






library(iNEXT)library(devtools)#devtools::install_github("paternogbc/ecodados")library(ecodados)dados_rarefacao <- rarefacao_morcegosresultados_morcegos <- iNEXT(dados_rarefacao, q = 0, datatype = "abundance", endpoint = 800)# q refere-se a família *Hill-numbers* (Hill 1973) onde 0 = riqueza de espécies, 1 = diversidade de Shannon, e 2 = diversidade de Simpson.# Veja mais detalhes sobre os números de Hill no Capítulo 7 onde tratamos de extrapolações.# datatype refere-se ao tipo de dados que você vai analisar (e.g. abudância, incidência).# endpoint refere-se ao valor de referência que você determina para a extrapolação.ggiNEXT(resultados_morcegos, type = 1)
library(iNEXT)library(devtools)#devtools::install_github("paternogbc/ecodados")library(ecodados)dados_rarefacao <- rarefacao_morcegosresultados_morcegos <- iNEXT(dados_rarefacao, q = 0, datatype = "abundance", endpoint = 800)# q refere-se a família *Hill-numbers* (Hill 1973) onde 0 = riqueza de espécies, 1 = diversidade de Shannon, e 2 = diversidade de Simpson.# Veja mais detalhes sobre os números de Hill no Capítulo 7 onde tratamos de extrapolações.# datatype refere-se ao tipo de dados que você vai analisar (e.g. abudância, incidência).# endpoint refere-se ao valor de referência que você determina para a extrapolação.ggiNEXT(resultados_morcegos, type = 1)







panel-name[Código]
data(BCI)data("BCI.env")# ShannonH <- diversity(BCI)# Riquezarichness <- specnumber(BCI) # Equitatividade de Pielouevenness <- H/log(richness)# Create alpha diversity dataframe including environmental dataalpha <- cbind(shannon = H, richness = richness, pielou = evenness, BCI.env)alpha$site<-as.factor(seq(1:50))head(alpha)## shannon richness pielou UTM.EW UTM.NS elevation convex slope## 1 4.018412 93 0.8865579 625754 1011569 130.2525 -7.8725 6.694828## 2 3.848471 84 0.8685692 625754 1011669 136.8100 -10.7000 5.086842## 3 3.814060 90 0.8476046 625754 1011769 143.6775 -14.6675 3.104794## 4 3.976563 94 0.8752597 625754 1011869 147.0075 -16.7575 1.872813## 5 3.969940 101 0.8602030 625754 1011969 144.3850 -12.4850 5.118725## 6 3.776575 85 0.8500724 625854 1011569 136.8750 -9.6850 2.945532## aspectEW aspectNS site## 1 -0.89108252 -0.4538413 1## 2 -0.21903766 -0.9757164 2## 3 0.03051372 -0.9995343 3## 4 -0.86414183 -0.5032483 4## 5 -0.67148116 0.7410216 5## 6 -0.86532324 -0.5012142 6panel-name[Plots]
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panel-name[Código]
data(BCI)data("BCI.env")# ShannonH <- diversity(BCI)# Riquezarichness <- specnumber(BCI) # Equitatividade de Pielouevenness <- H/log(richness)# Create alpha diversity dataframe including environmental dataalpha <- cbind(shannon = H, richness = richness, pielou = evenness, BCI.env)alpha$site<-as.factor(seq(1:50))head(alpha)## shannon richness pielou UTM.EW UTM.NS elevation convex slope## 1 4.018412 93 0.8865579 625754 1011569 130.2525 -7.8725 6.694828## 2 3.848471 84 0.8685692 625754 1011669 136.8100 -10.7000 5.086842## 3 3.814060 90 0.8476046 625754 1011769 143.6775 -14.6675 3.104794## 4 3.976563 94 0.8752597 625754 1011869 147.0075 -16.7575 1.872813## 5 3.969940 101 0.8602030 625754 1011969 144.3850 -12.4850 5.118725## 6 3.776575 85 0.8500724 625854 1011569 136.8750 -9.6850 2.945532## aspectEW aspectNS site## 1 -0.89108252 -0.4538413 1## 2 -0.21903766 -0.9757164 2## 3 0.03051372 -0.9995343 3## 4 -0.86414183 -0.5032483 4## 5 -0.67148116 0.7410216 5## 6 -0.86532324 -0.5012142 6panel-name[Plots]
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