Exploracao-e-selecao-de-dados-para-analises

library(distanceMonitoraflorestal)

PARTE III – Explorando e selecionando os dados para as análises

Apresentamos abaixo um conjunto de ferramentas que permite diversas formas de explorar todo o conjunto de dados.

Informações Gerais sobre o Banco de Dados

Total Unidades de Conservação amostradas

# contar número total de UC's 
n_ucs <- contar_n_uc()
n_ucs
#> [1] 40

Os dados são provenientes de 40 unidades de conservação ao todo.

Número de unidades de conservação amostradas em cada ano

# gerar tabela com o número de unidades de conservação amostradas em cada ano
n_ucs_ano <- contar_n_uc_ano()
n_ucs_ano

Gerar função para tabela dinâmica.

gerar_tabdin_n_uc_ano()

Unidades de conservação amostradas em um maior número de anos

n_ano_uc <- contar_n_ano_uc()
n_ano_uc  

gerar_tabdin_n_ano_uc()

Total de observações por Unidade de Conservação

# contar número de observações por UC
n_obs_uc <- contar_n_obs_uc()

# gerar tabdin
gerar_tabdin_n_obs_uc()

# plotar o número de observações por UC
plotar_n_obs_uc_interativo()

Número de observações realizadas por UC em cada ano

n_obs_uc_ano <- contar_n_obs_uc_ano()
n_obs_uc_ano

Tabela interativa para consultar quantas observações foram realizadas por ano em cada UC

gerar_tabdin_n_obs_uc_ano()

Total de observações validadas por nível taxonômico

Essas operações são realizadas sobre a tabela de dados dados_completos pois os dados que foram transformados para o formato do distace no R não possuem a coluna validation, necessária para essas opereações. Mais a frente o procedimento de como obter os dados selecionados e transformatos para o formato das análises será demonstrado.

# contar observações validadas ao nível de espécie
n_obs_validadas <- contar_n_obs_validadas()
n_obs_validadas
#> # A tibble: 5 × 2
#>   validacao     n
#>   <fct>     <int>
#> 1 especie   20790
#> 2 familia     318
#> 3 genero     6550
#> 4 na          215
#> 5 ordem        14

Foram selecionadas apenas as observações validadas ao nível de espécie, somando um total 20790 observações.

# gerar gráfico com número observações validadas para cada nível taxonômico
plotar_n_obs_validadas_interativo()

Finalmente chegamos ao subconjunto dos dados que será utilizado para selecionar quais espécies serão analisadas.

# gerar tabela de dados selecionados
dados_selecionados <- carregar_dados_selecionados()

# gerar tabdin dados_selecionados 
gerar_tabdin_dados_selecionados()

Total de espécies registradas

n_sp <- contar_n_sp()
n_sp
#> [1] 198

Até aqui temos dados para 198 espécies.

##Suficência Amostral

Número de observações

Para que o método de análise por distância possa ser utilizado para estimativas baseadas em modelos, são recomendadas quantidades mínimas de observações e de transectos (Unidades Amostrais). Segundo BUCKLAND et. al. (2015), O número mínimo sugerido de animais ou grupos é de 60 – 80 animais (ou grupos) quando a amostragem é feita pelo método dos transectos lineares. É possível utilizar números menores que estes para realizar as análises, porém deve-se ter o cuidado de verificar se as funções de detecção estão bem modeladas. Estes números recomendados se aplicam a cada função de detecção a ser modelada. Assim, quando se pretende estratificar os dados, dividindo-os em subconjuntos, seja por região geográfica, seja por período amostral, é necessário ter um cuidado para que a suficiência amostral se mantenha dentro dos subconjuntos.

Réplicas e repetições

O número mínimo de réplicas para os transectos deve ser de 10-20, o que deve aumentar para espécies cujas populações são distribuídas em manchas BUCKLAND et. al. (2015). O número de réplicas reais para cada espécie é o número de transectos, que recebem os nomes das estações amostrais em cada Unidade de conservaçaõ.

Um outro aspecto que é necessário observar é o número de repetições, que terá impacto tanto sobre o esforço quanto sobre a suficiência amostral. Uma das limitações dos dados do Programa Monitora é o pequeno número de réplicas por Unidade de Conservação e muitas repetições para as mesmas estações amostrais. O excesso de repetições, especialmente em um mesmo período amostral, compromete a premissa de independência entre as observações. Além disso, acaba tendo um efeito de inflar o esforço amostral e a área coberta pela amostragem, o que prejudica as estimativas de densidade.

Apenas para ilustar, para os dados da cutia Dasyprocta croconota da Resex Tapajós-Arapinuns, a Estação Amostral Boim foi percorrida durante 70 dias de amostragem. Isso significa que ajustando o comprimento do transecto de 5 km pelo número de repetições, o esforço amostral passou para 350 km. A área coberta aumentou em 70x, o que terá consequências sobre a estimativa densidade, que tenderá a ser subestimada. Além disso, o coeficiente de variação das estimativas de taxa de encontro, abundância e densidade também tenderão a aumentar pelo efeito da variações temporais entre as amostragens.

Para lidar com o excesso de repetições, implementamos um fluxo de trabalho onde reduzimos o número de repetições, mantendo somente um dia de amostragem com o maior número de observações para cada período amostral (Parte V, Fluxo 2).

Número total de observações por espécie

# contar total sp
n_obs_sp <- contar_n_obs_sp()
n_obs_sp

# gerar tabela dinâmica com o número total de obsevações por espécie
gerar_tabdin_n_obs_sp()

# plotar o o número de observações por UC
plotar_n_obs_sp_interativo()

Tabela interativa para consulta do número de observações por espécie.

gerar_tabdin_n_obs_sp()

Número de observações para cada espécie por unidade de conservação

# gerar tabela com o número de observações por espécie e por UC
n_obs_sp_uc <- contar_n_obs_sp_uc()
n_obs_sp_uc

gerar_tabdin_n_obs_sp_uc()

Número de observações para cada espécies por ano

n_obs_sp_ano <- contar_n_obs_sp_ano()
n_obs_sp_ano

Tabela interativa para consultar quantas observações foram realizadas para cada espécie em cada ano

gerar_tabdin_n_obs_sp_ano()

Número de observações para cada espécies por UC e por ano

n_obs_sp_uc_ano <- contar_n_obs_sp_uc_ano()
n_obs_sp_uc_ano

Tabela interativa para consultar quantas observações foram realizadas para cada espécie em cada ano

gerar_tabdin_n_obs_sp_uc_ano()

Número de observações para cada espécies por UC, por estação do ano e por ano

n_obs_sp_uc_estacao_ano <- contar_n_obs_sp_uc_estacao_ano()
n_obs_sp_uc_estacao_ano

gerar_tabdin_n_obs_sp_uc_estacao_ano()