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Introdução a Métodos de Estimativa de Riqueza e Análises de Biodiversidade
Instrutor: Marcos Vinícius Carneiro Vital
Universidade Federal de Alagoas
IBAMA
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Estrutura do curso
- Planejamento, coleta e análise de dados de biodiversidade.
- Bases na ecologia e na estatística (especialmente a multivariada).
- Teoria, exemplos práticos e estudos de caso.
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Algumas indicações fundamentais de leitura:
- Measuring Biological Diversity, A.E. Magurran.
- Ecological Methodology, C.J. Krebs.
- Métodos estatísticos multivariados, B.J.F. Manly.
- Numerical Ecology, P. Legendre & L. Legendre.
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E algumas indicações de software gratuitos:
- EstimateS e PAST.
- The R Project for Statistical Computing
- Outros: Biodiversity Pro, PopTools (no Excel), PCORD (apenas multivariada) e outros.
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Objeto de estudo
- Afinal, o que é biodiversidade?
- Diversidade: riqueza e equabilidade.
- Composição.
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Riqueza: número de espécies.
Objeto de estudo: afinal, o que é biodiversidade?
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Equabilidade: distribuição das abundâncias relativas.
Objeto de estudo: afinal, o que é biodiversidade?
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Composição: a identidade das espécies.
Objeto de estudo: afinal, o que é biodiversidade?
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Objeto de estudo
- Afinal, o que é biodiversidade?
- Diversidade: riqueza e equabilidade.
- Composição.
- Tipos de dados
- Número de indivíduos (ou presença/ausência) de cada espécie em amostras/ambientes/locais/etc.
- Fatores ambientais e outras variáveis explicativas.
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Planejamento
- Objetivos
- Teoria, hipóteses e predições.
e/ou
- Clareza da finalidade do estudo.
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Planejamento
- Objetivos
- Delineamento
-Planejar com conhecimento prévio de como os dados coletados serão analisados.
- Coletar dados que realmente se relacionem com os objetivos e que possibilitem responder de fato as perguntas feitas.
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Planejamento - delineamento
A lógica de se planejar “experimentos”!Um pouco de delineamento experimental.
- Alguns termos e conceitos importantes:
- Unidades amostrais e amostras.
- Réplicas, pseudo-réplicas e independência.- A independência das unidades amostrais é
pressupostos de quase todas as análises!
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Planejamento - delineamento
A lógica de se planejar “experimentos”!Um pouco de delineamento experimental.
- Algumas dicas simples mas importantes:
- O que é uma UA depende da sua pergunta.
- Um projeto piloto é sempre útil.
- Não saia coletando antes de planejar!
- Não reproduza sem uma visão crítica.
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Planejamento - delineamento
A lógica de se planejar “experimentos”!Um pouco de delineamento experimental.
- O que deve ser garantido pelo desenho amostral:
- Independência das UAs.
- Esforço amostral adequado.
- Representatividade do ambiente amostrado.- Relativo ao objetivo proposto.
- Amplitude relevante das variáveis medidas.
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Planejamento - delineamento
A lógica de se planejar “experimentos”!Um pouco de delineamento experimental.
- Problemas e conflitos comuns:
- Representatividade local X réplicas independentes para a pergunta realizada.
- Transectos enormes X vários transectos.- Ou parcelas, quadrats, etc.
- Mistura de gradientes.
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- Mais dicas:
- A gravidade do uso de pseudo-réplicas depende do cenário e da pergunta!
- Se percebermos as pseudo-réplicas após o trabalho, podemos lidar com elas somando informações ou ajustando as conclusões.
- E lembre-se: escolher unidades amostrais em campo “no olho” não é aleatório!
Planejamento - delineamento
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Coletando
- Um breve apanhado dos métodos de coleta.
- Treinamento, conhecimento e experiência de campo.
- Todos os métodos são tendenciosos!
- Padronização do esforço e das unidades.
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Transectos de observação: aves e mamíferos
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.
- Particularidades:
- Dependem da experiência do coletor.
- Organismos devem ser avistados antes do observador.
- Problemas em se avistar espécies crípticas.
- Permite estimar a abundância.
Transectos de observação: aves e mamíferos
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Câmera armadilha: mamíferos grandes
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- Baixa relação custo/benefício.
- Não permitem medir quantidade.
- Em alguns casos é possível distinguir indivíduos.
Câmera armadilha: mamíferos grandes
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50m
Ponto de escuta e playback: aves e anfíbios
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- Não é simples de padronizar (distância de audição).
- Não permite medir quantidade.
- Espécies que não respondem e espécies que imitam!
-Gravações podem ser feitas com pouco treinamento.
50m
Ponto de escuta e playback: aves e anfíbios
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Rede de neblina: aves e morcegos
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- Em mata, não coleta espécies de dossel.
