Monitoramento de respostas da vida selvagem: Estrutura Florestal em Áreas Ciliares em Restauração Ativa - Bacia do Ribeirão Feijão
Autor¹: Antonio Barros; Autor²: João Netto; Autor³: Leonardo Takaku
2022-07-22
Introdução
Em 2022, Andréa Souza disponibilizou os dados de monitoramento de aves para simulação em computadores relacionada à Ecologia de Populações e Ecologia da Restauração. Tratam-se de dados reais e compilados em campo. Entretanto, não compilamos a Análise de Componentes Principais (PCA) para redução da dimensionalidade dos dados, mas possuímos a expertise técnica em estatística para isto.
Monitorar as respostas da vida selvagem é essencial para avaliar projetos de restauração. As aves são amplamente utilizadas como bioindicadores de restauração de ecossistemas, mas a maioria dos estudos usa apenas descritores taxonômicos para comparar categorias de referência e locais de restauração.
Aqui, usamos a estrutura da floresta como uma variável preditora contínua para avaliar os indicadores taxonômicos e funcionais da avifauna em áreas de referência e restauração de mata ciliar no sudeste do Brasil. Os locais de referência eram remanescentes de mata ciliar e os locais de restauração eram pastagens antes da reintrodução das mudas. As variáveis da estrutura da floresta (altura média das árvores, profundidade da copa, diâmetro médio na altura do peito, área basal, estratificação das árvores e densidade das árvores) foram reduzidas em dois eixos usando uma Análise de Componentes Principais (PCA), Eixo Florestal 1 (biomassa vs. proporção de copa) e Eixo Florestal 2 (estratificação das árvores vs. densidade das árvores).
Batisteli et al. (2018), estabeleceu oito parcelas de 100 × 30 m, duas na mata ciliar original (C1 e C2) e seis em áreas de restauração (R1 a R6), distantes 60–140 m umas das outras. A proximidade dos locais de referência e restauração forneceu uma vantagem para avaliar os efeitos do desenvolvimento da estrutura da floresta, uma vez que a dispersão das aves dos locais de referência não foi limitada pela distância. Os sítios restaurados tiveram mudas reintroduzidas em 2006 (R1), 2007 (R2 e R3) e 2012 (R4, R5 e R6), de modo que tinham 9, 8 e 3 anos quando o estudo foi realizado (janeiro a março 2015). Mais do que a idade, a trajetória de perturbação de cada local restaurado variou muito em relação à sobrevivência de plantas reintroduzidas, intensidade de pastejo e manejo de gramíneas exóticas, o que levou a áreas com grande variação na estrutura da floresta.
Manipulação dos dados
Vamos carregar os pacotes essenciais para manipulação dos dados:
# Carregando os pacotes utilizados
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(kableExtra)# Carregando os dados disponibilizados
setwd('C:/Users/Ultron/Documents/Dataset/Ecologia')
Sample <- read.csv('Data.csv', sep = ';')
Score <- read.csv('Score.csv', sep = ';')# Visualizando as amostras de aves - abundância
Sample## Family Spp Cod Group Value
## 1 Passerellidae Arremon flavirostris AFL C1 4
## 2 Synallaxiinae Certhiaxis cinnamomeus CCI C1 0
## 3 Corvidae Cyanocorax cristatellus CCR C1 2
## 4 Thraupidae Coereba flaveola CFL C1 3
## 5 Vireonidae Cyclarhis gujanensis CGU C1 0
## 6 Troglodytidae Cantorchilus leucotis CLE C1 3
## 7 Elaeniinea Camptostoma obsoletum COB C1 0
## 8 Columbidae Columbina squammata CSQ C1 1
## 9 Columbidae Columbina talpacoti CTA C1 5
## 10 Synallaxiinae Cranioleuca vulpina CVU C1 1
## 11 Thraupidae Dacnis cayana DCA C1 0
## 12 Fringillidae Euphonia chlorotica ECH C1 1
## 13 Elaeniinea Elaenia sp. ESP C1 0
## 14 Tyranninae Empidonomus varius EVA C1 0
## 15 Furnariinae Furnarius rufus FRU C1 0
## 16 Psittacidae Forpus xanthopterygius FXA C1 2
## 17 Parulidae Geothlypis aequinoctialis GAE C1 0
## 18 Galbulidae Galbula ruficauda GRU C1 3
## 19 Icteridae