Estimarea abundenței

Crearea unui obiect ‘unmarked’ pentru specia Plagionotus detritus

# Crearea unui cadru de date unmarkedFramePCount, specific pentru numărarea punctelor
PdetUMF <- with(beetles, {
  unmarkedFramePCount(
    y = cbind(Pdet1, Pdet2, Pdet3, Pdet4, Pdet5, Pdet6, Pdet7, Pdet8, Pdet9, Pdet10, Pdet11, Pdet12),
    siteCovs = data.frame(scale(GroundCover),
                          scale(AvgDiameter)),
    obsCovs = list(Julian = JulianDay,
                   Precip = Precipitation))})
# Covariatele specifice sitului sunt GroundCover (acoperirea solului) și AvgDiameter (diametrul mediu al arborilor)
# Covariatele specifice sondajului sunt JulianDay (ziua din an) și Precipitation (precipitații)

# Vizualizarea obiectului unmarked creat pentru a verifica structura și datele
plot(PdetUMF)

Evaluarea compatibilității datelor cu distribuția Poisson sau distribuția binomială negativă

# Construirea unui model Poisson cu covariatele JulianDay și Precipitation pentru detectabilitate și covariatele standardizate
# AvgDiameter și GroundCover pentru abundență
mP <- pcount(~Julian+Precip ~scale.AvgDiameter. + scale.GroundCover., mixture="P", K=100, data=PdetUMF)

# Construirea unui model Binomial Negativ cu aceleași covariate pentru detectabilitate și abundență
mNB <- pcount(~Julian+Precip ~scale.AvgDiameter. + scale.GroundCover., mixture="NB", K=100, data=PdetUMF)

# Crearea unei liste de modele pentru a facilita compararea acestora
modelList <- fitList("modP" = mP, "modNB" = mNB)
# Selectarea modelului optim bazat pe criterii de informație (de exemplu, AICc)
modSel_Pdet <- modSel(modelList)
# Afișarea rezultatelor selecției modelului
modSel_Pdet

Constuirea si rularea modelelor de ocupanță (Rularea mai multor modele pentru detectare) 

# Model de bază (null model) pentru detectare, fără covariate pentru detectare, doar intercept (~1)
m0 <- pcount(~1 ~scale.AvgDiameter.+ scale.GroundCover., mixture="NB", K=100, data=PdetUMF)

# Model pentru detectare cu JulianDay (ziua din an) ca covariată
m1 <- pcount(~Julian ~scale.AvgDiameter.+ scale.GroundCover., mixture="NB", K=100, data=PdetUMF)

# Model pentru detectare cu Precipitation (precipitații) ca covariată
m2 <- pcount(~Precip ~scale.AvgDiameter.+ scale.GroundCover., mixture="NB", K=100, data=PdetUMF)

# Model pentru detectare cu JulianDay și Precipitation ca covariate
m3 <- pcount(~Julian+Precip ~scale.AvgDiameter.+ scale.GroundCover., mixture="NB", K=100, data=PdetUMF)

Selectarea modelului de detecție

# Crearea unei liste de modele pentru a facilita compararea acestora
modelList <- fitList(Null = m0, "mod1" = m1, "mod2" = m2, "mod3" = m3)

# specificând modelul null (m0) ca referință
modSel_Pdet <- modSel(modelList, nullmod = 'Null')

# Afișarea rezultatelor selecției modelului
modSel_Pdet
Pages: 1 2 3 4