- Não funciona com espécies de grande porte.
- Animais podem ser marcados e soltos.
Rede de neblina: aves e morcegos
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Armadilhas (Sherman e Tomahawck): pequenos mamíferos
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- Restrito a espécies pequenas.
- Coleta depende da isca.
- Aprendizado!
- Permite marcação e recaptura.
Armadilhas (Sherman e Tomahawck): pequenos mamíferos
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Pitfall: insetos, anfíbios, répteis e pequenos mamíferos
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- Restrito a espécies terrestres.
- Coleta pode ser afetada pelo líquido.
- Simples, barato e não depende da experiência.
Pitfall: insetos, anfíbios, répteis e pequenos mamíferos
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- Fácil padronização.
- Medidas confiáveis de abundância.
Parcelas: plantas
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Após as coletas – organização dos dados coletados
- Siga a regra geral
- Unidades amostrais nas linhas, variáveis nas colunas
- UA: local, armadilha, quadrat, etc.
- Variáveis: espécies, variáveis ambientais, etc.
- Valores: abundância, biomassa, presença, etc.
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Após as coletas – organização dos dados coletados
- Siga a regra geral:
- Amostras nas linhas, variáveis nas colunas.
var1 var2 var3 ... varX sp1 sp2 sp3 ... spY
a1
a2
a3
...
aN
25 1500 5 0 1 0
32 900 3 1 0 1
29 2300 9 1 1 0
25 1500 5 0 11 3
32 900 3 12 0 35
29 2300 9 34 7 1
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Após as coletas – análise
- A análise depende dos objetivos.
- Deve ser definida antes, no planejamento!
- Os métodos em si são só ferramentas.
- Cuidado com o apego às hipóteses propostas.
- Seja claro e não omita resultados.
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O que fazer com toda a informação?Extraindo informação dos dados.
sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 sp9 sp10
a1 14 7 0 8 2 0 2 2 4 4a2 15 1 1 8 6 0 6 2 4 4a3 12 5 0 8 0 0 4 2 3 3a4 15 5 0 4 2 0 0 0 0 4a5 7 7 0 9 6 10 2 0 7 3a6 15 0 1 8 6 10 6 2 4 3a7 4 0 1 7 6 10 0 0 7 2a8 4 0 1 5 2 5 0 0 7 3a9 15 3 0 9 6 5 2 0 0 4
a10 13 3 0 7 2 10 6 2 3 4
Após as coletas – análise
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- Dados X Informação:
Dados Informação
O que fazer com toda a informação?Extraindo informação dos dados.
Após as coletas – análise
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sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 sp9 sp10
a1 14 7 0 8 2 0 2 2 4 4a2 15 1 1 8 6 0 6 2 4 4a3 12 5 0 8 0 0 4 2 3 3a4 15 5 0 4 2 0 0 0 0 4a5 7 7 0 9 6 10 2 0 7 3a6 15 0 1 8 6 10 6 2 4 3a7 4 0 1 7 6 10 0 0 7 2a8 4 0 1 5 2 5 0 0 7 3a9 15 3 0 9 6 5 2 0 0 4
a10 13 3 0 7 2 10 6 2 3 4
O que fazer com toda a informação?Extraindo informação dos dados.
Após as coletas – análise
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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120
20
40
60
80
100
120
Ordem das espécies
Ab
un
dân
cia
O que fazer com toda a informação?Extraindo informação dos dados.
Após as coletas – análise
![Page 38: Introdução a Métodos de Estimativa de Riqueza e Análises de Biodiversidade Instrutor: Marcos Vinícius Carneiro Vital marcosvital@gmail.com Universidade.](https://reader036.fdocumentos.tips/reader036/viewer/2022062307/552fc12c497959413d8d195c/html5/thumbnails/38.jpg)
Índices de diversidade
- Riqueza e equabilidade ao mesmo tempo
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Índices de diversidade
- Riqueza e equabilidade ao mesmo tempo
- “Dilema Tostines”!
- Pobreza como descritores.
- Escolha arbitrária do(s) índice(s).
- Dependência do esforço amostral.
- Problemas com a interpretação das medidas.
- Alguns problemas com seu uso:
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Mão na massa
- Usando um gerenciador de planilhas para realizar qualquer análise!
- Um exemplo prático: o índice de Shannon
- H’ = -Σ(piln(pi))
- J’ = H’/ln(S)
- E o índice de Simpson:
- D = Σ(pi)2
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Medindo a diversidade
- Como escolher o melhor índice?
- Uma solução é não escolher!
- Os perfis de diversidade e a generalização dos índices.
- A diferença entre os diversos índices está contida no peso relativo que eles atribuem à equabilidade.
