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Estrutura Espacial

Nesse tutorial vamos tratar do reconhecimento de um dos padrões mais básicos de uma população de plantas: se os indivíduos estão espacialmente mais próximos ou mais afastados do que seria esperado se simplesmente fossem distribuídos ao acaso 1).

Objetivo

26_fha_rshow_terra3.jpg Investigar o padrão espacial em uma populações de plantas e discutir quais processos subjacentes poderiam gerar os padrões observados. Antes de tudo, porém, precisamos definir alguns conceitos.

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 26_fha_rshow_terra5.jpgalguma previsibilidade 2) 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.

Padrões Espaciais

  • 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;
  • agregado: os indivíduos estão mais próximos do que esperado por um padrão aleatório.

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;
  • não ser afetada por: tamanho da amostra, densidade populacional ou pela variação no tamanho e na forma da parcela;
  • ser estatisticamente tratável: possível calcular um intervalo de confiança e testar a diferença 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.

1)
ou seja, a localização de um indivíduo não melhora a predição de onde outros indivíduos podem estar
2)
por exemplo, em relação ao número médio de indivíduos
ecovirt/roteiro/pad_spat.1628020046.txt.gz · Última modificação: 2021/08/03 16:47 por adalardo