Processamento de dados isotópicos em ecologia trófica através da plataforma R
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Data
2018-11-12
Autores
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