Icterus pyrrhopterus ICH C1 1
## 20 Dendrocolaptidae Lepidocolaptes angustiirostris LAN C1 2
## 21 Columbidae Leptotila verreauxi LSP C1 0
## 22 Tyranninae Myiarchus ferox MFE C1 0
## 23 Parulidae Myiothlyps flaveola MFL C1 3
## 24 Mimidae Mimus saturninus MISA C1 0
## 25 Tyranninae Myiodinastes maculatus MMA C1 0
## 26 Tyranninae Megarynchus pitangua MPI C1 0
## 27 Tyranninae Machetornis rixosa MRI C1 0
## 28 Tyranninae Myiozetetes similis MSI C1 0
## 29 Picidae Picumnus albosquamatus PAL C1 2
## 30 Cuculidae Piaya cayana PCA C1 0
## 31 Icteridae Pseudoleistes guirahuro PGU C1 0
## 32 Columbidae Patagioenas picazuro PPI C1 6
## 33 Phaethornithinae Phaethornis pretrei PPR C1 1
## 34 Tyranninae Pitangus sulphuratus PSU C1 4
## 35 Thraupidae Sporophila caerulescens SCA C1 0
## 36 Synallaxiinae Synallaxis frontalis SFR C1 0
## 37 Thraupidae Sporophila lineola SLI C1 0
## 38 Thraupidae Sicalis luteola SLU C1 0
## 39 Synallaxiinae Synallaxis spixi SSP C1 0
## 40 Elaeniinea Serpophaga subcristata SSU C1 1
## 41 Tyranninae Tyrannus albogularis TAL C1 0
## 42 Turdidae Turdus amaurochalinus TAM C1 0
## 43 Thraupidae Tangara cayana TCAY C1 1
## 44 Todirostrinae Todirostrum cinereum TCI C1 0
## 45 Thraupidae Tachyphonus coronatus TCO C1 2
## 46 Thamnophilidae Tamnophilus caerulescens THCA C1 2
## 47 Turdidae Turdus leucomelas TLE C1 4
## 48 Tyranninae Tyrannus melancholicus TME C1 1
## 49 Troglodytidae Troglodytes musculus TMU C1 0
## 50 Tyranninae Tyrannus savana TSAV C1 0
## 51 Thraupidae Tangara sayaca TSAY C1 6
## 52 Columbidae Zenaida auriculata ZAU C1 0
## 53 Passerellidae Zonotrichia capensis ZCA C1 0
## 54 Passerellidae Arremon flavirostris AFL C2 4
## 55 Synallaxiinae Certhiaxis cinnamomeus CCI C2 0
## 56 Corvidae Cyanocorax cristatellus CCR C2 2
## 57 Thraupidae Coereba flaveola CFL C2 4
## 58 Vireonidae Cyclarhis gujanensis CGU C2 1
## 59 Troglodytidae Cantorchilus leucotis CLE C2 2
## 60 Elaeniinea Camptostoma obsoletum COB C2 0
## 61 Columbidae Columbina squammata CSQ C2 3
## 62 Columbidae Columbina talpacoti CTA C2 1
## 63 Synallaxiinae Cranioleuca vulpina CVU C2 1
## 64 Thraupidae Dacnis cayana DCA C2 1
## 65 Fringillidae Euphonia chlorotica ECH C2 0
## 66 Elaeniinea Elaenia sp. ESP C2 0
## 67 Tyranninae Empidonomus varius EVA C2 0
## 68 Furnariinae Furnarius rufus FRU C2 0
## 69 Psittacidae Forpus xanthopterygius FXA C2 1
## 70 Parulidae Geothlypis aequinoctialis GAE C2 1
## 71 Galbulidae Galbula ruficauda GRU C2 4
## 72 Icteridae Icterus pyrrhopterus ICH C2 2
## 73 Dendrocolaptidae Lepidocolaptes angustiirostris LAN C2 3
## 74 Columbidae Leptotila verreauxi LSP C2 0
## 75 Tyranninae Myiarchus ferox MFE C2 0
## 76 Parulidae Myiothlyps flaveola MFL C2 3
## 77 Mimidae Mimus saturninus MISA C2 0
## 78 Tyranninae Myiodinastes maculatus MMA C2 2
## 79 Tyranninae Megarynchus pitangua MPI C2 2
## 80 Tyranninae Machetornis rixosa MRI C2 0
## 81 Tyranninae Myiozetetes similis MSI C2 0
## 82 Picidae Picumnus albosquamatus PAL C2 2
## 83 Cuculidae Piaya cayana PCA C2 1
## 84 Icteridae Pseudoleistes guirahuro PGU C2 0
## 85 Columbidae Patagioenas picazuro PPI C2 3
## 86 Phaethornithinae Phaethornis pretrei PPR C2 2
## 87 Tyranninae Pitangus sulphuratus PSU C2 2
## 88 Thraupidae Sporophila caerulescens SCA C2 0
## 89 Synallaxiinae Synallaxis frontalis SFR C2 0
## 90 Thraupidae Sporophila lineola SLI C2 0
## 91 Thraupidae Sicalis luteola SLU C2 0
## 92 Synallaxiinae Synallaxis spixi SSP C2 0
## 93 Elaeniinea Serpophaga subcristata SSU C2 2
## 94 Tyranninae Tyrannus albogularis TAL C2 0
## 95 Turdidae Turdus amaurochalinus TAM C2 0
## 96 Thraupidae Tangara cayana TCAY C2 3
## 97 Todirostrinae Todirostrum cinereum TCI C2 3
## 98 Thraupidae Tachyphonus coronatus TCO C2 0
## 99 Thamnophilidae Tamnophilus caerulescens THCA C2 1
## 100 Turdidae Turdus