La metadata se encuentra en el la hoja de cálculo: LabEcoPob demografia Guarea bosque UPRH
Luego de procesar los datos de campo que se encuentran en la hoja de cálculo anterior, obtuvimos los datos que se encuentran en la pestaña densidadR.
library(googlesheets4)
densidad <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1XXaZQ5kZ8KhwbiZ_18UH2lENqF0JA1BmWtItJgZoFPU/edit?usp=sharing", sheet = "densidadR")
densidad
## # A tibble: 5 x 3
## etapa dens_media err_est
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 1_semilla 400000 73485.
## 2 2_plantula 756667. 358345.
## 3 3_brinzal 9776. 2973.
## 4 4_juvenil 2426. 543.
## 5 5_adulto 801. 177.
En las siguientes gráficas se muestran las densidades (individuos/hectárea) de las etapas de la especie en el bosque.
library(ggplot2)
library(tidyverse)
# barras con err-est
ggplot(densidad, aes(x=etapa, y=dens_media)) +
geom_bar(stat="identity",
fill="green", alpha=0.7) +
geom_linerange(aes(x=etapa,
ymin=dens_media-err_est,
ymax=dens_media+err_est),
colour="black", alpha=0.9, size=1.3)
Las diferencias entre etapas son muy grandes para obtener una gráfica adecuada. Podemos usar una escala logaritmica para la densidad.
ggplot(densidad, aes(x=etapa, y=dens_media)) +
geom_bar(stat="identity",
fill="green", alpha=0.7) +
scale_y_log10()
Queremos comprobar si las categorías brinzal, juvenil y adultos poseen una distribución uniforme o más o menos normal en las mediciones de altura o diámetro.
# alturas de brinzales de G. guidonia (cm)
alt_bri <- read.csv("data/altura-brinzal-guarea-2021.csv")
# diametro juveniles (mm)
diam_juv <- read.csv("data/diametro-juveniles-guarea-2021.csv")
# diametro adultos (cm)
diam_adul <- read.csv("data/diametro-adultos-guarea-2021.csv")
# altura brinzales
ggplot(alt_bri, aes(x=altura)) +
geom_histogram( binwidth=4,
fill="#69b3a2", color="#e9ecef", alpha=0.9) +
labs(x = "Altura de Brinzales, cm")
# diametro de juveniles
ggplot(diam_juv, aes(x=diam_juv)) +
geom_histogram( binwidth=4,
fill="#69b3a2", color="#e9ecef", alpha=0.9) +
labs(x = "Diámetro de Juveniles, mm")
# diámetro de adultos
ggplot(diam_adul, aes(x=diam_adul)) +
geom_histogram( binwidth=4,
fill="#69b3a2", color="#e9ecef", alpha=0.9) +
labs(x = "Diámetro de Adultos, cm")