R/veg_community.R
In JonathanVSV/VegCommunity: Calculates some basic plant community attribute
#' @title ENG Calculates structural and diversity attributes of the plant community of each sampling plot
#' SPA Calcula atributos estructurales y de diversidad de la comunidad vegetal de cada unidad de muestreo
#'
#' @description ENG This function calculates several attributes of a vegetation community, it
#' calculates structural characteristics per plot, per species and per species and plot. Import
#' data with encoding utf-8 and stringsAsFactors=F.
#' SPA Esta función calcula distintas características de la vegetación, calcula las
#' características estructurales por sitio, por especie y por especie y sitio.importar datos
#' con encoding utf-8, stringsAsFactors=F
#'
#' @param datos=datos data.frame. ENG Object where the PREPARED data is stored must come from veg_preparar(...)
#' SPA objeto donde se tienen guardados los datos PREPARADOS, debe venir de un objeto creado mediante:
#' veg_preparar(...)
#'
#' @param radio=radio numeric. ENG ratius in meters of the circle or equivalent side of a square plot, e.g. 0.5,3,5
#' Equivalent side stands for example, for rectangular plots with 5 x 2 m = 10 m2 can be expressed as a square
#' plot with a square plot with a side = 3.162277660168379 m.
#' SPA radio en m del círculo o lado equivalente del cuadrado de muestreo, p.ej. 0.5,3,5.
#' El lado equivalente se refiere a, por ejemplo, se tienen rectangulos de muestreo de 5 x 2 m = 10m2, puede
#' expresarse como un cuadrado de muestreo de lado = 3.162277660168379 m.
#'
#' @param circular=T Boolean. ENG If the plot is circular or not. If true, then data is taken a the ratius of a circular
#' plot, else, i.e., False, it is taken as a side of a squared plot.
#' SPA si se trata de una unidad de muestreo circular o cuadrada, circular, TRUE, el radio se da tal cual,
#' en cambio en cuadrada, FALSE, se da la raíz del área total de muestreo.
#'
#' @keywords ENG analysis, vegetation; SPA análisis, vegetación
#'
#' @examples veg_community("datos_preparados.csv",5,T)
#'
#' @export veg_community
veg_community<-function(datos,radio,circular=T)
{
if(nrow(datos)==0)
{
print("No tiene entradas la base de datos, revisar que se esté leyendo de manera adecuada el archivo")
}
#Forma de parcelas
#Total de superficie de muestreo
if(circular==T)
{
#Opción extrapolando por área de círculo
area.circ.sitio=(pi*radio^2)
#Total de superficie de muestreo
area.circ=(pi*radio^2)*length(unique(datos$Sitio))
}
if(circular==F)
{
#Opción extrapolando por área de círculo
area.circ.sitio=(radio^2)
#Total de superficie de muestreo
area.circ=(radio^2)*length(unique(datos$Sitio))
}
#Quitar como factores Sitio y Especie
datos<-as.data.frame(datos)
datos$Sitio<-as.character(datos$Sitio)
datos$Especie<-as.character(datos$Especie)
#Número de sitios
sitios<-unique(datos$Sitio)
#Para ver sitios ordenados y a ver si se repiten
num.sitios<-length(sitios)