leucomelas TLE C2 1
## 101 Tyranninae Tyrannus melancholicus TME C2 2
## 102 Troglodytidae Troglodytes musculus TMU C2 0
## 103 Tyranninae Tyrannus savana TSAV C2 0
## 104 Thraupidae Tangara sayaca TSAY C2 5
## 105 Columbidae Zenaida auriculata ZAU C2 0
## 106 Passerellidae Zonotrichia capensis ZCA C2 0
## 107 Passerellidae Arremon flavirostris AFL R1 0
## 108 Synallaxiinae Certhiaxis cinnamomeus CCI R1 0
## 109 Corvidae Cyanocorax cristatellus CCR R1 0
## 110 Thraupidae Coereba flaveola CFL R1 1
## 111 Vireonidae Cyclarhis gujanensis CGU R1 0
## 112 Troglodytidae Cantorchilus leucotis CLE R1 0
## 113 Elaeniinea Camptostoma obsoletum COB R1 1
## 114 Columbidae Columbina squammata CSQ R1 0
## 115 Columbidae Columbina talpacoti CTA R1 2
## 116 Synallaxiinae Cranioleuca vulpina CVU R1 1
## 117 Thraupidae Dacnis cayana DCA R1 0
## 118 Fringillidae Euphonia chlorotica ECH R1 0
## 119 Elaeniinea Elaenia sp. ESP R1 0
## 120 Tyranninae Empidonomus varius EVA R1 0
## 121 Furnariinae Furnarius rufus FRU R1 0
## 122 Psittacidae Forpus xanthopterygius FXA R1 0
## 123 Parulidae Geothlypis aequinoctialis GAE R1 0
## 124 Galbulidae Galbula ruficauda GRU R1 0
## 125 Icteridae Icterus pyrrhopterus ICH R1 0
## 126 Dendrocolaptidae Lepidocolaptes angustiirostris LAN R1 1
## 127 Columbidae Leptotila verreauxi LSP R1 0
## 128 Tyranninae Myiarchus ferox MFE R1 0
## 129 Parulidae Myiothlyps flaveola MFL R1 0
## 130 Mimidae Mimus saturninus MISA R1 0
## 131 Tyranninae Myiodinastes maculatus MMA R1 0
## 132 Tyranninae Megarynchus pitangua MPI R1 0
## 133 Tyranninae Machetornis rixosa MRI R1 0
## 134 Tyranninae Myiozetetes similis MSI R1 0
## 135 Picidae Picumnus albosquamatus PAL R1 0
## 136 Cuculidae Piaya cayana PCA R1 0
## 137 Icteridae Pseudoleistes guirahuro PGU R1 0
## 138 Columbidae Patagioenas picazuro PPI R1 1
## 139 Phaethornithinae Phaethornis pretrei PPR R1 1
## 140 Tyranninae Pitangus sulphuratus PSU R1 2
## 141 Thraupidae Sporophila caerulescens SCA R1 5
## 142 Synallaxiinae Synallaxis frontalis SFR R1 0
## 143 Thraupidae Sporophila lineola SLI R1 2
## 144 Thraupidae Sicalis luteola SLU R1 0
## 145 Synallaxiinae Synallaxis spixi SSP R1 0
## 146 Elaeniinea Serpophaga subcristata SSU R1 0
## 147 Tyranninae Tyrannus albogularis TAL R1 0
## 148 Turdidae Turdus amaurochalinus TAM R1 0
## 149 Thraupidae Tangara cayana TCAY R1 0
## 150 Todirostrinae Todirostrum cinereum TCI R1 0
## 151 Thraupidae Tachyphonus coronatus TCO R1 0
## 152 Thamnophilidae Tamnophilus caerulescens THCA R1 0
## 153 Turdidae Turdus leucomelas TLE R1 0
## 154 Tyranninae Tyrannus melancholicus TME R1 3
## 155 Troglodytidae Troglodytes musculus TMU R1 0
## 156 Tyranninae Tyrannus savana TSAV R1 0
## 157 Thraupidae Tangara sayaca TSAY R1 5
## 158 Columbidae Zenaida auriculata ZAU R1 1
## 159 Passerellidae Zonotrichia capensis ZCA R1 0
## 160 Passerellidae Arremon flavirostris AFL R2 0
## 161 Synallaxiinae Certhiaxis cinnamomeus CCI R2 0
## 162 Corvidae Cyanocorax cristatellus CCR R2 0
## 163 Thraupidae Coereba flaveola CFL R2 1
## 164 Vireonidae Cyclarhis gujanensis CGU R2 0
## 165 Troglodytidae Cantorchilus leucotis CLE R2 0
## 166 Elaeniinea Camptostoma obsoletum COB R2 0
## 167 Columbidae Columbina squammata CSQ R2 0
## 168 Columbidae Columbina talpacoti CTA R2 6
## 169 Synallaxiinae Cranioleuca vulpina CVU R2 0
## 170 Thraupidae Dacnis cayana DCA R2 0
## 171 Fringillidae Euphonia chlorotica ECH R2 0
## 172 Elaeniinea Elaenia sp. ESP R2 3
## 173 Tyranninae Empidonomus varius EVA R2 1
## 174 Furnariinae Furnarius rufus FRU R2 4
## 175 Psittacidae Forpus xanthopterygius FXA R2 0
## 176 Parulidae Geothlypis aequinoctialis GAE R2 2
## 177 Galbulidae Galbula ruficauda GRU R2 0
## 178 Icteridae Icterus pyrrhopterus ICH R2 0
## 179 Dendrocolaptidae Lepidocolaptes angustiirostris LAN R2 0
## 180 