knitr::opts_chunk$set( collapse = TRUE, comment = "#>", warning = FALSE, message = FALSE, eval = FALSE, fig.width = 8, fig.height = 6 )
Uma forma de organizar dados de biodiversidade é usando matrizes de presença-ausência (PAMs), onde 1 representa a presença da espécie j na célula i, e 0 indica ausência. A partir de uma PAM, podemos estimar uma variedade de métricas relacionadas a padrões de biodiversidade, incluindo riqueza, tamanho da área de distribuição e composição. Para uma lista abrangente de métricas de biodiversidade, consulte a função PAM_indices do pacote biosurvey.
Antes de começar, utilize a função load_faunabr() para carregar os dados. Para informações mais detalhadas sobre como obter e carregar os dados, consulte Primeiros passos com faunabr
library(faunabr) #Carregar dados bf <- load_faunabr(data_dir = my_dir, #Pasta onde foi salvo o arquivo com get_faunabr() data_version = "latest", #Versão mais recente type = "short") #Versão resumida #> Loading version 1.3
Aqui, vamos utilizar os dados baixados em português (translate = FALSE em get_faunabr().
A função fauna_pam() facilita a utilização das informações de distribuição de espécies no Fauna do Brasil para gerar uma PAM. Cada local representa um estado brasileiro ou um país. Além da PAM, a função também fornece um resumo e um SpatVector contendo o número de espécies em cada local.
Como exemplo, vamos obter uma PAM com todas as espécies de mamíferos nativos do Brasil:
#Selecionar espécies de mamíferos nativos do Brasil: br_mammals <- select_fauna(data = bf, include_subspecies = FALSE, phylum = "all", class = "Mammalia", order = "all", family = "all", genus = "all", lifeForm = "all", filter_lifeForm = "in", habitat = "all", filter_habitat = "in", states = "all", filter_states = "in", country = "BR", filter_country = "in", origin = "all", taxonomicStatus = "valido") #PAM em Estados do Brasil pam_mammals <- fauna_pam(data = br_mammals, by_state = TRUE, by_country = FALSE, remove_empty_sites = TRUE, return_richness_summary = TRUE, return_spatial_richness = TRUE, return_plot = TRUE) #Visualizar (em tibble) PAM com as primeiras 5 espécies nos primeiros 5 sites tibble::tibble(pam_mammals$PAM[1:7, 1:5]) #> # A tibble: 7 × 5 #> states `Platyrrhinus aurarius` `Kannabateomys amblyonyx` `Callicebus lucifer` `Cerradomys maracajuensis` #> <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> #> 1 AM 1 0 1 0 #> 2 ES 0 1 0 0 #> 3 MG 0 1 0 1 #> 4 PR 0 1 0 0 #> 5 RJ 0 1 0 0 #> 6 RS 0 1 0 0 #> 7 SC 0 1 0 0
Como return_richness_summary está definido como TRUE, a função também retorna um dataframe contendo o número de espécies por local.
#Visualise (em tibble) a tabela com a riqueza por site tibble::tibble(pam_mammals$Richness_summary[1:7,]) #> # A tibble: 7 × 3 #> states richness #> <fct> <dbl> #> 1 AM 225 #> 2 ES 120 #> 3 MG 188 #> 4 PR 116 #> 5 RJ 133 #> 6 RS 105 #> 7 SC 101
Se return_spatial_richness estiver definido como TRUE, a função retornará um SpatVector contendo o número de espécies por local. Além disso, quando return_plot também estiver definido como TRUE a função retornará um plot do mapa:
knitr::include_graphics("vignettes_img/IMG05.png")
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