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ecovirt:roteiro:sucess:tradeoff_base

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ecovirt:roteiro:sucess:tradeoff_base [2023/11/29 10:58]
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ecovirt:roteiro:sucess:tradeoff_base [2023/11/29 11:11]
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-BASE 
  
-===== Demandas Conflitantes ===== 
- 
-{{rman10556l.png?​200 ​ |}} 
-Para criar um modelo onde exista demanda conflitante (tradeoff) entre colonização e competição em um sistema multiespécies,​ precisamos primeiro criar uma cenário onde há um variação na habilidade de colonização/​competição das espécies. ​ 
-Para tanto vamos montar uma comunidade onde a habilidade competitiva é inversamente relacionada a habilidade de colonização,​ uma clássica demanda conflitante. 
-No equilíbrio ou em intensidades baixas de distúrbios,​ nossa comunidade virtual teria a espécie melhor competidora com maior proporção de manchas ocupadas, assim como no modelo de coexistência de duas espécies. Vamos estabelecer que essa proporção seja 20% de manchas ocupadas e em seguida estabelecer uma sequência ordenada hierárquica onde a próxima melhor competidora ocupará 20% das manchas restantes e a seguinte 20% do que restou depois, até nossa última espécie (pior competidora) ocupar uma fração de 20% daquelas últimas manchas não ocupadas por nenhuma das outras espécies. ​ 
-Nesse caso, teríamos o seguinte cenário na distribuição de abundâncias das nossas espécies: 
- 
-$$f_{sp_i}=f_{sp1}(1-f_{sp1})^{i-1} $$ 
- 
-onde:  
- 
-$_i$ = posição na ordenação de abundância na comunidade; 
- 
-$f_{sp_i}$ = proporção de manchas ocupadas pela espécie cuja ordem na classificação de abundância é //i// 
-  
-$f_{sp1}$ = proporção de manchas ocupadas pela espécie mais abundante. ​ 
- 
-O Pesquisador David Tilman ((veja referência no final da página)) demonstrou que esse cenário de distribuição de abundâncias é possível quando todas as espécies experienciam a mesma taxa de extinção/​mortalidade ($pe$) e quando a taxa de colonização de cada espécie é dada por: 
- 
-$$ c_i= \frac{pe}{(1-f_{sp1})^{2i-1}}$$ 
- 
- 
-===== O Modelo ===== 
- 
-O mesmo pesquisador generalizou para //n// espécies a equação de variação da proporção de manchas ocupadas ao longo do tempo que estudamos no roteiro [[ecovirt:​roteiro:​metap_duas:​metap_coexrcmdr|]],​ como sendo: 
- 
-$$ \frac{df_{sp_i}}{dt} = c_if_{sp_i}(1-\sum_{j=1}^{i}f_{sp_j}) - pe_if_{sp_i} - (\sum_{j=1}^{i-1}c_jf_{sp_j}f_{sp_i})$$ 
- 
-Onde: 
- 
-$\frac{df_{sp_i}}{dt}$:​ variação na fração de manchas ocupadas pela espécie //i//; 
- 
-$pe_i$: probabilidade de extinção ((ou mortalidade)) da espécie //i// em uma mancha; ​ 
- 
-<WRAP center round box 60%> 
-**__Lendo a equação__** 
- 
-Tente entender o que cada parte da expressão do lado direito da equação significa, o básico é: 
- 
-A variação na proporção de manchas ocupadas por uma espécie de posição de abundância //i// na comunidade, em um período muito pequeno de tempo é igual: ​   
-  * as manchas vazias que foram colonizadas pela espécie //i//, 
-  * menos as manchas onde ouve extinção da espécie //i//, 
-  * menos as manchas ocupadas onde um melhor competidor((espécies de posição de abundância 1 até //i//)) chegou .  