Columbidae Leptotila verreauxi LSP R2 2
## 181 Tyranninae Myiarchus ferox MFE R2 0
## 182 Parulidae Myiothlyps flaveola MFL R2 1
## 183 Mimidae Mimus saturninus MISA R2 4
## 184 Tyranninae Myiodinastes maculatus MMA R2 0
## 185 Tyranninae Megarynchus pitangua MPI R2 0
## 186 Tyranninae Machetornis rixosa MRI R2 0
## 187 Tyranninae Myiozetetes similis MSI R2 0
## 188 Picidae Picumnus albosquamatus PAL R2 0
## 189 Cuculidae Piaya cayana PCA R2 0
## 190 Icteridae Pseudoleistes guirahuro PGU R2 0
## 191 Columbidae Patagioenas picazuro PPI R2 5
## 192 Phaethornithinae Phaethornis pretrei PPR R2 0
## 193 Tyranninae Pitangus sulphuratus PSU R2 0
## 194 Thraupidae Sporophila caerulescens SCA R2 6
## 195 Synallaxiinae Synallaxis frontalis SFR R2 3
## 196 Thraupidae Sporophila lineola SLI R2 3
## 197 Thraupidae Sicalis luteola SLU R2 0
## 198 Synallaxiinae Synallaxis spixi SSP R2 0
## 199 Elaeniinea Serpophaga subcristata SSU R2 1
## 200 Tyranninae Tyrannus albogularis TAL R2 0
## 201 Turdidae Turdus amaurochalinus TAM R2 1
## 202 Thraupidae Tangara cayana TCAY R2 0
## 203 Todirostrinae Todirostrum cinereum TCI R2 2
## 204 Thraupidae Tachyphonus coronatus TCO R2 0
## 205 Thamnophilidae Tamnophilus caerulescens THCA R2 0
## 206 Turdidae Turdus leucomelas TLE R2 0
## 207 Tyranninae Tyrannus melancholicus TME R2 6
## 208 Troglodytidae Troglodytes musculus TMU R2 0
## 209 Tyranninae Tyrannus savana TSAV R2 0
## 210 Thraupidae Tangara sayaca TSAY R2 4
## 211 Columbidae Zenaida auriculata ZAU R2 0
## 212 Passerellidae Zonotrichia capensis ZCA R2 0
## 213 Passerellidae Arremon flavirostris AFL R3 0
## 214 Synallaxiinae Certhiaxis cinnamomeus CCI R3 0
## 215 Corvidae Cyanocorax cristatellus CCR R3 0
## 216 Thraupidae Coereba flaveola CFL R3 0
## 217 Vireonidae Cyclarhis gujanensis CGU R3 0
## 218 Troglodytidae Cantorchilus leucotis CLE R3 0
## 219 Elaeniinea Camptostoma obsoletum COB R3 0
## 220 Columbidae Columbina squammata CSQ R3 0
## 221 Columbidae Columbina talpacoti CTA R3 2
## 222 Synallaxiinae Cranioleuca vulpina CVU R3 0
## 223 Thraupidae Dacnis cayana DCA R3 0
## 224 Fringillidae Euphonia chlorotica ECH R3 0
## 225 Elaeniinea Elaenia sp. ESP R3 0
## 226 Tyranninae Empidonomus varius EVA R3 0
## 227 Furnariinae Furnarius rufus FRU R3 1
## 228 Psittacidae Forpus xanthopterygius FXA R3 0
## 229 Parulidae Geothlypis aequinoctialis GAE R3 0
## 230 Galbulidae Galbula ruficauda GRU R3 0
## 231 Icteridae Icterus pyrrhopterus ICH R3 0
## 232 Dendrocolaptidae Lepidocolaptes angustiirostris LAN R3 0
## 233 Columbidae Leptotila verreauxi LSP R3 0
## 234 Tyranninae Myiarchus ferox MFE R3 0
## 235 Parulidae Myiothlyps flaveola MFL R3 0
## 236 Mimidae Mimus saturninus MISA R3 0
## 237 Tyranninae Myiodinastes maculatus MMA R3 0
## 238 Tyranninae Megarynchus pitangua MPI R3 0
## 239 Tyranninae Machetornis rixosa MRI R3 2
## 240 Tyranninae Myiozetetes similis MSI R3 0
## 241 Picidae Picumnus albosquamatus PAL R3 0
## 242 Cuculidae Piaya cayana PCA R3 0
## 243 Icteridae Pseudoleistes guirahuro PGU R3 0
## 244 Columbidae Patagioenas picazuro PPI R3 3
## 245 Phaethornithinae Phaethornis pretrei PPR R3 0
## 246 Tyranninae Pitangus sulphuratus PSU R3 0
## 247 Thraupidae Sporophila caerulescens SCA R3 4
## 248 Synallaxiinae Synallaxis frontalis SFR R3 0
## 249 Thraupidae Sporophila lineola SLI R3 2
## 250 Thraupidae Sicalis luteola SLU R3 4
## 251 Synallaxiinae Synallaxis spixi SSP R3 0
## 252 Elaeniinea Serpophaga subcristata SSU R3 1
## 253 Tyranninae Tyrannus albogularis TAL R3 0
## 254 Turdidae Turdus amaurochalinus TAM R3 1
## 255 Thraupidae Tangara cayana TCAY R3 0
## 256 Todirostrinae Todirostrum cinereum TCI R3 0
## 257 Thraupidae Tachyphonus coronatus TCO R3 0
## 258 Thamnophilidae Tamnophilus caerulescens THCA R3 0
## 259 Turdidae Turdus leucomelas TLE R3 0
## 260 