ECOLOGIA VEGETAL 2012
Módulo I
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Diferenças
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| mod1:mat_apoio:dist_suc [2010/09/21 20:34] – adalardo | mod1:mat_apoio:dist_suc [2024/01/11 15:21] (atual) – edição externa 127.0.0.1 | ||
|---|---|---|---|
| Linha 109: | Linha 109: | ||
| p=d*(1-d)^(i-1) # proporção de manchas ocupadas por cada espécie no equilíbrio | p=d*(1-d)^(i-1) # proporção de manchas ocupadas por cada espécie no equilíbrio | ||
| p | p | ||
| - | plot(i, p, type=" | + | plot(i, p, type=" |
| </ | </ | ||
| Linha 204: | Linha 204: | ||
| } | } | ||
| matplot(1: | matplot(1: | ||
| - | legend(" | + | legend(" |
| invisible(resulta) | invisible(resulta) | ||
| } | } | ||
| Linha 221: | Linha 221: | ||
| - fr= frequencia de distúrbio (usada somento mais a frente no exercício), | - fr= frequencia de distúrbio (usada somento mais a frente no exercício), | ||
| - int= intensidade do distúrbio (idem) | - int= intensidade do distúrbio (idem) | ||
| - | |||
| - | |||
| ==== Testando o Modelo ==== | ==== Testando o Modelo ==== | ||
| Vamos testar o nosso modelo com 10 espécies (s=10), 10000 manchas (l = 100, c= 100 ), com a espécie competidora tendo o potencial de ocupar 20% das manchas, probabilidade de extinção pe=0.04. Vamos rodar primeiro com 200 ciclos de tempo e depois com 1000. Em ambas as simulações vamos começar com uma proporção de manchas ocupadas no início baixa (// | Vamos testar o nosso modelo com 10 espécies (s=10), 10000 manchas (l = 100, c= 100 ), com a espécie competidora tendo o potencial de ocupar 20% das manchas, probabilidade de extinção pe=0.04. Vamos rodar primeiro com 200 ciclos de tempo e depois com 1000. Em ambas as simulações vamos começar com uma proporção de manchas ocupadas no início baixa (// | ||
| < | < | ||
| + | par(mfrow=c(1, | ||
| teste1=com.compete(tf=200, | teste1=com.compete(tf=200, | ||
| x11() | x11() | ||
| Linha 238: | Linha 237: | ||
| - sucessão ecológica. | - sucessão ecológica. | ||
| - | ## incluir aqui mais alguns exemplos variando parâmetros | ||
| ==== Incluindo distúrbios ==== | ==== Incluindo distúrbios ==== | ||
| + | {{: | ||
| Vamos simular agora um sistema com distúrbios. Nos modelos de metapopulação vimos que a probabilidade de extinção ($$p_e$$) podia ser interpretada como distúrbio, já que atingia uma parte das manchas tornando-as vagas para posterior colonização. Aqui, vamos interpretar o $$p_e$$ como a mortalidade basal das populações, | Vamos simular agora um sistema com distúrbios. Nos modelos de metapopulação vimos que a probabilidade de extinção ($$p_e$$) podia ser interpretada como distúrbio, já que atingia uma parte das manchas tornando-as vagas para posterior colonização. Aqui, vamos interpretar o $$p_e$$ como a mortalidade basal das populações, | ||
| - | |||
| - | |||
| ==== Aplicando distúrbios ==== | ==== Aplicando distúrbios ==== | ||
| Linha 266: | Linha 262: | ||
| * Responda as seguintes questões: | * Responda as seguintes questões: | ||
| - | - Em que situações as melhores competidoras | + | - Em que situações as melhores competidoras |
| - | - E as piores | + | - E as piores |
| - | - Consegue | + | - Consegue |
| - | + | ||
| ==== Distúrbio Intemediário ==== | ==== Distúrbio Intemediário ==== | ||
| É creditado ao pesquisador Joseph Connell (1978) a teoria do distúrbio intermediário, | É creditado ao pesquisador Joseph Connell (1978) a teoria do distúrbio intermediário, | ||
| Faça simulações para testar essa teoria. | Faça simulações para testar essa teoria. | ||
| - | <box red 70% | Dicas > | + | <box red 80% | Dicas > |
| Salve cada simulação em um objeto de nome diferente. Nos exemplos acima fizemos isso denominando cada simulação por um nome (teste1, teste2...) à direta do sinal de igualdade ou com o símbolo (<-), veja abaixo: | Salve cada simulação em um objeto de nome diferente. Nos exemplos acima fizemos isso denominando cada simulação por um nome (teste1, teste2...) à direta do sinal de igualdade ou com o símbolo (<-), veja abaixo: | ||
| Linha 288: | Linha 282: | ||
| Podemos contar o número de espécies ao longo do tempo, da seguinte forma: | Podemos contar o número de espécies ao longo do tempo, da seguinte forma: | ||
| - | | + | |
| - | teste2a[teste2>0]=1 | + | |
| - | apply(teste2, 2, sum) | + | |
| - | Caso queire | + | Caso queira |
| </ | </ | ||