- 
- 
-</​WRAP>​ 
- 
-O objetivo desse roteiro é simular essa dinâmica ao longo do tempo. Para isso criamos uma função com base nesse modelo, com a seguinte sequência de eventos: 
- 
-  - cria a ordenação das espécies; 
-  - calcula o coeficiente de colonização como acima; 
-  - se o //fi// (proporção de manchas ocupadas no início) é um valor único, preenche essa proporção de manchas com (s) espécies ao acaso; ​ 
-  - se //fi// é um vetor de //s// valores, esses são utilizados para o preenchimento inicial das manchas sendo as proporções no vetor //fi// relacionadas à ordem das espécies, começando com a espécie melhor competidora para a pior; 
-  - inicia ciclos até //​tmax//; ​ 
-  - a cada ciclo calcula a extinção para cada espécie e sua colonização respeitando a hierarquia de competição para decidir qual espécie é deslocada da mancha e qual permanece; 
-  - guarda a proporção de manchas ocupadas por cada espécie a cada ciclo; 
-  - produz o gráfico e retorna o resultado de número de manchas ocupadas por cada espécie a cada tempo. 
- 
-===== Argumentos ===== 
- 
- 
-^opção ​ ^  parâmetro ​ ^  definição ​ ^ 
-^ data set |objeto no R | guarda os resultados| 
-^ Maximum time |tmax|Número de iterações da simulação | 
-^ columns | cl |número de colunas de habitat da paisagem | 
-^ rows | rw |número de linhas de habitat da paisagem | 
-^  INITIAL PARAMETERS ​ ^^ ^ 
-^ Occupied patches | fi |proporção de manchas ocupadas no início por todas espécies| 
-^ Number of Species | S |número de espécies no início da simulação | 
-^ Moratality rate | pe |probabilidade de extinção por mancha ou mortalidade | 
-^ Best Competitor Abundance (sp1)|fsp1 |prop. manchas ocupada pela melhor competidora no equilíbrio| 
-^  DISTURBANCE PARAMETERS ​ ^^ ^ 
-^ Frequency | fr |frequência:​ 1 => distúrbio em toda iteração |  
-^ Intensity | int |intensidade:​ 1 => todas as manchas afetadas | 
- 
- 
-===== Testando o Modelo ===== 
-Vamos testar o nosso modelo com 10 espécies (S = 10), 400 manchas (cl = 20, rw = 20), com a espécie competidora tendo o potencial de ocupar 20% das manchas(fsp1) e probabilidade de extinção (mortality rate) pe = 0.04. Vamos rodar primeiro com 200 ciclos de tempo (tmax = 200) e deixar de lado o distúrbio (fr = 0 e int = 0) por enquanto. Vamos começar com uma proporção de manchas ocupadas no início de 10% (fi = 0.1), simulando uma situação de colonização de manchas disponíveis. 
- 
-<​code>​ 
-tmax= 200 
-cl=20 
-rw=20 
-fi=0,1 
-fsp1=0,2 
-pe=0,04 
-S=10 
-fr=0 
-int=0 
-</​code>​ 
- 
-<WRAP half column> 
-  - Aumente tmax=1000, há diferença na interpretação dos resultados? Mantenha tmax=100 
-  - Aumente o número de manchas para cl=100; rw=100. Qual a diferença? Explique. 
-  - Aumente o número de manchas ocupadas no início para 50% (fi=0,5) 
-</​WRAP>​ 
- 
-<WRAP center round alert 40%  > 
-Aumentar o tempo  ou o número de manchas faz com que simulação demore a rodar, aguarde!! 
-</​WRAP>​ 
- 
- 
-<WRAP round box 80% important > 
-Como percebemos que o número de manchas na simulação,​ associado a quantas estão ocupadas no início, está relacionada a extinção estocásticas das espécies, vamos manter esses parâmetros altos e fixos (cl=100, rw=100, fi=1) para evitar a perda de muitas espécies. Como vimos também que o sistema demora para estabilizar vamos manter também o parâmetro tmax alto (tmax =1000). ​ 
-</​WRAP>​ 
- 
- 
-**Interprete o resultado do modelo em termos de:** 
-    - demanda conflitante de colonização x competição, ​ 
-    - substituição de espécies e  
-    - sucessão ecológica. 
- 
- 
- 
-===== Incluindo distúrbios ===== 
-{{disturbio.jpg?​200 ​ |}} 
-Vamos simular agora um sistema com distúrbios. Nos modelos de metapopulação vimos que a probabilidade de extinção ($p_e$) podia ser interpretada como distúrbio, já que atingia uma parte das manchas tornando-as vagas para posterior colonização. Aqui, vamos interpretar o $p_e$ como a mortalidade basal das populações,​ não mais como distúrbio. Essa probabilidade de morte é constante e igual para todas as espécies no nosso modelo. ​ 
-Vamos criar distúrbios na nossa comunidade que acontecem a uma certa frequência (//fr//) de intervalo de tempo constante ​ e uma certa intensidade (//int//) relacionada à proporção de manchas afetadas. Portanto menores valores de //fr// implicam em maior intervalo de tempo entre os distúrbios (ex: 0.1 indica que a cada 10% de tempo total há um distúrbio; 1 indica que a todo intervalo há distúrbio) e quanto maior o valor de //int// maior é o número de manchas afetadas. 