#Lista final con resultados por Sitio y Especie
final.resul.arbol_sit<-vector("list",num.sitios)
#Los nombres que tienen guión los mete con ""
names(final.resul.arbol_sit)<-sitios
#DAP a AB
DAP_ini<-which(colnames(datos)=="DAPini")
DAP_fin<-which(colnames(datos)=="DAPfin")
DAP_temp<-datos[,seq(DAP_ini,DAP_fin,1)]
DAP_temp<-pi*((DAP_temp/200)^2)
ABtotal<-apply(DAP_temp,1,function (x) sum(x,na.rm=T))
datos[,ncol(datos)+1]<-ABtotal
colnames(datos)[ncol(datos)]<-"ABsuma"
#Base final de por sitios
resul.arbol<-as.data.frame(matrix(nrow=length(unique(datos$Especie)),ncol=17,
dimnames=list(c(),c("Especie","Ind","Dha-1","Dr",
"Hm","Hmax","ABt","ABha-1","ABm",
"ABr","Cobt","Cobha-1","Cobm",
"Cobr","Fs","Fr","VIR/3"))))
resul.sit<-as.data.frame(matrix(nrow=length(sitios),ncol=9,
dimnames=list(c(),c("Sitio","Riqueza","Simpson","Shannon","InvSimpson",
"Abun","Hm","Cobha-1","ABha-1"))))
#Este checarlo bien, de aquí mismo se calcula densidad
inds.arbol<-c(1:length(unique(datos$Especie)))
inds.sit<-c(1:length(sitios))
esp.sit<-by(datos$Especie,datos$Sitio,function(x) length(unique(x)))
abun.sit<-by(datos$Especie,datos$Sitio,length)
alt.arbol<-by(datos$Altura,datos$Especie,mean)
altmax.arbol<-by(datos$Altura,datos$Especie,max)
alt.sit<-by(datos$Altura,datos$Sitio,mean)
dapmean.arbol<-by(datos$ABsuma,datos$Especie,mean)
dapsum.arbol<-by(datos$ABsuma,datos$Especie,sum)
dapsum.sit<-by(datos$ABsuma,datos$Sitio,sum)
cobmean.arbol<-by(datos$Cobertura,datos$Especie,mean)
cobsum.arbol<-by(datos$Cobertura,datos$Especie,sum)
cobsum.sit<-by(datos$Cobertura,datos$Sitio,sum)
resul.arbol[,1]<-names(dapsum.arbol)
#-------------------Cálculo por sitio--------------------------------------
resul.sit[,1]<-names(dapsum.sit)
for(k in 1:num.sitios)
{
#Diversidad
temp<-which(datos$Sitio==resul.sit[k,1])
subDatos<-datos[temp,]
#Abundancia
abundan<-as.data.frame(matrix(nrow=length(unique(subDatos$Sitio)),
ncol=length(unique(subDatos$Especie)),
dimnames=list(c(as.character(unique(subDatos$Sitio))),c(as.character(unique(subDatos$Especie))))))
abundan[is.na(abundan)] <- 0
for(h in 1:nrow(subDatos))
{
entrx<-which(row.names(abundan)==subDatos[h,1])
entry<-which(colnames(abundan)==subDatos[h,2])
abundan[entrx,entry]<-sum(1,abundan[entrx,entry])
}
#Diversidad por sitio
resul.sit[k,2]<-vegan::specnumber(abundan)
resul.sit[k,3]<-vegan::diversity(abundan, index="simpson")
resul.sit[k,4]<-vegan::diversity(abundan, index="shannon")
resul.sit[k,5]<-vegan::diversity(abundan, index="invsimpson")
#Abundancia
resul.sit[k,6]<-abun.sit[k]
#Altura promedio
resul.sit[k,7]<-alt.sit[k]
#Cob / ha
resul.sit[k,8]<-cobsum.sit[k]*10000/area.circ.sitio
#AB / ha
resul.sit[k,9]<-dapsum.sit[k]*10000/area.circ.sitio
}
export_arch<-paste0("Atributos_Sitio",".csv")
write.csv(resul.sit,export_arch,row.names=F)
print(paste0("Listo por Sitios "))
#------------------------Por especie y por sitio------------------------
for(j in 1:num.sitios)
{
#Datos por sitio
