Análisis de diversidad
Omar Miranda Gómez
13/9/2022
Análisis de Biodiversidad
library(vegan)
library(kableExtra)
library(BiodiversityR)setwd("C:/Users/Omarm/Documents/Dra. Gabriela/i-treeECO/Ecoparque/Inventario Ecoparque")
ecoparque = read.csv("Diversity_arbolesCSV.csv", h=T)
head(ecoparque,3)## Acacia_melanoxylon Acacia_sp Annona_muricata Araucaria_araucana
## 1 4 14 1 1
## Brachychiton_populneus Callistemon_citrinus Calocedrus_decurrens
## 1 89 47 5
## Carica_papaya Carissa_macrocarpa Casimiroa_edulis Casuarina_equisetifolia
## 1 2 2 1 34
## Citrus_aurantium Citrus_limon Citrus_limonium Citrus_maxima Citrus_sinendsis
## 1 1 1 4 1 4
## Cnidoscolus_aconitifolius Crassula_ovata Cupressus_sempervirens
## 1 1 13 10
## Cydonia_oblonga Eriobotrya_japonica Eucalyptus_camaldulensis
## 1 3 1 50
## Euphorbia_tirucalli Ficus_benjamina Ficus_carica Ficus_elastica
## 1 6 6 5 7
## Fraxinus_uhdei Hesperocyparis_forbessi Jacaranda_mimosifolia Juglans_cinerea
## 1 21 4 12 1
## Macadamia_sp Malus_domestica_var_ana Melia_azedarach Morus_nigra
## 1 3 3 2 3
## Musa_paradisiaca Parkinsonia_microphylla Parthenium_argentatum
## 1 1 3 1
## Pinus_quadrifolia Pithecellobium_dulce Prosopis_glandulosa Prunus_domestica
## 1 5 2 2 2
## Prunus_persica Prunus_persica_var._nicipersica Psidium_guajava
## 1 6 1 9
## Punica_granatum Pyrus_communis Quercus_agrifolia Rubus_fruticosus Salix_sp
## 1 5 3 2 1 1
## Schinus_molle Schinus_terebinthifolia Tecoma_stans Tipuana_tipu
## 1 70 147 16 1
## Ulmus_parvifolia
## 1 6Shannon <- diversity(ecoparque, index = "shannon")
Simpson <- diversity(ecoparque, index = "simpson")
Species <- specnumber(ecoparque)
Igualdad <- Shannon/log(specnumber(ecoparque))
indices <- data.frame(Species,Shannon,Simpson,Igualdad)
indices## Species Shannon Simpson Igualdad
## 1 54 2.881619 0.899031 0.7223942#índice de Shannon
med <- mean(Shannon)
var <- var(Shannon)
max <- max(Shannon)
min <- min(Shannon)
indxstat <- data.frame(med,var,max,min)
indxstat## med var max min
## 1 2.881619 NA 2.881619 2.881619Abundancia versus Rango
Los índices de diversidad son indicadores de la distribución de la abundancia (o proporción) de las especies. Podemos visualizar esta diversidad mediante las gráficas de abundancia vs rango.
#usando BiodiversityR
RkAb <- rankabundance(ecoparque)
RkAb #especies ordenadas según su abundancia (también: proportion, logabun)## rank abundance proportion plower pupper
## Schinus_terebinthifolia 1 147 22.8 NaN NaN
## Brachychiton_populneus 2 89 13.8 NaN NaN
## Schinus_molle 3 70 10.8 NaN NaN
## Eucalyptus_camaldulensis 4 50 7.7 NaN NaN
## Callistemon_citrinus 5 47 7.3 NaN NaN
## Casuarina_equisetifolia 6 34 5.3 NaN NaN
## Fraxinus_uhdei 7 21 3.3 NaN NaN
## Tecoma_stans 8 16 2.5 NaN NaN
## Acacia_sp 9 14 2.2 NaN NaN
## Crassula_ovata 10 13 2.0 NaN NaN
## Jacaranda_mimosifolia 11 12 1.9 NaN NaN
## Cupressus_sempervirens 12 10 1.5 NaN NaN
## Psidium_guajava 13 9 1.4 NaN NaN
## Ficus_elastica 14 7 1.1 NaN NaN
## Euphorbia_tirucalli 15 6 0.9 NaN NaN
## Ficus_benjamina 16 6 0.9 NaN NaN
## Prunus_persica 17 6 0.9 NaN NaN
## Ulmus_parvifolia 18 6 0.9 NaN NaN
## Calocedrus_decurrens 19 5 0.8 NaN NaN
## Ficus_carica 20 5 0.8 NaN NaN
## Pinus_quadrifolia 21 5 0.8 NaN NaN
## Punica_granatum 22 5 0.8 NaN NaN
## Acacia_melanoxylon 23 4 0.6 NaN NaN
## Citrus_limonium 24 4 0.6 NaN NaN
## Citrus_sinendsis 25 4 0.6 NaN NaN
## Hesperocyparis_forbessi 26 4 0.6 NaN NaN
## Cydonia_oblonga 27 3 0.5 NaN NaN
## Macadamia_sp 28 3 0.5 NaN NaN
## Malus_domestica_var_ana 29 3 0.5 NaN NaN
## Morus_nigra 30 3 0.5 NaN NaN
## Parkinsonia_microphylla 31 3 0.5 NaN NaN
## Pyrus_communis 32 