![Page 42: Introdução a Métodos de Estimativa de Riqueza e Análises de Biodiversidade Instrutor: Marcos Vinícius Carneiro Vital marcosvital@gmail.com Universidade.](https://reader036.fdocumentos.tips/reader036/viewer/2022062307/552fc12c497959413d8d195c/html5/thumbnails/42.jpg)
Medindo a diversidade
- Calculando um perfil de diversidade: a série de Hill.
- Na = (p1a + p2
a + p3a +...+ ps
a)1/(1-a)
- Entendendo a fórmula: substituindo valores.
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Medindo a diversidade
- Calculando um perfil de diversidade: a série de Hill.
Uniforme "Normal" 1 Dominânciasp1 10 24 61sp2 10 20 14sp3 10 17 7sp4 10 13 5sp5 10 10 5sp6 10 7 3sp7 10 4 2sp8 10 2 1sp9 10 2 1sp10 10 1 1
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Medindo a diversidade
- Calculando um perfil de diversidade: a série de Hill.
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5Valor de a
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Uniforme"Normal"_1Dominância
Div
ers
ida
de
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Medindo a diversidade
- Calculando um perfil de diversidade: a série de Hill.
"Normal" 1 "Normal" 224 4220 1417 1313 810 67 54 32 32 21 10 10 10 1
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Medindo a diversidade
- Calculando um perfil de diversidade: a série de Hill.
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5alpha
2.4
3.6
4.8
6
7.2
8.4
9.6
10.8
12
13.2
"Normal"_1"Normal"_2
Div
ers
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Como comparar comunidades?
- A riqueza é um dos parâmetros mais usados.
- Mas cada espécie tem uma identidade própria.
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Como comparar comunidades?!Como comparar comunidades?
- Composição de espécies.
- Grau de semelhança entre as comunidades.
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Análise de agrupamento
- Agrupa objetos, hierarquicamente, de acordo com seu grau de semelhança.
1 – Escolha de uma medida de semelhança.
2 – Cálculo da matriz de similaridade.
3 – Aplicação de um método de agrupamento.
4 – Basta adicionar água!
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Coeficientes binários
- Dados de presença/ausência.
No de spp presentes
No de spp ausentes
No de ssp presentes
a b
No de ssp ausentes
c d
* Coeficiente de Jaccard
Sj = a / (a + b + c)
Amostra A
Amostra B
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Coeficientes binários
- Dados de presença/ausência.
No de spp presentes
No de spp ausentes
No de ssp presentes
a b
No de ssp ausentes
c d
* Coeficiente de Sorensen
Ss = 2a / (2a + b + c)
Amostra A
Amostra B
![Page 52: Introdução a Métodos de Estimativa de Riqueza e Análises de Biodiversidade Instrutor: Marcos Vinícius Carneiro Vital marcosvital@gmail.com Universidade.](https://reader036.fdocumentos.tips/reader036/viewer/2022062307/552fc12c497959413d8d195c/html5/thumbnails/52.jpg)
Coeficientes binários
- Dados de presença/ausência.
No de spp presentes
No de spp ausentes
No de ssp presentes
a b
No de ssp ausentes
c d
- Jaccard X Sorensen: qual a diferença?
- Peso para as espécies em comum.
Amostra A
Amostra B
![Page 53: Introdução a Métodos de Estimativa de Riqueza e Análises de Biodiversidade Instrutor: Marcos Vinícius Carneiro Vital marcosvital@gmail.com Universidade.](https://reader036.fdocumentos.tips/reader036/viewer/2022062307/552fc12c497959413d8d195c/html5/thumbnails/53.jpg)
Coeficientes quantitativos
- Dados de abundância, biomassa, etc.
* Distância Euclidiana
* Distância de Manhattan
* Distância de Bray-Curtis
* Índice de similaridade de Morisita
- Variação de 0 a 1.
- Independente do tamanho da amostra!
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Métodos de agrupamento
- A partir da matriz de distância, como construir os agrupamentos?
- Cada método funciona como um conjunto de regras sobre e que ordem agrupar.
- Lembrando: o resultado depende do método!
- Então a decisão deve ser feita antes.
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Métodos de agrupamento
- Passo a passo de todos os métodos.
1 – Encontre o par de amostras mais similar, e agrupe-o.
2 – Encontre o segundo par mais similar, ou a amostra mais similar ao primeiro agrupamento (o que for maior).
3 – Repita até agrupar todas as amostras.
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Métodos de agrupamento
- Cada método muda a forma de definir a similaridade entre uma amostra e um agrupamento existente
* Método do vizinho mais próximo.
* Método do vizinho mais distante.
* Método de ligação média.
* UPGMA
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Transformações e padronizações dos dados
* Transformações
- Raiz quadrada, log + 1, presença / ausência, etc.
* Padronizações
- Abundância relativa.
- Decisão deve ser tomada antes da análise!
- E baseada na teoria.