datos.sitios<-subset(datos,datos$Sitio==names(final.resul.arbol_sit)[j])
#Definir resul.arbol_sit en función de # spp. por sitio
resul.arbol_sit<-as.data.frame(matrix(nrow=length(unique(datos.sitios$Especie)),
ncol=17,
dimnames=list(c(),c("Especie","Ind","Dha-1","Dr",
"Hm","Hmax","ABt","ABha-1","ABm",
"ABr","Cobt","Cobha-1","Cobm",
"Cobr","Fs","Fr","VIR/2"))))
#Este checarlo bien, de aquí mismo se calcula densidad
inds.arbol_sit<-c(1:(length(unique((datos.sitios$Especie)))*length(unique((datos.sitios$Especie)))))
alt.arbol_sit<-by(datos.sitios$Altura,datos.sitios$Especie,mean)
altmax.arbol_sit<-by(datos.sitios$Altura,datos.sitios$Especie,max)
dapmean.arbol_sit<-by(datos.sitios$ABsuma,datos.sitios$Especie,mean)
dapsum.arbol_sit<-by(datos.sitios$ABsuma,datos.sitios$Especie,sum)
cobmean.arbol_sit<-by(datos.sitios$Cobertura,datos.sitios$Especie,mean)
cobsum.arbol_sit<-by(datos.sitios$Cobertura,datos.sitios$Especie,sum)
resul.arbol_sit[,1]<-names(dapsum.arbol_sit)
#Llenar resul hasta cobertura / ha porque las demás necesitan totales (relativos)
for(i in 1:length(unique(datos.sitios$Especie)))
{
#Calcular abundancia y densidad escalada a 1 ha
inds.arbol_sit[i]<-sum(datos.sitios$Especie==resul.arbol_sit[i,1])
#Inds
resul.arbol_sit[i,2]<-inds.arbol_sit[i]
#Dha-1
resul.arbol_sit[i,3]<-inds.arbol_sit[i]*10000/area.circ.sitio
#Calcular Hm
resul.arbol_sit[i,5]<-alt.arbol_sit[i]
#Hmax
resul.arbol_sit[i,6]<-altmax.arbol_sit[i]
#Cob / ha
resul.arbol_sit[i,11]<-cobsum.arbol_sit[i]
#Cob / ha
resul.arbol_sit[i,12]<-cobsum.arbol_sit[i]*10000/area.circ.sitio
#Cob promedio
resul.arbol_sit[i,13]<-cobmean.arbol_sit[i]
#AB
resul.arbol_sit[i,7]<-dapsum.arbol_sit[i]
#AB / ha
resul.arbol_sit[i,8]<-dapsum.arbol_sit[i]*10000/area.circ.sitio
#AB promedio
resul.arbol_sit[i,9]<-dapmean.arbol_sit[i]
}
#Llenar los relativos y VIR
for(i in 1:length(unique(datos.sitios$Especie)))
{
#Densidad relativa
resul.arbol_sit[i,4]<-100*resul.arbol_sit[i,2]/sum(resul.arbol_sit[,2])
#Cob relativa
resul.arbol_sit[i,14]<-100*(resul.arbol_sit[i,11])/(sum(resul.arbol_sit[,11]))
#resul.arbol_sit[i,12]<-100*(resul.arbol_sit[i,8]*area.circ.sitio/10000)/(sum(resul.arbol_sit[,8])*area.circ.sitio/10000)
#AB relativa
resul.arbol_sit[i,10]<-100*(resul.arbol_sit[i,7])/(sum(resul.arbol_sit[,7]))
#Frecuencia absoluta
#a<-which(resul.arbol_sit$Especie==resul.arbol_sit[i,1])
#Le puse un 1 porque namas es una especie
resul.arbol_sit[i,15]<-(1/nrow(resul.arbol_sit))*100
}
for(i in 1:length(unique(datos.sitios$Especie)))
{
#Frecuencia relativa
resul.arbol_sit[i,16]<-100*(resul.arbol_sit[i,15])/sum(resul.arbol_sit[,15])
}
for(i in 1:length(unique(datos.sitios$Especie)))
{
#VIR, se le quita frecuencia relativa de la ecuación
rela<-2
resul.arbol_sit[i,17]<-sum(resul.arbol_sit[i,4],resul.arbol_sit[i,10])/rela
}
final.resul.arbol_sit[[j]]<-resul.arbol_sit
}
ultimate<-do.call("rbind",final.resul.arbol_sit)
nombres<-row.names(ultimate)
recorte<-strsplit(nombres,"[.]")
