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====== Demandas Conflitantes - Roteiro no R======
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=== R: Tradeoff ===
Vamos fazer um gráfico desse cenário de abundâncias para 10 espécies sendo a proporção de manchas ocupadas pela melhor competidora 20%:
x11() # abre uma nova janela gráfica
S=10 # número de espécies no sistema no início da simulaçao
i=1:S # posição da espécie no classificação de competição
i
d=0.2 # potencial de manchas ocupadas pela melhor competidora
p=d*(1-d)^(i-1) # proporção de manchas ocupadas por cada espécie no equilíbrio
p
plot(i, p, type="b", ylab="Proporção de manchas ocupadas", xlab="Ordem das espécies")
Vamos adicionar os valores de taxas de colonização no nosso gráfico anterior, calculados para uma taxa de extinção igual a 0.04 para todas as espécies:
pe=0.04
c= pe/(1-d)^(2*i-1)
c
par(mfrow=c(1,2))
plot(i, p, type="b", ylab="Abundância Proporcional", xlab="Ordem de classificação da espécie")
plot(i, c, type="b", col="red", ylab="Taxa de Colonização", xlab="Ordem de classificação da espécie" )
Essa é nossa situação de equilíbrio na comunidade, uma distribuição geométrica de abundâncias com a mais abundante chegando a 20% e com um taxa de extinção de 4% para todas as espécies.
Varie o parâmetro **//d//** (abundância do melhor competidor) e acompanhe o que acontece com o gráfico e responda:
- Por que a variação da proporção de manchas de apenas uma espécie é acompanhada de uma mudança geral?
- O que acontece quando seleciona valores próximos a 0 e próximos a 1? O que isso significa?
===== O modelo =====
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==== Argumentos ====
Utilize a função **comCompete(tmax, rw, cl, S, fi, fr, pe, fsp1, int)** do pacote EcoVirtual no R, onde os argumentos são os seguintes:
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**DICAS**
Salve cada simulação em um objeto de nome diferente. Para isso, escreva um nome (teste1, teste2...) e coloque uma seta (<-) antes de cada simulação. Veja abaixo:
teste5 <- comCompete(tmax=1000, rw=100, cl=100, S=10,fi=0.2,
fr=0, pe=0.04, fsp1=0.2, int=0)
Desta forma o resultado da simulação é salvo em objetos diferentes e podemos depois usar esses resultados. Por exemplo, podemos estar interessados em ver quais as espécies mais abundantes no final da simulação, por exemplo nos 10 últimos ciclos:
tf5=dim(teste5)[2]
teste5[,(tf5-10):tf5]
Podemos contar o número de espécies ao longo do tempo, da seguinte forma:
apply(teste5>0, 2, sum)
Caso queira fazer alguma outra operação com os dados resultantes das simulações, contate um monitor ou professor.
===== Testando o Modelo =====
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===== Incluindo distúrbios =====
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===== Referências =====
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{{tag>R multipopulações comunidades competição disturbio sucessão}}