Grupo 5
Laura Ximena Sanabria, Karen del Pilar Galíndez, Edward Fernando Rincón,Oscar Javier Ortegon Yate, Iván Alexis Nocua, Jorge Iván Rivera Bermúdez.
Carga de datos y paquetes
library(vegan)
library(MVA)
library(knitr)
library(DT)
library(readxl)
data_c <- read_excel("C:/Users/Jorge/Desktop/2021-l/Malezas/matriz.xlsx",
col_names = TRUE,
col_types = c("text", "numeric", "numeric","numeric",
"numeric", "numeric","numeric", "numeric"),
sheet = "Conteo")
data_p <- read_excel("C:/Users/Jorge/Desktop/2021-l/Malezas/matriz.xlsx",
col_names = TRUE,
col_types = c("text", "numeric", "numeric","numeric",
"numeric", "numeric","numeric", "numeric"),
sheet = "Promedio")
data_pre <- read_excel("C:/Users/Jorge/Desktop/2021-l/Malezas/matriz.xlsx",
col_names = TRUE,
col_types = c("text", "numeric", "numeric","numeric",
"numeric", "numeric","numeric", "numeric"),
sheet = "Presencia")
data1 <- data_c[, -1]
rownames(data1) <- data_c$...1
x1 <- t(data1)
# View(x1)
data2 <- data_p[, -1]
rownames(data2) <- data_p$...1
x2 <- t(data2)
# View(x2)
data3 <- data_pre[, -1]
rownames(data3) <- data_pre$...1
x3 <- t(data3)
# View(x3)
Subáreas representan áreas de variación (gris: encharcamiento y café: conejos)
Algunos cálculos rápidos:
Promedio
apply(x1, 2, mean)## Amaranthus hybridus Fuertesimalva limensis Lolium temelentum
## 12.7142857 11.1428571 25.7142857
## Persicaria maculosa Raphanus raphanistrum Rumex crispus
## 0.1428571 116.0000000 29.7142857
## Senesio madagascariensis Senesio vulgaris Trifolium repens
## 1.2857143 3.4285714 2.1428571
## Trifolium pratense Veronica persica Poir Soliva mutisii
## 1.0000000 6.7142857 4.2857143
## Hypochaerys radicata Oxalis corniculata Pennisetum clandestinum
## 0.2857143 41.0000000 52.7142857
## Capsella busrsapastoris Lotus pedunculatus Plantago major
## 0.1428571 1.1428571 0.1428571
## Acacia melanoxylon Chenopodium petiolare Chenopodium murale
## 0.7142857 34.1428571 2.1428571
## Sonchus oleraceus Polygonum segetum Lepidium bipinnatifidum
## 12.4285714 25.4285714 3.5714286
## Brassica rapa Coriandrum sativum Cyperus ligularis
## 49.5714286 1.0000000 2.0000000
## Galinsoga_parviflora Capsela_bursa_pastoris Malva_sylvestris
## 7.7142857 7.7142857 1.5714286
## Urtica_dioica polygonum_aviculare
## 0.1428571 5.7142857Desviación estándar
apply(x1, 2, sd)## Amaranthus hybridus Fuertesimalva limensis Lolium temelentum
## 16.7004420 17.9204592 54.7805144
## Persicaria maculosa Raphanus raphanistrum Rumex crispus
## 0.3779645 167.7488202 49.8086816
## Senesio madagascariensis Senesio vulgaris Trifolium repens
## 1.8898224 8.6382317 3.1320159
## Trifolium pratense Veronica persica Poir Soliva mutisii
## 2.6457513 4.9569576 11.3389342
## Hypochaerys radicata Oxalis corniculata Pennisetum clandestinum
## 0.7559289 100.7339731 55.2983251
## Capsella busrsapastoris Lotus pedunculatus Plantago major
## 0.3779645 3.0237158 0.3779645
## Acacia melanoxylon Chenopodium petiolare Chenopodium murale
## 1.8898224 73.8521689 4.1804534
## Sonchus oleraceus Polygonum segetum Lepidium bipinnatifidum
## 16.4200806 41.1738475 8.2027870
## Brassica rapa Coriandrum sativum Cyperus ligularis
## 129.3984250 2.6457513 5.2915026
## Galinsoga_parviflora Capsela_bursa_pastoris Malva_sylvestris
## 20.4100815 20.4100815 3.0472470
## Urtica_dioica polygonum_aviculare
## 0.3779645 15.1185789Coeficiente de variación
coefvar <- function(x) 100*sd(x)/mean(x)
apply(x1, 2, coefvar)## Amaranthus hybridus Fuertesimalva limensis Lolium temelentum