Tyranninae Tyrannus melancholicus TME R3 5
## 261 Troglodytidae Troglodytes musculus TMU R3 2
## 262 Tyranninae Tyrannus savana TSAV R3 4
## 263 Thraupidae Tangara sayaca TSAY R3 0
## 264 Columbidae Zenaida auriculata ZAU R3 0
## 265 Passerellidae Zonotrichia capensis ZCA R3 1
## 266 Passerellidae Arremon flavirostris AFL R4 0
## 267 Synallaxiinae Certhiaxis cinnamomeus CCI R4 2
## 268 Corvidae Cyanocorax cristatellus CCR R4 0
## 269 Thraupidae Coereba flaveola CFL R4 0
## 270 Vireonidae Cyclarhis gujanensis CGU R4 0
## 271 Troglodytidae Cantorchilus leucotis CLE R4 0
## 272 Elaeniinea Camptostoma obsoletum COB R4 0
## 273 Columbidae Columbina squammata CSQ R4 0
## 274 Columbidae Columbina talpacoti CTA R4 5
## 275 Synallaxiinae Cranioleuca vulpina CVU R4 0
## 276 Thraupidae Dacnis cayana DCA R4 0
## 277 Fringillidae Euphonia chlorotica ECH R4 0
## 278 Elaeniinea Elaenia sp. ESP R4 1
## 279 Tyranninae Empidonomus varius EVA R4 0
## 280 Furnariinae Furnarius rufus FRU R4 0
## 281 Psittacidae Forpus xanthopterygius FXA R4 0
## 282 Parulidae Geothlypis aequinoctialis GAE R4 0
## 283 Galbulidae Galbula ruficauda GRU R4 0
## 284 Icteridae Icterus pyrrhopterus ICH R4 0
## 285 Dendrocolaptidae Lepidocolaptes angustiirostris LAN R4 0
## 286 Columbidae Leptotila verreauxi LSP R4 0
## 287 Tyranninae Myiarchus ferox MFE R4 0
## 288 Parulidae Myiothlyps flaveola MFL R4 0
## 289 Mimidae Mimus saturninus MISA R4 1
## 290 Tyranninae Myiodinastes maculatus MMA R4 0
## 291 Tyranninae Megarynchus pitangua MPI R4 0
## 292 Tyranninae Machetornis rixosa MRI R4 1
## 293 Tyranninae Myiozetetes similis MSI R4 2
## 294 Picidae Picumnus albosquamatus PAL R4 0
## 295 Cuculidae Piaya cayana PCA R4 0
## 296 Icteridae Pseudoleistes guirahuro PGU R4 1
## 297 Columbidae Patagioenas picazuro PPI R4 1
## 298 Phaethornithinae Phaethornis pretrei PPR R4 0
## 299 Tyranninae Pitangus sulphuratus PSU R4 1
## 300 Thraupidae Sporophila caerulescens SCA R4 4
## 301 Synallaxiinae Synallaxis frontalis SFR R4 0
## 302 Thraupidae Sporophila lineola SLI R4 2
## 303 Thraupidae Sicalis luteola SLU R4 1
## 304 Synallaxiinae Synallaxis spixi SSP R4 0
## 305 Elaeniinea Serpophaga subcristata SSU R4 0
## 306 Tyranninae Tyrannus albogularis TAL R4 0
## 307 Turdidae Turdus amaurochalinus TAM R4 2
## 308 Thraupidae Tangara cayana TCAY R4 0
## 309 Todirostrinae Todirostrum cinereum TCI R4 0
## 310 Thraupidae Tachyphonus coronatus TCO R4 0
## 311 Thamnophilidae Tamnophilus caerulescens THCA R4 0
## 312 Turdidae Turdus leucomelas TLE R4 0
## 313 Tyranninae Tyrannus melancholicus TME R4 0
## 314 Troglodytidae Troglodytes musculus TMU R4 0
## 315 Tyranninae Tyrannus savana TSAV R4 6
## 316 Thraupidae Tangara sayaca TSAY R4 5
## 317 Columbidae Zenaida auriculata ZAU R4 0
## 318 Passerellidae Zonotrichia capensis ZCA R4 1
## 319 Passerellidae Arremon flavirostris AFL R5 0
## 320 Synallaxiinae Certhiaxis cinnamomeus CCI R5 2
## 321 Corvidae Cyanocorax cristatellus CCR R5 0
## 322 Thraupidae Coereba flaveola CFL R5 0
## 323 Vireonidae Cyclarhis gujanensis CGU R5 0
## 324 Troglodytidae Cantorchilus leucotis CLE R5 0
## 325 Elaeniinea Camptostoma obsoletum COB R5 0
## 326 Columbidae Columbina squammata CSQ R5 0
## 327 Columbidae Columbina talpacoti CTA R5 5
## 328 Synallaxiinae Cranioleuca vulpina CVU R5 0
## 329 Thraupidae Dacnis cayana DCA R5 0
## 330 Fringillidae Euphonia chlorotica ECH R5 0
## 331 Elaeniinea Elaenia sp. ESP R5 1
## 332 Tyranninae Empidonomus varius EVA R5 0
## 333 Furnariinae Furnarius rufus FRU R5 0
## 334 Psittacidae Forpus xanthopterygius FXA R5 0
## 335 Parulidae Geothlypis aequinoctialis GAE R5 0
## 336 Galbulidae Galbula ruficauda GRU R5 0
## 337 Icteridae Icterus pyrrhopterus ICH R5 0
## 338 Dendrocolaptidae Lepidocolaptes angustiirostris LAN R5 0
## 339 Columbidae Leptotila