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en:ecovirt:roteiro:den_ind:di_tdr_passo [2022/09/15 13:54] adalardo [Média do Crescimento Populacional] |
en:ecovirt:roteiro:den_ind:di_tdr_passo [2022/09/15 13:59] (current) adalardo [Desafio] |
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Line 115: | Line 115: | ||
The graph represents the singing sparrow count in the city of Darrtown, OH, USA. | The graph represents the singing sparrow count in the city of Darrtown, OH, USA. | ||
- | Download the data from the file {{pardal.txt|}} on your computer. | + | Download the data from the file {{:ecovirt:roteiro:den_ind:pardal.txt|}} on your computer. |
</box> | </box> | ||
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* Which of the two means seems to fit the observed data better? Why? | * Which of the two means seems to fit the observed data better? Why? | ||
- | ==== Crescimento Discreto ==== | + | ==== Discrete Time Growth ==== |
- | Abaixo tem o código de uma função base para a projeção do crescimento de uma população, que pode ser usada como estrutura básica para outras funções que iremos desenvolver no curso. No caso, é uma funcão com 3 argumentos: número de indivíduos no tempo 0 (N0), taxa de crescimento populacional (lamb) e o tempo máximo (tmax) de projeção da população. | + | Below is the code of a base function for projecting the growth of a population, which can be used as a basic structure for other functions that we will develop in the course. In this case, it is a function with 3 arguments: number of individuals at time 0 (N0), population growth rate (lamb) and maximum time (tmax) of population projection. |
<code> | <code> | ||
cresc.geom= function(No=100, lamb=1.04, tmax=10) | cresc.geom= function(No=100, lamb=1.04, tmax=10) | ||
{ | { | ||
- | resulta <- rep(NA,tmax) | + | result <- rep(NA,tmax) |
- | resulta[1] <- No | + | result[1] <- No |
- | for (i in 2:tmax) | + | for (i in 2:tmax) |
- | { | + | { |
- | tam=resulta[i-1]*lamb | + | tam=result[i-1]*lamb |
- | resulta[i]=tam | + | result[i]=tam |
- | } | + | } |
- | return(resulta) | + | return(result) |
} | } | ||
</code> | </code> | ||
- | Ao copiar esse código na área de trabalho do R, um novo objeto é criado, de nome //cresc.geom//. Ele é um objeto da classe função que você pode usá-lo digitando o seu nome e especificando seus argumentos, como no exemplo a seguir: | + | By copying this code to the R desktop, a new object is created, named //cresc.geom//. It is an object of the function class that you can use it by typing its name and specifying its arguments, as in the following example: |
- | <code> | + | <code> |
- | resultado <- cresc.geom(No=10, lamb=0.98, tmax=100) | + | result <- cresc.geom(No=10, lamb=0.98, tmax=100) |
</code> | </code> | ||
- | Note que o resultado da função, nesse caso, será guardado no objeto //resultado//. Para fazer um gráfico dos resultados pode utilizar o código abaixo: | + | Note that the result of the function, in this case, will be stored in the object //result//. To graph the results you can use the code below: |
- | plot(1:length(resultado), resultado) | + | plot(1:length(result), result) |
- | + | ===== Environmental Stochasticity ===== | |
- | + | Environmental fluctuations can have an effect on the instantaneous population growth rate. In a simple way, we can imagine that this variation works like a noise in //r//, as if the population on average had a rate, but at each realization it could be somewhat different due to conditions external to itself. The implementation of this environmental stochasticity in continuous models is a little more complicated, but we can imagine it as realizations in some small time interval. | |
- | + | For a discrete growth, the construction of simulations with environmental stochasticity is more intuitive: at each realization the Lambda is affected by the environmental variation. Let's do it. | |
- | ===== Estocasticidade Ambiental ===== | + | |
- | Flutuações ambientais podem exercer efeito na taxa de crescimento instantâneo da população. De uma forma simples, podemos imaginar que essa variação funcione como um ruído no //r//, como se a população em média tivesse uma taxa, mas a cada realização ela pudesse ser um tanto diferente devido a condições externas a ela própria. A implementação dessa estocasticidade ambiental em modelos contínuos é um pouco mais complicada, mas podemos imaginá-la como realizações em algum intervalo pequeno de tempo. | + | |
- | Para um crescimento discreto a construção de simulações com estocasticidade ambiental é mais intuitivo: a cada realização o Lambda é afetado pela variação ambiental. Vamos fazê-la. | + | |
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Line 194: | Line 191: | ||
matplot(0:5, Nt, type="l", lty=2:7) | matplot(0:5, Nt, type="l", lty=2:7) | ||
</code> | </code> | ||
+ | ==== Challenge ==== | ||
- | ==== Desafio ==== | + | It is possible to adapt our previous discrete growth function so that it can also model populations with environmental stochasticity! |
- | É possível adaptar a nossas função anterior de crescimento discreto para que possa também modelar populações com estocasticidade ambiental! | + | <box 70% green |Tips> |
- | + | The first step is always to think about what arguments we will need | |
- | <box 70% green |Dicas> | + | In this case, we only have one more argument o **//lamb.dp//** : the standard deviation of //lambda//. The rest remains the same, remember that if **//lamb.dp//** is 0, our population is deterministic! That is, the same function can be used to simulate both scenarios. |
- | O primeiro passo sempre e pensar quais argumentos vamos precisar | + | |
- | Nesse caso, temos apenas mais um argumento o **//lamb.dp//** : o desvio padrão de //lambda//. O resto continua o mesmo, lembre-se que se o **//lamb.dp//** for 0, nosso população é determinística! Ou seja, a mesma função pode se prestar para simular ambos cenários. | + | |
</box> | </box> | ||
- | {{tag>R uma_população crescimento_exponencial tempo_discreto tempo_contínuo estocasticidade_ambiental}} | + | {{tag>R a_population exponential_growth discrete_time continuous_time stochasticity_environmental}} |