Sitio<-vector(length=length(recorte))
for(i in 1:length(recorte))
{
Sitio[i]<-strsplit(nombres,"[.]")[[i]][1]
}
FIN<-cbind(Sitio,ultimate)
export_arch2<-paste0("Atributos_Especie_Sitio",".csv")
write.csv(FIN,export_arch2,row.names=F)
print(paste0("Listo por Especie y Sitios "))
#--------------------------------Por Especie-----------------------------
for(i in 1:length(unique(datos$Especie)))
{
#Calcular abundancia y densidad escalada a 1 ha
inds.arbol[i]<-sum(datos$Especie==resul.arbol[i,1])
#Abundancia
resul.arbol[i,2]<-inds.arbol[i]
#Densidad ha-1
resul.arbol[i,3]<-inds.arbol[i]*10000/area.circ
#Altura m
resul.arbol[i,5]<-alt.arbol[i]
#Hmax
resul.arbol[i,6]<-altmax.arbol[i]
#Cob / ha
resul.arbol[i,11]<-cobsum.arbol[i]
#Cob / ha
resul.arbol[i,12]<-cobsum.arbol[i]*10000/area.circ
#Cob promedio
resul.arbol[i,13]<-cobmean.arbol[i]
#ABt
resul.arbol[i,7]<-dapsum.arbol[i]
#AB / ha
resul.arbol[i,8]<-dapsum.arbol[i]*10000/area.circ
#AB promedio
resul.arbol[i,9]<-dapmean.arbol[i]
}
#Hacer matriz de presencia ausencia
presencia<-as.data.frame(matrix(nrow=length(unique(datos$Especie)),
ncol=num.sitios,
dimnames=list(c(unique(datos$Especie)),
c(as.character(sitios)))))
for(h in 1:nrow(datos))
{
entrx<-which(row.names(presencia)==datos$Especie[h])
entry<-which(colnames(presencia)==datos$Sitio[h])
presencia[entrx,entry]<-1
}
presencia[is.na(presencia)] <- 0
#Llenar los relativos y VIR
for(i in 1:length(unique(datos$Especie)))
{
#Densidad relativa
resul.arbol[i,4]<-100*resul.arbol[i,2]/sum(resul.arbol[,2])
#Cobertura relativa
resul.arbol[i,14]<-100*(resul.arbol[i,11])/sum(resul.arbol[,11])
#AB relativa
resul.arbol[i,10]<-100*(resul.arbol[i,7])/sum(resul.arbol[,7])
#Frecuencia absoluta
a<-which(row.names(presencia)==resul.arbol[i,1])
resul.arbol[i,15]<-(sum(presencia[a,])/num.sitios)*100
}
for(i in 1:length(unique(datos$Especie)))
{
#Frecuencia relativa
resul.arbol[i,16]<-100*(resul.arbol[i,15])/sum(resul.arbol[,15])
}
for(i in 1:length(unique(datos$Especie)))
{
#VIR
rela<-3
resul.arbol[i,17]<-(sum(resul.arbol[i,4],resul.arbol[i,10],resul.arbol[i,16]))/rela
}
resul.arbol<-resul.arbol[order(resul.arbol[,17],decreasing=T),]
export_arch3<-paste0("Atributos_Especie",".csv")
write.csv(resul.arbol,export_arch3,row.names=F)
print(paste0("Listo por Especie "))
}
JonathanVSV/VegCommunity documentation built on May 25, 2019, 12:21 p.m.
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#' @title ENG Calculates structural and diversity attributes of the plant community of each sampling plot
#' SPA Calcula atributos estructurales y de diversidad de la comunidad vegetal de cada unidad de muestreo
#'
#' @description ENG This function calculates several attributes of a vegetation community, it
#' calculates structural characteristics per plot, per species and per species and plot. Import
#' data with encoding utf-8 and stringsAsFactors=F.
#' SPA Esta función calcula distintas características de la vegetación, calcula las
#' características estructurales por sitio, por especie y por especie y sitio.importar datos
#' con encoding utf-8, stringsAsFactors=F
#'
#' @param datos=datos data.frame. ENG Object where the PREPARED data is stored must come from veg_preparar(...)
#' SPA objeto donde se tienen guardados los datos PREPARADOS, debe venir de un objeto creado mediante:
#' veg_preparar(...)
#'
#' @param radio=radio numeric. ENG ratius in meters of the circle or equivalent side of a square plot, e.g. 0.5,3,5
#' Equivalent side stands for example, for rectangular plots with 5 x 2 m = 10 m2 can be expressed as a square
#' plot with a square plot with a side = 3.162277660168379 m.
#' SPA radio en m del círculo o lado equivalente del cuadrado de muestreo, p.ej. 0.5,3,5.
#' El lado equivalente se refiere a, por ejemplo, se tienen rectangulos de muestreo de 5 x 2 m = 10m2, puede
#' expresarse como un cuadrado de muestreo de lado = 3.162277660168379 m.
#'
#' @param circular=T Boolean. ENG If the plot is circular or not. If true, then data is taken a the ratius of a circular
#' plot, else, i.e., False, it is taken as a side of a squared plot.
#' SPA si se trata de una unidad de muestreo circular o cuadrada, circular, TRUE, el radio se da tal cual,
#' en cambio en cuadrada, FALSE, se da la raíz del área total de muestreo.
