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\documentclass[spanish,12pt]{report}
\usepackage[utf8]{inputenc}
\usepackage[T1]{fontenc}
\usepackage[spanish]{babel}
\usepackage[shiftmargins]{vmargin}
\setpapersize{USletter}
%%\setmarginsrb{left}{top}{right}{bottom}{headhgt}{headsep}{foothgt}{footskip}
\setmarginsrb{3.2cm}{2cm}{1.8cm}{2cm}{0.5cm}{0.5cm}{0.5cm}{0.5cm}
\usepackage[authoryear,sort]{natbib}
\title{Resumen de actividades realizadas por NeoMapas hasta 2010}
\author{JR Ferrer-Paris}
\date{\today}
\begin{document}
\setkeys{Gin}{width=\textwidth}
\maketitle
<<eval=false, echo=false, fig=false>>=
x <- rda(decostand(scrb.NM,method="log"))
plot(x)
text(x, display = "sites")
@
<<eval=false, echo=false, fig=false>>=
plot(rowSums(aves.NM),rowSums(aves.NM>0),xlab='individuos observados',ylab='especies detectadas',col="grey77")
text(rowSums(aves.NM),rowSums(aves.NM>0),rownames(aves.NM),col="maroon",cex=.8)
@
<<eval=false, echo=false, fig=false>>=
rf1 <- radfit(as.data.frame(aves.NM))
plot(rf1)
@
\section{NeoMapas Aves}
<<eval=true, echo=true, fig=false>>=
mi.cneb <- CNEB.nm[match(rownames(aves.CN),CNEB.nm$cdg),]
table(CNEB.nm[match(rownames(aves.CN),CNEB.nm$cdg),c("bioreg","est.pr")])
##adonis(mi.d2~bioreg+est.pr,mi.cneb)
adonis(mi.d2~bioreg+PC1+PC2+PC3,mi.cneb)
##adonis(mi.d2~bioreg*(PC1+PC2+PC3),mi.cneb)
@
\section{NeoMapas Escarabajos 2006 a 2010}
<<eval=false, echo=false>>=
rf1 <- radfit(as.data.frame(scrb.NM))
print(plot(rf1))
@
<<eval=true, echo=true, fig=false>>=
mi.cneb <- CNEB.nm[match(scrb.CN,CNEB.nm$cdg),]
table(CNEB.nm[match(rownames(mrps.CN),CNEB.nm$cdg),c("bioreg","est.pr")])
table(CNEB.nm[CNEB.nm$UM==1,c("bioreg","est.pr")])
##adonis(mi.d1~bioreg+est.pr,mi.cneb)
adonis(mi.d1~bioreg+(PC1+PC2+PC3),mi.cneb)
@
\section{Diversity Partitioning}
<<eval=true, echo=true, fig=false, results=tex>>=
mi.cneb <- CNEB.nm[match(scrb.CN,CNEB.nm$cdg),]
m2.cneb <- CNEB.nm[match(rownames(scrb.LIT.um),CNEB.nm$cdg),]
##mi.cneb$est.bio <- factor(paste(mi.cneb$bioreg,mi.cneb$est.pr))
## multipart(scrb.NM ~ bioreg, scrb.cneb, index="renyi", nsimul=20)
##mi.cneb$cdg <- as.factor(1:nrow(mi.cneb))
##mi.cneb$ttl <- as.factor(1)
##adipart(scrb.NM ~ cdg + est.bio + bioreg, mi.cneb, nsimul=99,weight="prop")
## adipart(scrb.NM ~ cdg + bioreg + ttl, mi.cneb, nsimul=99)
mean(apply(scrb.NM > 0, 1, sum))
mean(rowSums(rowsum(scrb.NM,group=scrb.cneb$bioreg)>0))
##adipart(scrb.NM[mi.cneb$bioreg=="Llanos",] ~ cdg + bioreg, mi.cneb[mi.cneb$bioreg=="Llanos",], nsimul=99,index="simpson")
dts <- data.frame()
scl <- c(1,2)
##layout(matrix(1:15,ncol=3,byrow=F))
##par(mar=c(3,3,0,0))
for (br in levels(mi.cneb$bioreg)[-1]) {
mi.scrb <- scrb.NM[mi.cneb$bioreg %in% br,,drop=FALSE]
m2.scrb <- scrb.LIT.um[m2.cneb$bioreg %in% br,,drop=FALSE]
S.gamma <- sum(colSums(mi.scrb)>0)
S.alpha <- mean(rowSums(mi.scrb>0))
S.beta <- S.gamma-S.alpha
