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====== Metapopulações com colonização interna - Roteiro em R ======
{{:ecovirt:roteiro:metap_uma:fragmentos.jpg?300 |Ilhas dos Barbados - Reserva Biológica Poço das Antas. Foto: Ernesto Viveiros de Castro. http://www.biologia.ufrj.br/labs/lecp/linhas.htm }}
Podemos((roteiro produzido pelo monitor Marcel Vaz a partir de material do curso de [[http://ecologia.ib.usp.br/bie5786|Ecologia de Populações]] do nosso programa de pós-graduação em ecologia)) eliminar do modelo anterior o pressuposto de uma chuva de propágulos constante e fazer com que a colonização seja uma função do número de lugares ocupados. Em uma formulação simples desse modelo, a fonte de propágulos é unicamente interna (sistema fechado) e a probabilidade de colonização varia de forma linear à proporção de lugares ocupados.
Dessa forma, nosso modelo não terá mais uma probabilidade de colonização constante (**pi**), mas sim uma probabilidade de colonização dependente do número de manchas ocupadas:
$$p_i=if$$ ; onde **i** é uma constante que indica quanto aumenta a pi a cada nova mancha que é ocupada.
Portanto, quanto mais manchas ocupadas, maior a chance de colonização das manchas vazias. Substituindo **pi** na equação antiga temos:
$$\frac{df}{dt}=if(1-f)-p_ef$$
O cálculo da fração de manchas ocupadas no equilíbrio (**F**) também é modificado para:
$$F=1-\frac{p_e}{i}$$
Vamos verificar isto simulando esta situação. Como no exercício anterior, criamos uma função no R para gerar a simulação. Como antes, esta função simplesmente sorteia eventos de colonização e extinção em cada mancha a cada intervalo de tempo, segundo as regras do modelo. Em seguida ela retorna um gráfico e as matrizes de ocupação das manchas em cada instante de tempo.
meta.inter=function(tf,cl,ln,fi,i,pe){
paisag=array(0,dim=c(ln,cl,tf))
paisag[,,1]=matrix(sample(c(1,0),cl*ln,prob=c(fi,1-fi), replace=T),ln,cl)
resultado=numeric()
for(t in 2:tf){
pc=i*sum(paisag[,,t-1])/(cl*ln)
paisag[,,t][paisag[,,(t-1)]==1]<-sample(c(0,1),sum(paisag[,,t-1]),replace=T,prob=c(pe,1-pe))
paisag[,,t][paisag[,,(t-1)]==0]<-sample(c(0,1),cl*ln-sum(paisag[,,t-1]),replace=T,prob=c(1-pc,pc))
resultado[t-1]=sum(paisag[,,t])/(cl*ln)
}
F=1-(pe/i)
plot(1:tf,c(fi,resultado),type="l",xlab="Tempo",ylab="Fração de manchas ocupadas",
ylim=c(0,1),main=paste("Colonização Interna","\n cl=",cl," ln=",ln," fi=",fi," i=",i," pe=",pe),font.lab=2,lwd=2)
abline(h=F,col=2,lwd=2,lty=2)
return(paisag)
}
E agora você pode simular o modelo com os valores que escolher para os argumentos da função, como:
meta.inter(tf=100,cl=10,ln=10,fi=.1,i=1,pe=0.5)
Brinque um pouco com o modelo fazendo variar os parâmetros do modelo e pense nas seguintes perguntas:
* Você consegue perceber alguma diferença nos resultados dos dois modelos (//chuva de propágulo//s e //colonização interna//, mantidos iguais os parâmetros que eles têm em comum?
* A posição de uma mancha na paisagem influencia a pc e a pe dessa mancha? Qual seria um modelo mais realista?
* Por que há certas combinações de i e pe que não podem existir?
* Qual o significado de um F negativo?
Para finalizar, uma última animaçãozinha, antes salvo o resultado de uma simulação em um objeto, por exemplo:
sim.int1 <- meta.inter(20,10,10,1, 0.4,0.2)
Agora passe a função abaixo para o programa
anima2=function(dados){
tf=dim(dados)[3]
for(i in 1:tf){
image(dados[,,i], main=("Ocupação de manchas"),col=c("white","red"),bty="n",xaxt='n',yaxt='n')
grid(dim(dados)[1],dim(dados)[2])
Sys.sleep(.2)
}
}
Agora é só rodar a função acima com o resultado da simulação:
anima2(dados=sim.int1)
{{tag>R uma_população metapopulações colonização_interna}