verreauxi LSP R5 0
## 340 Tyranninae Myiarchus ferox MFE R5 0
## 341 Parulidae Myiothlyps flaveola MFL R5 0
## 342 Mimidae Mimus saturninus MISA R5 1
## 343 Tyranninae Myiodinastes maculatus MMA R5 0
## 344 Tyranninae Megarynchus pitangua MPI R5 0
## 345 Tyranninae Machetornis rixosa MRI R5 1
## 346 Tyranninae Myiozetetes similis MSI R5 2
## 347 Picidae Picumnus albosquamatus PAL R5 0
## 348 Cuculidae Piaya cayana PCA R5 0
## 349 Icteridae Pseudoleistes guirahuro PGU R5 1
## 350 Columbidae Patagioenas picazuro PPI R5 1
## 351 Phaethornithinae Phaethornis pretrei PPR R5 0
## 352 Tyranninae Pitangus sulphuratus PSU R5 1
## 353 Thraupidae Sporophila caerulescens SCA R5 4
## 354 Synallaxiinae Synallaxis frontalis SFR R5 0
## 355 Thraupidae Sporophila lineola SLI R5 2
## 356 Thraupidae Sicalis luteola SLU R5 1
## 357 Synallaxiinae Synallaxis spixi SSP R5 0
## 358 Elaeniinea Serpophaga subcristata SSU R5 0
## 359 Tyranninae Tyrannus albogularis TAL R5 0
## 360 Turdidae Turdus amaurochalinus TAM R5 2
## 361 Thraupidae Tangara cayana TCAY R5 0
## 362 Todirostrinae Todirostrum cinereum TCI R5 0
## 363 Thraupidae Tachyphonus coronatus TCO R5 0
## 364 Thamnophilidae Tamnophilus caerulescens THCA R5 0
## 365 Turdidae Turdus leucomelas TLE R5 0
## 366 Tyranninae Tyrannus melancholicus TME R5 0
## 367 Troglodytidae Troglodytes musculus TMU R5 0
## 368 Tyranninae Tyrannus savana TSAV R5 6
## 369 Thraupidae Tangara sayaca TSAY R5 5
## 370 Columbidae Zenaida auriculata ZAU R5 0
## 371 Passerellidae Zonotrichia capensis ZCA R5 1# Visualizando os autovalores do eixo um - maior explicabilidade dos dados
Score## Parcel Veg
## 1 C1 2.08020
## 2 C2 3.22638
## 3 R1 -0.60218
## 4 R2 -0.75861
## 5 R3 -0.64867
## 6 R4 -2.41470
## 7 R5 -0.88242Cálculo dos Índices de Diversidade
Estimaremos a diversidade biológica de uma comunidade ecológica utilizando Shannon-Wiener’s index, Simpson’s index e Inverse Simpson’s index. Estas métricas são usadas em ecologia para medir a riqueza de espécies.
Shannon-Wiener’s index: este índice é uma medida da entropia da comunidade, que é a quantidade de desordem ou incerteza na distribuição das espécies em uma amostra ou local. O índice de Shannon leva em consideração a abundância e a riqueza das espécies, bem como a uniformidade da distribuição. O índice varia de 0 a ln(S), onde S é o número total de espécies na amostra. O valor máximo é alcançado quando todas as espécies têm a mesma abundância. \[\lambda_{SW} = - \sum_{i = 1}^{S_{obs}}\frac{n_{i}}{N} ln (\frac{n_{i}}{N})\]
Simpson’s index: este índice é uma medida da probabilidade de dois indivíduos selecionados aleatoriamente pertencerem a espécies diferentes. Em outras palavras, o índice de Simpson avalia a probabilidade de dois indivíduos selecionados aleatoriamente pertencerem a diferentes espécies. O índice varia de 0 a 1, onde 0 indica nenhuma diversidade (todas as espécies são iguais em número) e 1 indica máxima diversidade (cada espécie é igualmente representada).
\[\lambda_{S} = \frac{\sum_{i = 1}^{Spp.} n_{i}(n_{i} - 1)}{N(N - 1)}\]
- Inverse Simpson’s index: enquanto o índice de Simpson mede a diversidade com base na probabilidade de dois indivíduos selecionados aleatoriamente pertencerem a espécies diferentes, o índice inverso de Simpson mede a diversidade com base na probabilidade de dois indivíduos selecionados aleatoriamente pertencerem à mesma espécie. O índice inverso de Simpson é calculado dividindo o número total de indivíduos na comunidade pelo produto do número de indivíduos de cada espécie na comunidade. O resultado é uma medida da probabilidade de dois indivíduos selecionados aleatoriamente pertencerem à mesma espécie, ou seja, a probabilidade de dois indivíduos selecionados aleatoriamente pertencerem a espécies diferentes é igual a 1 - índice inverso de Simpson.