#'
#' @keywords ENG analysis, vegetation; SPA análisis, vegetación
#'
#' @examples veg_community("datos_preparados.csv",5,T)
#'
#' @export veg_community
veg_community<-function(datos,radio,circular=T)
{
if(nrow(datos)==0)
{
print("No tiene entradas la base de datos, revisar que se esté leyendo de manera adecuada el archivo")
}
#Forma de parcelas
#Total de superficie de muestreo
if(circular==T)
{
#Opción extrapolando por área de círculo
area.circ.sitio=(pi*radio^2)
#Total de superficie de muestreo
area.circ=(pi*radio^2)*length(unique(datos$Sitio))
}
if(circular==F)
{
#Opción extrapolando por área de círculo
area.circ.sitio=(radio^2)
#Total de superficie de muestreo
area.circ=(radio^2)*length(unique(datos$Sitio))
}
#Quitar como factores Sitio y Especie
datos<-as.data.frame(datos)
datos$Sitio<-as.character(datos$Sitio)
datos$Especie<-as.character(datos$Especie)
#Número de sitios
sitios<-unique(datos$Sitio)
#Para ver sitios ordenados y a ver si se repiten
num.sitios<-length(sitios)
#Lista final con resultados por Sitio y Especie
final.resul.arbol_sit<-vector("list",num.sitios)
#Los nombres que tienen guión los mete con ""
names(final.resul.arbol_sit)<-sitios
#DAP a AB
DAP_ini<-which(colnames(datos)=="DAPini")
DAP_fin<-which(colnames(datos)=="DAPfin")
DAP_temp<-datos[,seq(DAP_ini,DAP_fin,1)]
DAP_temp<-pi*((DAP_temp/200)^2)
ABtotal<-apply(DAP_temp,1,function (x) sum(x,na.rm=T))
datos[,ncol(datos)+1]<-ABtotal
colnames(datos)[ncol(datos)]<-"ABsuma"
#Base final de por sitios
resul.arbol<-as.data.frame(matrix(nrow=length(unique(datos$Especie)),ncol=17,
dimnames=list(c(),c("Especie","Ind","Dha-1","Dr",
"Hm","Hmax","ABt","ABha-1","ABm",
"ABr","Cobt","Cobha-1","Cobm",
"Cobr","Fs","Fr","VIR/3"))))
resul.sit<-as.data.frame(matrix(nrow=length(sitios),ncol=9,
dimnames=list(c(),c("Sitio","Riqueza","Simpson","Shannon","InvSimpson",
"Abun","Hm","Cobha-1","ABha-1"))))
#Este checarlo bien, de aquí mismo se calcula densidad
inds.arbol<-c(1:length(unique(datos$Especie)))
inds.sit<-c(1:length(sitios))
esp.sit<-by(datos$Especie,datos$Sitio,function(x) length(unique(x)))
abun.sit<-by(datos$Especie,datos$Sitio,length)
alt.arbol<-by(datos$Altura,datos$Especie,mean)
altmax.arbol<-by(datos$Altura,datos$Especie,max)
alt.sit<-by(datos$Altura,datos$Sitio,mean)
dapmean.arbol<-by(datos$ABsuma,datos$Especie,mean)
dapsum.arbol<-by(datos$ABsuma,datos$Especie,sum)
dapsum.sit<-by(datos$ABsuma,datos$Sitio,sum)
cobmean.arbol<-by(datos$Cobertura,datos$Especie,mean)
cobsum.arbol<-by(datos$Cobertura,datos$Especie,sum)
cobsum.sit<-by(datos$Cobertura,datos$Sitio,sum)
resul.arbol[,1]<-names(dapsum.arbol)
#-------------------Cálculo por sitio--------------------------------------
resul.sit[,1]<-names(dapsum.sit)
for(k in 1:num.sitios)
{
#Diversidad
temp<-which(datos$Sitio==resul.sit[k,1])
subDatos<-datos[temp,]
#Abundancia
abundan<-as.data.frame(matrix(nrow=length(unique(subDatos$Sitio)),
ncol=length(unique(subDatos$Especie)),
dimnames=list(c(as.character(unique(subDatos$Sitio))),c(as.character(unique(subDatos$Especie))))))
abundan[is.na(abundan)] <- 0
for(h in 1:nrow(subDatos))
{
entrx<-which(row.names(abundan)==subDatos[h,1])
entry<-which(colnames(abundan)==subDatos[h,2])
abundan[entrx,entry]<-sum(1,abundan[entrx,entry])
}
#Diversidad por sitio
resul.sit[k,2]<-vegan::specnumber(abundan)
resul.sit[k,3]<-vegan::diversity(abundan, index="simpson")
resul.sit[k,4]<-vegan::diversity(abundan, index="shannon")
