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ecovirt:roteiro:pad_spat

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ecovirt:roteiro:pad_spat [2021/09/20 12:26]
adalardo [O-ring (O(r))]
ecovirt:roteiro:pad_spat [2022/09/27 12:34]
127.0.0.1 edição externa
Linha 6: Linha 6:
  
 {{  :​ecovirt:​roteiro:​26_fha_rshow_terra3.jpg?​300|}} {{  :​ecovirt:​roteiro:​26_fha_rshow_terra3.jpg?​300|}}
-Investigar o padrão espacial em uma populações de +Investigar o padrão espacial em populações de plantas e discutir quais processos subjacentes poderiam gerar os padrões observados. Antes de tudo, porém, precisamos definir alguns conceitos. ​
-plantas e discutir quais processos subjacentes poderiam gerar os padrões observados. Antes de tudo, porém, precisamos definir alguns conceitos. ​+
  
 ===== Contexto ===== ===== Contexto =====
Linha 27: Linha 26:
   * ser estatisticamente tratável: passível de calcular a incerteza do valor e testar a diferenças 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 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 ​(e sua padronização chamada L-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 100% > <WRAP round box center leftalign 100% >
 //​**__Roteiro__**//​ //​**__Roteiro__**//​
Linha 60: Linha 59:
 {{:​ecovirt:​roteiro:​manualprogramita2004b.pdf|aqui}}. ​ {{:​ecovirt:​roteiro:​manualprogramita2004b.pdf|aqui}}. ​
  
-No **Programita** existem várias medidas que podem ser usadas para calcular o padrão espacial, vamos usar duas delas: ​ o  **de Ripley** e o **O-ring**. ​+No **Programita** existem várias medidas que podem ser usadas para calcular o padrão espacial, vamos usar duas delas: ​ o  **de Ripley ​(na verdade, vamos usar sua padronização L-Ripley)** e o **O-ring**. ​
  
 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. ​
Linha 84: Linha 83:
 Onde:  Onde: 
   * $d_{ij}$ é a distância do ponto $i$ ao ponto $j$;    * $d_{ij}$ é a distância do ponto $i$ ao ponto $j$; 
-  * $I({d_{ij}<​r})$ função indicadora, sendo 1 se o ponto está a uma distância menor que $r$ de $i$fora desse raio o ponto tem valor 0 +  * $I({d_{ij}<​r})$ função indicadora, sendo 1 se o ponto $j$ está a uma distância menor que $r$ do ponto $i$ e 0 se o ponto $j$ está fora desse raio $r$ ao redor de $i$  
-  * $n$ é o número de pontos total. ​+  * $n$ é o número de pontos total;  
 +  * $\lambda$ é a densidade dos pontos.
    
 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: ​ 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: ​
Linha 91: Linha 91:
 $$ L_{(r)}= (\sqrt{\frac{K_{(r)}}{\pi}}-r) $$ $$ L_{(r)}= (\sqrt{\frac{K_{(r)}}{\pi}}-r) $$
  
-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.+Esta transformação faz com que o valor de ''​L''​ para **uma distribuição completamente aleatória seja sempre ''​0''​**, para **uma distribuição agregada ​''​L > 0''​** e para **uma distribuição homogênea ​''​L < 0''​**.
  
  
Linha 99: Linha 99:
 {{:​ecovirt:​roteiro:​onion_ring.jpg?​200 ​ |Onion ring to rule them all}}  {{:​ecovirt:​roteiro:​onion_ring.jpg?​200 ​ |Onion ring to rule them all}} 
  
-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%> <WRAP center round box 80%>
Linha 112: Linha 112:
 Onde: Onde:
   * $r -l$ : é o raio menos a largura do anel ((igual ao raio interno do anel))   * $r -l$ : é o raio menos a largura do anel ((igual ao raio interno do anel))
-Na completa aleatoriedade espacial $O(r) = \lambda$ (intensidade do padrão), quando o padrão é agregado $O(r) > \lambda$ e quando é homogêneo $O(r) < \lambda$+Na completa aleatoriedade espacial ​(CAE) $O(r) = \lambda$ (intensidade do padrão), quando o padrão é agregado $O(r) > \lambda$ e quando ​o padrão ​é homogêneo $O(r) < \lambda$.
  
