Ilha de Barro Colorado
Preparando e analizando dados - Parte 1
Upload de dados e pacotes
Contexto
Barro Colorado é uma pequena ilha formada após o represamento do rio Chagres para a construção do Canal do Panamá em 1913, originando o atual lago Gatún. O Canal do Panamá é um estreito que liga o Oceano Atlântico ao Pacífico, sendo de extrema importância, principalmente aos países americanos, por ser uma zona favorável à passagem de embarcações comerciais. A atividade constou em analisar dados de 50 amostras coletadas na ilha ao longo de muitos anos, sendo cada amostra equivalente a 1 hectare de território, das quais foram reunidos três tipos diferentes de dados:
BCI: Esta base de dados contém informações sobre todas as espécies de árvores com Diâmetro a Altura do Peito (DAP) maior que 10 cm contidas dentro de cada um dos 50 ha amostrados. pH, Al, B, Ca, Cu, Fe, K, Mg, Mn, P, Zn, N e N(min).
BCI.env: Aqui estão um conjunto de variáveis ambientais aferidas no momento da coleta dos dados ‘BCI’, as quais são: UTM.EW, UTM.NS, aspectEW, aspectNS, elevation, convex e slope.
BCI.soil: Aqui foram coletadas amostras de solo (nos mesmos locais de coleta dos dados ‘BCI’) e feitas análises químicas dos mesmos. As variáveis presentes dizem respeito aos componentes químicos do solo
Para dar início à atividade, foi necessária a instalação do Rtools,
uma extensão do R para ser usada no Windows, servindo como um conjunto
ou compilado de pacotes que podem ser usados pelo RStudio. Após isso,
intalei o pacote ‘vegan’ pelo comando
install.packages("vegan"). Este pacote contem várias
funções muito importantes para o estudo de comunidades em ecologia.
Junto a este também instalei o ‘tidyverse’ pela função
install.packages("tidyverse"), para que eupossa rodar a
função pipe %>%. Instalei o pacote ‘cowplot’ pelo
comando install.packages("cowplot"), ‘ggplot’ pelo comando
install.packages("ggplot2") e o ‘ggrepel’ pelo comando
install.packages("ggrepel"), para que os gráficos
necessários sejam construídos. Outro pacote foi o ‘kableExtra’, que
instalei usando o install.packages("kableExtra"), que usei
apenas modificar o layout das tabelas.
## Warning in !is.null(rmarkdown::metadata$output) && rmarkdown::metadata$output
## %in% : 'length(x) = 2 > 1' in coercion to 'logical(1)'
Dados de variáveis ambientais
- Reunião dos dados ‘BCI.env’.
| UTM.EW | UTM.NS | elevation | convex | slope | aspectEW | aspectNS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 625754 | 1011569 | 130.2525 | -7.8725000 | 6.6948280 | -0.8910825 | -0.4538413 |
| 625754 | 1011669 | 136.8100 | -10.7000000 | 5.0868422 | -0.2190377 | -0.9757164 |
| 625754 | 1011769 | 143.6775 | -14.6675000 | 3.1047944 | 0.0305137 | -0.9995343 |
| 625754 | 1011869 | 147.0075 | -16.7575000 | 1.8728129 | -0.8641418 | -0.5032483 |
| 625754 | 1011969 | 144.3850 | -12.4850000 | 5.1187247 | -0.6714812 | 0.7410216 |
| 625854 | 1011569 | 136.8750 | -9.6850000 | 2.9455318 | -0.8653232 | -0.5012142 |
| 625854 | 1011669 | 139.2450 | 0.2500000 | 3.1281253 | -0.7669619 | -0.6416926 |
| 625854 | 1011769 | 142.6425 | 0.1881250 | 2.8310056 | 0.4062379 | -0.9137673 |
| 625854 | 1011869 | 145.8750 | 1.1296875 | 2.8756964 | 0.8968490 | -0.4423368 |
| 625854 | 1011969 | 146.8500 | -11.9400000 | 3.6070312 | 0.9724791 | 0.2329901 |
| 625954 | 1011569 | 138.5475 | -5.9275000 | 4.6828731 | 0.0663453 | -0.9977967 |
| 625954 | 1011669 | 141.7025 | 1.6921875 | 1.3443193 | -0.8303794 | 0.5571984 |
| 625954 | 1011769 | 141.4525 | -1.2059375 | 1.6267072 | 0.5176982 | -0.8555633 |
| 625954 | 1011869 | 143.8650 | -0.9268750 | 3.0098757 | -0.0985275 | -0.9951343 |
| 625954 | 1011969 | 148.0825 | -11.7725000 | 3.1911315 | -0.6146852 | -0.7887725 |
| 626054 | 1011569 | 136.9950 | -3.7250000 | 8.1498273 | 0.1864536 | -0.9824638 |
| 626054 | 1011669 | 142.7950 | 2.2468750 | 1.2328608 | -0.1275230 | 0.9918356 |
| 626054 | 1011769 | 141.5300 | -1.9046875 | 0.6746578 | -0.8259505 | 0.5637427 |
| 626054 | 1011869 | 143.6125 | -1.6112500 | 3.0334809 | 0.1932415 | -0.9811512 |
| 626054 | 1011969 | 148.2900 | -12.7900000 | 3.2248613 | 0.5344610 | -0.8451931 |
| 626154 | 1011569 | 136.3025 | -1.6425000 | 9.5092296 | -0.0725404 | -0.9973655 |
| 626154 | 1011669 | 143.9100 | 1.6378125 | 1.5178770 | -0.7960846 | 0.6051854 |
| 626154 | 1011769 | 143.9450 | -1.8859375 | 2.6663678 | -0.9374250 | -0.3481874 |
| 626154 | 1011869 | 146.1950 | -1.3618750 | 3.8745835 | -0.8999900 | -0.4359105 |
| 626154 | 1011969 | 148.4300 | -15.6600000 | 3.1551052 | -0.9067452 | -0.4216789 |
| 626254 | 1011569 | 139.8500 | -4.6900000 | 8.4977242 | -0.4018217 | -0.9157179 |
| 626254 | 1011669 | 147.4250 | 2.4171875 | 3.3517587 | -0.9452736 | -0.3262788 |
| 626254 | 1011769 | 149.3350 | 0.1465625 | 3.9684753 | -0.9539105 | -0.3000913 |
| 626254 | 1011869 | 151.8450 | 0.7715625 | 3.4537969 | -0.8709963 | -0.4912896 |
| 626254 | 1011969 | 153.4675 | -16.2575000 | 4.0941636 | -0.9990561 | -0.0434382 |
| 626354 | 1011569 | 142.1500 | -6.3300000 | 6.2828036 | 0.1164197 | -0.9932001 |
| 626354 | 1011669 | 150.5550 | 2.7396875 | 3.6162685 | -0.1980353 | -0.9801949 |
| 626354 | 1011769 | 154.0150 | 1.7568750 | 1.7068298 | -0.9377078 | -0.3474251 |
| 626354 | 1011869 | 155.6175 | 1.4075000 | 1.8218061 | -0.7287999 | -0.6847267 |
| 626354 | 1011969 | 157.5825 | -20.6525000 | 1.3623534 | -0.6356295 | -0.7719942 |
| 626454 | 1011569 | 141.8725 | -4.7625000 | 8.4427104 | -0.0498855 | -0.9987549 |
| 626454 | 1011669 | 152.5125 | 6.3309375 | 4.2112577 | -0.3736347 | -0.9275759 |
| 626454 | 1011769 | 155.3625 | 4.6656250 | 1.5223193 | 0.0795592 | 0.9968301 |
| 626454 | 1011869 | 155.4125 | 2.8012500 | 1.7669638 | 0.9194939 | -0.3931043 |
| 626454 | 1011969 | 156.6600 | -18.3200000 | 2.0386916 | 0.9271102 | -0.3747888 |
| 626554 | 1011569 | 135.6350 | 2.8250000 | 10.3727050 | 0.7656480 | -0.6432597 |
| 626554 | 1011669 | 143.6675 | 3.8421875 | 11.8737929 | 0.9715672 | -0.2367641 |
| 626554 | 1011769 | 146.1950 | 2.1687500 | 10.4681913 | 0.9999904 | -0.0043832 |
| 626554 | 1011869 | 147.6000 | 1.8221875 | 7.6335651 | 0.9783321 | -0.2070420 |
| 626554 | 1011969 | 147.8575 | -8.3175000 | 8.5262290 | 0.9882396 | 0.1529134 |
| 626654 | 1011569 | 125.2175 | 13.2125000 | 4.9217355 | 0.8898359 | -0.4562808 |
| 626654 | 1011669 | 129.0950 | 10.6550000 | 5.4517332 | 0.9153616 | -0.4026328 |
| 626654 | 1011769 | 132.7125 | 7.1875000 | 5.3474854 | 0.9317940 | -0.3629876 |
| 626654 | 1011869 | 135.8475 | 4.4125000 | 6.4017985 | 0.9651619 | -0.2616536 |
| 626654 | 1011969 | 136.1750 | 4.5750000 | 5.7948705 | 0.9712061 | 0.2382409 |
Dados de solo
- Dados da base ‘BCI.soil’.
