Vetor numérico
• interval = Número inteiro de dias para calculo do índice.
• sunrise = Horário de nascer do sol em formato HH:MM.
• sunset = Horário de por do sol em formato HH:MM.

• Receber o horário do nascer e do por do sol pelo usuário funcionará bem em casos onde dados não se estendam por um tempo muito longo. Porém, caso o volume de dados seja grande e se estenda por um ano, por exemplo, é necessário calcular a duração do dia a medida que o índice é calculado.

• Nesse caso pensei em usar a função getSunlightTimes do pacote suncalc para calcular a duração do dia. Dessa maneira, eu adicionaria mais três argumentos na função: latitude, longitude e timezone. Esses são os mesmos argumentos usados pela função getSunlightTimes. (Tenho dúvida se essa é uma boa prática)

1. Verificar argumentos:
   1. Se (sunrise == NULL & sunset == NULL) então:
      1. Se (lat == NULL $ long == NULL) então:
         1. Warning (“Fornecer dados para calculo do fotoperíodo”)
      2. Senão obtem valores de sunrise e sunset da função getSunlightTimes

1. ni = número intervalos possíveis dentro dos dados (total de dias dos dados/interval)
2. For de i de 1:ni
   1. Atribuir dados que estão dentro do intervalo a um novo vetor activity.interval
   2. Recalcula sunrise e sunset usando getSunlightTimes
   3. nr = lenght(activity.interval)
      1. For j de 1:nr
         1. Horário do registro[j] está no intervalo entre sunrise e sunset?
         2. Se sim day.act = day.act + atividade do registro[j]
         3. Se não night.act = night.act + atividade do registro[j]
      2. Fim do loop
   4. Calcular índice do intervalo diurnality[i] = (day.act - night.act)/(day.act + night.act)
3. Fim do Loop

• Um vetor com os índices calculados.
• Um gráfico de pontos mostrando a variação da diurnalidade ao longo do tempo, semelhante a:

• http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/ColeBeck/datestimes.pdf
• https://www.gormanalysis.com/blog/dates-and-times-in-r-without-losing-your-sanity/
• https://www.r-project.org/doc/Rnews/Rnews_2001-2.pdf
• Hoogenboom, I., Daan, S., Dallinga, J.H. et al. Oecologia (1984) 61: 18.

datetime	activity
05/03/2019 08:05:30.000	0.075
05/03/2019 08:10:30.000	0.057
05/03/2019 09:05:30.000	0.170
05/03/2019 09:10:30.000	0.210
05/03/2019 09:15:30.000	0.241
.
.
.
28/03/2019 22:05:30.000	0.000
28/03/2019 22:10:30.000	0.001
28/03/2019 22:05:30.000	0.020
28/03/2019 22:10:30.000	0.009

O twitter é, infelizmente, o meio de comunicação oficial de Bolsonaro. Acompanhar as postagens do presidente, no entanto, é um exercício de paciência. Assim, minha segunda proposta é fazer uma função que receba o nome de um usuário qualquer do twitter e retorne alguns gráficos que sumarizem o número de tweets, RTs e curtidas por dia. Além disso, permitir ao usuário fornecer uma ou mais palavras chaves para fazer uma busca específica dentro dos twitts. A idéia é reproduzir algo como feito nesse artigo do Nexo porém para uso continuo.

plot.tweet(user, n = 1000, keywords = NULL)

• user = nome do usuário no twitter.
• keywords = palavras chaves a serem buscadas nos tweets do usário.
• n = número de tweets a serem recuperados, dever ser menor do que 3200.

1. Verificar argumentos
2. Conectar com API do twitter usando o pacote rtweet
3. Fazer chamada para recuperar dados do usuário desejado
4. Atribui o resultado da busca à variável tweets
5. Plot de Quantidade de tweets, RTs e curtidas em formato de calendário usando ggplot2

1. Se lenght(keywords) > 1 então:
   1. Cria uma lista tweets.summary que recebe na posição [ [1] ] os valores de média de tweets por dia, média de RTs por tweet e médias de curtidas por tweet
   2. For i de 1:lenght(keywords)
      1. tweets.keywords = grep(keyword[i], tweets)
      2. Plot de quantidade de tweets por palavra chave usando ggplot2
      3. tweets.summary[ [i+1] ] recebe os valores da média de tweets com a palavra chave por dia, média de RTs por tweet e médias de curtidas por tweet
   3. Fim do for
2. Se não:
   1. Cria uma vetor tweets.summary que recebe os valores de média de tweets por dia, média de RTs por tweet e média de curtidas por tweet.

