După simularea și analiza datelor de ocupanță, vom construi un model cu o singură specie și un singur sezon (single-season single species), utilizând date de prezență a broaștelor Lithobates septentrionalis obținute prin investigarea bălților.
Obiectivele acestui tutorial sunt: documentarea procesului de gestionare a datelor și analiză a ocupanței; realizarea unei analize simple a ocupanței în R folosind pachetul unmarked și explorarea predicțiilor de ocupanță și pregătirea fundației pentru modele de ocupanță pe termen lung (dinamice), pentru mai mulți ani.
Pentru analiză poți folosi codul de mai jos, sau aplicația Shiny dezvoltată în cadrul proiectului.
# 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/ocupanta')
mink <- read.csv("minkfrogs_occ.csv", header=T)
names(mink)
str(mink)
# Trebuie să "atasăm" fișierul pentru ca pachetul 'unmarked' să funcționeze; de obicei, acest lucru nu se întâmplă automat
# este recomandat să utilizați această funcție
attach(mink)
library(unmarked) # dacă nu este instalați rulați install.packages("unmarked")
library(MuMIn) # dacă nu este instalați rulați install.packages("MuMIn")În primul rând vom calcula ocupanța naivă (neajustată pentru probabilitatea de detecție) împărțind numărul de situri unde specia a fost detectată la numărul total de situri.
minkfrog_naive <- sum(apply(mink[,3:6], 1, sum) > 0) / nrow(mink)
minkfrog_naivePentru a crea un obiect în R care să poată fi citit de pachetul ‘unmarked’, acest obiect ar trebui să conțină trei tipuri de date:
- datele de detecție/nondectecție (observațiile de tip 1/0 grupate într-o matrice “y”).
- covariate la nivel de sit. Acestea pot fi orice variabile care nu variază în timpul prelevării, cum ar fi caracteristicile peisajului, tipurile de habitate, caracteristicile sitului. Aceste variabile sunt folosite pentru a modela ocupanța dar și pentru a modela detecția (nu vom analiza).
- covariate la nivel de observație (vizite). Acestea pot fi orice variabile înregistrate în momentul prelevăriicare pot influența detecția. Acestea variabile sunt folosite pentru a modela doar detecția.