| x | y | Al | B | Ca | Cu | Fe | K | Mg | Mn | P | Zn | N | N.min. | pH |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 50 | 50 | 901.0908 | 0.79448 | 1680.0208 | 6.20312 | 135.28696 | 141.88128 | 279.1291 | 266.9997 | 1.95248 | 2.96948 | 18.46500 | -3.88544 | 4.32432 |
| 50 | 150 | 954.2488 | 0.66968 | 1503.3648 | 6.03148 | 141.80804 | 137.23932 | 280.4524 | 320.4786 | 2.24740 | 2.53208 | 21.59896 | 5.64388 | 4.37548 |
| 50 | 250 | 1114.1122 | 0.59516 | 1182.3114 | 6.79768 | 157.08784 | 98.69056 | 230.3973 | 445.0708 | 1.95484 | 2.24672 | 20.24516 | -4.06408 | 4.34700 |
| 50 | 350 | 1023.5793 | 0.56780 | 1558.0202 | 6.63400 | 153.17464 | 98.36412 | 228.9468 | 407.7580 | 2.63444 | 2.44284 | 20.84232 | 7.89012 | 4.46112 |
| 50 | 450 | 1001.8848 | 0.39876 | 1242.2508 | 6.44428 | 149.25092 | 94.07208 | 202.6820 | 250.5403 | 1.86356 | 2.13748 | 16.94500 | 8.53716 | 4.40128 |
| 150 | 50 | 1091.4672 | 0.73120 | 1441.9773 | 6.49552 | 173.86820 | 131.89280 | 276.5010 | 477.3249 | 1.61612 | 2.63148 | 20.29812 | 4.38948 | 4.57252 |
| 150 | 150 | 1183.8837 | 0.34012 | 1111.4430 | 5.55292 | 138.26784 | 117.12156 | 242.1834 | 300.6756 | 2.12696 | 2.15556 | 20.09600 | 8.33632 | 4.55972 |
| 150 | 250 | 1256.1447 | 0.32224 | 1029.2103 | 6.28208 | 147.15632 | 104.30808 | 184.5147 | 204.2532 | 3.10668 | 2.07284 | 21.50216 | -0.03472 | 4.41168 |
| 150 | 350 | 1122.3259 | 0.46360 | 1230.2712 | 7.17968 | 153.00336 | 110.24420 | 206.6087 | 414.7284 | 1.99128 | 2.33068 | 21.43224 | 0.05456 | 4.53336 |
| 150 | 450 | 1171.6015 | 0.31404 | 1126.8639 | 6.88668 | 132.56612 | 104.81508 | 172.3453 | 329.6930 | 1.68548 | 2.05104 | 18.28212 | 7.69104 | 4.55500 |
| 250 | 50 | 1013.5624 | 1.50976 | 1873.0745 | 7.48400 | 169.34240 | 174.48772 | 345.3183 | 593.4441 | 2.26524 | 4.21016 | 17.66160 | 12.43908 | 4.71792 |
| 250 | 150 | 1262.3526 | 0.48120 | 1189.9041 | 5.33012 | 159.76404 | 89.17376 | 206.3466 | 411.4410 | 3.04908 | 2.65716 | 16.41632 | 12.13188 | 4.29640 |
| 250 | 250 | 1357.9247 | 0.23540 | 1045.2174 | 4.62248 | 177.71660 | 98.93424 | 188.1626 | 120.3541 | 5.08560 | 2.51296 | 17.53460 | 9.99180 | 4.12084 |
| 250 | 350 | 1212.0214 | 0.44020 | 1236.2203 | 6.31780 | 167.26568 | 91.46908 | 198.4673 | 341.3418 | 2.64316 | 2.46420 | 19.22192 | 11.24440 | 4.12820 |
| 250 | 450 | 1224.3872 | 0.58436 | 1366.2008 | 8.60500 | 180.59228 | 127.33096 | 193.4852 | 521.1689 | 1.70724 | 2.68512 | 18.41064 | 12.54100 | 4.15760 |
| 350 | 50 | 958.6041 | 1.02476 | 1628.9744 | 7.39196 | 187.20824 | 166.63760 | 262.1374 | 393.6943 | 2.07072 | 3.30712 | 18.04436 | 20.04908 | 4.50452 |
| 350 | 150 | 1260.5981 | 0.68944 | 1314.7934 | 4.80024 | 141.08968 | 110.83156 | 269.0626 | 294.6730 | 4.10280 | 2.95548 | 18.92764 | 16.21112 | 4.46092 |
| 350 | 250 | 1280.1033 | 0.37996 | 909.3261 | 4.78156 | 191.02360 | 84.94960 | 205.3593 | 97.7732 | 4.93916 | 2.59364 | 16.59108 | 15.43316 | 4.05204 |
| 350 | 350 | 1304.1727 | 0.51880 | 1117.5724 | 5.77340 | 157.71204 | 130.36940 | 231.7253 | 254.2865 | 3.85320 | 2.58732 | 20.43300 | 22.67264 | 4.24652 |
| 350 | 450 | 1125.7407 | 0.59432 | 1271.2058 | 6.77700 | 165.65836 | 146.50684 | 199.9320 | 360.1285 | 2.01588 | 2.67460 | 20.99108 | 15.72420 | 4.33736 |
| 450 | 50 | 804.9620 | 1.17772 | 1947.9060 | 8.29748 | 187.65200 | 207.58808 | 316.0532 | 443.9581 | 1.75920 | 4.25764 | 30.09788 | 15.87932 | 4.77492 |
| 450 | 150 | 1157.2663 | 0.70176 | 1414.6026 | 5.48304 | 171.20196 | 138.90496 | 250.9801 | 258.3372 | 4.01948 | 3.19204 | 27.83632 | 20.57952 | 4.67260 |
| 450 | 250 | 1130.7224 | 0.34772 | 1121.9840 | 5.29832 | 204.55984 | 111.69532 | 223.8185 | 136.7116 | 4.76356 | 3.03268 | 23.78884 | 16.47284 | 4.29220 |
| 450 | 350 | 1055.4840 | 0.76788 | 1740.2999 | 6.49560 | 183.49752 | 154.91056 | 306.9667 | 320.7670 | 3.02600 | 3.44568 | 31.06028 | 14.15144 | 4.69712 |
| 450 | 450 | 943.2088 | 0.90908 | 1658.3516 | 7.03820 | 149.49928 | 190.32096 | 322.9448 | 237.8575 | 2.95544 | 4.09124 | 32.75832 | 9.87668 | 4.74796 |
