Relação espécie x área

• Minha idéia era utilizar as curvas espécie x área geradas para diversos indivíduos na parcela para diferentes áreas. Essas curvas seriam utilizadas para selecionar um modelo de estimativa da riqueza a partir da área, ou melhor, de como se dá a relação espécie X área na parcela. Assim, teríamos uma probabilidade associada a cada um dos valores de área de encontrar x valor de riqueza. Voltando para o modelo que já fizemos, cujo resumo básico está abaixo, poderíamos utilizar essa probabilidade para “ponderar” os valores de riqueza encontrados sob indivíduos com diferentes áreas de copa sem precisar separá-los em classes.
• Ale propôs plotar os dados de riqueza para todos os indivíduos da parcela utilizando seus respectivos valores de DAP para estimar a área copa. Se os valores para as legs caíssem marginalmente na distribuição dos dados, teria uma evidência…
• O modelo nulo, atualmente, seleciona as legs (de determinada classe), calcula uma média e, depois, seleciona o mesmo nº de nlegs (da mesma classe) n vezes. Essas classes surgiram para lidar com o problema de desconhecimento da relação espécie x área, o que impede a comparação de valores de riqueza para áreas distintas. A primeira sugestão (Glauco) foi a de dividir o nº de espécies pela área, trabalhando, assim, com a densidade de espécies.
• Surgiu o problema de que entre as legs havia uma discrepância de tamanhos muito grande (balizia e andira) e aplicando a divisão da riqueza pela área obtínhamos uma média de riqueza sob balizia muito inferior às de não-leg e o contrário para Andira (cujos indivíduos possuem porte bem menor). Atinamos que não fazia sentido trabalhar com a divisão do nº de espécies pela área e que os valores obtidos eram incomparáveis.
• Por isso optamos por dividir em classes, dentro das quais todas as árvores possuem o mesmo valor de área (calculado pelo mínimo valor de DAP da classe), e, assim, podemos comparar os resultados de riqueza e abundância obtidos para legs e nlegs
• Problema: reduzimos muito nosso conjunto amostral dividindo em classes!!
• A resolver (pensei que incorporando um preditor da relação espécie x área poderíamos excluir as classes)

Função para calcular o nº de espécies no entorno dos indivíduos da parcela para diferentes valores de área (representada pelos raios da circuferência da copa)

Função
Script
RData