  
Linha 140: Linha 140:
 ==== Instruções gerais ==== ==== Instruções gerais ====
  
-  * 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:+  * 1. baixe os arquivos relacionados ao padrão espacial 01 **OU** 02 (você escolhe) __na mesma pasta em que o Programita esteja instalado__. Caso abra uma página mostrando os dados, clique no link com o botão direito do mouse para salvar o arquivo. Salve no formato "​.dat"​:
 <WRAP center round box 80%> <WRAP center round box 80%>
 //**__ Dados para Análise Espacial__**//​ //**__ Dados para Análise Espacial__**//​
Linha 158: Linha 158:
    
   * caso não tenha o ''​programita''​ instalado, 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 165: Linha 165:
  
  
-O **Programita** aceita arquivos de texto das extensões .dat e .asc. São arquivos em formato de texto, separados por tabulação (ou espaço). Os arquivo ​de dados possui ​a seguinte estrutura:+O **Programita** aceita arquivos de texto das extensões .dat e .asc. São arquivos em formato de texto, separados por tabulação (ou espaço). Os arquivos ​de dados possuem ​a seguinte estrutura:
  
 ** A primeira linha contém informações gerais sobre o arquivo de dados:** ** A primeira linha contém informações gerais sobre o arquivo de dados:**
-  * valor mínimo ​de x; +  * valor mínimo ​da coordenada ​x; 
-  * valor máximo ​de x; +  * valor máximo ​da coordenada ​x; 
-  * valor mínimo ​de y; +  * valor mínimo ​da coordenada ​y; 
-  * valor máximo ​de y; e+  * valor máximo ​da coordenada ​y; e
   * número total de indivíduos   * número total de indivíduos
  
Linha 177: Linha 177:
   * primeira coluna com as coordenadas x dos indivíduos;​   * primeira coluna com as coordenadas x dos indivíduos;​
   * segunda coluna com as coordenadas y dos indivíduos;​   * segunda coluna com as coordenadas y dos indivíduos;​
-  * terceira coluna ​com os pontos do padrão 1 identificados por 1 e do padrão 2 por ((no caso de dados bivariados));​  +  * no caso de dados univariados,​ a terceira coluna ​será sempre ​1 e a quarta coluna sempre ​0.  
-  * quarta coluna ​com os pontos do padrão 1 identificado ​por 0 e do padrão 2 por 1 ((tb. no caso de dados com dois tipos de pontos)).+  * no caso de dados bivariados ​a terceira coluna tem os pontos dos indivíduos tipo A (adultos, por exemploidentificados por 1 e do tipo B (jovens, por exemploidentificados por 0 ;  
 +  * ainda no caso de dados bivariados, a quarta coluna ​tem os pontos ​dos indivíduos ​do tipo A identificados ​por 0 e do tipo B identificados ​por 1 .
  
-No caso de dados univariados,​ a terceira coluna será sempre 1 e a quarta coluna sempre 0. Para dados bivariados as terceira e quarta colunas terão valores de 0 e 1 de acordo com o padrão do ponto. ​ 
  
 <WRAP center round box 80%> <WRAP center round box 80%>
Linha 188: Linha 188:
  
 ==== Padrão Univariado: todos os pontos ==== ==== Padrão Univariado: todos os pontos ====
-  * 1.  Verifique se na janela //Input data file// estão aparecendo os arquivos .dat. Caso não esteja, verifique se o arquivo executável do programita está na mesma pasta dos arquivos //​.dat//​. ​+  * 1.  Verifique se na janela //Input data file// estão aparecendo os arquivos .dat. Caso não esteja, ​**verifique se o arquivo executável do programita está na mesma pasta dos arquivos //.dat//**
 <WRAP center round box 60%> <WRAP center round box 60%>
 <WRAP center round important 60%> <WRAP center round important 60%>
Linha 203: Linha 203:
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
   * 3. Em //**How your data are organized**//​ selecione //​**List**//​   * 3. Em //**How your data are organized**//​ selecione //​**List**//​
-  * 4. Vamos começar usando o L de Ripley então em //**Which method to use**// selecione //​**Circle**//​+  * 4. Vamos começar usando o L de Ripley então em //**Which method to use**// selecione //​**Circle ​ou Ripley** (a depender da versão que foi baixada)//
   * 5. Em //**Select modus of data**// selecione //**List with coordinates no grid**//. Ao selecionar esta opção aparecerá uma janela com a opção //**Select a new cell size**//: ​   * 5. Em //**Select modus of data**// selecione //**List with coordinates no grid**//. Ao selecionar esta opção aparecerá uma janela com a opção //**Select a new cell size**//: ​
 <WRAP center round box 60%> <WRAP center round box 60%>
Linha 220: Linha 220:
  
