[[Efeito de resgate]]
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ECOLOGIA VEGETAL 2012

Introdução Geral

Cronograma - BIE318

/* Notas e Frequência */

Módulo I

/* Ecofisiologia Vegetal

Tópicos

Material de Apoio

*/

Módulo II

Populações e Comunidades Vegetais

Informações básicas

Material de Apoio

Questionários

Área Restrita

Área Restrita

Diferenças

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mod1:mat_apoio:meta_resgate [2010/08/16 17:41] – paulomod1:mat_apoio:meta_resgate [2024/01/11 15:21] (atual) – edição externa 127.0.0.1
Linha 1: Linha 1:
 ====== Efeito de resgate ====== ====== Efeito de resgate ======
-{{:mod1:restr:resgate.jpg?200|}}+{{mod1:mat_apoio:resgate.jpg?200|}}
  
 Nós já vimos um modelo mais simples, onde a probabilidade de colonização de uma mancha é sempre a mesma devido a uma chuva constante de propágulos vindos de uma área-fonte. Vimos também um modelo um pouco mais complexo, onde essa probabilidade de colonização variava em função do número de manchas que já estavam ocupadas, não havendo mais necessidade de assumir uma chuva de propágulos. Nesse segundo modelo, a colonização era interna e não havia uma área-fonte, ou seja, a única migração possível é entre manchas.  Nós já vimos um modelo mais simples, onde a probabilidade de colonização de uma mancha é sempre a mesma devido a uma chuva constante de propágulos vindos de uma área-fonte. Vimos também um modelo um pouco mais complexo, onde essa probabilidade de colonização variava em função do número de manchas que já estavam ocupadas, não havendo mais necessidade de assumir uma chuva de propágulos. Nesse segundo modelo, a colonização era interna e não havia uma área-fonte, ou seja, a única migração possível é entre manchas. 
Linha 22: Linha 22:
 meta.er=function(tf,c,l,fi,pi,e){ meta.er=function(tf,c,l,fi,pi,e){
  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))))+ paisag[,,1]=matrix(sample(c(1,0),c*l,prob=c(fi,1-fi), replace=T),l,c)
  resultado=numeric()  resultado=numeric()
  res=numeric()  res=numeric()
  for(t in 2:tf){  for(t in 2:tf){
  pe=e*(1-sum(paisag[,,t-1])/(c*l))  pe=e*(1-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)]==1]<-sample(c(0,1),sum(paisag[,,(t-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))+        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)         resultado[t-1]=sum(paisag[,,t])/(c*l)
  res[t-1]=pe  res[t-1]=pe
Linha 39: Linha 39:
                            "\n c=",c," l=",l," fi=",fi," pi=",pi," e=",e),                            "\n c=",c," l=",l," fi=",fi," pi=",pi," e=",e),
              font.lab=2,lwd=2)              font.lab=2,lwd=2)
- abline(h=F,col=2,lwd=2,lty=2) + abline(h=F,col=2,lwd=2,lty=2) # equilibrio F 
-  + 
- points(1:tf,c(e*(1-fi),res),type='l',lwd=2,col=4) + points(1:tf,c(e*(1-fi),res),type='l',lwd=2,col="blue") # pe observado 
- abline(h=e-pi,col=3,lwd=2,lty=2) + abline(h=e-pi,col="green",lwd=2,lty=2) # pe equilibrio 
- abline(h=0,lty=2)+ legend("topright", legend=c("proporção ocupada", "equilíbrio F", "prob. extinção (pe)", "equilíbrio pe"), lty=c(1,2,1,2), col=c("black","red","blue", "green"), bty="n")
   
       return(paisag)       return(paisag)
Linha 57: Linha 57:
  
 ===== Efeito de resgate e colonização interna ===== ===== Efeito de resgate e colonização interna =====
-{{:mod1:restr:frank.jpg?350|}}+{{mod1:mat_apoio:frank.jpg?350|}}
 Agora que já testamos duas melhoras para nosso modelo inicial (efeito de resgate e colonização interna), que tal juntarmos as duas coisas num só modelo? Ao fazermos isso estamos eliminando de uma vez por todas um importante pressuposto: a chuva de propágulos vindos de uma área-fonte externa.  Agora que já testamos duas melhoras para nosso modelo inicial (efeito de resgate e colonização interna), que tal juntarmos as duas coisas num só modelo? Ao fazermos isso estamos eliminando de uma vez por todas um importante pressuposto: a chuva de propágulos vindos de uma área-fonte externa. 
  
Linha 68: Linha 68:
 <m14>if(1-f)=ef(1-f)</m> <m14>if(1-f)=ef(1-f)</m>
  
-Note que para resolvermos essa equação chegamos à igualdade: **i=e**, ou seja, só haverá equilíbrio quando **i** for igual a **e**. Vamos testar isso?+Note que para resolvermos essa equação chegamos à igualdade: **i=e**, ou seja, só haverá equilíbrio quando **i** for igual a **e**. Vamos testar isso? Primeiro carregue a função para realizar a simulação deste modelo:
  
 <code> <code>
Linha 80: Linha 80:
  pe=e*(1-sum(paisag[,,t-1])/(c*l))  pe=e*(1-sum(paisag[,,t-1])/(c*l))
  pi=i*sum(paisag[,,t-1])/(c*l)  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)]==1]<-sample(c(0,1),sum(paisag[,,t-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))+        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)         resultado[t-1]=sum(paisag[,,t])/(c*l)
  rese[t-1]=pe  rese[t-1]=pe
  resi[t-1]=pi  resi[t-1]=pi
        }        }
- +        plot(1:tf,c(fi,resultado),type="l",xlab="Tempo",ylab="Proporção/Probabilidade", 
-  + ylim=c(0,1),main=paste("Colonização Interna","\n c=",c," l=",l," fi=",fi," i=",i," e=",e),font.lab=2,lwd=2)
- plot(1:tf,c(fi,resultado),type="l",xlab="Tempo",ylab="Fração de manchas ocupadas", +
- ylim=c(0,1),main="Dinâmica de ocupação de manchas",font.lab=2,lwd=2)+
  abline(h=0,lty=2)  abline(h=0,lty=2)
   
Linha 95: Linha 93:
   
  points(1:tf,c(i*fi,resi),type='l',lwd=2,col=6,lty=3)  points(1:tf,c(i*fi,resi),type='l',lwd=2,col=6,lty=3)
 +        legend("topright", legend=c("manchas ocupadas", "prob.colonização", "prob.extinção"), lty=c(1,3,3), col=c(1,6,4), bty="n")
 +
   
       return(paisag)       return(paisag)
  }  }
 +</code>
  
 +E agora você pode simular o modelo com os valores de parâmetros que desejar, mudando os parâmetros da função acima:
 +<code>
 meta.cier(tf=100,c=10,l=10,fi=.5,i=.5,e=.5) meta.cier(tf=100,c=10,l=10,fi=.5,i=.5,e=.5)
 </code> </code>
Linha 115: Linha 118:
  
 ==== Referências adicionais ==== ==== Referências adicionais ====
-{{:mod1:restr:amnat138p768.pdf|Gotelli, N.J. 1991.}} Metapopulation models: the rescue effect, the propagule rain, and the core-satellite hypothesis. The American Naturalist 138:768-776.+{{mod1:mat_apoio:gotelli91.pdf|Gotelli, N.J. 1991.}} Metapopulation models: the rescue effect, the propagule rain, and the core-satellite hypothesis. The American Naturalist 138:768-776.
mod1/mat_apoio/meta_resgate.1281980473.txt.gz · Última modificação: 2024/01/11 15:21 (edição externa)
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