1. Uma lista ou vetor com os valores médios de tweets por dia, RTs por tweet e curtidas por tweet
2. Gráficos do tipo heatmap com a quantidade de tweets, RTs e curtidas por dia

http://r-statistics.co/Top50-Ggplot2-Visualizations-MasterList-R-Code.html#Calendar%20Heat%20Map http://www.roymfrancis.com/calendar-plot-with-ggplot2/

diurnality.r

##################################
# Calculo do indice de diunalidade
# Jefferson Silva
###################################

diurnality = function(datetime, activity, interval = 1, lat = NULL, lon = NULL, sunrise = NULL, sunset = NULL, graph = TRUE){
	
	# checa se pacotes necessários estão instalados
	if (!require(suncalc)){
		# Instala pacotes caso não estejam instalados
		install.packages("suncalc")
	}else
	{
		# carrega pacotes necessários
		# suncalc é usado para calcular a duração do dia em determinado dia do ano dado as coordenadas do local
		require(suncalc)
	}
	
	#####################
	# Verifica argumentos
	#####################
	
	#### Datetime deve ser do tipo POSIXct para evitar erros futuros
	if(!inherits(datetime, "POSIXct")){
		# caso não seja a função é parada
		stop("Argumento 'datetime' deve ser da classe POSIXct")
	}

	# Intervalo para calculo do indice deve ser > 1
	if(interval<=0){
		stop("Argumento 'interval' deve ser >= 1")
	}
	
	if(!is.numeric(activity)){
		stop("Argumento 'activity' deve ser numérico.")
	}
	
	if(length(activity) != length(datetime)){
		stop("Argumentos 'datetime' e 'activity'devem ter o mesmo tamanho.")
	}
	
	#### Devem ser preenchido (sunrise e sunset) ou então (lat, lon)
	if(is.null(sunrise) | is.null(sunset)){
		if(is.null(lat) | is.null(lon) ){
			# Nenhum dos conjuntos de argumentos foi fornecido
			stop("É necessário fornecer manualmente o valor de nascer e pôr do sol ou as coordenadas do local.")
		}
		else{
			# caso apenas lat lon sejam fornecidas
			cat(">>> A duração do dia será automaticamente calculada usando as coordenadas fornecidas.\n")
			# atrbui TRUE para uma variavel indicadora, o que significa que a duração do dia seá calculada usando o pacote suncalc
			coord = TRUE
		}
	}
	else{
		if(is.null(lat) | is.null(lon)){
			# checa se sunrise e sunset estão no formato correto de HH:MM
			if ( is.na(as.POSIXct(paste(Sys.Date(), sunset), format = "%Y-%m-%d %H:%M")) | is.na(as.POSIXct(paste(Sys.Date(), sunrise), format = "%Y-%m-%d %H:%M"))) {
				stop("'Sunrise' ou 'Sunset' não estão no formato HH:MM.")
			}
			else{
				# caso apenas sunrise e sunset sejam fornecidos
				cat(">>> A duração do dia será feita com base no horário de nascer e pôr do sol fornecidos.")
			}
			# atrbui FALSE, indicando que será usado os valores de sunrise e sunset fornecidos pelo usuário
			coord = FALSE
		}
		else{
			# Os dois conjuntos de argumentos foram fornecidos
			stop("Apenas um conjunto de argumentos deve ser fornecido entre horário de nascer e pôr do sol e as coordenadas.")
		}
	}

	
	####################
	## calcula indice ##
	####################
	
	# Combina dados de entrada em um dataframe, o que facilita a manipulação.
	df = data.frame(datetime, activity)
	# omite NAs
	df = na.omit(df)