  
-A saída visual do programa é um mapa onde os indivíduos aparecem em pontos vermelhos, seguindo as coordenadas do arquivo de dados. O gráfico no canto superior direito corresponde ao valor do L-Ripley para diferentes raios. Nessa saída gráfica é possível analisar como o padrão espacial varia de acordo com a escala.+A saída visual do programa é um mapa onde os indivíduos aparecem em pontos vermelhos, seguindo as coordenadas do arquivo de dados. O gráfico no canto superior direito corresponde ao valor do L-Ripley para diferentes raios. Nessa saída gráfica é possível analisar como o padrão espacial varia de acordo com a escala. Para dados univariados,​ ignore o gráfico inferior.
  
-Porém, ​isso não é suficiente para afirmamos em que escalas a população é agregada. Para isso precisamos comparar o resultado observado com o padrão que seria gerado pela distribuição dos pontos completamente aleatório. Esse modelo nulo é chamado de **//​completa aleatoriedade espacial//​**. Para gerar esse modelo por simulação é necessário recolocar o mesmo número de pontos de forma aleatória na mesma área. Se fizermos isso, muitas e muitas vezes, é possível gerar um envelope de confiança (similar ao intervalo de confiança) no qual o padrão de distribuição aleatória é encontrado. Se os valores observados estão contidos dentro do envelope podemos concluir que nosso padrão não é diferente do aleatório. ​+ 
 +Porém, ​olharmos apenas o formato da curva não é suficiente para afirmamos em que escalas a população é agregada. Para isso precisamos comparar o resultado observado com o padrão que seria gerado pela distribuição dos pontos completamente aleatório. Esse modelo nulo é chamado de **//​completa aleatoriedade espacial//​**. Para gerar esse modelo por simulação é necessário recolocar o mesmo número de pontos de forma aleatória na mesma área. Se fizermos isso, muitas e muitas vezes, é possível gerar um envelope de confiança (similar ao intervalo de confiança) no qual o padrão de distribuição aleatória é encontrado. Se os valores observados estão contidos dentro do envelope podemos concluir que nosso padrão não é diferente do aleatório. ​
  
 Para fazer isso você deve: Para fazer isso você deve:
Linha 255: Linha 256:
 <WRAP round tip >  <WRAP round tip > 
 **//​__Dica:​__//​** ​ **//​__Dica:​__//​** ​
-Faça um //Print Screen// dos seus resultados para salvar o gráfico de cada análise que fizer ao longo da prática. ​+Faça um **__//Print Screen//__** dos seus resultados para salvar o gráfico de cada análise que fizer ao longo da prática. ​
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
  
   * 12. Faça o mesmo procedimento,​ porém em **//Which method to use//** selecione **//​Ring//​**   * 12. Faça o mesmo procedimento,​ porém em **//Which method to use//** selecione **//​Ring//​**
-  * 13. Compare os resultados entre o L-Ripley e o O-Ring. +  * 13. Compare os resultados entre o L-Ripley e o O-Ring. ​
  