| 550 | 50 | 644.7222 | 0.97880 | 1566.8018 | 6.24088 | 165.54480 | 149.67524 | 242.2473 | 334.3206 | 1.51060 | 4.92072 | 33.83268 | 19.85712 | 4.96144 |
| 550 | 150 | 848.1534 | 0.64652 | 1151.2299 | 5.13840 | 138.47796 | 131.41020 | 203.5124 | 251.5363 | 2.90336 | 4.47264 | 30.03868 | 19.38572 | 4.97480 |
| 550 | 250 | 638.7177 | 0.47056 | 1010.5889 | 3.72740 | 94.50952 | 100.97304 | 182.0278 | 101.4256 | 2.07696 | 3.82540 | 30.91848 | 12.76032 | 4.84068 |
| 550 | 350 | 1013.5558 | 0.93808 | 1379.6197 | 6.09004 | 143.43312 | 161.64440 | 269.9327 | 284.2103 | 4.04536 | 5.16404 | 36.89956 | 13.94100 | 4.75024 |
| 550 | 450 | 841.9146 | 0.78008 | 1318.3777 | 5.26196 | 145.11908 | 124.21560 | 257.4512 | 209.3292 | 2.41024 | 3.87976 | 36.74812 | 11.19868 | 4.75976 |
| 650 | 50 | 836.8036 | 1.32640 | 1873.1199 | 7.30100 | 160.57508 | 197.62396 | 259.6383 | 327.8550 | 2.00940 | 5.57804 | 33.18100 | 21.85324 | 5.00428 |
| 650 | 150 | 994.0596 | 1.26224 | 1836.4184 | 7.25440 | 150.13084 | 200.43848 | 305.0934 | 336.4792 | 4.90372 | 6.42960 | 28.85868 | 22.53260 | 5.15908 |
| 650 | 250 | 707.7167 | 0.77364 | 1186.6139 | 4.34448 | 117.07408 | 117.20788 | 186.6955 | 205.4515 | 3.11964 | 4.24540 | 30.78876 | 11.04200 | 5.05812 |
| 650 | 350 | 1064.6256 | 1.17532 | 1656.3648 | 7.45520 | 164.64424 | 159.99860 | 286.4056 | 388.0369 | 5.21556 | 5.91652 | 36.53824 | 7.09476 | 5.05132 |
| 650 | 450 | 1230.4947 | 1.38336 | 1643.1194 | 7.82752 | 183.79920 | 168.62984 | 270.8634 | 400.3702 | 3.80704 | 5.39516 | 32.63108 | 17.11192 | 4.85808 |
| 750 | 50 | 790.1534 | 1.46984 | 2288.0281 | 9.32800 | 198.43920 | 221.93992 | 375.7485 | 486.4034 | 2.91232 | 6.84324 | 41.64388 | 22.15292 | 4.93364 |
| 750 | 150 | 1119.7306 | 1.17560 | 1814.7733 | 8.05352 | 175.82200 | 207.74720 | 314.9025 | 491.5143 | 3.40312 | 6.74040 | 38.92268 | 19.59704 | 4.93540 |
| 750 | 250 | 1102.9625 | 1.43692 | 2026.0728 | 7.96676 | 187.93804 | 221.69932 | 321.2459 | 548.3310 | 6.19656 | 7.36012 | 39.04968 | 15.07688 | 4.88152 |
| 750 | 350 | 1164.9511 | 1.46856 | 2032.2939 | 7.94704 | 183.26968 | 215.24008 | 376.5321 | 553.7187 | 6.25144 | 7.05788 | 31.66516 | 26.97056 | 4.93488 |
| 750 | 450 | 1172.9498 | 1.23084 | 1805.0447 | 7.14824 | 189.99692 | 175.79060 | 297.1220 | 404.0450 | 5.62520 | 7.08976 | 30.54752 | 29.00896 | 4.77104 |
| 850 | 50 | 797.2259 | 1.99308 | 3114.3613 | 12.13564 | 246.92548 | 310.86508 | 582.5601 | 550.8899 | 2.57328 | 10.78212 | 38.13780 | 31.46776 | 4.89252 |
| 850 | 150 | 1033.7388 | 1.16824 | 2176.3146 | 9.97004 | 223.95776 | 236.06648 | 383.7002 | 529.0872 | 1.36512 | 8.96552 | 30.39916 | 26.46048 | 4.82900 |
| 850 | 250 | 1166.2359 | 1.17224 | 2154.3347 | 10.28108 | 273.39360 | 249.97808 | 328.6912 | 589.4242 | 2.18936 | 8.77904 | 32.19116 | 27.47740 | 4.82804 |
| 850 | 350 | 1053.4426 | 1.24832 | 2222.0407 | 9.00388 | 261.28372 | 251.34784 | 348.0416 | 525.7541 | 2.31204 | 7.83100 | 25.22300 | 39.27656 | 4.94864 |
| 850 | 450 | 872.3968 | 1.83836 | 2721.2012 | 8.45536 | 260.26808 | 264.50464 | 455.7394 | 513.5218 | 3.17768 | 9.39208 | 25.70404 | 38.14724 | 5.02364 |
| 950 | 50 | 791.1177 | 1.25436 | 3189.7200 | 7.04104 | 228.12284 | 256.95232 | 620.8935 | 371.1350 | 1.51256 | 12.97524 | 21.79476 | 37.09404 | 4.68412 |
| 950 | 150 | 853.5622 | 0.94416 | 2272.7515 | 7.10896 | 190.71560 | 189.50200 | 400.3700 | 410.1818 | 1.20892 | 10.63096 | 14.89032 | 41.35176 | 4.52992 |
| 950 | 250 | 787.2073 | 1.32144 | 2623.4932 | 10.38720 | 252.47976 | 290.58492 | 433.1598 | 516.6594 | 0.99936 | 10.92440 | 18.82576 | 42.19536 | 4.87296 |
| 950 | 350 | 612.2286 | 1.76808 | 2986.5023 | 10.95828 | 247.31548 | 306.73588 | 548.8605 | 507.5793 | 0.84340 | 11.18948 | 22.64272 | 41.89168 | 5.00388 |
| 950 | 450 | 569.5315 | 1.73740 | 2872.5805 | 8.21896 | 241.44388 | 295.57168 | 537.5199 | 367.5458 | 1.66460 | 10.58664 | 22.40540 | 38.22128 | 5.02052 |
Dados de árvores
- Base de dados nomeada como ‘BCI’.
