După simularea și analiza datelor de abundență, vom construi un model N-mixture pentru o singură specie pentru un sezon cu sau fără covariate. Datele utilizate sunt date de numărare (count) a indivizilor din specia Plagionotus detritus. Datele au fost colectate în două situri a cate12 vizite pe sit.
Obiectivele acestui tutorial sunt: documentarea procesului de gestionare a datelor și analiză abundenței; implementarea modelului N-mixture cu sau fără covariate utilizând pachetul unmarked și explorarea predicțiilor de abundență și a rezultatelor.
Pentru analiză poți folosi codul de mai jos, sa aplicația Shiny dezvoltată în cadrul proiecului
Pentru început, încarcați și formatați seturile de date
# declarăm folderul în care vom lucra, de unde programul R v-a citi datele (dacă se lucrează în proiect, nu mai este necesar)
# folderul de mai jos este ca titlul de exemplu. Scrieți folderul și calea pe care ați ales-o
# descărcați fișierul de aici
setwd('C:/popescu/abundenta')
# Citirea setului de date Pdet_dataset.csv și stocarea acestuia într-un obiect numit 'beetles'
beetles <- read.csv("Pdet_dataset.csv")
# Afișarea numelor coloanelor din setul de date pentru a verifica structura acestuia
names(beetles)
# Atașarea setului de date la mediul de lucru R pentru a permite accesul direct la coloane fără a specifica cadrul de date
attach(beetles)
str(beetles)Instalați și încărcați pachetele R pe care le vom folosi pentru implementarea modelelor
library(unmarked) # dacă nu este instalați rulați install.packages("unmarked")
library(MuMIn) # dacă nu este instalați rulați install.packages("MuMIn")
# library(emdbook)
# Setarea opțiunilor globale pentru a dezactiva notarea științifică în afișarea numerelor
options(scipen=999)Configurarea cadrului de date ‘unmarked’ folosind covariate specifice sitului și sondajului
Covariatele specifice sondajului sunt: JulianDay (ziua din an) și Precipitation (precipitații)
Covariatele specifice sitului sunt: Site, Canopy cover (coronament), Average tree diameter (diametrul mediu al arborilor)
# Crearea unei matrice cu covariatele specifice sondajului pentru JulianDay (ziua din an)
JulianDay = matrix(cbind(Julian1, Julian2, Julian3, Julian4,
Julian5, Julian6, Julian7, Julian8,
Julian9, Julian10, Julian11, Julian12))
# Standardizarea datelor din JulianDay folosind funcția scale
JulianDay = matrix(scale(JulianDay), nrow=50, byrow=F)
# Crearea unei matrice cu covariatele specifice sondajului pentru Precipitation (precipitații)
Precipitation = matrix(cbind(Precip1, Precip2, Precip3, Precip4,
Precip5, Precip6, Precip7, Precip8,
Precip9, Precip10, Precip11, Precip12))
# Standardizarea datelor din Precipitation folosind funcția scale
Precipitation = matrix(scale(Precipitation), nrow=50, byrow=F)