 <WRAP round box center 80% > <WRAP round box center 80% >
Linha 267: Linha 267:
 **//​__Atividade__//​** **//​__Atividade__//​**
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
-  * repita a análise para os arquivos com:  +  * repita a análise ​com L-Ripley e O-Ring ​para os arquivos com:  
-      * os pontos dos parentais (adultos): //​padrao"​0X"​par.dat//​ e; +      * os pontos dos adultos ​(parentais): //​padrao"​0X"​par.dat//​ e; 
-      * os pontos dos pontos associados - prole (jovens): //​padrao"​0X"​prole.dat//; ​+      * os pontos dos jovens (prole): //​padrao"​0X"​prole.dat//; ​
   * interprete o resultado para cada tipo de ponto;   * interprete o resultado para cada tipo de ponto;
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
-==== Padrão Bivariado: ​duas classes ​de pontos ==== +==== Padrão Bivariado: ​dois tipos de pontos ==== 
-O //​Programita//​ permite a análise de padrão de pontos de uma classe em relação a outra. Para isso é necessário diferenciar os pontos no arquivo de dados, utilizando 0 ou 1 nas colunas 3 e 4, como mostra a figura abaixo, em um arquivo que distinguia indivíduos adultos de juvenis:+O //​Programita//​ permite a análise de padrão de pontos de uma classe em relação a outra (por exemplo juvenis em relação a adultos). Para isso é necessário diferenciar os pontos no arquivo de dados, utilizando 0 ou 1 nas colunas 3 e 4, como mostra a figura abaixo, em um arquivo que distinguia indivíduos adultos de juvenis:
 <WRAP center round box 80%> <WRAP center round box 80%>
 {{ :​ecovirt:​roteiro:​ex_dados2.png?​700 |}} {{ :​ecovirt:​roteiro:​ex_dados2.png?​700 |}}
Linha 283: Linha 283:
   * 2. em //**What do you want to do**// selecione a opção //​**Point-pattern analysis**//​   * 2. em //**What do you want to do**// selecione a opção //​**Point-pattern analysis**//​
   * 3. em //**How your data are organized**//​ selecione //​**List**//​   * 3. em //**How your data are organized**//​ selecione //​**List**//​
-  * 4. neste caso, estamos interessados na análise do padrão em escala cumulativa para entender até que distância há agregação,​ por isso, em //Which method to use// selecione ​//L-Ripley//   ​+  * 4. neste caso, estamos interessados na análise do padrão em escala cumulativa para entender até que distância há agregação,​ por isso, em //Which method to use// selecione ​**Circle** ou **Ripley** (a depender da versão que estiver usando) ​  ​
   * 5. em //**Select modus of data**// selecione //**List with coordinates no grid**// ​   * 5. em //**Select modus of data**// selecione //**List with coordinates no grid**// ​
-  * 6. para testarmos se existe agregação dos pontos PROLE em relação ao PAR ,  utilizaremos o envelope de confiança. ​selecione ​a opção //​**Calculate confidence limits**// e selecione o modelo nulo //**Pattern 1 fix, 2 random**//.+  * 6. para testarmos se existe agregação dos pontos PROLE em relação ao PAR ,  utilizaremos o envelope de confiança. ​Selecione ​a opção //​**Calculate confidence limits**// e selecione o modelo nulo //**Pattern 1 fix, 2 random**//.
   * 7.  rode a análise apertando: //​**Calculate index**//   * 7.  rode a análise apertando: //​**Calculate index**//
   * 8. interprete os resultados.   * 8. interprete os resultados.
Linha 303: Linha 303:
  
 Preparamos três arquivos no formato lido pelo //​Programita//:​ Preparamos três arquivos no formato lido pelo //​Programita//:​
-  - dados de indivíduos juvenis (diâmetro do tronco entre 1 e 5 cm): {{:2014:roteiros:​juvenil.dat|}} +  - dados de indivíduos juvenis (diâmetro do tronco entre 1 e 5 cm): {{ :ecovirt:roteiro:​juvenil.dat |}} 
-  - dados de indivíduos adultos (diâmetro do tronco > 5 cm): {{:2014:roteiros:​adulto.dat|}} +  - dados de indivíduos adultos (diâmetro do tronco > 5 cm): {{ :ecovirt:roteiro:adulto.dat |}} 
-  -  juvenis e adultos (padrão 1 adulto, padrão 2 juvenil): {{:2014:roteiros:​juvenil_adulto.dat|}}+  - juvenis e adultos (padrão 1 adulto, padrão 2 juvenil): {{:ecovirt:roteiro:​juvenil_adulto.dat|}}
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ecovirt/roteiro/pad_spat.txt · Última modificação: 2022/09/27 12:40 (edição externa)