## 131.35179 160.82463 213.03533
## Persicaria maculosa Raphanus raphanistrum Rumex crispus
## 264.57513 144.61105 167.62537
## Senesio madagascariensis Senesio vulgaris Trifolium repens
## 146.98618 251.94843 146.16074
## Trifolium pratense Veronica persica Poir Soliva mutisii
## 264.57513 73.82703 264.57513
## Hypochaerys radicata Oxalis corniculata Pennisetum clandestinum
## 264.57513 245.69262 104.90197
## Capsella busrsapastoris Lotus pedunculatus Plantago major
## 264.57513 264.57513 264.57513
## Acacia melanoxylon Chenopodium petiolare Chenopodium murale
## 264.57513 216.30342 195.08782
## Sonchus oleraceus Polygonum segetum Lepidium bipinnatifidum
## 132.11559 161.91962 229.67804
## Brassica rapa Coriandrum sativum Cyperus ligularis
## 261.03429 264.57513 264.57513
## Galinsoga_parviflora Capsela_bursa_pastoris Malva_sylvestris
## 264.57513 264.57513 193.91572
## Urtica_dioica polygonum_aviculare
## 264.57513 264.57513boxplot(x1, ylab="Abundancia", col="steelblue", pch=16,
cex=0.4, xaxt="n", main="Boxplot")
text(cex=0.6, x=1.5:32.5, y=-30, colnames(x1), xpd=T, srt=90, pos=2)
Figura 1. Boxplot de abundancia de especies.
En el diagrama de cajas y bigotes se observa que hay dos malezas que se presentan como las más abundantes en los muestreos realizados. Se tiene por un lado la especie Raphanus raphanistrum que presenta la mayor abundancia, ya que la variabilidad del extremo superior no es tanta comparada con las otras especies y el tamaño de caja más grande, sin embargo, hay un valor atípico muy alto que puede representar algún lote específico que presenta dicha abundancia de manera excesiva. Por otro lado, se encuentra Pennisetum clandestinum como la segunda especie más abundante. Aunque el diagrama tiene una variabilidad mayor en el extremo superior, se puede observar que no posee valores atípicos, lo que indica que aunque la abundancia va a ser mayor en unos lotes que en otros, la abundancia en general no está sujeta a que dependa de un solo lote.
Diversidad de Shannon
diversity(x1, "shannon") # logaritmo natural## G1(Arveja) G2(Feijoa) G3(Tomate_arbol) G4(Puerro)
## 1.8566785 1.6304189 1.3723212 0.7052785
## G5(Avena) G6(Maiz) G7(Acelga)
## 1.2759938 2.0620981 2.4213259diversity(x1, index="shannon", base=2) # logaritmo base 2## G1(Arveja) G2(Feijoa) G3(Tomate_arbol) G4(Puerro)
## 2.678621 2.352197 1.979841 1.017502
## G5(Avena) G6(Maiz) G7(Acelga)
## 1.840870 2.974979 3.493235Índice de Simpson
diversity(x3, index="simpson") # presencia o ausencia## G1(Arveja) G2(Feijoa) G3 (Avena_tomate_arbol)
## 0.9333333 0.9000000 0.9230769
## G4(puerro) G5(Avena) G6 (Maiz)
## 0.9285714 0.9444444 0.9230769
## G7(Acelga)
## 0.8888889El índice de Simpson nos permite medir la riqueza de organismos o la biodiversidad de un hábitat en general y representa la probabilidad de que dos organismos dentro de un hábitat seleccionados al azar pertenezcan a la misma familia. En este gráfico podemos evidenciar que los valores más altos los presenta el cultivo de avena (0.9444444) y arveja (0.9333333) y el valor más bajo el cultivo de acelga (0.8888889). Todo esto nos indica que el lote donde se encuentra el cultivo de acelga es el más biodiverso con respecto a los demás y los de avena y arveja presentan la menor biodiversidad debido a la dominancia por parte de una o muy pocas especies. Sin embargo, todos los lotes(incluyendo tomate de árbol, feijoa, puerro y maíz) presentaron valores altos que oscilaron entre 0.88 y 0.94 lo cual muestra que son lotes en donde hay una diversidad baja.
