ecovirt:roteiro:pad_spat
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ecovirt:roteiro:pad_spat [2021/09/20 11:41] adalardo [L de Ripley (L(r))] |
ecovirt:roteiro:pad_spat [2021/09/20 12:23] adalardo [O-ring (O(r))] |
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| Linha 64: | Linha 64: | ||
| 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. | 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)) ==== | + | ==== K de Ripley ==== |
| {{:ecovirt:roteiro:ripleys_game.jpg?100 |}} | {{:ecovirt:roteiro:ripleys_game.jpg?100 |}} | ||
| - | O L de Ripley é uma medida da densidade média ao redor de cada ponto. Para cada ponto na área de estudo é calculada a densidade no interior de um círculo de raio r centrado no ponto (área cinza da figura). Em seguida, calcula-se uma média desses valores obtidos para todos os pontos. | + | O K de Ripley é uma medida da densidade média ao redor de cada ponto. Para cada ponto na área de estudo é calculada a densidade no interior de um círculo de raio r centrado no ponto (área cinza da figura). Em seguida, calcula-se uma média desses valores obtidos para todos os pontos. |
| - | + | ||
| - | A operação é repetida para diferentes valores de $r$. O $L(r)$ é uma medida derivada dessa densidade média ao redor dos pontos em função do raio de influência $(r)$, que permite avaliar de maneira contínua a agregação dos indivíduos. | + | |
| <WRAP center round box 80%> | <WRAP center round box 80%> | ||
| Linha 77: | Linha 75: | ||
| </WRAP> | </WRAP> | ||
| - | O $L_{(r)}$ é baseado na função K de Ripley, que é a densidade média de pontos a uma dada distância $r$ de cada ponto, dividida pela intensidade ($\lambda$) dos pontos na área de estudo((intensidade, nesse caso, é a densidade total; número de pontos médio por unidade de área)): | + | |
| + | A operação é repetida para diferentes valores de ''r'', que permite avaliar de maneira contínua o valor de ''K'' para diferentes escalas. | ||
| $$ K_{(r)} = \frac{\sum_{i\neq{j}}^{i}I({d_{ij}<r})}{n}\frac{1}{\lambda}$$ | $$ K_{(r)} = \frac{\sum_{i\neq{j}}^{i}I({d_{ij}<r})}{n}\frac{1}{\lambda}$$ | ||
| Linha 87: | Linha 87: | ||
| * $n$ é o número de pontos total. | * $n$ é o número de pontos total. | ||
| - | A interpretação visual do $K_{(r)}$ não é muito intuitiva por ser uma função cumulativa. Por isso foi criado o L de Ripley, $L_{(r)}$, que é a transformação: | + | A interpretação visual do ''K'' não é muito intuitiva por ser uma função cumulativa associada à área do círculo relativo a ''r''. O L de Ripley, por sua vez, é a padronização deste valor: |
| $$ L_{(r)}= (\sqrt{\frac{K_{(r)}}{\pi}}-r) $$ | $$ L_{(r)}= (\sqrt{\frac{K_{(r)}}{\pi}}-r) $$ | ||
| + | |||
| + | Esta transformação faz com que o valor de ''L'' para uma distribuição completamente aleatória seja sempre ''0'' e ''L > 0'' indica agregação, enquanto ''L < 0'' indica padrão homogêneo. | ||
| - | que tem uma interpretação mais simples: $L(r)>0$ indica agregação, enquanto $L(r)<0$ indica padrão homogêneo. | ||
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| Linha 100: | Linha 101: | ||
| A estatística **O-ring** é similar ao L de Ripley, mas baseada em um anel, ao invés de um círculo. É medida pela contagem do número de pontos em um anel de raio r e largura fixa. Da mesma forma que o L-Ripley também são calculadas as intensidades para diferentes tamanhos de anel, mantendo a largura fixa. | A estatística **O-ring** é similar ao L de Ripley, mas baseada em um anel, ao invés de um círculo. É medida pela contagem do número de pontos em um anel de raio r e largura fixa. Da mesma forma que o L-Ripley também são calculadas as intensidades para diferentes tamanhos de anel, mantendo a largura fixa. | ||
| + | <WRAP center round box 80%> | ||
| {{ :ecovirt:roteiro:o-ring.jpeg?200 |}} | {{ :ecovirt:roteiro:o-ring.jpeg?200 |}} | ||
| Figura: Implementação da estatística //O-ring//: contagem do número de pontos distantes de //i// ao longo do raio //r//. Extraído de Wiegand & Moloney (2004). | Figura: Implementação da estatística //O-ring//: contagem do número de pontos distantes de //i// ao longo do raio //r//. Extraído de Wiegand & Moloney (2004). | ||
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| + | </WRAP> | ||
| Logo, definimos $O(r)$ como: | Logo, definimos $O(r)$ como: | ||
ecovirt/roteiro/pad_spat.txt · Última modificação: 2022/09/27 12:40 (edição externa)
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