| Abarema.macradenia | Vachellia.melanoceras | Acalypha.diversifolia | Acalypha.macrostachya | Adelia.triloba | Aegiphila.panamensis | Alchornea.costaricensis | Alchornea.latifolia | Alibertia.edulis | Allophylus.psilospermus | Alseis.blackiana | Amaioua.corymbosa | Anacardium.excelsum | Andira.inermis | Annona.spraguei | Apeiba.glabra | Apeiba.tibourbou | Aspidosperma.desmanthum | Astrocaryum.standleyanum | Astronium.graveolens | Attalea.butyracea | Banara.guianensis | Beilschmiedia.pendula | Brosimum.alicastrum | Brosimum.guianense | Calophyllum.longifolium | Casearia.aculeata | Casearia.arborea | Casearia.commersoniana | Casearia.guianensis | Casearia.sylvestris | Cassipourea.guianensis | Cavanillesia.platanifolia | Cecropia.insignis | Cecropia.obtusifolia | Cedrela.odorata | Ceiba.pentandra | Celtis.schippii | Cespedesia.spathulata | Chamguava.schippii | Chimarrhis.parviflora | Maclura.tinctoria | Chrysochlamys.eclipes | Chrysophyllum.argenteum | Chrysophyllum.cainito | Coccoloba.coronata | Coccoloba.manzinellensis | Colubrina.glandulosa | Cordia.alliodora | Cordia.bicolor | Cordia.lasiocalyx | Coussarea.curvigemma | Croton.billbergianus | Cupania.cinerea | Cupania.latifolia | Cupania.rufescens | Cupania.seemannii | Dendropanax.arboreus | Desmopsis.panamensis | Diospyros.artanthifolia | Dipteryx.oleifera | Drypetes.standleyi | Elaeis.oleifera | Enterolobium.schomburgkii | Erythrina.costaricensis | Erythroxylum.macrophyllum | Eugenia.florida | Eugenia.galalonensis | Eugenia.nesiotica | Eugenia.oerstediana | Faramea.occidentalis | Ficus.colubrinae | Ficus.costaricana | Ficus.insipida | Ficus.maxima | Ficus.obtusifolia | Ficus.popenoei | Ficus.tonduzii | Ficus.trigonata | Ficus.yoponensis | Garcinia.intermedia | Garcinia.madruno | Genipa.americana | Guapira.myrtiflora | Guarea.fuzzy | Guarea.grandifolia | Guarea.guidonia | Guatteria.dumetorum | Guazuma.ulmifolia | Guettarda.foliacea | Gustavia.superba | Hampea.appendiculata | Hasseltia.floribunda | Heisteria.acuminata | Heisteria.concinna | Hirtella.americana | Hirtella.triandra | Hura.crepitans | Hieronyma.alchorneoides | Inga.acuminata | Inga.cocleensis | Inga.goldmanii | Inga.laurina | Inga.semialata | Inga.nobilis | Inga.oerstediana | Inga.pezizifera | Inga.punctata | Inga.ruiziana | Inga.sapindoides | Inga.spectabilis | Inga.umbellifera | Jacaranda.copaia | Lacistema.aggregatum | Lacmellea.panamensis | Laetia.procera | Laetia.thamnia | Lafoensia.punicifolia | Licania.hypoleuca | Licania.platypus | Lindackeria.laurina | Lonchocarpus.heptaphyllus | Luehea.seemannii | Macrocnemum.roseum | Maquira.guianensis.costaricana | Margaritaria.nobilis | Marila.laxiflora | Maytenus.schippii | Miconia.affinis | Miconia.argentea | Miconia.elata | Miconia.hondurensis | Mosannona.garwoodii | Myrcia.gatunensis | Myrospermum.frutescens | Nectandra.cissiflora | Nectandra.lineata | Nectandra.purpurea | Ochroma.pyramidale | Ocotea.cernua | Ocotea.oblonga | Ocotea.puberula | Ocotea.whitei | Oenocarpus.mapora | Ormosia.amazonica | Ormosia.coccinea | Ormosia.macrocalyx | Pachira.quinata | Pachira.sessilis | Perebea.xanthochyma | Cinnamomum.triplinerve | Picramnia.latifolia | Piper.reticulatum | Platymiscium.pinnatum | Platypodium.elegans | Posoqueria.latifolia | Poulsenia.armata | Pourouma.bicolor | Pouteria.fossicola | Pouteria.reticulata | Pouteria.stipitata | Prioria.copaifera | Protium.costaricense | Protium.panamense | Protium.tenuifolium | Pseudobombax.septenatum | Psidium.friedrichsthalianum | Psychotria.grandis | Pterocarpus.rohrii | Quararibea.asterolepis | Quassia.amara | Randia.armata | Sapium.broadleaf | Sapium.glandulosum | Schizolobium.parahyba | Senna.dariensis | Simarouba.amara | Siparuna.guianensis | Siparuna.pauciflora | Sloanea.terniflora | Socratea.exorrhiza | Solanum.hayesii | Sorocea.affinis | Spachea.membranacea | Spondias.mombin | Spondias.radlkoferi | Sterculia.apetala | Swartzia.simplex.var.grandiflora | Swartzia.simplex.continentalis | Symphonia.globulifera | Handroanthus.guayacan | Tabebuia.rosea | Tabernaemontana.arborea | Tachigali.versicolor | Talisia.nervosa | Talisia.princeps | Terminalia.amazonia | Terminalia.oblonga | Tetragastris.panamensis | Tetrathylacium.johansenii | Theobroma.cacao | Thevetia.ahouai | Tocoyena.pittieri | Trattinnickia.aspera | Trema.micrantha | Trichanthera.gigantea | Trichilia.pallida | Trichilia.tuberculata | Trichospermum.galeottii | Triplaris.cumingiana | Trophis.caucana | Trophis.racemosa | Turpinia.occidentalis | Unonopsis.pittieri | Virola.multiflora | Virola.sebifera | Virola.surinamensis | Vismia.baccifera | Vochysia.ferruginea | Xylopia.macrantha | Zanthoxylum.ekmanii | Zanthoxylum.juniperinum | Zanthoxylum.panamense | Zanthoxylum.setulosum | Zuelania.guidonia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 25 | 0 | 0 | 0 | 1 | 13 | 2 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 4 | 5 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 2 | 0 | 12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 12 | 8 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 14 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 4 | 0 | 3 | 1 | 0 | 2 | 6 | 0 | 1 | 10 | 0 | 5 | 0 | 4 | 0 | 21 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 2 | 0 | 0 | 6 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 1 | 0 | 4 | 0 | 1 | 2 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 22 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 2 | 0 | 24 | 5 | 0 | 5 | 0 | 13 | 5 | 2 | 11 | 0 | 0 | 0 | 1 | 11 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 14 | 3 | 0 | 1 | 15 | 0 | 1 | 0 | 1 | 2 | 1 | 3 | 1 | 0 | 1 | 1 | 9 | 6 | 0 | 1 | 1 | 0 | 5 | 0 | 1 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 18 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 1 | 0 | 17 | 4 | 0 | 0 | 1 | 3 | 0 | 2 | 0 | 0 |
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| 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 17 | 0 | 0 | 0 | 1 | 8 | 1 | 2 | 5 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 3 | 13 | 1 | 3 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 1 | 1 | 2 | 27 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 3 | 0 | 1 | 2 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 4 | 11 | 0 | 1 | 0 | 6 | 0 | 33 | 7 | 2 | 3 | 0 | 1 | 1 | 1 | 3 | 0 | 3 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 13 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 3 | 3 | 1 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 28 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 4 | 0 | 0 | 7 | 1 | 1 | 1 | 1 | 27 | 0 | 0 | 0 | 1 | 7 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 3 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 25 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 16 | 0 | 3 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 11 | 1 | 0 | 1 | 1 | 2 | 1 | 0 | 0 | 1 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 3 | 0 | 0 | 1 | 12 | 0 | 3 | 1 | 2 | 2 | 0 | 2 | 7 | 0 | 2 | 0 | 1 | 6 | 0 | 2 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 14 | 1 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 15 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 1 | 0 | 13 | 2 | 1 | 3 | 4 | 0 | 2 | 0 | 3 | 0 | 41 | 7 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 4 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 1 | 1 | 1 | 4 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 4 | 15 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 1 | 0 | 0 | 3 | 23 | 0 | 0 | 5 | 0 | 2 | 1 | 0 | 26 | 0 | 0 | 0 | 2 | 21 | 0 | 4 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 2 | 0 | 1 | 2 | 0 | 4 | 2 | 0 | 0 | 5 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 19 | 0 | 6 | 3 | 2 | 0 | 0 | 1 | 7 | 5 | 0 | 0 | 1 | 5 | 0 | 1 | 0 | 2 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 1 | 6 | 1 | 1 | 2 | 0 | 4 | 0 | 1 | 4 | 0 | 1 | 0 | 11 | 4 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 2 | 7 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 2 | 1 | 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 20 | 7 | 1 | 1 | 15 | 0 | 7 | 0 | 8 | 0 | 43 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 3 | 2 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 1 | 0 | 1 | 0 | 5 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 8 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 39 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 2 | 0 | 22 | 0 | 0 | 0 | 3 | 25 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 2 | 2 | 0 | 3 | 0 | 1 | 1 | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 0 | 0 | 1 | 9 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 26 | 0 | 4 | 8 | 0 | 0 | 2 | 0 | 6 | 16 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 9 | 0 | 2 | 1 | 0 | 3 | 1 | 2 | 4 | 0 | 0 | 0 | 17 | 4 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 11 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 12 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 1 | 2 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 4 | 0 | 3 | 0 | 2 | 0 | 14 | 4 | 0 | 2 | 10 | 0 | 16 | 0 | 11 | 0 | 27 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 3 | 1 | 1 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 1 | 2 | 0 | 8 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 9 | 12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 43 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 5 | 0 | 23 | 0 | 0 | 0 | 2 | 14 | 0 | 2 | 0 | 1 | 0 | 0 | 3 | 0 | 1 | 5 | 4 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 3 | 1 | 1 | 7 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 2 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 18 | 0 | 4 | 3 | 0 | 1 | 4 | 1 | 14 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 |
Análise de dados
Dimensão
Constata-se que a matriz possui 50 linhas, correspondentes às amostras de 1 ha, e 225 colunas< correspondentes às espécies, respoctivamente.