H.alpha <- colMeans(renyi(mi.scrb,scale=scl))
H.gamma <- renyi(colSums(mi.scrb),scale=scl)
H.beta <- H.gamma-H.alpha
S2.gamma <- sum(colSums(m2.scrb)>0)
S2.alpha <- mean(rowSums(m2.scrb>0))
S2.beta <- S2.gamma-S2.alpha
H2.alpha <- colMeans(renyi(m2.scrb,scale=scl))
H2.gamma <- renyi(colSums(m2.scrb),scale=scl)
H2.beta <- H2.gamma-H2.alpha
dts <- rbind(dts, data.frame(bioreg=rep(br,length(scl)+1), indice=c("S",paste("R",scl)),alpha=c(S.alpha,H.alpha), beta=c(S.beta,H.beta), gamma=c(S.gamma,H.gamma),alpha.lit=c(S2.alpha,H2.alpha), beta.lit=c(S2.beta,H2.beta), gamma.lit=c(S2.gamma,H2.gamma)))
## matplot(t(renyi(mi.scrb)),type="l",lty=1,ylim=c(0,4.5))
## lines(renyi(colSums(mi.scrb)),lwd=2,col=1,lty=3)
## legend(4.5,4.4,col=1:nrow(mi.scrb),rownames(mi.scrb),lty=1,ncol=2)
}
xtable(dts)
@
<<eval=true, echo=true, fig=false>>=
mi.cneb <- aves.cneb
mi.cneb$bioreg <- factor(mi.cneb$bioreg,exclude=0)
mi.cneb$est.bio <- factor(paste(mi.cneb$bioreg,mi.cneb$est.pr))
## multipart(scrb.NM ~ bioreg, scrb.cneb, index="renyi", nsimul=20)
mi.cneb$cdg <- as.factor(1:nrow(mi.cneb))
mi.cneb$ttl <- as.factor(1)
dts <- data.frame()
scl <- c(1,2,Inf)
for (br in levels(mi.cneb$bioreg)) {
mi.aves <- aves.NM[mi.cneb$bioreg %in% br,,drop=FALSE]
S.gamma <- sum(colSums(mi.aves)>0)
S.alpha <- mean(rowSums(mi.aves>0))
S.beta <- S.gamma-S.alpha
H.alpha <- colMeans(renyi(mi.aves,scale=scl))
H.gamma <- renyi(colSums(mi.aves),scale=scl)
H.beta <- H.gamma-H.alpha
dts <- rbind(dts, data.frame(bioreg=rep(br,4), indice=c("S",paste("R",scl)),alpha=c(S.alpha,H.alpha), beta=c(S.beta,H.beta), gamma=c(S.gamma,H.gamma)))
## matplot(t(renyi(mi.aves)),type="l",lty=1,ylim=c(0,5.4))
## lines(renyi(colSums(mi.aves)),lwd=2,col=1,lty=3)
## legend(5.5,5.4,col=1:nrow(mi.aves),rownames(mi.aves),lty=1,ncol=2)
}
dts
@
<<eval=false, echo=false, results=hide>>=
summary(indval(scrb.NM,clustering=as.numeric(scrb.cneb$bioreg)))
summary(indval(scrb.NM,clustering=as.numeric(as.character(scrb.cneb$est.pr))))
summary(indval(mrps.NM,clustering=as.numeric(mrps.cneb$bioreg)))
##summary(indval(mrps.NM,clustering=as.numeric(as.character(mrps.cneb$est.pr))))
summary(indval(aves.NM,clustering=as.numeric(aves.cneb$bioreg)))
summary(indval(aves.NM,clustering=as.numeric(as.character(aves.cneb$est.pr))))
@
<<eval=false, echo=false, fig=false>>=
mi.cneb <- CNEB.nm[match(rownames(mrps.CN),CNEB.nm$cdg),]
require(nlme)
nspp <- rowSums(mrps.NM>0)
njmp <- rowSums(mrps.NM)
mrps.dts <- data.frame(nspp = rowSums(mrps.NM>0),njmp = rowSums(mrps.NM),
mi.cneb[,c("PC1","PC2","PC3","bioreg")])
mi.nls <- nls(nspp~SSmicmen(njmp,Vm,K),
mrps.dts)
plot(nspp~njmp)
x <- 1:700
lines(x,predict(mi.nls,data.frame(njmp=x)))
#mi.nls <- nlme(nspp~SSmicmen(njmp,Vm,K),
# mrps.dts,
# fixed=Vm~1+PC1+PC2+PC3+bioreg,
# groups=~bioreg,
# random=pdDiag(K~1),
# start=list(fixed=nspp[1:8]*2.5),
# na.action=na.omit,method="ML",
# control=list(msVerbose=T,minScale=0.01,tolerance=1e-2))
##plot(nspp,predict(mi.nls))