-Vamos manter nossas simulações constantes com relação às outras variáveis e vamos variar apenas os parâmetros de distúrbio: 
-<​code>​ 
-tmax=1000, 
-cl=100, 
-rw=100, 
-S=10,  
-fi=1.0, ​ 
-fsp1=0.2 
-pe=0.01, 
-</​code>​ 
- 
-==== Aplicando distúrbios ==== 
- 
-  - rode uma simulação sem distúrbio para ser seu //controle no experimento//​ de distúrbio 
-  - faça predições sobre o que espera que aconteça com o sistema com o aumento do distúrbio. Escreva suas predições. 
-  - mantenha a intensidade de distúrbio em 10% das manchas (int = 0.1) e aumente a frequência (0,01 ; 0,15;  0,25; 0,4; 0,5 até 1) 
-  - mantenha agora a frequência de distúrbio constante em 10% dos tempos (fr=0.1) e varie a intensidade (0,05; 0,1; 0,2; 0,3; 0,6; 0,8;...) 
-  - avalie se os resultados obtidos pela simulações corroboram sua predições. Há pontos discordantes?​ Consegue elaborar uma explicação alternativa?​ 
- 
- 
-  * **Algumas questões para orientar sua interpretação:​** 
-    - Em que situações as melhores competidoras se dão melhor? 
-    - E as piores competidoras?​ 
-    - Consegue detectar algum padrão na coexistência de espécies com essas poucas simulações?​ 
- 
- 
-==== Distúrbio Intemediário ==== 
- 
-É creditado ao pesquisador Joseph Connell (1978) a teoria do distúrbio intermediário,​ apesar dela ter sido proposta por J. Phillip Grime alguns anos antes em 1973, tratando de exclusão competitiva em plantas. O trabalho de Connel (veja referência) pode ter tido preferência na citação da teoria por ter contrastando dois ambientes muito distintos e reconhecidamente entre os mais diversos do planeta (recifes de corais e florestas tropicais). Nele o pesquisador advoga que o principal fator relacionado à manutenção da alta diversidade nesse ecossistemas é a presença de distúrbios em frequências e intensidade intermediárias. 
-Suas simulações apoiam essa teoria? ​ 
- 
-<WRAP center round todo 60%> 
-===Atenção=== 
-As simulações e perguntas do tópico ** Distúrbios ** (//​Aplicando Distúrbios e Distúrbio intermediário//​) devem ser enviados ao monitor. 
-</​WRAP>​ 
- 
- 
-===== Referências ===== 
-  * Connell, J. H. (1978) Diversity in tropical rain forests and coral reefs. Science ​ 199(4335):​1302 - 1310 
-  * Hastings, A. (1980) Disturbance,​ coexistence,​ history and competition for space. Theoretical Population Biology, 18:​363–373. 
-  * Stevens, M.H.H. (2009) A primer in ecology with R. New York, Springer. ​ 
-  * Tilman, D.  (1994) Competition and biodiversity in spatially structured habitats. Ecology, 75:2-16. 
- 
-/** 
-  * {{diversity_in_rainforests_and_coral_reefs.pdf|Connell,​ J. H. 1978}} Diversity in tropical rain forests and coral reefs. Science ​ 199(4335):​1302 - 1310 
-  * {{hastings_80_theorpopbiol.pdf|Hastings,​ A. (1980)}} Disturbance,​ coexistence,​ history and competition for space. Theoretical Population Biology, 18:​363–373. 
-  * Stevens, M.H.H. (2009) A primer in ecology with R. New York, Springer. {{stevens_cap9.pdf|capítulo 9}} 
-*/ 
- 
-{{tag>​RCMDR multipopulações comunidades competição distúrbio sucessão}} 
ecovirt/roteiro/sucess/tradeoff_base.txt · Última modificação: 2023/11/29 11:11 (edição externa)