Recíproco de Simpson
diversity(x1, index="invsimpson") # conteos## G1(Arveja) G2(Feijoa) G3(Tomate_arbol) G4(Puerro)
## 4.629288 3.493178 3.377712 1.390434
## G5(Avena) G6(Maiz) G7(Acelga)
## 2.956564 6.326993 9.148235# diversity(x2, index="invsimpson") # promediosCon respecto al índice recíproco de Simpson, este nos indica que entre mayor sea el valor obtenido, mayor será la biodiversidad, por lo cual en esta tabla se evidencia al igual que en el índice de simpson que el lote con mayor biodiversidad es el de acelga, pues su valor es el mayor (9.148235), con respecto a los demás y los lotes con menor biodiversidad son los de cebolla puerro(1.390434) y avena (2.956564) mientras que los que presentaron una biodiversidad intermedia son los lotes en donde se encuentra feijoa, tomate de árbol, arveja y maíz.
barplot(diversity(x1, index="shannon", base=2), col="steelblue", xaxt="n")
title(main="Diversidad de Shannon (base 2)")
text(x=seq(1, 8.2, 1.2), y=-0.1, rownames(x1), xpd=T, srt=45, pos=2)
Figura 2. Diversidad de Shannon en base 2 por grupos o cultivos.
En el gráfico se observa que los valores más altos los presenta el lote correspondiente al cultivo de acelga, con valores por encima de los 3 puntos (3.493235), en ese sentido se tiene que según el índice de diversidad de Shannon, este lote representa un valor por encima del normal, haciendo que alcance a tener alto grado de diversidad. Los cultivos de arveja, feijoa, tomate de árbol y maíz, están en el rango normal de diversidad, mientras que los lotes con puerro y avena son bajos en diversidad. Una de las razones por las que los cultivos que presentan diversidad normal, puede estar asociada a que el control de malezas en estos lotes es menos intensivo, comparado con el de puerro, que es el que más baja diversidad presenta (1.017502), el cual es una hortaliza muy sensible a las malezas debido a sus características morfológicas y biológicas hace que las malezas invadan rápido haciendo que se realicen tratamientos preventivos y controles de malezas mucho más frecuentes que en los otros cultivos. Por otro lado, en el caso de avena, la diversidad tuvo valores bajos debido a que se había retirado la vegetación en la mayor parte del lote.
Equidad de Pielou
log2(specnumber(x1))## G1(Arveja) G2(Feijoa) G3(Tomate_arbol) G4(Puerro)
## 3.807355 3.584963 2.807355 3.321928
## G5(Avena) G6(Maiz) G7(Acelga)
## 2.807355 3.700440 4.087463Números de Hill
renyi(x1, c(0, 1, 2), hill=T)## 0 1 2
## G1(Arveja) 14 6.402435 4.629288
## G2(Feijoa) 12 5.106013 3.493178
## G3(Tomate_arbol) 7 3.944496 3.377712
## G4(Puerro) 10 2.024410 1.390434
## G5(Avena) 7 3.582260 2.956564
## G6(Maiz) 13 7.862449 6.326993
## G7(Acelga) 17 11.260781 9.148235Coeficiente de correlación de Pearson entre pares de muestras
datatable(cor(x1), options = list(scrollX=T, paging=F, scrollY="200px",
dom="t"))Matriz de distancias euclidianas
dist_eucl <- dist(x1, method="euclidean", upper=T, diag=T)
kable(as.matrix(dist_eucl))| G1(Arveja) | G2(Feijoa) | G3(Tomate_arbol) | G4(Puerro) | G5(Avena) | G6(Maiz) | G7(Acelga) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| G1(Arveja) | 0.0000 | 403.1873 | 662.7911 | 311.9712 | 281.1352 | 258.9479 | 237.4321 |
| G2(Feijoa) | 403.1873 | 0.0000 | 565.7137 | 283.3761 | 290.7456 | 332.2710 | 292.6295 |
| G3(Tomate_arbol) | 662.7911 | 565.7137 | 0.0000 | 495.3484 | 569.3444 | 617.2585 | 606.9119 |
| G4(Puerro) | 311.9712 | 283.3761 | 495.3484 | 0.0000 | 163.9848 | 216.5595 | 180.8535 |
| G5(Avena) | 281.1352 | 290.7456 | 569.3444 | 163.9848 | 0.0000 | 160.8011 | 104.2545 |
| G6(Maiz) | 258.9479 | 332.2710 | 617.2585 | 216.5595 | 160.8011 | 0.0000 | 152.1315 |
| G7(Acelga) | 237.4321 | 292.6295 | 606.9119 | 180.8535 | 104.2545 | 152.1315 | 0.0000 |
Similaridad de Jaccard e índice de Bray-Curtis