## [1] 50 225
Riqueza por amostra
Destaco também o número de espécies por cada amostra.
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
## 93 84 90 94 101 85 82 88 90 94 87 84 93 98 93 93 93 89 109 100
## 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
## 99 91 99 95 105 91 99 85 86 97 77 88 86 92 83 92 88 82 84 80
## 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
## 102 87 86 81 81 86 102 91 91 93
Indivíduos por amostra
A soma das linhas resulta na soma da abundância de indivíduos presentes em cada amostra.
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
## 448 435 463 508 505 412 416 431 409 483 401 366 409 438 462 437 381 347 433 429
## 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
## 408 418 340 392 442 407 417 387 364 475 421 459 436 447 601 430 435 447 424 489
## 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
## 402 414 407 409 444 430 425 415 427 432
Abundância por espécie
Somei as colunas com o objetivo de obter o número de indivíduos para cada uma das 225 espécies. Mostrei apenas alguns resultados dado o avantajado da matriz de dados.
## Abarema.macradenia Vachellia.melanoceras Acalypha.diversifolia
## 1 3 2
## Acalypha.macrostachya Adelia.triloba Aegiphila.panamensis
## 1 92 23
## Alchornea.costaricensis Alchornea.latifolia Alibertia.edulis
## 156 1 1
## Allophylus.psilospermus Alseis.blackiana Amaioua.corymbosa
## 27 983 3
## Anacardium.excelsum Andira.inermis Annona.spraguei
## 22 28 27
## Apeiba.glabra Apeiba.tibourbou Aspidosperma.desmanthum
## 236 21 52
## Astrocaryum.standleyanum Astronium.graveolens Attalea.butyracea
## 201 39 33
## Banara.guianensis Beilschmiedia.pendula Brosimum.alicastrum
## 1 294 188
## Brosimum.guianense Calophyllum.longifolium Casearia.aculeata
## 1 55 23
## Casearia.arborea Casearia.commersoniana Casearia.guianensis
## 100 3 2
## Casearia.sylvestris Cassipourea.guianensis Cavanillesia.platanifolia
## 54 87 19
## Cecropia.insignis Cecropia.obtusifolia Cedrela.odorata
## 264 25 2
## Ceiba.pentandra Celtis.schippii Cespedesia.spathulata
## 39 38 2
## Chamguava.schippii
## 3
Análise da comunidade - Parte 1
Curva de acumulação
Encontrei a curva de acumulação de espécies pela função
specaccum.
## $call
## specaccum(comm = BCI, method = "random")
##
## $method
## [1] "random"
##
## $sites
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
## [26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
##
## $richness
## [1] 91.83 122.67 138.84 149.99 158.03 165.33 170.58 175.00 178.82 181.81
## [11] 184.57 187.45 189.82 192.14 194.29 196.29 198.01 199.71 201.29 202.48
## [21] 203.74 204.81 205.72 206.94 207.95 209.05 210.18 211.05 211.90 212.55
## [31] 213.36 214.14 215.03 215.74 216.62 217.24 217.93 218.45 219.05 219.77
## [41] 220.35 220.87 221.51 222.09 222.53 222.99 223.47 223.96 224.39 225.00
##
## $sd
## [1] 7.5999136 7.3540410 6.1129437 6.0075626 5.5912179 5.1855569 5.2304084
## [8] 5.3200592 4.8186926 4.4465286 4.4817362 4.4774970 4.2172805 4.1682300
## [15] 4.0559098 4.1737395 4.2151602 3.9216957 3.7099239 3.7671627 3.6669972
## [22] 3.8394418 3.8404545 3.6840360 3.6442150 3.4971128 3.2733389 3.1054693
## [29] 3.1478709 3.0430414 2.9730099 2.9198727 2.8478416 2.7103244 2.6658332
## [36] 2.7233372 2.5712277 2.4344954 2.3799457 2.0392859 1.9141947 1.8730141
## [43] 1.8829109 1.8968075 1.7778378 1.5985789 1.3291981 1.0817121 0.8515583
## [50] 0.0000000
E plotei a curva de acumulação de espécies. Observando a curva é possível supor que os dados coletados foram capazes de descrever a comunidade total, já que a mesma apresenta um evidente platô.
Curvas de Rank-abundância
Gráfico 1
Aqui eu construí a curva de Rank-abundância, a qual ordena os dados
das espécies por ordem decrescente de abundância, ou seja, da mais
abundante para a mais rara, em uma comunidade. Para tal, foi usada a
função rad.lognormal, que ajusta os dados a um modelo log
normal, já que esses dados podem ser distribuídos em uma curva normal
quando são expostos ao logaritmo, além de apresentar ocorrência de
muitos valores baixos e poucos valores altos (modelo de distribuição
assimétrica). Abaixo fiz os gráficos de 5 linhas da base de dados total,
para tentar prever o comportamento distributivo de toda a base.
Observando os gráficos, fica muito clara a diferença de abundância, pois
a quantidade de espécies que possuem baixa abundância é muito maior do
que as possuidoras de grande abundância.
Linha 1
Linha 2
Linha 3
Linha 4
Linha 5
Gráfico 2
Outra curva de Rank-abundância, mas desta vez utilizando a função
radfit que ajusta alguns modelos de distribuição, tais como
log normal, Preemption, Zipf e
Mandelbrot, os quais apresentam linhas de tendência distintas
entre si. Abaixo eu plotei os gráficos das 5 primeiras linhas da base de
dados, objetivando tentar prever o comportamento distributivo de todos
os dados.