	# Usar coordenadas para calculo da duração do dia?
	if (coord == FALSE){
		## Esse bloco de código cria uma nova coluna no dataframe
		## A nova coluna 'daylight' indica que o registro correspondente aquela linha foi realizado durante o dia
		# Para cada linha extrai somente o valor da data, descartando as horas
		dates = as.Date(df$datetime)
		# concatena a data correspondete daquela linha com o horário de nascer e pôr do sol
		sunrise = paste(dates, sunrise)
		sunset = paste(dates, sunset)
		# Verifica se o registro foi feito entre as horas de nascer e por do sol e adiciona a nova coluna 'daylight' ao dataframe
		df$daylight = ifelse(test = df$datetime >= sunrise & df$datetime <= sunset, yes = TRUE, no = FALSE)

	}	
	else{
		## Para conseguir dados de nascer e por do sol, temos três opções em três pacotes diferentes: 
		## suncalc::getSunlightTimes, maptools::sunriset e StreamMetabolism::sunrise.set
		## Em tempo de execuçao suncalc::getSunlightTimes foi mais rápido do que as outras funçoes
		# cria novo vetor com as datas de nasce e por do sol para cada linha do df
		sun = getSunlightTimes(as.Date(df$datetime), lat = lat, lon = lon, keep = c("sunrise", "sunset"))
		# Verifica se df está entre as horas de nascer e por do sol e adiciona a nova coluna 'daylight' ao dataframe.
		df$daylight = ifelse(test = df$datetime >= sun$sunrise & df$datetime <= sun$sunset, yes = TRUE, no = FALSE)
	}
	
	# Cria uma string de acordo com o intervalo de dias fornecido nos argumentos
	b = paste(as.character(interval),"days")
	# Cria um fator que corresponde ao intervalo de cada uma das linhas do df.
	cuts = cut(x = df$datetime, breaks = b)
	#  Cria uma lista dividida por intervalos
	datetime.list = split(x = df, f = cuts)
	# Separa atividade que acontece durante dia ou noite e calcula o indice de diurnalidade (Hoogenboom, 1984)
	d.index = sapply(datetime.list, 
					 function(x){
					 	# indexa valores de atividade que acontecem durante o dia
					 	actv.day = x$activity[x$daylight]
					 	# indexa valores de atividade que acontecem durante a noite
					 	actv.night = x$activity[!x$daylight]
					 	# somatória da atividade diurna
					 	actv.day = sum(actv.day)
					 	# somatória da atividade noturna
					 	actv.night = sum(actv.night)
					 	# calculo do indice de diurnalidade (Hoogenboom, 1984)
					 	d = (actv.day - actv.night)/(actv.day + actv.night)
					 }
	)

	##########
	## plot ##
	##########
	if(graph){
		# Prepara variaveis para criar retangulo e label do eixo X
		n = length(d.index)
		date.axis = strptime(names(d.index),"%Y-%m-%d")
		
		# Define como exibir as legendas
		if(interval >= 30){
			# Para intervalos maiores do que 30 dias exibe o nome do mês e o ano.
			date.axis = format(date.axis, "%b\n%Y")
		}
		else{
			# Para intervalos menores do que 30 dias exibe dia e nome do mês.
			date.axis = format(date.axis, "%d\n%b")
		}
		
		# prepara paramentros gráficos
		par(pch=16,  tcl=-0.3,  bty="l", cex.axis = 0.9, las = 1, cex.lab=1, mar=c(4,4,2,2))
		# plota pontos
		plot(d.index, 
			 main = "", 
			 xlab = "",
			 xaxt = "n",
			 ylab = "Diurnality Index",
			 ylim = c(-1,1)
		)
		# adiciona eixo X
		axis(1, at=1:n, labels=date.axis, mgp = c(3, 1.5, 0))
		# adiciona retangulo cinza na parte noturna do indice
		rect(xleft = c(-1,-1), ybottom = c(-2,-2), xright = c(n+2,n+2), ytop = c(0,0), col = rgb(0,0,0,0.009), lty=3, border = NA)
		# conecta pontos
		lines(x = 1:n, y = d.index, col = rgb(0,0,0,0.2), type = "b")
		# adiciona linha horizontal
		abline(h = 0, lty = 3, col = rgb(0,0,0,0.5))
	}