\[\lambda_{S_{i}} = \frac{1}{\lambda_{S}}\] Criando as funções de cálculo:
# Função para calcular a riqueza de espécies
Riqueza <- function(x) {
sum(x > 0)
}
# Função para calcular o índice de Shannon-Wiener
Shannon <- function(x) {
rabund <- x[x > 0] / sum(x)
-sum(rabund * log(rabund))
}
# Função para calcular o índice de Simpson
Simpson <- function(x) {
n <- sum(x)
1 - sum(x * (x - 1) / (n * (n - 1)))
}
# Função para calcular o inverso do índice de Simpson
Simpsoninv <- function(x) {
n <- sum(x)
1 / sum(x * (x - 1) / (n * (n - 1)))
}
Agora, calcularemos os índices e anexaremos em uma tabela:
# Calculando os índices de diversidade
Diversity <- Sample %>%
group_by(Group) %>%
reframe(Sobs = Riqueza(Value),
Shannon = Shannon(Value),
Simpson = Simpson(Value),
Simpsoninv = Simpsoninv(Value),
n = sum(Value))
# Concatenando os eigenvalues com a tabela Diversity
Diversity <- cbind(Diversity, Score$Veg)
names(Diversity)[7] <- c('Score')
# Nomeando a linha 1 da table
names(Diversity)[1] = c('Tratamentos')
# Criando a Tabela 1 com os referidos resultados
Tabela_1 <- kbl(Diversity, digits = 4,
caption = 'Tabela 1: Resumo da Diversidade de Shannon e Simpson-Wiener.') %>%
kable_styling(bootstrap_options = 'striped', full_width = FALSE, position = 'left')
# Demonstrando a Tabela 1
Tabela_1| Tratamentos | Sobs | Shannon | Simpson | Simpsoninv | n | Score |
|---|---|---|---|---|---|---|
| C1 | 24 | 3.0013 | 0.9585 | 24.0789 | 61 | 2.0802 |
| C2 | 29 | 3.2476 | 0.9722 | 36.0000 | 64 | 3.2264 |
| R1 | 13 | 2.3524 | 0.9200 | 12.5000 | 26 | -0.6022 |
| R2 | 18 | 2.7168 | 0.9428 | 17.4706 | 55 | -0.7586 |
| R3 | 13 | 2.4181 | 0.9294 | 14.1714 | 32 | -0.6487 |
| R4 | 16 | 2.5298 | 0.9286 | 14.0000 | 36 | -2.4147 |
| R5 | 16 | 2.5298 | 0.9286 | 14.0000 | 36 | -0.8824 |
Nota: Note que a área restaurada R1 (8 anos) e R3 (3 anos e s/ gado) apresentaram desempenho inferior aos restauros recentes e com intrusão de gados (R4 e R5). Há duas explicações para isto: primeiramente, o gado atrai espécie mutualistas aumentando a diversidade alpha; segundamente, há menor competição interespecífica nestas áreas de intrusão e, consequentemente, maior disponibilidade de recursos por redução da sobreposição de nichos. O PCA e CCA demonstram que as àreas com menor diversidade alpha estão intimamente associadas à alta proporção de copa e baixa densidade de árvores. É importante obsevar também que o R3 (8 anos), com base no índice de Shannon-Wiener, tem maior diversidade em relação à R1 (8 anos) e os tratamentos com intrusão de gado (R4 e R5), divergindo em relação ao índice de Simpson. Isto ocorre porque Shannon-Wiener atribui maior peso para espécies raras, que podem caracterizar-se como especialistas e sensíveis às mudanças florestais em cenários reais, portanto, é seguro afirmar que R3 apresenta mais espécies raras que R1, R4 e R5.
Efeito da estrutura da floresta na assembléia de pássaros
Para capturar o efeito da complexidade estrutural da floresta na assembléia de pássaros, utilizaremos a regressão linear simples. Portanto, há de se usar o primeiro Eixo Florestal 1 (biomassa vs. proporção de copa) para explicar a diversidade e riqueza de espécies nas unidades de tratamento.
Sejam \(X\) e \(Y\), respectivamente, as variáveis Eigenvalues (explicativa) e Índices (resposta). Propõe-se um modelo de regressão linear de primeira ordem, dado pela equação: \(Y = \beta_{0} + \beta_{1}x + \epsilon\), onde \(\beta_{0}\) e \(\beta_{1}\) são parâmetros desconhecidos e \(\epsilon\) é o erro aleatório.
Para ajustar um modelo de regressão linear no R utiliza-se a função lm:
# Ajustando o modelo regressivo linear simples
Simpson.Model <- lm(Simpson ~ Score, data = Diversity)
Inverse.Model <- lm(Simpsoninv ~ Score, data = Diversity)
Shannon.Model <- lm(Shannon ~ Score, data = Diversity)Analisando o Coeficiente Angular (\(\beta_{1}\)) e Coeficiente Linear (\(\beta_{0}\)) do modelo regressivo linear simples do índice de Simpson:
# Resumo da regressão de Simpson
summary(Simpson.Model)##
## Call:
## lm(formula = Simpson ~ Score, data = Diversity)
##
## Residuals:
## 1 2 3 4 5 6 7
## 0.000429 0.004243 -0.014783 0.009334 -0.004945 0.009504 -0.003782
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.940004 0.003597 261.305 1.56e-11 ***
## Score 0.008671 0.001997 4.341 0.00742 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.009518 on 5 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.7903, Adjusted R-squared: 0.7484
## F-statistic: 18.84 on 1 and 5 DF, p-value: 0.007423O modelo regressivo linear apresentou a seguinte variação do índice de diversidade de Simpson por unidade de eigenvalue x, unidade que sintetiza a complexidade estrutural de árvores:
\[\lambda_{S} = 0.009x + 0.940\] Ou seja, a diversidade de aves com base no índice de Simpson, que mede a probabilidade de duas amostras serem da mesma espécie, varia em mais ou menos 9 centésimos a cada unidade de complexidade estrutural florestal (eigenvalue).
# Visualizando graficamente
library(ggplot2)
ggplot(Diversity, aes(x = Score, y = Simpson)) +
geom_point() +
geom_label(label = Diversity$Tratamentos) +
geom_smooth(method=lm, se = FALSE, colour = 'black', size = .5) +
ylab("Simpson's index") +
xlab('Complexidade Estrutural de Árvores (Eigenvalues)')## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
É válido ressaltar que os eigenvalues negativos possuem maior relação com a profundidade da copa e, por sua vez, valores positivos com a biomassa (altura média das árvores, diâmetro médio na altura do peito, área basal, estratificação das árvores e densidade das árvores).
