--- mod1:mat_apoio:meta_inter [2010/08/16 16:05] – adalardo
+++ mod1:mat_apoio:meta_inter [2024/01/11 15:21] (atual) – edição externa 127.0.0.1
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 ====== Colonização Interna ======
-{{:mod1:restr:fragmentos1.jpg?300  |Ilhas dos Barbados - Reserva Biológica Poço das Antas. Foto: Ernesto Viveiros de Castro. http://www.biologia.ufrj.br/labs/lecp/linhas.htm }}
+{{mod1:mat_apoio:fragmentos.jpg?300  |Ilhas dos Barbados - Reserva Biológica Poço das Antas. Foto: Ernesto Viveiros de Castro. http://www.biologia.ufrj.br/labs/lecp/linhas.htm }}
-Podemos eliminar do modelo anterior o pressuposto de uma chuva de propágulos constante e fazer com que a colonização seja uma função do número de lugares ocupados. Em uma formulação simples desse modelo, a fonte de propágulos é unicamente interna (sistema fechado) e a probabilidade de colonização varia de forma linear à proporção de lugares ocupados.
+Podemos((roteiro produzido pelo monitor Marcel Vaz a partir de material do curso de [[http://ecologia.ib.usp.br/bie5786|Ecologia de Populações]] do nosso programa de pós-graduação em ecologia))  eliminar do modelo anterior o pressuposto de uma chuva de propágulos constante e fazer com que a colonização seja uma função do número de lugares ocupados. Em uma formulação simples desse modelo, a fonte de propágulos é unicamente interna (sistema fechado) e a probabilidade de colonização varia de forma linear à proporção de lugares ocupados.
 Dessa forma, nosso modelo não terá mais uma probabilidade de colonização constante (**pi**), mas sim uma probabilidade de colonização dependente do número de manchas ocupadas:
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 <m14>F=1-p_e /i</m>
+Vamos verificar isto simulando esta situação. Como no exercício anterior, criamos uma função no R para gerar a simulação. Como antes, esta função simplesmente sorteia eventos de colonização e extinção em cada mancha a cada intervalo de tempo, segundo as regras do modelo. Em seguida ela retorna um gráfico e as matrizes de ocupação das manchas em cada instante de tempo.
 <code>
 meta.inter=function(tf,c,l,fi,i,pe){
-	paisag=array(0,dim=c(l,c,tf))
+         paisag=array(0,dim=c(l,c,tf))
-	paisag[,,1]=sample(c(rep(0,round(c*l-fi*c*l)),rep(1,round(fi*c*l))))
+         nmanchas=c*l
-	resultado=numeric()
+         paisag[,,1]=matrix(sample(c(rep(1,fi*nmanchas), rep(0,round((1-fi)*nmanchas)))), ncol=c)
-	for(t in 2:tf){
+         resultado=numeric()
-		 pi=i*sum(paisag[,,t-1])/(c*l)
+         for(t in 2:tf){
-	       paisag[,,t][paisag[,,(t-1)]==1]<-sample(c(0,1),sum(paisag[,,1]),replace=T,prob=c(pe,1-pe))
+           pi=i*sum(paisag[,,t-1])/(c*l)
-	       paisag[,,t][paisag[,,(t-1)]==0]<-sample(c(0,1),c*l-sum(paisag[,,1]),replace=T,prob=c(1-pi,pi))
+           paisag[,,t][paisag[,,(t-1)]==1]<-sample(c(0,1),sum(paisag[,,(t-1)]), replace=T,prob=c(pe,1-pe))
-	       resultado[t-1]=sum(paisag[,,t])/(c*l)