##abline(a=0,b=1,lty=2,col=2)
## no funciona
##predict(mi.nls,cbind(CNEB.nm,njmp=rep(500,nrow(CNEB.nm)))[CNEB.nm$UM==1,c("njmp","bioreg","PC1","PC2","PC3")])
mrps.pred <- estimateR(mrps.NM)
##plot(mrps.pred["S.obs",],mrps.pred["S.ACE",])
##abline(a=0,b=1,lty=2,col=2)
diversity(mrps.NM)
plot(mrps.pred["S.ACE",],diversity(mrps.NM),pch=NA)
text(mrps.pred["S.ACE",],diversity(mrps.NM),rownames(mrps.NM),cex=.5)
@
<<eval=false, echo=false, fig=false>>=
## se puede utilizar esta función para calcular y comparar perfiles de renyi
## para cada uno de los grupos
print(plot(renyi(mrps.NM)))
@
<<eval=false, echo=false, fig=false>>=
print(plot(renyi(scrb.NM)))
@
<<eval=false, echo=false, fig=false>>=
print(plot(renyi(aves.NM)))
@
\section{NeoMapas Mariposas 2006}
<<eval=false, echo=false, fig=false>>=
rf1 <- radfit(as.data.frame(mrps.NM))
pdf(file=paste("~/NeoMapas/img/Figs/",mi.dir,"/FIG_RADMariposas.pdf",sep=""), width=10, height=8)
print(plot(rf1))
dev.off()
graphics.off()
@
<<>>=
##print(spp.NM[!(spp.NM %in% spp.LIT)])
#mi.cneb <- CNEB.nm[match(rownames(mrps.CN),CNEB.nm$cdg),]
#m2.cneb <- CNEB.nm[match(rownames(mrps.MSM.um),CNEB.nm$cdg),]
#dts <- data.frame()
#scl <- c(1,2)
#for (br in levels(mi.cneb$bioreg)[-1]) {
# mi.scrb <- mrps.NM[mi.cneb$bioreg %in% br,,drop=FALSE]
# m2.scrb <- mrps.MSM.um[m2.cneb$bioreg %in% br,,drop=FALSE]
# S.gamma <- sum(colSums(mi.scrb)>0)
# S.alpha <- mean(rowSums(mi.scrb>0))
# S.beta <- S.gamma-S.alpha
# H.alpha <- colMeans(renyi(mi.scrb,scale=scl))
# H.gamma <- renyi(colSums(mi.scrb),scale=scl)
# H.beta <- H.gamma-H.alpha
# S2.gamma <- sum(colSums(m2.scrb)>0)
# S2.alpha <- mean(rowSums(m2.scrb>0))
# S2.beta <- S2.gamma-S2.alpha
# H2.alpha <- colMeans(renyi(m2.scrb,scale=scl))
# H2.gamma <- renyi(colSums(m2.scrb),scale=scl)
# H2.beta <- H2.gamma-H2.alpha
# dts <- rbind(dts, data.frame(bioreg=rep(br,length(scl)+1), indice=c("S",paste("R",scl)),alpha=c(S.alpha,H.alpha), beta=c(S.beta,H.beta), gamma=c(S.gamma,H.gamma),alpha.lit=c(S2.alpha,H2.alpha), beta.lit=c(S2.beta,H2.beta), gamma.lit=c(S2.gamma,H2.gamma)))
#}
@
%\begin{figure}[htbp]
%\begin{center}
%\includegraphics[width=16cm]{/home/jferrer/NeoMapas/img/Figs/200_InformeNeoMapas2010/FIG_RADMariposas.pdf}
%\end{center}
%\caption[Distribución abundancias Mariposas]{Distribución de abundancias, Mariposas.}
%\label{RAD:MRP}
%\end{figure}
\setkeys{Gin}{width=.8\textwidth}
\begin{figure}[htbp]
\begin{center}
<<mapaMRPS05, fig=true, eval=true, echo=false, results=hide, width=7, height=7>>=
nm05 <- unique(tvn.NM$CN[tvn.NM$fecha < "2006-06-30"])
cn05 <- nm05[!is.na(nm05)]
##cn05 <- info.NM[info.NM$NM %in% as.numeric(nm05),"CNEB"]
mi.tvn <- tvn.NM[tvn.NM$fecha < "2006-06-30",]
pchs <- 1:4
names(pchs) <- 2003:2006