Agora, repetiremos o processo com o índice inverso de Simpson:
# Resumo da regressão de Simpson (inverso)
summary(Inverse.Model)##
## Call:
## lm(formula = Simpsoninv ~ Score, data = Diversity)
##
## Residuals:
## 1 2 3 4 5 6 7
## -3.065 4.307 -3.999 1.592 -2.143 4.694 -1.387
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 18.8887 1.4641 12.901 4.98e-05 ***
## Score 3.9685 0.8129 4.882 0.00455 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3.874 on 5 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8266, Adjusted R-squared: 0.7919
## F-statistic: 23.83 on 1 and 5 DF, p-value: 0.004546O modelo regressivo linear apresentou a seguinte variação do índice inverso de diversidade de Simpson por unidade de eigenvalue x, unidade que sintetiza a complexidade estrutural de árvores. Ele traz a diversidade de espécies em escala adimensional e muito semelhante às observações reais: \[\lambda_{S_{i}} = 3.969x + 18.889\]
# Visualizando graficamente
ggplot(Diversity, aes(x = Score, y = Simpsoninv)) +
geom_point() +
geom_label(label = Diversity$Tratamentos) +
geom_smooth(method=lm, se = FALSE, colour = 'black', size = .5) +
ylab("Inverse Simpson's index") +
xlab('Complexidade Estrutural de Árvores (Eigenvalues)')
O processo análitico é o mesmo. Todavia, ele estima/predita o número de observações de aves, e as estimativas parecem condizentes com a realidade quando analisando os números reais de observações e o número estimado por \(\lambda_{s_{i}}\). É válido ressaltar que os eigenvalues negativos possuem maior relação com a profundidade da copa e, por sua vez, valores positivos com a biomassa (altura média das árvores, diâmetro médio na altura do peito, área basal, estratificação das árvores e densidade das árvores).
Agora, continuemos a análise com base no índice de Shannon-Wiener:
# Resumo da regressão de Shannon
summary(Shannon.Model)##
## Call:
## lm(formula = Shannon ~ Score, data = Diversity)
##
## Residuals:
## 1 2 3 4 5 6 7
## 0.01070 0.08872 -0.24430 0.14308 -0.17172 0.19927 -0.02575
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.68510 0.06719 39.964 1.85e-07 ***
## Score 0.14685 0.03731 3.936 0.011 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.1778 on 5 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.756, Adjusted R-squared: 0.7073
## F-statistic: 15.5 on 1 and 5 DF, p-value: 0.011O modelo regressivo linear apresentou a seguinte variação do índice de diversidade de Shannon-Wiener, que considera as espécies raras na análise, por unidade de eigenvalue, unidade que sintetiza a complexidade estrutural de árvores: \[\lambda_{SW} = 0.147 + 2.685\]
# Visualizando graficamente
ggplot(Diversity, aes(x = Score, y = Shannon)) +
geom_point() +
geom_label(label = Diversity$Tratamentos) +
geom_smooth(method=lm, se = FALSE, colour = 'black', size = .5) +
ylab("Shannon-Wiener's index") +
xlab('Complexidade Estrutural de Árvores (Eigenvalues)')
É válido ressaltar que os eigenvalues negativos possuem maior relação com a profundidade da copa e, por sua vez, valores positivos com a biomassa (altura média das árvores, diâmetro médio na altura do peito, área basal, estratificação das árvores e densidade das árvores).
Conclusão
Os espaços de referência tiveram maior abundância relativa e riqueza equitativa de espécies do que todos os espaços restaurados. O Eixo Florestal 1 influenciou significativamente na abundância relativa de aves (p-value = .007) e a riqueza de espécies (p-value = .011); estes indicadores apresentaram comportamento semelhantes para as amostras. É importante enfatizar que Shannon-Wiener’s index enfatiza o componente de riqueza e os tipos de cobertura raros Simpson’s index coloca maior ênfase no componente de uniformidade e nos tipos de cobertura dominantes (McGarigal et al., 1994, Haines-Young et al., 1996, Riitters et al., 2000). Este, portanto, calcula a probabilidade de dois indivíduos amostrados serem da mesma espécie, pois a abundância relativa das spp. tem maior peso atribuído. Complementarmente, o coeficiente angular de Shannon-Wiener’s index (α = .147) e Simpson’s index (α = .009) mostram que a complexidade do fragmento vegetacional na região da bacia do Ribeirão do Feijão é diretamente proporcional a riqueza e abundância relativa de espécies. Consequentemente, de acordo com Batisteli et al. (2018), a PCA e ACC demonstram que a passagem do tempo é um dos fatores latentes para aumento da complexidade da estrutura vegetal, pois é possível observar que o fragmento vegetacional recente e bem cuidado (R3) apresentou um desempenho inferior com base no Shannon-Wiener’s index (2.418) e superior em Simpson’s index (.9294) em relação aos fragmentos vegetacionais recentes com intrusão de gado (R4 e R5) (2.530; 0.9285). Os fragmentos florestais bem cuidados apresentam maior abundância relativa de espécie de aves, pois aumenta a probabilidade de avistamento da mesma espécie. Entretanto os fragmentos florestais com intrusão de gados aumentam a probabilidade de avistamento de espécie de aves raras, como espécies mutualistas que se alimentam de parasitas bovinos. É importante mencionar que o restauro antigo R1 teve o menor desempenho em diversidade de aves que pode indicar uma correlação entre a baixa densidade e alta proporção de cobertura de copas, ou seja, maior homogeneidade paisagística. Ou seja, a maturidade florestal é fundamental para diversidade funcional de aves.