ecovirt:roteiro:pad_spat
Diferenças
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ecovirt:roteiro:pad_spat [2021/08/03 16:56] adalardo [Contexto] |
ecovirt:roteiro:pad_spat [2021/09/20 11:39] adalardo [Padrões multiescala] |
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| ===== Contexto ===== | ===== Contexto ===== | ||
| - | Um padrão espacial é uma estrutura previsível que pode ser detectada e quantificada. Em geral, considera-se que um padrão é uma estrutura diferente do aleatório, entretanto, no caso dos padrões espaciais (e outros também) o padrão aleatório também pode ser considerado um padrão, afinal tem {{:ecovirt:roteiro:26_fha_rshow_terra5.jpg?300 |}}alguma previsibilidade ((por exemplo, em relação ao número médio de indivíduos)) e pode ser detectado e quantificado. Existem diversas métricas utilizadas para quantificar agregação de indivíduos que são capazes de diferenciar, com maior ou menor eficiência, os três padrões espaciais básicos: aleatório, homogêneo e agregado. | + | Um padrão espacial é uma estrutura previsível que pode ser detectada e quantificada. Em geral, considera-se que um padrão é uma estrutura diferente do aleatório, entretanto, no caso dos padrões espaciais (e outros também) o padrão aleatório também pode ser considerado um padrão, afinal tem {{:ecovirt:roteiro:26_fha_rshow_terra5.jpg?300 |}}alguma previsibilidade ((por exemplo, em relação ao número médio de indivíduos)) e pode ser detectado e quantificado. Existem diversas métricas utilizadas para descrever a distribuição de indivíduos que são capazes de diferenciar, com maior ou menor eficiência, os três padrões espaciais básicos: aleatório, homogêneo e agregado. |
| <WRAP center round box 60%> | <WRAP center round box 60%> | ||
| //**__Padrões Espaciais__**// | //**__Padrões Espaciais__**// | ||
| - | * aleatório: a distribuição dos indivíduos não é diferente do que seria esperado por uma distribuição ao acaso; | + | * ''aleatório'': a distribuição dos indivíduos não é diferente do que seria esperado por uma distribuição ao acaso; |
| - | * regular ou homogêneo: os indivíduos estão regularmente espaçados. É chamado também de padrão disperso, pois é o maior distanciamento médio possível entre indivíduos; | + | * ''regular'' ou ''homogêneo'': os indivíduos estão regularmente espaçados. É chamado também de padrão disperso, pois está relacionado ao maior distanciamento possível entre indivíduos; |
| - | * agregado: os indivíduos estão mais próximos do que esperado por um padrão aleatório. | + | * ''agregado'': os indivíduos estão mais próximos do que esperado por um padrão aleatório, formando agrupamentos. |
| </WRAP> | </WRAP> | ||
| Linha 23: | Linha 23: | ||
| Detectar um padrão espacial pode ser importante tanto para entender os mecanismos que geram o padrão, como para decidir o método e a escala de amostragem e planejar o manejo de uma população. Algumas propriedades desejáveis de uma medida do padrão espacial são: | Detectar um padrão espacial pode ser importante tanto para entender os mecanismos que geram o padrão, como para decidir o método e a escala de amostragem e planejar o manejo de uma população. Algumas propriedades desejáveis de uma medida do padrão espacial são: | ||
| - | * diferenciar claramente o padrão: desde a total uniformidade até a aleatoriedade e a agregação; | + | * diferenciar claramente o padrão; |
| - | * não ser afetada por: tamanho da amostra, densidade populacional ou pela variação no tamanho e na forma da parcela; | + | * não ser afetada por: tamanho da amostra, densidade populacional ou pela variação no tamanho e na forma da amostra; |
| - | * ser estatisticamente tratável: possível calcular um intervalo de confiança e testar a diferença entre amostras. | + | * ser estatisticamente tratável: passível de calcular a incerteza do valor e testar a diferenças entre amostras. |
| - | Para essa prática usaremos uma estimativa de aleatoriedade de pontos chamada K-Ripley. Primeiro iremos utilizar dados de distribuição de pontos simulados com diferentes padrões e em seguida utilizar a mesma técnica para detectar o padrão espacial em uma população natural. | + | Para essa prática usaremos uma estimativa de aleatoriedade de pontos chamada K-Ripley. Primeiro iremos utilizar dados de distribuição simulados com diferentes padrões e em seguida utilizar a mesma técnica para detectar o padrão espacial em uma população natural. |
| - | <WRAP round box center leftalign 60% > | + | <WRAP round box center leftalign 100% > |
| //**__Roteiro__**// | //**__Roteiro__**// | ||
| - | /* [[ep1| Parte 1]]: simulando amostras dentro da parcela; */ | + | /* [[ep1| Parte 1]]: simulando amostras dentro da parcela; |
| * [[2019:roteiros:ep2|Padrão Multiescala]] | * [[2019:roteiros:ep2|Padrão Multiescala]] | ||
| + | */ | ||
| </WRAP> | </WRAP> | ||
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| O roteiro de [[ep1|índice de dispersão]]((podem rodá-lo em outro momento!)) demonstra como o padrão de distribuição pode ser afetado pelo tamanho da parcela usada. Isso significa que o padrão espacial pode ser **dependente de escala**. | O roteiro de [[ep1|índice de dispersão]]((podem rodá-lo em outro momento!)) demonstra como o padrão de distribuição pode ser afetado pelo tamanho da parcela usada. Isso significa que o padrão espacial pode ser **dependente de escala**. | ||
