Para reproduzir esse exercício, você precisará instalar os seguintes programas

instale o R (https://www.r-project.org/)

Instale o RStudio (https://www.rstudio.com/)

instale nesta sequência.

Este é o programa de estatística do presente e do futuro. Qualquer biólogo precisa dele.

Depois de instalados os programas, abra o Rstudio, clique em “crtl+shift+N” para abrir um ‘scrip’

Nessa folha em branco comece a copiar e colar os códigos que aparecem neste documento dentro dos quadros cinzas. Sugiro copiar linha por linha, o colar uma embaixo da outra. Para rodar os comandos, posicione o cursor do mouse na linha desejada no documento do script e aperte crtl+Enter, siga até o final.

HORA DE APRENDER

Vamos relembrar os atributos básicos de uma comunidade

Uma comunidade é formada de muitos indivíduos de muitas espécies, portanto temos dois atributos básicos:

Riqueza = Número de espécies

Abundância = Número de indivíduos

Descrevendo uma comunidade biológica à partir de seus atributos

Se queremos descrever uma comunidade biológica à partir da riqueza e abundância, precisamos enteder a relação entre elas

Observem esta comunidade hipotética

especies=c("a","b","c","d","e","f","g","h","i","j")
abundancias=c(80,50, 35, 30, 28,15,10,5,2,1)
df<-data.frame(especies, abundancias) # criamos um dafa frame 
df # mostra a tabela, ou data frame
##    especies abundancias
## 1         a          80
## 2         b          50
## 3         c          35
## 4         d          30
## 5         e          28
## 6         f          15
## 7         g          10
## 8         h           5
## 9         i           2
## 10        j           1

Note que temos 256 indivíduos distribuídos em 10 espécies, com abundãncias bem diferentes

Graficamente representadda segundo a ordem das abundâncias (sempre decrescente), temos:

if (!require("ggplot2")) install.packages('ggplot2')
require(ggplot2)
ggplot(df, aes(especies, abundancias))+geom_col()

Agora, basta modificar sua tabela de abundâncias

especies=c("a","b","c","d","e","f","g","h","i","j")
abundancias=c(27,25, 25, 23, 28,25,30,24,25,24) # modifique somente esta linha, preservando a mesma estrutura de separação por vírgulas e a mesma abundância total da comunidade = 256
df2<-data.frame(especies, abundancias)
df2$especies <- reorder(df2$especies, -df2$abundancias)
ggplot(df2, aes(especies,abundancias))+geom_col()

Continuamos com as memas 10 espécies e 256 indivíduos, mas a ordem das espécies mudou

Agora, vamos modificar o estilo dos gráficos

Comunidade com abundâncias desiguais

ggplot(df, aes(especies, abundancias, group=1))+geom_line()+geom_point()

Comunidade com abundâncias mais equitativas

ggplot(df2, aes(especies, abundancias, group=1))+geom_line()+geom_point()+ylim(c(0,30))

Agora, vamos calcular apenas alguns índices de divevrsidade

Índice de Shannon equations: \(H=-\sum_{i=1}^S p_i \log_b p_i\)

Índice de Simpson equations: \(D=1-\sum_{i=1}^S p_i²\)

Dê uma boa olhada nas equações e verá que Shannon utiliza logarítmos Já o índice de Simpson apenas as proporções ao quadrado

Calculando índices de diversidade simples para as comunidades df e df2

Para a comunidade com maior dominância

if (!require("vegan")) install.packages('vegan')
library(vegan)
list("shannon"=diversity(df$abundancias, index="shannon"), "simpson" = diversity(df$abundancias, index="simpson") )
## $shannon
## [1] 1.877138
## 
## $simpson
## [1] 0.8143921

Para a comunidade com maior equitabilidade

list("shannon"=diversity(df2$abundancias, index="shannon"), "simpson" = diversity(df2$abundancias, index="simpson") )
## $shannon
## [1] 2.299569
## 
## $simpson
## [1] 0.8993835