Linha 1
Linha 2
Linha 3
Linha 4
Linha 5
Gráfico 3
Foi exibido o conjunto de dados ‘dune’ e ‘dune.env’ em uma tabela. Posteriormente foi feito o plot da base contendo 79 espécies distribuídas entre 4 tipos de gestão (management) em um rank de abundância decrescente.
| Grouping | species | labelit | rank | abundance | proportion | plower | pupper | accumfreq | logabun | rankfreq |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BF | Lolipere | TRUE | 1 | 18 | 15.4 | 3.6 | 27.2 | 15.4 | 1.3 | 6.2 |
| BF | Trifrepe | TRUE | 2 | 14 | 12.0 | 6.6 | 17.3 | 27.4 | 1.1 | 12.5 |
| BF | Scorautu | FALSE | 3 | 13 | 11.1 | 0.7 | 21.5 | 38.5 | 1.1 | 18.8 |
| BF | Poaprat | FALSE | 4 | 12 | 10.3 | 6.3 | 14.2 | 48.7 | 1.1 | 25.0 |
| BF | Poatriv | FALSE | 5 | 11 | 9.4 | -9.9 | 28.7 | 58.1 | 1.0 | 31.2 |
| BF | Bromhord | FALSE | 6 | 8 | 6.8 | -5.2 | 18.9 | 65.0 | 0.9 | 37.5 |
| BF | Achimill | FALSE | 7 | 7 | 6.0 | -5.0 | 17.0 | 70.9 | 0.8 | 43.8 |
| BF | Planlanc | FALSE | 8 | 6 | 5.1 | -6.9 | 17.1 | 76.1 | 0.8 | 50.0 |
| BF | Bracruta | FALSE | 9 | 6 | 5.1 | -9.3 | 19.5 | 81.2 | 0.8 | 56.2 |
| BF | Bellpere | FALSE | 10 | 5 | 4.3 | -4.0 | 12.5 | 85.5 | 0.7 | 62.5 |
| BF | Anthodor | FALSE | 11 | 4 | 3.4 | -10.6 | 17.4 | 88.9 | 0.6 | 68.8 |
| BF | Elymrepe | FALSE | 12 | 4 | 3.4 | -10.8 | 17.6 | 92.3 | 0.6 | 75.0 |
| BF | Vicilath | FALSE | 13 | 3 | 2.6 | -4.6 | 9.8 | 94.9 | 0.5 | 81.2 |
| BF | Alopgeni | FALSE | 14 | 2 | 1.7 | -5.4 | 8.8 | 96.6 | 0.3 | 87.5 |
| BF | Hyporadi | FALSE | 15 | 2 | 1.7 | -6.3 | 9.7 | 98.3 | 0.3 | 93.8 |
| BF | Sagiproc | FALSE | 16 | 2 | 1.7 | -6.3 | 9.7 | 100.0 | 0.3 | 100.0 |
| HF | Poatriv | TRUE | 1 | 24 | 11.3 | 8.4 | 14.1 | 11.3 | 1.4 | 4.8 |
| HF | Lolipere | TRUE | 2 | 20 | 9.4 | 3.7 | 15.1 | 20.7 | 1.3 | 9.5 |
| HF | Poaprat | FALSE | 3 | 17 | 8.0 | 4.9 | 11.1 | 28.6 | 1.2 | 14.3 |
| HF | Rumeacet | FALSE | 4 | 16 | 7.5 | 1.1 | 13.9 | 36.2 | 1.2 | 19.0 |
| HF | Planlanc | FALSE | 5 | 15 | 7.0 | -0.7 | 14.7 | 43.2 | 1.2 | 23.8 |
| HF | Scorautu | FALSE | 6 | 14 | 6.6 | 5.2 | 8.0 | 49.8 | 1.1 | 28.6 |
| HF | Trifrepe | FALSE | 7 | 14 | 6.6 | 3.3 | 9.8 | 56.3 | 1.1 | 33.3 |
| HF | Bracruta | FALSE | 8 | 14 | 6.6 | 1.9 | 11.2 | 62.9 | 1.1 | 38.1 |
| HF | Elymrepe | FALSE | 9 | 10 | 4.7 | -3.6 | 13.0 | 67.6 | 1.0 | 42.9 |
| HF | Anthodor | FALSE | 10 | 9 | 4.2 | -0.8 | 9.2 | 71.8 | 1.0 | 47.6 |
| HF | Trifprat | FALSE | 11 | 9 | 4.2 | -1.4 | 9.9 | 76.1 | 1.0 | 52.4 |
| HF | Alopgeni | FALSE | 12 | 8 | 3.8 | -3.1 | 10.6 | 79.8 | 0.9 | 57.1 |
| HF | Juncarti | FALSE | 13 | 8 | 3.8 | -2.8 | 10.3 | 83.6 | 0.9 | 61.9 |
| HF | Agrostol | FALSE | 14 | 7 | 3.3 | -2.6 | 9.1 | 86.9 | 0.8 | 66.7 |
| HF | Achimill | FALSE | 15 | 6 | 2.8 | -0.3 | 5.9 | 89.7 | 0.8 | 71.4 |
| HF | Juncbufo | FALSE | 16 | 6 | 2.8 | -2.5 | 8.1 | 92.5 | 0.8 | 76.2 |
| HF | Eleopalu | FALSE | 17 | 4 | 1.9 | -3.4 | 7.2 | 94.4 | 0.6 | 81.0 |
| HF | Sagiproc | FALSE | 18 | 4 | 1.9 | -1.4 | 5.2 | 96.2 | 0.6 | 85.7 |
| HF | Bromhord | FALSE | 19 | 4 | 1.9 | -1.4 | 5.1 | 98.1 | 0.6 | 90.5 |
| HF | Bellpere | FALSE | 20 | 2 | 0.9 | -1.7 | 3.5 | 99.1 | 0.3 | 95.2 |
| HF | Ranuflam | FALSE | 21 | 2 | 0.9 | -1.7 | 3.6 | 100.0 | 0.3 | 100.0 |
| NM | Scorautu | TRUE | 1 | 19 | 12.6 | 6.0 | 19.2 | 12.6 | 1.3 | 4.8 |
| NM | Bracruta | TRUE | 2 | 17 | 11.3 | 2.6 | 19.9 | 23.8 | 1.2 | 9.5 |
| NM | Agrostol | FALSE | 3 | 13 | 8.6 | -1.2 | 18.4 | 32.5 | 1.1 | 14.3 |
| NM | Eleopalu | FALSE | 4 | 13 | 8.6 | -1.4 | 18.6 | 41.1 | 1.1 | 19.0 |
| NM | Salirepe | FALSE | 5 | 11 | 7.3 | -0.2 | 14.8 | 48.3 | 1.0 | 23.8 |
| NM | Trifrepe | FALSE | 6 | 11 | 7.3 | -2.0 | 16.6 | 55.6 | 1.0 | 28.6 |
| NM | Anthodor | FALSE | 7 | 8 | 5.3 | -3.8 | 14.4 | 60.9 | 0.9 | 33.3 |
| NM | Ranuflam | FALSE | 8 | 8 | 5.3 | -1.2 | 11.8 | 66.2 | 0.9 | 38.1 |
| NM | Hyporadi | FALSE | 9 | 7 | 4.6 | -3.8 | 13.1 | 70.9 | 0.8 | 42.9 |
| NM | Juncarti | FALSE | 10 | 7 | 4.6 | -2.7 | 12.0 | 75.5 | 0.8 | 47.6 |
| NM | Callcusp | FALSE | 11 | 7 | 4.6 | -2.8 | 12.1 | 80.1 | 0.8 | 52.4 |
| NM | Airaprae | FALSE | 12 | 5 | 3.3 | -2.4 | 9.0 | 83.4 | 0.7 | 57.1 |
| NM | Planlanc | FALSE | 13 | 5 | 3.3 | -2.6 | 9.2 | 86.8 | 0.7 | 61.9 |
| NM | Poaprat | FALSE | 14 | 4 | 2.6 | -2.5 | 7.8 | 89.4 | 0.6 | 66.7 |
| NM | Comapalu | FALSE | 15 | 4 | 2.6 | -1.8 | 7.1 | 92.1 | 0.6 | 71.4 |
| NM | Sagiproc | FALSE | 16 | 3 | 2.0 | -2.9 | 6.9 | 94.0 | 0.5 | 76.2 |
| NM | Achimill | FALSE | 17 | 2 | 1.3 | -2.4 | 5.0 | 95.4 | 0.3 | 81.0 |
| NM | Bellpere | FALSE | 18 | 2 | 1.3 | -2.0 | 4.7 | 96.7 | 0.3 | 85.7 |
| NM | Empenigr | FALSE | 19 | 2 | 1.3 | -1.9 | 4.6 | 98.0 | 0.3 | 90.5 |
| NM | Lolipere | FALSE | 20 | 2 | 1.3 | -2.0 | 4.7 | 99.3 | 0.3 | 95.2 |
| NM | Vicilath | FALSE | 21 | 1 | 0.7 | -1.0 | 2.3 | 100.0 | 0.0 | 100.0 |
| SF | Agrostol | TRUE | 1 | 28 | 13.7 | 7.8 | 19.7 | 13.7 | 1.4 | 4.8 |
| SF | Poatriv | TRUE | 2 | 28 | 13.7 | 6.3 | 21.1 | 27.5 | 1.4 | 9.5 |
| SF | Alopgeni | FALSE | 3 | 26 | 12.7 | 4.5 | 21.0 | 40.2 | 1.4 | 14.3 |
| SF | Lolipere | FALSE | 4 | 18 | 8.8 | -2.1 | 19.8 | 49.0 | 1.3 | 19.0 |
| SF | Poaprat | FALSE | 5 | 15 | 7.4 | 0.5 | 14.2 | 56.4 | 1.2 | 23.8 |
| SF | Elymrepe | FALSE | 6 | 12 | 5.9 | -1.0 | 12.8 | 62.3 | 1.1 | 28.6 |
| SF | Bracruta | FALSE | 7 | 12 | 5.9 | 0.8 | 10.9 | 68.1 | 1.1 | 33.3 |
| SF | Sagiproc | FALSE | 8 | 11 | 5.4 | -0.8 | 11.5 | 73.5 | 1.0 | 38.1 |
| SF | Eleopalu | FALSE | 9 | 8 | 3.9 | -6.3 | 14.1 | 77.5 | 0.9 | 42.9 |
| SF | Scorautu | FALSE | 10 | 8 | 3.9 | 1.4 | 6.4 | 81.4 | 0.9 | 47.6 |
| SF | Trifrepe | FALSE | 11 | 8 | 3.9 | 0.5 | 7.3 | 85.3 | 0.9 | 52.4 |