kable(as.matrix(vegdist(x1, method="jaccard", diag=FALSE, upper=FALSE)))| G1(Arveja) | G2(Feijoa) | G3(Tomate_arbol) | G4(Puerro) | G5(Avena) | G6(Maiz) | G7(Acelga) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| G1(Arveja) | 0.0000000 | 0.9675676 | 0.9789030 | 0.9786667 | 0.9823370 | 0.8448276 | 0.9032258 |
| G2(Feijoa) | 0.9675676 | 0.0000000 | 0.8261168 | 0.7520000 | 0.8261538 | 0.9375000 | 0.8612303 |
| G3(Tomate_arbol) | 0.9789030 | 0.8261168 | 0.0000000 | 0.8371278 | 0.8880407 | 0.9640884 | 0.9581395 |
| G4(Puerro) | 0.9786667 | 0.7520000 | 0.8371278 | 0.0000000 | 0.8768328 | 0.9675090 | 0.9250646 |
| G5(Avena) | 0.9823370 | 0.8261538 | 0.8880407 | 0.8768328 | 0.0000000 | 0.9138943 | 0.9038462 |
| G6(Maiz) | 0.8448276 | 0.9375000 | 0.9640884 | 0.9675090 | 0.9138943 | 0.0000000 | 0.9009346 |
| G7(Acelga) | 0.9032258 | 0.8612303 | 0.9581395 | 0.9250646 | 0.9038462 | 0.9009346 | 0.0000000 |
kable(as.matrix(vegdist(x1, method="bray", diag=FALSE, upper=FALSE)))| G1(Arveja) | G2(Feijoa) | G3(Tomate_arbol) | G4(Puerro) | G5(Avena) | G6(Maiz) | G7(Acelga) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| G1(Arveja) | 0.0000000 | 0.9371728 | 0.9586777 | 0.9582245 | 0.9652870 | 0.7313433 | 0.8235294 |
| G2(Feijoa) | 0.9371728 | 0.0000000 | 0.7037471 | 0.6025641 | 0.7038008 | 0.8823529 | 0.7562814 |
| G3(Tomate_arbol) | 0.9586777 | 0.7037471 | 0.0000000 | 0.7198795 | 0.7986270 | 0.9306667 | 0.9196429 |
| G4(Puerro) | 0.9582245 | 0.6025641 | 0.7198795 | 0.0000000 | 0.7806789 | 0.9370629 | 0.8605769 |
| G5(Avena) | 0.9652870 | 0.7038008 | 0.7986270 | 0.7806789 | 0.0000000 | 0.8414414 | 0.8245614 |
| G6(Maiz) | 0.7313433 | 0.8823529 | 0.9306667 | 0.9370629 | 0.8414414 | 0.0000000 | 0.8197279 |
| G7(Acelga) | 0.8235294 | 0.7562814 | 0.9196429 | 0.8605769 | 0.8245614 | 0.8197279 | 0.0000000 |
Análisis de cluster
par(mfrow=c(1, 2))
plot(hclust(vegdist(x3, method="jaccard")), hang=-1, # presencia-ausencia
main="Análisis de cluster", xlab="Muestras",
ylab="Disimilariad Jaccard", cex=0.7)
plot(hclust(vegdist(x1, method="jaccard")), hang=-1, # conteos
main="Análisis de cluster", xlab="Muestras",
ylab="Disimilariad Jaccard", cex=0.7)
Figura 3. Análisis de cluster para: A) presencia/ausencia de malezas (dendograma izquierdo) y B) para conteos (dendrogama derecho) por grupos o cultivos.
Con base en la información obtenida en los muestreos 1 y 2, se realizó el dendograma respectivo para cada uno a partir del índice de disimilaridad de Jaccard, el cual compara la proximidad para los datos obtenidos de las poblaciones de malezas para las diferentes localidades muestreadas (Niwattanakul et al., 2013). Como se observa en los dendrogramas, tanto para diversidad como para abundancia los 7 cultivos muestreados en el CAM se agrupan en 2 grupos, los cultivos agrupados entre sí difieren en cada caso. En cuanto a la diversidad se agrupan por un lado arveja, tomate de árbol y avena, y por otro lado los cultivos restantes, maíz, feijoa, puerro y acelga que se agrupan en el segundo grupo, con esto se puede evidenciar que los cultivos que tuvieron una mayor correlación en cuanto a las poblaciones de malezas presentes en estos fueron, para el grupo uno, tomate de árbol y avena, y para el grupo dos, puerro y acelga. En cuanto a la abundancia, este dendrograma también se divide en dos grupos, el primero conformado por avena, tomate de árbol, feijoa y puerro, y el segundo por los restantes (acelga, arveja y maíz), con estos resultado podemos decir nuevamente que, en el caso del primer grupo, los cultivos con más correlación fueron esta vez feijoa y puerro, y en el caso del grupo dos, arveja y maíz. Podemos ver entonces una clara diferenciación entre la agrupación que se generó con respecto a los datos del muestreo uno y los del muestreo dos, esta diferencia pudo haberse dado por la toma de datos de forma más meticulosa que se dio en el muestreo dos debido a que el objetivo de este era cuantificación, además de otros factores que se presentaron, como el pastoreo de ganado en el lote 16.