| */ | */ | ||
| - | Nesta prática vamos quantificar o padrão espacial usando um método multiescala. Os métodos de multiescala permitem, com uma única métrica, avaliar como o padrão espacial varia com a escala. Ao invés de trabalhar com amostras de uma população de interesse iremos descrever o padrão espacial para o conjunto total de indivíduos em uma população. Neste caso, temos um censo da população numa área delimitada e iremos ver o que acontece com as medidas de agregação desde a escala de indivíduos vizinhos até a escala mais ampla da população. | + | Nesta prática vamos quantificar o padrão espacial usando um método multiescala. Os métodos de multiescala permitem, com uma única métrica, avaliar como o padrão espacial varia com a escala. Iremos descrever o padrão espacial para o conjunto total de indivíduos em uma população em uma área delimitada e iremos avaliar o padrão desde a escala da vizinhança dos indivíduos até a escala mais ampla da população. |
| <WRAP right round box 25%> | <WRAP right round box 25%> | ||
| {{ :ecovirt:roteiro:mandelbrot-fractals-o.gif?|}} | {{ :ecovirt:roteiro:mandelbrot-fractals-o.gif?|}} | ||
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| - | Para a prática vamos utilizar um programinha chamado [[https://www.ufz.de/index.php?en=41413|Programita]], feito pelo pesquisador Thorsten Wiegand para quantificar o padrões espaciais usando medidas multiescala baseadas em distância entre pontos. Para baixar o manual do **Programita** clique {{:ecovirt:roteiro:manualprogramita2004b.pdf|aqui}}. | + | Para a prática vamos utilizar um programinha chamado [[https://www.ufz.de/index.php?en=41413|Programita]], feito pelo pesquisador Thorsten Wiegand para quantificar o padrões espaciais usando medidas multiescala baseadas em distância entre pontos. Para baixar o manual do **Programita** clique |
| - | No **Programita** existem várias medidas que podem ser usadas para calcular agregação, vamos usar duas delas: o **O-ring** e o **L de Ripley**. | + | {{:ecovirt:roteiro:manualprogramita2004b.pdf|aqui}}. |
| - | Ambas são abordagens baseadas em pontos, que utilizam o cálculo de distâncias ponto a ponto dentro de uma área delimitada. Essas medidas podem ser usadas para análises univariadas, ou seja, identificando o padrão para uma única classe de pontos, ou para análises bivariadas, que identifica o padrão entre dois tipos de pontos. As análises bivariadas podem ser usadas no contexto de populações para verificar se indivíduos de um dado estágio estão espacialmente associados a outro, ou no contexto de estruturação de comunidades para analisar a agregação de uma espécie ao redor de outra. | + | No **Programita** existem várias medidas que podem ser usadas para calcular o padrão espacial, vamos usar duas delas: o **L de Ripley** e o **O-ring**. |
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| + | Ambas são abordagens baseadas em pontos, que utilizam o cálculo de distâncias ponto a ponto dentro de uma área delimitada. Essas medidas podem ser usadas para análises univariadas, ou seja, identificando o padrão para uma única classe de pontos, ou para análises bivariadas, que identifica o padrão entre dois tipos de pontos. As análises bivariadas podem ser usadas no contexto de populações para verificar se indivíduos de um dado estágio estão espacialmente associados a outro, ou no contexto de estruturação de comunidades para analisar se há atração ou repulsão na ocorrência de uma espécie em relação a outra. | ||
| ==== L de Ripley (L(r)) ==== | ==== L de Ripley (L(r)) ==== | ||
| Linha 130: | Linha 133: | ||
| ==== Instruções gerais ==== | ==== Instruções gerais ==== | ||
| - | * 1. baixe os arquivos relacionados ao padrão espacial 1 ou 2: | + | * 1. baixe os arquivos relacionados ao padrão espacial 1 ou 2. Caso abra uma página mostrando os dados, clique no link com o botão direito do mouse para salvar o arquivo no seu computador: |
| <WRAP center round box 80%> | <WRAP center round box 80%> | ||
| //**__ Dados para Análise Espacial__**// | //**__ Dados para Análise Espacial__**// | ||
| Linha 147: | Linha 150: | ||
| </WRAP> | </WRAP> | ||
| - | * baixe o {{:ecovirt:roteiro:programita.zip|programita aqui}} na mesma pasta do arquivo de dados; | + | * caso não tenha o ''programita'' instalado, baixe o {{:ecovirt:roteiro:programita.zip|programita aqui}} na mesma pasta do arquivo de dados; |
| * descompacte o arquivo //programita.zip//; | * descompacte o arquivo //programita.zip//; | ||
| - | * clique 2x para abrir o arquivo executável ProgramitaJulio2006.exe. | + | * clique 2x para abrir o arquivo executável ''ProgramitaJulio2006.exe''. |
| Linha 202: | Linha 205: | ||
| * 7. Feito tudo isso, você deve estar assim: | * 7. Feito tudo isso, você deve estar assim: | ||
| <WRAP center round box 60%> | <WRAP center round box 60%> | ||
| - | {{ :2014:roteiros:programita.jpg?300 |}} | + | |
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| + | {{ :ecovirt:roteiro:programita.jpg?300 |}} | ||
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ecovirt/roteiro/pad_spat.txt · Última modificação: 2022/09/27 12:40 (edição externa)
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