| SF | Juncbufo | FALSE | 12 | 7 | 3.4 | -2.3 | 9.2 | 88.7 | 0.8 | 57.1 |
| SF | Bellpere | FALSE | 13 | 4 | 2.0 | -0.9 | 4.8 | 90.7 | 0.6 | 61.9 |
| SF | Ranuflam | FALSE | 14 | 4 | 2.0 | -1.3 | 5.2 | 92.6 | 0.6 | 66.7 |
| SF | Juncarti | FALSE | 15 | 3 | 1.5 | -2.4 | 5.3 | 94.1 | 0.5 | 71.4 |
| SF | Callcusp | FALSE | 16 | 3 | 1.5 | -2.4 | 5.3 | 95.6 | 0.5 | 76.2 |
| SF | Bromhord | FALSE | 17 | 3 | 1.5 | -2.1 | 5.0 | 97.1 | 0.5 | 81.0 |
| SF | Rumeacet | FALSE | 18 | 2 | 1.0 | -1.5 | 3.5 | 98.0 | 0.3 | 85.7 |
| SF | Cirsarve | FALSE | 19 | 2 | 1.0 | -1.4 | 3.3 | 99.0 | 0.3 | 90.5 |
| SF | Achimill | FALSE | 20 | 1 | 0.5 | -0.9 | 1.9 | 99.5 | 0.0 | 95.2 |
| SF | Chenalbu | FALSE | 21 | 1 | 0.5 | -0.8 | 1.8 | 100.0 | 0.0 | 100.0 |
Gráfico 4
Fiz novamente o plot da base ‘dune’ e ‘dune.env’, mas utilizando o pacote ‘ggplot’.
## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## i Please use `linewidth` instead.
## Warning: ggrepel: Repulsion works correctly only for rotation angles multiple of
## 90 degrees
Gráfico 5
Aqui eu peguei a mesma base de dados usada para o gráfico 3, entretanto a usei para separar os 4 tipos de ‘management’ em um único gráfico, objetivando melhorar a visualização e análise dos dados.
## Warning: ggrepel: Repulsion works correctly only for rotation angles multiple of 90 degrees
## ggrepel: Repulsion works correctly only for rotation angles multiple of 90 degrees
## ggrepel: Repulsion works correctly only for rotation angles multiple of 90 degrees
## ggrepel: Repulsion works correctly only for rotation angles multiple of 90 degrees
Preparando e analizando dados - Parte 2
Upload de dados e pacotes
Contexto
Com o fim de responder as questões propostas para a atividade, trago agora os dados da atividade de comunidade culinária feita em sala.
Instalei o pacote ‘vegan’ pelo comando
install.packages("vegan"). Este pacote contem várias
funções muito importantes para o estudo de comunidades em ecologia.
Junto a este também instalei o ‘tidyverse’ pela função
install.packages("tidyverse"), para que eupossa rodar a
função pipe %>%. Instalei o pacote ‘cowplot’ pelo
comando install.packages("cowplot"), ‘ggplot’ pelo comando
install.packages("ggplot2") e o ‘ggrepel’ pelo comando
install.packages("ggrepel"), para que os gráficos
necessários sejam construídos. Outro pacote foi o ‘kableExtra’, que
instalei usando o install.packages("kableExtra"), que usei
apenas modificar o layout das tabelas.
Abrindo o banco de dados
| q1 | q2 | q3 | q4 | q5 | q6 | q7 | q8 | q9 | q10 | t1 | t2 | t3 | t4 | t5 | t6 | t7 | t8 | t9 | t10 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| arroz_c | 0 | 1 | 7 | 6 | 1 | 4 | 4 | 1 | 1 | 5 | 3 | 8 | 5 | 6 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 |
| arroz_e | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 8 | 4 | 0 | 3 | 0 | 1 | 8 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| milho | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| ervilha | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| feijao_preto | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| carioca_c | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| carioca_e | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| mac_paraf | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| mac_tubo | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| mac_espag | 0 | 0 | 0 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 | 6 | 4 | 16 | 9 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | 1 | 0 |
Separando os dados
Separei os dados de acordo com o método de amostragem.
| q1 | q2 | q3 | q4 | q5 | q6 | q7 | q8 | q9 | q10 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| arroz_c | 0 | 1 | 7 | 6 | 1 | 4 | 4 | 1 | 1 | 5 |
| arroz_e | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 8 | 4 | 0 | 3 |
| milho | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| ervilha | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| feijao_preto | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| carioca_c | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| carioca_e | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 |
| mac_paraf | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| mac_tubo | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| mac_espag | 0 | 0 | 0 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 | 6 | 4 |
| t1 | t2 | t3 | t4 | t5 | t6 | t7 | t8 | t9 | t10 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| arroz_c | 3 | 8 | 5 | 6 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 |
| arroz_e | 0 | 1 | 8 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| milho | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| ervilha | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| feijao_preto | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| carioca_c | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| carioca_e | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| mac_paraf | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| mac_tubo | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| mac_espag | 16 | 9 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | 1 | 0 |
Análise de dados
Agora faço uma análise breve desses dados:
Dimensão
Amostragem aleatória
O resultado mostra que a matriz de dados de base_q possui 10 linhas e 10 colunas.
## [1] 10 10
Amostragem por transecto
O resultado mostra que a matriz de dados de base_t possui 10 linhas e 10 colunas.
## [1] 10 10
Riqueza por amostra
Número de espécies por cada amostra.