plot(hclust(vegdist(data3, "jaccard"), "complete"), hang=-1,
main="Cluster de especies",
xlab="Especies", ylab="Disimilaridad de Jaccard", cex=0.7)
Figura 4A. cluster de especies con presencia/ausencia de malezas.
plot(hclust(vegdist(data1, "jaccard"), "complete"), hang=-1,
main="Cluster de especies",
xlab="Especies", ylab="Disimilaridad de Jaccard", cex=0.7)
Figura 4B. cluster de especies con conteos de malezas.
Es importante partir del hecho de que la agrupación de determinados valores (especies) en el dendograma, nos permite inferir que la agrupación de los mismos corresponde a la presencia de factores bioticos o abioticos que permiten su desarrollo en conjunto. En ese orden de ideas, encontramos que en términos de diversidad (figura izquierda) las especies de arvenses se agruparon en 4 grandes grupos. Para este caso se encontró que las especies de arvenses se agruparon en términos de diversidad en 4 grupos.
El primer grupo corresponde a las arvenses Chenopodium murale, Galinsoga parviflora y Capsela busa pastoris, el segundo a las arvenses Cyperus ligularis, Lepidium bipinnatifidum y Fuertesimalva limensis, siendo los grupos de menor agregación.
En cuanto a la abundancia (Fig 4B), se observan 4 agrupaciones, donde destacan las de centro del dendograma por ser las más estrechamente realacionadas, resaltando que Raphanus raphanistrum, Veronica persica Poir, Pennisetum clandestinum y Polygonum segetum se encuentran en la mayoría de los cultivos.
Mapa de calor
x <- as.matrix(x3)
heatmap(x, distfun=function(c) vegdist(c, "jaccard"),
col=topo.colors(16), cexCol=0.5, cexRow = 0.8)
Figura 5A. Mapa de calor con presencia/ausencia de malezas.
y <- as.matrix(x1)
heatmap(y, distfun=function(c) vegdist(c, "jaccard"),
col=topo.colors(16), cexCol=0.5, cexRow = 0.8)
Figura 5B. Mapa de calor con conteos de malezas.
Identificamos el predominio de Raphanus raphanistrum para el caso de la diversidad en los diferentes lotes, reflejando su carácter competitivo, de adaptación y crecimiento rápido bajo distintas condiciones (Borroso et al, 2010), de la misma manera se resalta que para el número de individuos de R. raphanistrum es también más numeroso en el lote G3 de tomate que en los demás, indicándonos que en este lote ha tenido una continua reproducción y bajo control en esta zona. Es predominante sobre el resto de número de especies en este lote, pues tan solo Pennisetum clandestinum, Brassica rapa y Rumex crispus fueron catalogadas en ese lote. Las especies mencionadas se han destacado durante la clasificación de grupos durante los análisis de diversidad, como de número de individuos pues fueron las más representativas para los diferentes lotes, se hallaron ordenadas en grupo que se mantuvo en la mayoría de los lotes y con gran número de especímenes dentro del mapa de calor. La semejanza observada entre estas cuatro especies se debe a la relación que se tiene en la presencia de dicho individuo en los lotes de área analizada y el número de individuos de la misma especie que hay en dicha área.
La tendencia de R. raphanistrum a dominar los lotes también pueden encontrarse en los lotes de G2,G5 Y G4, en donde tan solo se superan en abundancia con 1 especie que viene en menor cuantía. No obstante para el lote G4 la abundancia de R. raphanistrum es indudable , pues no se reportó ninguna otra especie en este lote. Por otro lado, en el lote G2 y G5 R. raphanistrum mantuvo una relación menor con las especies Oxalis corniculata y Pennisetum Clandestinum respectivamente. Esta última fue la única especie que se encontró en todo los lotes durante en análisis de diversidad, mientras que para el G5 fue en el que más número de individuos de este se encontró.Referencias