Diferenças

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--- exercicios:exerc2 [2012/05/14 14:35] – [Projetando a População] adalardo
+++ exercicios:exerc2 [2012/05/16 14:33] – [Estocasticidade Ambiental] adalardo
@@ Linha 14: / Linha 14: @@
   * $ B=bN_T $
   * $ D=dN_T $
-onde: b = taxa de nascimento per capita a cada geração ; d = taxa de nascimento per capita a cada geração.
+onde: b = taxa de nascimento per capita a cada geração ; d = taxa de mortalidade per capita a cada geração.
 Note que a taxa não muda com o tamanho da população, entretanto, o número de nascimentos e mortes é proporcional ao tamanho populacional. Vamos apenas deixar claro mais uma premissa, para fins didáticos: os nascimentos e mortalidades ocorrem simultaneamente na população (p.ex: uma planta anual).
 Sendo //T// a escala de uma geração,  podemos então dizer que :
@@ Linha 95: / Linha 95: @@
 O que está acontecendo?? Parece que todas as populações crescem igualmente quando estamos em uma escala logarítmica!
-Vamos investigar a equação que estamos usando, $N_t=\lambda^t N_0$ e tirar o log dos dois lados da equação:
+Vamos investigar a equação que estamos usando, $N_t=\lambda^T N_0$ e tirar o log dos dois lados da equação:
-  * $log{N_t} = log{\lambda^t N_0}$
+  * $log{N_T} = log{\lambda^T N_0}$
-  * $ log{N_t} = (log{\lambda}) t + log{N_0} $
+  * $ log{N_T} = (log{\lambda}) T + log{N_0} $
 Essa equação lembra uma equação da reta $ y=ax+b $, onde o intercepto é $log(N_0)$ e a inclinação é iqual a $log{\lambda}$.
@@ Linha 106: / Linha 106: @@
 ===== Média do Crescimento Populacional =====
 {{:exercicios:pardal.jpg?200  |}}
-Vamos agora investigar os dados do tamanho populacional de uma espécie de pardal norte-americano (//Melopiza melodia//).
+Vamos agora investigar os dados do tamanho populacional de uma espécie de pardal norte-americano (//Melopiza melodia//) partindo da premissa que essa população cresce em tempo discreto, já que os nascimentos ocorrem em um intervalo curto de tempo de nidificação a cada ano.
 <box 320 green>
 {{  :exercicios:parda.png?300  |}}
@@ Linha 118: / Linha 118: @@
 pardal<-read.table("pardal.txt", header=TRUE, sep="\t", as.is=TRUE)
 str(pardal)
+head(pardal)
 pardal6= pardal[1:6,]
 plot(pardal6$Count ~pardal6$Year)
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 Agora, vamos supor que essa mesma população tenha dois ciclos reprodutivos anuais, portanto temos que modelar seu crescimento por semestre, o que equivale a dizer que:
    * $N_1=N_0 (1+0.5/2)^2  -> N_0(1+0.25)^2$
-Ou seja, essa população tem uma taxa de crescimento de $\lambda = 1+ 0.25 $ por semestre. Trimestralmente teria uma taxa de (1 + 0.5/3)^3 e assim por diante, podemos então descrever:
+Ou seja, essa população tem uma taxa de crescimento de $\lambda = 1+ 0.25 $ por semestre. Trimestralmente teria uma taxa de (1 + 0.5/4)^4 e assim por diante, podemos então descrever:
 $$ \frac{N_1}{N_0}= (1+\frac{r_d}{n})^n $$
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 ===== Estocasticidade Ambiental =====
-Flutuações ambientais podem exercer efeito na taxa de crescimento instantâneo da população. De uma forma simples, podemos imaginar que essa variação funcione como um ruído no //r//, como se a população em média tivesse uma taxa, mas a cada realização ela pudesse ser um tanto diferente devido a condições externar a ela própria.
+Flutuações ambientais podem exercer efeito na taxa de crescimento instantâneo da população. De uma forma simples, podemos imaginar que essa variação funcione como um ruído no //r//, como se a população em média tivesse uma taxa, mas a cada realização ela pudesse ser um tanto diferente devido a condições externar a ela própria. A implementação dessa estocasticidade ambiental em modelos contínuos é um pouco mais complicada, mas podemos imaginá-la como realizações em algum intervalo pequeno de tempo.
-Nesse caso teríamos um //re//: o r estocástico. Abaixo criamos sorteamos 10 //re//'s de uma distribuição normal com média 0.3 e desvio padrão de 0.01.
+Para um crescimento discreto a construção de simulações com estocasticidade ambiental é mais intuitivo: a cada realização o Lambda é afetado pela variação ambiental. Vamos fazê-la.
 <code>
+npop=10
-re = rnorm(10, mean=0.3, sd=0.05)
+n0=10
-temp= 1:10
+lamb.med = 1.2
-N0=1
+lamb.sd= 0.4
-tam.pop=N0*exp(re*temp)
+lamb = rnorm(npop, mean=lamb.med, sd=lamb.sd)
-plot(1:10, tam.pop, type="l", lty=2)
+N0=rep(n0,npop)
-lines(1:10, exp(1:10*0.3), lwd=2)
+N1=lamb*N0
+lamb=rnorm(npop, mean=lamb.med, sd=lamb.sd)
+N2=N1*lamb
+N3=N2*rnorm(npop,mean=lamb.med,sd=lamb.sd)
+N4=N3*rnorm(10,mean=lamb.med,sd=lamb.sd)
+N5=N4*rnorm(10,mean=lamb.med,sd=lamb.sd)
+Nt<-rbind(N0,N1,N2,N3,N4,N5)
+matplot(0:5, Nt, type="l", lty=2:7)
 </code>
 ==== Desafio ====
-É possível adaptar a nossas funções anteriores para que possa também modelar populações com estocasticidade ambiental!
+É possível adaptar a nossas função anterior de crescimento discreto para que possa também modelar populações com estocasticidade ambiental!
 <box 70% green |Dicas>
 O primeiro passo sempre e pensar quais argumentos vamos precisar
-Nesse caso, temos apenas mais um argumento o **//dpr//** : o desvio padrão de //r//. O resto continua o mesmo, lembre-se que se o **//dpr//** for 0, nosso população é determinística! Ou seja, a mesma função pode se prestar para simular ambos cenários.
+Nesse caso, temos apenas mais um argumento o **//lamb.dp//** : o desvio padrão de //lambda//. O resto continua o mesmo, lembre-se que se o **//lamb.dp//** for 0, nosso população é determinística! Ou seja, a mesma função pode se prestar para simular ambos cenários.