par(mar=c(1,0,0,0))
plot(CNEB[CNEB@data$cdg %in% cn05,],col=NA,border=NA)
title(main="2003 - 2006",line=-1)
plot(vzla,border="maroon",add=T)
plot(vzla[vzla@data$ID %in% 36,],add=T,border="maroon",col="grey87")
points(lat~lon,mi.tvn,pch=19,col=pchs[as.character(mi.tvn$yr)],cex=.7)
legend(-72,7,2003:2006,col=pchs,pch=19)
plot(CNEB[CNEB@data$cdg %in% cn05,],border="grey17",add=T)
text(CNEB@data[CNEB@data$cdg %in% cn05,"x"], CNEB@data[CNEB@data$cdg %in% cn05,"y"], CNEB@data[CNEB@data$cdg %in% cn05,"cdg"],cex=.5,col=1)
@
\end{center}
\caption[Distribucin geogrfica del esfuerzo de muestreo de mariposas]{Distribucin geogrfica del esfuerzo de muestreo. Los crculos de colores muestran las URAs donde se realizaron muestreos en cada una de las fases del trabajo de campo, los segmentos grises unen las localidades de muestreo agrupadas en cada URA.%estas URAs agrupan muestreos realizados en celdas aledaas de la CNEB, explicacin en el texto.
}
\label{MAPA:2005}
\end{figure}
\setkeys{Gin}{width=.8\textwidth}
\begin{figure}[htbp]
\begin{center}
<<mapaMRPS, fig=true, eval=true, echo=false, results=hide, width=7, height=7>>=
##table(tvn.NM$NM,tvn.NM$yr)
nm09 <- unique(tvn.NM$NM[tvn.NM$yr %in% c("2009","2010") & !(tvn.NM$NM %in% "97")])
nm09 <- nm09[!is.na(nm09)]
cn09 <- info.NM[info.NM$NM %in% as.numeric(nm09),"CNEB"]
nm06 <- unique(tvn.NM$NM[tvn.NM$fecha > "2006-06-30" & tvn.NM$yr==2006])
nm06 <- nm06[!is.na(nm06)]
cn06 <- info.NM[info.NM$NM %in% as.numeric(nm06),"CNEB"]
layout(matrix(1:2,ncol=1))
par(mar=c(1,0,0,0))
plot(CNEB[CNEB@data$cdg %in% c(cn05,cn06,cn09),],col=NA,border=NA)
title(main="2006",line=-1)
plot(vzla,border="maroon",add=T)
plot(vzla[vzla@data$ID %in% 36,],add=T,border="maroon",col="grey87")
plot(CNEB[CNEB@data$cdg %in% cn06,],border="grey77",add=T,col="grey17")
text(CNEB@data[CNEB@data$cdg %in% cn06,"x"], CNEB@data[CNEB@data$cdg %in% cn06,"y"], CNEB@data[CNEB@data$cdg %in% cn06,"cdg"],cex=.7,col="white")
box()
plot(CNEB[CNEB@data$cdg %in% c(cn05,cn06,cn09),],col=NA,border=NA)
title(main="2009 - 2010",line=-1)
plot(vzla,border="maroon",add=T)
plot(vzla[vzla@data$ID %in% 36,],add=T,border="maroon",col="grey87")
plot(CNEB[CNEB@data$cdg %in% cn09,],border="grey77",add=T,col="grey17")
text(CNEB@data[CNEB@data$cdg %in% cn09,"x"], CNEB@data[CNEB@data$cdg %in% cn09,"y"], CNEB@data[CNEB@data$cdg %in% cn09,"cdg"],cex=.7,col="white")
box()
@
\end{center}
\caption[Distribucin geogrfica del esfuerzo de muestreo de mariposas]{Distribucin geogrfica del esfuerzo de muestreo. Los crculos de colores muestran las URAs donde se realizaron muestreos en cada una de las fases del trabajo de campo, los segmentos grises unen las localidades de muestreo agrupadas en cada URA.%estas URAs agrupan muestreos realizados en celdas aledaas de la CNEB, explicacin en el texto.
}
\label{MAPA:2009}
\end{figure}
\end{document}