resul.sit[k,5]<-vegan::diversity(abundan, index="invsimpson")
#Abundancia
resul.sit[k,6]<-abun.sit[k]
#Altura promedio
resul.sit[k,7]<-alt.sit[k]
#Cob / ha
resul.sit[k,8]<-cobsum.sit[k]*10000/area.circ.sitio
#AB / ha
resul.sit[k,9]<-dapsum.sit[k]*10000/area.circ.sitio
}
export_arch<-paste0("Atributos_Sitio",".csv")
write.csv(resul.sit,export_arch,row.names=F)
print(paste0("Listo por Sitios "))
#------------------------Por especie y por sitio------------------------
for(j in 1:num.sitios)
{
#Datos por sitio
datos.sitios<-subset(datos,datos$Sitio==names(final.resul.arbol_sit)[j])
#Definir resul.arbol_sit en función de # spp. por sitio
resul.arbol_sit<-as.data.frame(matrix(nrow=length(unique(datos.sitios$Especie)),
ncol=17,
dimnames=list(c(),c("Especie","Ind","Dha-1","Dr",
"Hm","Hmax","ABt","ABha-1","ABm",
"ABr","Cobt","Cobha-1","Cobm",
"Cobr","Fs","Fr","VIR/2"))))
#Este checarlo bien, de aquí mismo se calcula densidad
inds.arbol_sit<-c(1:(length(unique((datos.sitios$Especie)))*length(unique((datos.sitios$Especie)))))
alt.arbol_sit<-by(datos.sitios$Altura,datos.sitios$Especie,mean)
altmax.arbol_sit<-by(datos.sitios$Altura,datos.sitios$Especie,max)
dapmean.arbol_sit<-by(datos.sitios$ABsuma,datos.sitios$Especie,mean)
dapsum.arbol_sit<-by(datos.sitios$ABsuma,datos.sitios$Especie,sum)
cobmean.arbol_sit<-by(datos.sitios$Cobertura,datos.sitios$Especie,mean)
cobsum.arbol_sit<-by(datos.sitios$Cobertura,datos.sitios$Especie,sum)
resul.arbol_sit[,1]<-names(dapsum.arbol_sit)
#Llenar resul hasta cobertura / ha porque las demás necesitan totales (relativos)
for(i in 1:length(unique(datos.sitios$Especie)))
{
#Calcular abundancia y densidad escalada a 1 ha
inds.arbol_sit[i]<-sum(datos.sitios$Especie==resul.arbol_sit[i,1])
#Inds
resul.arbol_sit[i,2]<-inds.arbol_sit[i]
#Dha-1
resul.arbol_sit[i,3]<-inds.arbol_sit[i]*10000/area.circ.sitio
#Calcular Hm
resul.arbol_sit[i,5]<-alt.arbol_sit[i]
#Hmax
resul.arbol_sit[i,6]<-altmax.arbol_sit[i]
#Cob / ha
resul.arbol_sit[i,11]<-cobsum.arbol_sit[i]
#Cob / ha
resul.arbol_sit[i,12]<-cobsum.arbol_sit[i]*10000/area.circ.sitio
#Cob promedio
resul.arbol_sit[i,13]<-cobmean.arbol_sit[i]
#AB
resul.arbol_sit[i,7]<-dapsum.arbol_sit[i]
#AB / ha
resul.arbol_sit[i,8]<-dapsum.arbol_sit[i]*10000/area.circ.sitio
#AB promedio
resul.arbol_sit[i,9]<-dapmean.arbol_sit[i]
}
#Llenar los relativos y VIR
for(i in 1:length(unique(datos.sitios$Especie)))
{
#Densidad relativa
resul.arbol_sit[i,4]<-100*resul.arbol_sit[i,2]/sum(resul.arbol_sit[,2])
#Cob relativa
resul.arbol_sit[i,14]<-100*(resul.arbol_sit[i,11])/(sum(resul.arbol_sit[,11]))
#resul.arbol_sit[i,12]<-100*(resul.arbol_sit[i,8]*area.circ.sitio/10000)/(sum(resul.arbol_sit[,8])*area.circ.sitio/10000)
#AB relativa
resul.arbol_sit[i,10]<-100*(resul.arbol_sit[i,7])/(sum(resul.arbol_sit[,7]))
#Frecuencia absoluta
#a<-which(resul.arbol_sit$Especie==resul.arbol_sit[i,1])
#Le puse un 1 porque namas es una especie
resul.arbol_sit[i,15]<-(1/nrow(resul.arbol_sit))*100
}
for(i in 1:length(unique(datos.sitios$Especie)))
{
#Frecuencia relativa
resul.arbol_sit[i,16]<-100*(resul.arbol_sit[i,15])/sum(resul.arbol_sit[,15])
}
for(i in 1:length(unique(datos.sitios$Especie)))
{
#VIR, se le quita frecuencia relativa de la ecuación
rela<-2
resul.arbol_sit[i,17]<-sum(resul.arbol_sit[i,4],resul.arbol_sit[i,10])/rela
}
final.resul.arbol_sit[[j]]<-resul.arbol_sit
}
ultimate<-do.call("rbind",final.resul.arbol_sit)
nombres<-row.names(ultimate)
recorte<-strsplit(nombres,"[.]")