+           paisag[,,t][paisag[,,(t-1)]==0]<-sample(c(0,1),c*l-sum(paisag[,,(t-1)]), replace=T,prob=c(1-pi,pi))
-	      }
+           resultado[t-1]=sum(paisag[,,t])/(c*l)
+           }
+         F=1-(pe/i)
+         plot(1:tf,c(fi,resultado),type="l",xlab="Tempo",ylab="Fração de manchas ocupadas",
+ ylim=c(0,1),main=paste("Colonização Interna","\n c=",c," l=",l," fi=",fi," i=",i," pe=",pe),font.lab=2,lwd=2)
+ abline(h=F,col=2,lwd=2,lty=2)
+       return(paisag)
+}
-	F=1-(pe/i)
+</code>
-	plot(1:tf,c(fi,resultado),type="l",xlab="Tempo",ylab="Fração de manchas ocupadas",
+E agora você pode simular o modelo com os valores que escolher para os argumentos da função, como:
-	ylim=c(0,1),main="Dinâmica de ocupação de manchas",font.lab=2,lwd=2)
-	abline(h=F,col=2,lwd=2,lty=2)
-      return(paisag)
-	}
+<code>
 meta.inter(tf=100,c=10,l=10,fi=.1,i=1,pe=0.5)
 </code>
 Brinque um pouco com o modelo fazendo variar os parâmetros do modelo e pense nas seguintes perguntas:
+  * Você consegue perceber alguma diferença nos resultados dos dois modelos, mantidos iguais os parâmetros que eles têm em comum?
   * A posição de uma mancha na paisagem influencia a pi e a pe dessa mancha? Qual seria um modelo mais realista?
-  * Neste novo modelo as extinções regionais são mais comuns? Por quê?
   * Por que há certas combinações de i e pe que não podem existir?
   * Qual o significado de um F negativo?
-  * Você consegue perceber alguma diferença nos resultados dos dois modelos?
- Para finalizar, uma última animaçãozinha:
+ Para finalizar, uma última animaçãozinha, antes salvo o resultado de uma simulação em um arquivo, por exemplo:
 <code>
-meta.inter2=function(tf,c,l,fi,i,pe){
-	paisag=array(0,dim=c(l,c,tf))
-	paisag[,,1]=sample(c(rep(0,round(c*l-fi*c*l)),rep(1,round(fi*c*l))))
-	resultado=numeric()
-	for(t in 2:tf){
-		 pi=i*sum(paisag[,,t-1])/(c*l)
-	       paisag[,,t][paisag[,,(t-1)]==1]<-sample(c(0,1),sum(paisag[,,1]),replace=T,prob=c(pe,1-pe))
-	       paisag[,,t][paisag[,,(t-1)]==0]<-sample(c(0,1),c*l-sum(paisag[,,1]),replace=T,prob=c(1-pi,pi))
-	       resultado[t-1]=sum(paisag[,,t])/(c*l)
-	      }
-	F=1-(pe/i)
+sim.int1 <- meta.inter(20,10,10,1, 0.4,0.2)
-      return(paisag)
+</code>
-	}
-anima2=function(tf,c,l,fi,i,pe){
+Agora passe a função abaixo para o programa
-	dados=meta.inter2(tf,c,l,fi,i,pe)
+<code>
+anima2=function(dados){
+	tf=dim(dados)[3]
 	for(i in 1:tf){
 	image(dados[,,i], main=("Ocupação de manchas"),col=c("white","red"),bty="n",xaxt='n',yaxt='n')
-	grid(c,l)
+	grid(dim(dados)[1],dim(dados)[2])
-	Sys.sleep(.5)
+	Sys.sleep(.2)
 	}
 	}
-anima2(tf=25,c=10,l=10,fi=.1,i=1,pe=0.1)
 </code>
-Abaixo o script das funções, a extensão está como pdf, mas na realidade é um arquivo de texto simples. Para abrir deve baixar e modificar a extensão para //.txt//.
+Agora é só rodar a função acima com o resultado da simulação:
-  * {{:mod1:restr:metapop.pdf|}}
+<code>
+anima2(dados=sim.int1)
+</code>

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