Processamento de dados isotópicos em ecologia trófica através da plataforma R

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Data

2018-11-12

Orientador

Hormaza, Joel Maza

Coorientador

Pós-graduação

Curso de graduação

Física Médica - ibb

Título da Revista

ISSN da Revista

Título de Volume

Editor

Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Tipo

Trabalho de conclusão de curso

Direito de acesso

Acesso restrito

Resumo

Resumo (português)

Esta pesquisa pretende mostrar a análise isotópica das amostras de peixes coletados na época de cheia utilizando o programa R para obter informações sobre as dietas de várias espécies de peixes e o caráter entre elas: se são consumidores ou fontes alimentares. A análise isotópica estável é uma ferramenta cada vez mais importante no estudo de cadeias alimentares ecológica. A razão de isótopos estáveis de nitrogênio (δ15N) pode ser usada para estimar a posição trófica, enquanto a proporção de isótopos de carbono (δ13C) muda pouco à medida que o carbono se move através das cadeias alimentares. Para isso faz-se uso de dois pacotes contidos no R, o modelo de misturas SIAR, permite dependências de concentração que quantificam a concentração do elemento químico na fonte de alimento dada, e o SIBER, fornece ferramentas para ajustar distribuições normais multivariadas para bivar dados usando Inferência Bayesiana, baseados no princípio de ajustar elipses a grupos de dados. Podendo concluir, então, que o método adotado para a análise apresenta êxito

Resumo (inglês)

This research intends to show the isotopic analysis of fish samples collected in the full moon phase using the R software to obtain information about the diets of several species of fish and their characteristics: whether they are in the prey or predator side of the food chain. Stable isotopic analysis is an increasingly important tool in the study of ecological food chains. The stable isotope ratio of nitrogen (δ15N) can be used to estimate the trophic position, while the proportion of carbon isotopes (δ13C) changes little as carbon moves through the food chains. In order to do this, two packages contained in R, the SIAR mixtures model, which allows concentration dependencies that quantify the chemical element concentration in the given food source, and SIBER, provides tools to adjust normal multivariate distributions for data bivariate using Bayesian Inference, based on the principle of fitting ellipses to data groups. It can conclude, then, that the method adopted for the analysis is successful

Descrição

Idioma

Português

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