ecovirt:roteiro:pad_spat
Diferenças
Aqui você vê as diferenças entre duas revisões dessa página.
| Ambos lados da revisão anterior Revisão anterior Próxima revisão | Revisão anterior | ||
|
ecovirt:roteiro:pad_spat [2021/09/20 12:34] adalardo [Distribuição Espacial de Palmitos na Restinga] |
ecovirt:roteiro:pad_spat [2022/09/27 12:40] (atual) |
||
|---|---|---|---|
| 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 **L 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 **K 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; e | + | * $I({d_{ij}<r})$ 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 0 ((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 exemplo) identificados por 1 e do tipo B (jovens, por exemplo) identificados 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. **Obs.: o gráfico que mostra o padrão de associação é o inferior, denominado "Bivariate L-function(Ripley)". O gráfico superior é o mesmo que o gráfico do padrão tipo A univariado (no nosso caso, o padrão dos adultos), com pequenas diferenças nos limites do eixo Y.** |
| + | |||
| <WRAP center round box 80%> | <WRAP center round box 80%> | ||
| Linha 305: | Linha 307: | ||
| - dados de indivíduos juvenis (diâmetro do tronco entre 1 e 5 cm): {{ :ecovirt:roteiro: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): {{ :ecovirt:roteiro:adulto.dat |}} | - dados de indivíduos adultos (diâmetro do tronco > 5 cm): {{ :ecovirt:roteiro:adulto.dat |}} | ||
| - | - juvenis e adultos (padrão 1 adulto, padrão 2 juvenil): {{:ecovirt:roteiros:juvenil_adulto.dat|}} | + | - juvenis e adultos (padrão 1 adulto, padrão 2 juvenil): {{:ecovirt:roteiro:juvenil_adulto.dat|}} |
| \\ | \\ | ||
| \\ | \\ | ||
| - | Utilizando as ferramentas disponíveis no //Programita// para descrever os padrões espaciais: | + | Utilize as ferramentas disponíveis no //Programita// para descrever os padrões espaciais: |
| * da população total de palmito; | * da população total de palmito; | ||
| * apenas dos juvenis e; | * apenas dos juvenis e; | ||
ecovirt/roteiro/pad_spat.1632152044.txt.gz · Última modificação: 2021/09/20 12:34 por adalardo
Ferramentas da página
Exceto onde for informado ao contrário, o conteúdo neste wiki está sob a seguinte licença: CC Attribution-Noncommercial-Share Alike 4.0 International