3 0.5 NaN NaN
## Carica_papaya 33 2 0.3 NaN NaN
## Carissa_macrocarpa 34 2 0.3 NaN NaN
## Melia_azedarach 35 2 0.3 NaN NaN
## Pithecellobium_dulce 36 2 0.3 NaN NaN
## Prosopis_glandulosa 37 2 0.3 NaN NaN
## Prunus_domestica 38 2 0.3 NaN NaN
## Quercus_agrifolia 39 2 0.3 NaN NaN
## Annona_muricata 40 1 0.2 NaN NaN
## Araucaria_araucana 41 1 0.2 NaN NaN
## Casimiroa_edulis 42 1 0.2 NaN NaN
## Citrus_aurantium 43 1 0.2 NaN NaN
## Citrus_limon 44 1 0.2 NaN NaN
## Citrus_maxima 45 1 0.2 NaN NaN
## Cnidoscolus_aconitifolius 46 1 0.2 NaN NaN
## Eriobotrya_japonica 47 1 0.2 NaN NaN
## Juglans_cinerea 48 1 0.2 NaN NaN
## Musa_paradisiaca 49 1 0.2 NaN NaN
## Parthenium_argentatum 50 1 0.2 NaN NaN
## Prunus_persica_var._nicipersica 51 1 0.2 NaN NaN
## Rubus_fruticosus 52 1 0.2 NaN NaN
## Salix_sp 53 1 0.2 NaN NaN
## Tipuana_tipu 54 1 0.2 NaN NaN
## accumfreq logabun rankfreq
## Schinus_terebinthifolia 22.8 2.2 1.9
## Brachychiton_populneus 36.5 1.9 3.7
## Schinus_molle 47.4 1.8 5.6
## Eucalyptus_camaldulensis 55.1 1.7 7.4
## Callistemon_citrinus 62.4 1.7 9.3
## Casuarina_equisetifolia 67.6 1.5 11.1
## Fraxinus_uhdei 70.9 1.3 13.0
## Tecoma_stans 73.4 1.2 14.8
## Acacia_sp 75.5 1.1 16.7
## Crassula_ovata 77.6 1.1 18.5
## Jacaranda_mimosifolia 79.4 1.1 20.4
## Cupressus_sempervirens 81.0 1.0 22.2
## Psidium_guajava 82.4 1.0 24.1
## Ficus_elastica 83.4 0.8 25.9
## Euphorbia_tirucalli 84.4 0.8 27.8
## Ficus_benjamina 85.3 0.8 29.6
## Prunus_persica 86.2 0.8 31.5
## Ulmus_parvifolia 87.2 0.8 33.3
## Calocedrus_decurrens 87.9 0.7 35.2
## Ficus_carica 88.7 0.7 37.0
## Pinus_quadrifolia 89.5 0.7 38.9
## Punica_granatum 90.2 0.7 40.7
## Acacia_melanoxylon 90.9 0.6 42.6
## Citrus_limonium 91.5 0.6 44.4
## Citrus_sinendsis 92.1 0.6 46.3
## Hesperocyparis_forbessi 92.7 0.6 48.1
## Cydonia_oblonga 93.2 0.5 50.0
## Macadamia_sp 93.7 0.5 51.9
## Malus_domestica_var_ana 94.1 0.5 53.7
## Morus_nigra 94.6 0.5 55.6
## Parkinsonia_microphylla 95.0 0.5 57.4
## Pyrus_communis 95.5 0.5 59.3
## Carica_papaya 95.8 0.3 61.1
## Carissa_macrocarpa 96.1 0.3 63.0
## Melia_azedarach 96.4 0.3 64.8
## Pithecellobium_dulce 96.7 0.3 66.7
## Prosopis_glandulosa 97.1 0.3 68.5
## Prunus_domestica 97.4 0.3 70.4
## Quercus_agrifolia 97.7 0.3 72.2
## Annona_muricata 97.8 0.0 74.1
## Araucaria_araucana 98.0 0.0 75.9
## Casimiroa_edulis 98.1 0.0 77.8
## Citrus_aurantium 98.3 0.0 79.6
## Citrus_limon 98.5 0.0 81.5
## Citrus_maxima 98.6 0.0 83.3
## Cnidoscolus_aconitifolius 98.8 0.0 85.2
## Eriobotrya_japonica 98.9 0.0 87.0
## Juglans_cinerea 99.1 0.0 88.9
## Musa_paradisiaca 99.2 0.0 90.7
## Parthenium_argentatum 99.4 0.0 92.6
## Prunus_persica_var._nicipersica 99.5 0.0 94.4
## Rubus_fruticosus 99.7 0.0 96.3
## Salix_sp 99.8 0.0 98.1
## Tipuana_tipu 100.0 0.0 100.0rankabunplot(RkAb, scale='abundance', addit=FALSE, specnames=c(1))
Ajuste de la curva rango-abundancia a modelos (curvas)
La función radfit calcula los parámetros y compara los modelos o curvas de distribución de la abundancia. El modelo con menor desviación y menor AIC (Akaike Information Criterion, una medida de la calidad de un modelo estadístico) es el que mejor describe la distribución de la abundancia en función de su rango.
#para un sitio de muestreo
mod <- radfit(ecoparque)
mod##
## RAD models, family poisson
## No. of species 54, total abundance 646
##
## par1 par2 par3 Deviance AIC BIC
## Null 337.3478 516.0410 516.0410
## Preemption 0.12582 154.7708 335.4640 337.4530
## Lognormal 1.2528 1.6344 35.9970 218.6902 222.6681
## Zipf 0.29368 -1.1873 49.2343 231.9275 235.9054
## Mandelbrot 2.7728 -1.8911 2.7399 9.0344 193.7276 199.6945plot(mod)