	############
	## return ##
	############
	return(d.index)

} #FIM DIURNALITY

help_diurnality.txt

diurnality                package:unknown                R Documentation

CÁLCULO DO ÍNDICE DE DIURNALIDADE

Description:

    Função para calcular o índice de diunalidade (Hoogenboom, 1984) usado em estudos de ritmos biológicos. A função   pode calcular o índice de diurnalidade usando dados de nascer e pôr-do-sol fornecidos pelo usuário ou calcular esses horários automaticamente pelas coordenadas geográficas do local de coleta. Além disso, produz um gráfico para visualização dos resultados.

Usage:

    diurnality(datetime, activity, interval = 1, lat = NULL, lon = NULL, sunrise = NULL, sunset = NULL, graph = TRUE)

Arguments:

    datetime: Um vetor da classe POSIXct que corresponde a data e o horário das coletas de dados.
  
    activity: Um vetor numérico que corresponde a atividade exibida em cada ponto de coleta de dados.
  
    interval: Número >= 1 que corresponde ao intervalo no qual o indíce de diurnalidade devera ser calculado. Como padrão o índice é calculado diariamente.
  
    lat: Latitude em valor numérico para cálculo automático da duração do dia.
  
    lon: Longitude em valor numérico para cálculo automático da duração do dia.
  
    sunrise: Caracter em formato HH:MM. Horário de nascer do sol para cálculo da duração do dia. Caso 'sunrise' e 'sunset' sejam fornecidos a duração do dia se manterá a mesma ao longo do tempo.
  
    sunset:  Caracter em formato HH:MM. Horário de pôr-do-sol para cálculo da duração do dia. Caso 'sunrise' e 'sunset' sejam fornecidos a duração do dia se manterá a mesma ao longo do tempo.
  
    graph: Logical. TRUE para exibição do gráfico. FALSE para não exibir o gráfico. 

Details:

    O índice de diurnalidade é calculado de acordo com a atividade exibida durante o dia ou durante a noite. Em casos onde a coleta de dados se extenda por um longo período de tempo, a duração do dia pode ser calculada automaticamente caso os argumentos 'lat, 'lon' sejam fornecidos. Caso a coleta de dados seja feita em ambiente de laboratório com luminosidade controlada, a duração do dia pode ser fornecida manualmente usando os argumentos 'sunrise' e 'sunset'. Somente um desses conjuntos de argumentos deve ser fornecido.

Value:

    Um vetor numérico com os valores dos indíces calculados.

    Gráfico de pontos com os valores dos indices de diunalidades calculados em função do tempo.

Warning:

    Se algum dos argumentos não for inserido corretamente a função não será executada, retornando uma mensagem de erro para identificação do problema.
     
Author(s):

    Jefferson Silvério
    jt.silverio@usp.br

References:

    Hoogenboom, I., Daan, S., Dallinga, J.H. et al. Oecologia (1984) 61: 18. https://doi.org/10.1007/BF00379084

See Also:

    suncalc
    suncalc::getSunlightTimes

Examples:

    datetime = seq(ISOdate(2018,7,1), ISOdate(2019,7,1), "5 min") # Gera dados de Julho/2018 até Julho/2019 com intevalos de 5 minutos
    activity = rpois(length(datetime), 5) # Gera dados de atividade 
    
    diurnality(datetime = datetime, activity = activity, lat = -23.5489, lon = -46.6388) # Coordenadas de SP
    diurnality(datetime = datetime, activity = activity, interval = 5, lat = -23.5489, lon = -46.6388) # Coordenadas de SP, calculado a cada 5 dias
    diurnality(datetime = datetime, activity = activity, interval = 30, lat = -23.5489, lon = -46.6388) # Coordenadas de SP, calculado a cada 30 dias 
    diurnality(datetime = datetime, activity = activity, interval = 2, lat = -28.8, lon = -66.934) # Coordenadas de La Rioja, Argentina. Calculado a cada 2 dias
    diurnality(datetime = datetime, activity = activity, interval = 5, sunrise = "07:00", sunset = "18:00") # Horário dos crespuculos se mantém constante, calculado a cada 5 dias