Amostragem aleatória
## q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7 q8 q9 q10
## 1 1 3 5 3 1 3 2 2 4
Amostragem por transecto
## t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10
## 2 3 4 2 2 1 2 1 2 2
Indivíduos por amostra
Diz o número de indivíduos por amostra.
Amostragem aleatória
## q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7 q8 q9 q10
## 1 1 9 13 4 4 13 5 7 20
Amostragem por transecto
## t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10
## 19 18 20 7 4 2 3 2 2 4
Abundância por espécie
Diz o número de indivíduos por espécie.
Amostragem aleatória
## arroz_c arroz_e milho ervilha feijao_preto carioca_c
## 30 17 0 2 0 2
## carioca_e mac_paraf mac_tubo mac_espag
## 12 0 0 14
Amostragem por transecto
## arroz_c arroz_e milho ervilha feijao_preto carioca_c
## 28 12 0 1 6 3
## carioca_e mac_paraf mac_tubo mac_espag
## 0 1 0 30
Análise da comunidade - Parte 2
Curva de acumulação
Amostragem aleatória
Encontrei a curva de acumulação de espécies de ‘base_q’ pela função
specaccum.
E plotei a curva de acumulação de espécies de ‘base_q’. Observando a curva é possível supor que os dados coletados provavelmente não foram capazes de descrever a comunidade total, já que a mesma não apresenta platô, mas uma aparente ascendente.
Amostragem por transecto
Encontrei a curva de acumulação de espécies de ‘base_q’ pela função
specaccum.
Também plotei a curva de acumulação de espécies de ‘base_q’. Observando a curva é possível supor que os dados coletados não foram capazes de descrever a comunidade total, já que a mesma não apresenta platô, mas uma clara ascendente. Portanto, ambas as curvas não foram precisas e eficientes em representar a comunidade original da ilha hipotética.
Curvas de Rank-abundância
Outra curva de Rank-abundância, mas desta vez utilizando a função
radfit que ajusta alguns modelos de distribuição, tais como
log normal, Preemption, Zipf e
Mandelbrot, os quais apresentam linhas de tendência distintas
entre si. Abaixo eu plotei os gráficos das 5 primeiras linhas da base de
dados, objetivando tentar prever o comportamento distributivo de todos
os dados. Abaixo fiz os gráficos de todas as linhas da base de dados.
Observando os gráficos,
Amostragem aleatória
Amostra 1
Amostra 2
Amostra 3
Amostra 4
Amostra 5
Amostra 6
Amostra 7
## Warning: glm.fit: algoritmo não convergiu
## Warning: glm.fit: algoritmo não convergiu
## Warning: glm.fit: algoritmo não convergiu
## Warning: glm.fit: algoritmo não convergiu
Amostra 8
Amostra 9
Amostra 10
Amostragem por transecto
Amostra 1
Amostra 2
## Warning: glm.fit: algoritmo não convergiu
## Warning: glm.fit: algoritmo não convergiu
## Warning: glm.fit: algoritmo não convergiu
## Warning: glm.fit: algoritmo não convergiu
## Warning: glm.fit: algoritmo não convergiu
Amostra 3
Amostra 4
Amostra 5
Amostra 6
Amostra 7
Amostra 8
Amostra 9
Amostra 10
Resultados - métodos alternativos
Para concluir, tentei reproduzir resultados semelhantes aos anteriores, mas sem a utilização ou instalação de nenhum pacote, assim como foi perdido pelo exercício.
Comparação de abundância
A seguir exponho um outro método de análise de abundância das duas amostragens, pretendendo destacar possíveis diferenças visíveis com a verificação do gráfico.
Observando os gráficos de distribuição é possível constatar a diferença na distribuição das abundâncias, já que a amostragem por quadrantes apresentou uma distribuição dos pontos mais regular e uniforme se comparado aos transectos, que mostraram vários pontos acumulados na base, alguns poucos no topo, e nenhum no centro do gráfico.
## Warning in plot.window(...): "ci.type" não é um parâmetro gráfico
## Warning in plot.window(...): "ci.lty" não é um parâmetro gráfico
## Warning in plot.window(...): "ci.col" não é um parâmetro gráfico
## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "ci.type" não é um parâmetro gráfico
## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "ci.lty" não é um parâmetro gráfico
## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "ci.col" não é um parâmetro gráfico
## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "ci.type" não é um
## parâmetro gráfico
## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "ci.lty" não é um
## parâmetro gráfico
## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "ci.col" não é um
## parâmetro gráfico
## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "ci.type" não é um
## parâmetro gráfico
## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "ci.lty" não é um
## parâmetro gráfico
## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "ci.col" não é um
## parâmetro gráfico
## Warning in box(...): "ci.type" não é um parâmetro gráfico
## Warning in box(...): "ci.lty" não é um parâmetro gráfico
## Warning in box(...): "ci.col" não é um parâmetro gráfico
## Warning in title(...): "ci.type" não é um parâmetro gráfico
## Warning in title(...): "ci.lty" não é um parâmetro gráfico
## Warning in title(...): "ci.col" não é um parâmetro gráfico
## Warning in plot.window(...): "ci.type" não é um parâmetro gráfico
## Warning in plot.window(...): "ci.lty" não é um parâmetro gráfico
## Warning in plot.window(...): "ci.col" não é um parâmetro gráfico
## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "ci.type" não é um parâmetro gráfico
## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "ci.lty" não é um parâmetro gráfico
## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "ci.col" não é um parâmetro gráfico
## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "ci.type" não é um
## parâmetro gráfico
## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "ci.lty" não é um
## parâmetro gráfico
## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "ci.col" não é um
## parâmetro gráfico
## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "ci.type" não é um
## parâmetro gráfico
## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "ci.lty" não é um
## parâmetro gráfico
## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "ci.col" não é um
## parâmetro gráfico
## Warning in box(...): "ci.type" não é um parâmetro gráfico
## Warning in box(...): "ci.lty" não é um parâmetro gráfico
## Warning in box(...): "ci.col" não é um parâmetro gráfico
## Warning in title(...): "ci.type" não é um parâmetro gráfico
## Warning in title(...): "ci.lty" não é um parâmetro gráfico
## Warning in title(...): "ci.col" não é um parâmetro gráfico
Curva de rarefação
Como especificado, não utilizei pacotes extra Rstudio, então usei o
comando plot() para plotar outro gráfico
Amostragem aleatória
Plotei a curva de rarefação da base de dados de amostragem por quadrantes ‘base_q’. Observa-se uma significativa semelhança entre as duas curvas, indicando valores de distribuição das espécies próximos.
Amostragem por transectos
Plotei a curva de rarefação dos dados da amostragem por transectos ‘base_t’. Observa-se uma significativa semelhança entre as duas curvas, indicando valores de distribuição das espécies próximos.
Referências
Site usado de base para a atividade: EcoAplic - Descrição de comunidades biológicas - Parte 2
Sites sobre a Isla de Barro Colorado e sobre o Canal do Panamá: Research Gate - Expansão do Canal do Panamá | Tourism Panama | Analysis of community ecology data in R
Sites sobre o assunto de atividade: Curvas de rarefação e acumulação de espécies | RADanalysis | Geo Krinagem | Diversity Models - radfit / rad.lognormal | Didática Tech - ggplot2
Site que ajudou a adicionar imagens ao R Markdown: Earth Lab - Lesson 6. Add Images to an R Markdown Report
Ideias para temas no R Markdown (para quem se interessar): Bootswatch |
Data DreamingIdeias de gráficos (para quem se interessar): Github - Introduction to taxa abundance data in R | RPubs - Bruno Vilela | Curso-R - O pacote ggplot2 | Digital Ocean - Understanding plot()
Dicas de escrita no R Markdown: Writing documents with R Markdown | The head() and tail() function in R