ecovirt:roteiro:pad_spat
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ecovirt:roteiro:pad_spat [2022/09/27 12:40] (atual) |
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|---|---|---|---|
| Linha 140: | Linha 140: | ||
| ==== Instruções gerais ==== | ==== Instruções gerais ==== | ||
| - | * 1. baixe os arquivos relacionados ao padrão espacial 01 ou 02 **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": | + | * 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 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 260: | Linha 261: | ||
| * 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 309: | Linha 311: | ||
| \\ | \\ | ||
| - | 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.1664292015.txt.gz · Última modificação: 2022/09/27 12:20 por 127.0.0.1
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