Mestrando em Zoologia pela Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC). Trabalha com foco em Ecologia de Baleias-Franca-Austrais (Eubalaena australis).

Moreno Pereira

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Contextualização

Animais endotérmicos mantém a temperatura interna do corpo elevada pela produção interna de calor que pode ser mantida ou dissipada para o ambiente dependendo das condições ambientais. Essa dissipação de calor é feita através de janelas térmicas nos corpos dos animais, que são caracterizadas por regiões de alta vascularização e pouco ou nenhum tipo de isolamento térmico(TATTERSALL; CADENA, 2010; WILLIAMS, 1990). Nesse sentido, câmeras térmicas capazes de capturar a temperatura superficial do corpo de animais, vem sendo utilizadas para estudar a dinâmica de troca de calor(TATTERSALL; CADENA, 2010) Com o objetivo de facilitar a análise de dados desse tipo de pesquisa a função irá tratar dados de duas variáveis quantitativas (temperatura de um membro corpóreo de um animal e temperatura ambiente) e gerar um teste de correlação da diferença entre as variáveis pela variável temperatura junto com um gráfico. Em outras palavras “O membro que está sendo analisado funciona como uma janela térmica no animal de estudo ?”

Planejamento da função

Entrada: - temp (ambiente, corpo, teste, gráfico)

ambiente = vetor com valores de temperatura do ambiente (classe: numeric).

corpo = vetor com valores de temperatura (classe: numeric).

teste = TRUE realiza teste de correlação entre as variáveis

gráfico=TRUE realiza o gráfico da análise

Verificando os parâmetros:

ambiente e corpo tem o mesmo tamanho de vetor ? se não, escreve “Ambiente e corpo precisam ter o mesmo comprimento”

ambiente é um vetor da classe numeric? Se não, escreve: “Ambiente precisa ser um vetor da classe numeric”

corpo é um vetor da classe numeric? Se não, escreve: “corpo precisa ser um vetor da classe numeric”

Pseudo-código:

1.Cria objeto temperaturas com a tabela com os dados de temperaturas dos membros e do ambiente.

2.Cria uma coluna no objeto temperaturas com a diferença entre temperatura do membro analisado com ambiente.

3.Cria objeto com a correlação entre as variáveis.

4.Plota área para gráfico com as temperaturas do membro analisado com a temperatura ambiente

5.Retorna a correlação entre as variáveis

O uso de drones vem sendo usado em estudos com mamíferos aquáticos de diversas formas. Uma delas é no uso de captura de imagens para estimar condições corpóreas. Para tanto, na captura de imagens dorsais de baleias jubartes, deve-se dividir a superfície da imagem em segmentos trapezoidais onde o índice de condição corpórea se dará pela somatória da área de todos os segmentos (Christiansen et al.,2016)

Christiansen et al.,2016

A função irá utilizar as medidas para calcular a área dos segmentos corpóreos e ter como saída o índice de condição corpórea do animal

Planejamento da função

Entrada: condicao (medidas, rmNA= TRUE)

medidas= data frame com valores da altura, base maior e base menor dos segmentos

rmNA = remove as linhas com NAs.

Verificando os parâmetros:

medidas é um objeto da classe data.frame ? se não, escreve “ medidas precisa ser um objeto da classe data frame”

Verifica se o data frame tem as colunas “base.g, base.p e altura”

Verifica se o data frame tem NAs

Pseudo-código:

1.Cria um objeto soma com a soma dos valores das bases.

2.Entra em um ciclo for() com contador i e cria o objeto altura2 com todos os valores das alturas divididos por 2 .

3.Cria um objeto com todas as áreas do segmento.

4.Retorna a somatória de todos os segmentos com o índice de condição corpórea do animal

BCI <- sum((medidas$h)/2)* (medida$a + medidas$b), na.rm= rmNA)

Acabei seguindo com a proposta B e implementando novos argumentos na função com a ajuda dos monitores para deixa-la mais ampla e um pouco mais complexa. Segue o link para o trabalho final.

Trabalho Final