Sitio<-vector(length=length(recorte))
for(i in 1:length(recorte))
{
Sitio[i]<-strsplit(nombres,"[.]")[[i]][1]
}
FIN<-cbind(Sitio,ultimate)
export_arch2<-paste0("Atributos_Especie_Sitio",".csv")
write.csv(FIN,export_arch2,row.names=F)
print(paste0("Listo por Especie y Sitios "))
#--------------------------------Por Especie-----------------------------
for(i in 1:length(unique(datos$Especie)))
{
#Calcular abundancia y densidad escalada a 1 ha
inds.arbol[i]<-sum(datos$Especie==resul.arbol[i,1])
#Abundancia
resul.arbol[i,2]<-inds.arbol[i]
#Densidad ha-1
resul.arbol[i,3]<-inds.arbol[i]*10000/area.circ
#Altura m
resul.arbol[i,5]<-alt.arbol[i]
#Hmax
resul.arbol[i,6]<-altmax.arbol[i]
#Cob / ha
resul.arbol[i,11]<-cobsum.arbol[i]
#Cob / ha
resul.arbol[i,12]<-cobsum.arbol[i]*10000/area.circ
#Cob promedio
resul.arbol[i,13]<-cobmean.arbol[i]
#ABt
resul.arbol[i,7]<-dapsum.arbol[i]
#AB / ha
resul.arbol[i,8]<-dapsum.arbol[i]*10000/area.circ
#AB promedio
resul.arbol[i,9]<-dapmean.arbol[i]
}
#Hacer matriz de presencia ausencia
presencia<-as.data.frame(matrix(nrow=length(unique(datos$Especie)),
ncol=num.sitios,
dimnames=list(c(unique(datos$Especie)),
c(as.character(sitios)))))
for(h in 1:nrow(datos))
{
entrx<-which(row.names(presencia)==datos$Especie[h])
entry<-which(colnames(presencia)==datos$Sitio[h])
presencia[entrx,entry]<-1
}
presencia[is.na(presencia)] <- 0
#Llenar los relativos y VIR
for(i in 1:length(unique(datos$Especie)))
{
#Densidad relativa
resul.arbol[i,4]<-100*resul.arbol[i,2]/sum(resul.arbol[,2])
#Cobertura relativa
resul.arbol[i,14]<-100*(resul.arbol[i,11])/sum(resul.arbol[,11])
#AB relativa
resul.arbol[i,10]<-100*(resul.arbol[i,7])/sum(resul.arbol[,7])
#Frecuencia absoluta
a<-which(row.names(presencia)==resul.arbol[i,1])
resul.arbol[i,15]<-(sum(presencia[a,])/num.sitios)*100
}
for(i in 1:length(unique(datos$Especie)))
{
#Frecuencia relativa
resul.arbol[i,16]<-100*(resul.arbol[i,15])/sum(resul.arbol[,15])
}
for(i in 1:length(unique(datos$Especie)))
{
#VIR
rela<-3
resul.arbol[i,17]<-(sum(resul.arbol[i,4],resul.arbol[i,10],resul.arbol[i,16]))/rela
}
resul.arbol<-resul.arbol[order(resul.arbol[,17],decreasing=T),]
export_arch3<-paste0("Atributos_Especie",".csv")
write.csv(resul.arbol,export_arch3,row.names=F)
print(paste0("Listo por Especie "))
}
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